グロースハッキングをすぐに始めるための6つのステップ

グロースハッキングは中国では新しい概念ではありません。しかし、多くの本や記事を読んでみると、そのほとんどはグロースハッキングのさまざまな段階に基づいており、それを実際の仕事とどのように組み合わせるかについてはほとんど議論されていないことがわかりました。最近、周りの友人たちと話をしていると、「少しは知っていて、興味はあるけれど、どうやって始めたらいいのか分からない」という状態になっている人が多いことに気づきました。

このシリーズの最初の記事でも、同様の観点を述べました。インターネットの前半は人口ボーナスを伴って爆発的な成長を遂げましたが、後半は広範な発展モデルにより以前の成長率を再現することが難しくなり、多くのインターネット企業はまだ洗練されたデータ駆動型の業務モードに入っていません。

数年前、グロースハッキングは自分とは全く関係ないと思っていました。幸いなことに、私の現在のチームはシリコンバレーの遺伝子を受け継いでおり、データと作業プロセスの力を信じ、グロースに関する多くのアイデアや方法を日々の仕事に適用しています。そして、時には、ちょっとした決定、小さな要件に適用されるパラメータだけで、グロースハッキング手法と実際の作業を組み合わせることができることが判明しました。

これが、このシリーズを企画したかった理由でもあります。仕事でグロースハッキングをすぐに始める方法を、簡単な方法を使って皆さんと議論したいと思っています。

グロースハッキングの具体的な戦略を詳しく検討する前に、まずグロースハッキングの作業手順を理解しておくと役立ちます。この記事で共有した内容は、一方では国内外の関連資料10点以上を総合したもので、他方では国内インターネット企業の現状と私の仕事での実践を基に、これら6つの作業ステップにまとめたものです。

これら 6 つのステップを通じて、グロースハッキングのワークフローを全体的に理解し、将来的に具体的な成長戦略について話し合うときにそれをどのように適用するかを知るお手伝いができれば幸いです。

ステップ1: 行動目標を定義する

「Lean Data Analysis 」では、最初の主要指標 ( OMTM 、重要な 1 つの指標) と呼ばれる概念について言及しています。これは、現在の段階で他のすべてよりも優先され、十分な注意を払う必要がある数値を指します。本連載の前回の記事でも触れたように、グロースハッカーと一般的なマーケターの違いは、グロースに着目しているかどうかにあります。このグロースとは、ページビュー数やユーザー数、利益といった単一の指標の成長ではなく、ステージの変化に応じてグロース目標を継続的に調整していくことです。この段階では、OMTM を 1 つだけ定義すれば十分です。

この指標は、次の 3 つの条件を満たす必要があります: ① 正確かつ明確であること、 ② 運用可能であること、 ③ 達成可能であること。これには、一見抽象的な「成長」という言葉を、より小さく、達成可能で、実行可能なタスクに分解する必要があります。グロースハッカーにとって、明確な焦点がなければ、その後の作業は無意味になります。

では、OMTM を分解して十分に集中するにはどうすればよいでしょうか?

私の主張を説明するために例を挙げてみましょう。

私がこの業界に入った当初は、コミュニティ製品を0から1まで作りました。したがって、この製品の初期段階では、KPI は 1 日あたりのアクティブ ユーザー数、つまり DAU (Daily Active User) を増やすことです。

これは問題ないように思えますが、詳しく調べてみると、この KPI は役に立たないことがわかります。DAU に影響を与える要因が多すぎるため、DAU に最も直接的な影響を与えるために次に何をすべきかを判断することは不可能です。その後、KPI はユーザーの翌日/7 日/30 日のリテンションにさらに絞り込まれました。しかし、DAU 問題と同様に、この KPI も正確性、明確性、運用性、達成可能性という 3 つの条件を満たしていません。初期段階では明確な OMTM がなく、機能的パフォーマンスを定量化して評価できなかったため、プロジェクトは DAU や継続率に影響を与えようと、一定期間、無目的に新機能の開発を行っていました。

今このプロジェクトを振り返ってみると、私はKPIを1日の発言ユーザー率、つまりその日にコミュニティにコンテンツを投稿した人数/その日のアクティブユーザー数に設定するでしょう。これはユーザーのDAUに最も直接影響を与えることができるコア指標であり、明確で、運用可能で、十分に達成可能です。結局のところ、コミュニティ製品の場合、ユーザーの参加の深さが、ユーザーのアクティビティと定着率に直接影響を与える重要な要素です。

OMTM を決定するプロセスを逆にすると、実際には、コア指標をそれ以上細分化できないレベルまで細分化してスクリーニングし続けるという考え方になります。その後のレベルがアクション プランになります。次の図に示すように:

ステップ2: アクション指標を追跡して分析する

アクション目標を設定したら、それを追跡して分析する必要があります。トラッキングとは、ユーザー行動のパスデータを取得することを指し、通常必要となるのはフロントエンドのデータトラッキングです。もちろん、0から1までのプロジェクトでない場合は、ギャップを埋めていくだけでいいのです。

分析により、貴重なデータを抽出し、アクション指標を修正できます。データ分析とアクション指標は相互に影響し合います。前述したように、状況の変化に応じて成長目標を常に調整する必要があります。

個人的な経験の例を続けましょう。

このコミュニティ製品では、OMTM が毎日の発言ユーザー率を上げることを決定したと仮定して、現在のデータ追跡が実施されているかどうかを確認しましょう。

新しいユーザーが製品を開いた後、オンボーディング ガイドの完了率と、オンボーディング ガイドを通じて最初のコンテンツを公開する成功率を追跡していますか?

新しいコンテンツが生成されたときに、更新リマインダーの該当ページへのジャンプの到着率、開封率、成功率を追跡していますか?

ユーザー露出を行う際に、エリアの表示率やクリック率をトラッキングしましたか？

ユーザーの投稿に返信され、通知がトリガーされると、通知の到着率、開封率、バウンス率、再返信率は追跡されますか?

このデータを取得した後、物事が想像していたものとは少し違っていることに気づき、問題をどのように解決すればよいかよくわからない場合があります。それは問題ではありません。グロースハッカーが最初から問題を解決するための適切なツールを見つけることはできません。あなたがしなければならないのは、まず事実を認識し、問題を特定することだけです。これ自体がすでに大きな進歩です。

ステップ3: 既存の強みを活用して解決策を見つける

問題の解決策を見つけたいなら、考えを巡らせてはいけません。自分自身やチームの現在の強みに集中する必要があります。一般的に言えば、以下の側面で自分の長所を探し、それが現在の問題の解決に役立つかどうかを確認できます。

• トラフィック優位性:親製品からトラフィックを引き寄せる大企業の周辺製品、または創設者自身が一定の知名度を持ち、製品にトラフィックをもたらすことができる製品に一般的に適用されます。
• リソースの利点:チームには、コネクション、チャネル、コンテンツ、またはチーム メンバー自身など、かけがえのないリソースがあります。
• 先行者利益:特定の分野で最初にユーザーの心をつかむこと。
• 資本的優位性:目標を達成したり、競合他社を抑制したりするのに十分な資金。
• コスト優位性:資本優位性よりも低いコストで同じ目標を達成できる場合は、それでも目標を達成できます。
• 技術的優位性:業界や競合他社よりも優れた技術的能力。
• 垂直的優位性：実はこれは別の種類の資源優位性ですが、インターネットの後半を考えると、伝統的な業界への垂直的浸透は非常に重要な優位性になるでしょう。

このステップで発生する可能性のあるシナリオはかなり複雑なので、ここでは詳しく説明しません (たとえば、上で示した例では、私たちが使用した利点は独占的なコンテンツ リソースでした)。利点から始めることの重要性を理解する必要があります。一方では、問題を解決するために自分の利点を最大限に活用する必要があり、それが問題をうまく解決する最も可能性の高い方法です。他方では、既存の利点を活用することで、準備作業の時間を節約し、迅速に開始することができます。

ステップ4: テストを開始する

最初の 3 つのステップでは、目標の定義、問題の特定、解決策の決定が完了しました。ステップ 4 では、解決策のテストを開始します。実際にテストする前に、次の点に注意する必要があります。

1. テストする前に仮説を書き留める

仮説を書くことは簡単なことですが、実際には、この簡単なステップがテストの目的と重要性を明確にするのに役立ちます。

2. テストについて考えすぎない

多くの企業では開発リソースが限られており、多くの要求をスケジュールするのが難しいことは承知しています。この場合、プロジェクトのテストに人員を割り当てることは困難です。この時点で、リーダーシップのサポートを得て、関係する同僚がこのテスト プロジェクトの重要性を認識して理解していることを確認し、テスト計画を最適化して、できるだけシンプル、高速、かつ効果的なものにする方法を見つける必要があります。

3. テストは失敗することが多いので、それを受け入れる

多くの場合、テスト結果では仮説を検証できないことがわかります。これは正常なことです。最初の推論を覆すことは恥ずべきことではありません。方法を変えて、製品の爆発的な成長につながる解決策が見つかるまで試行を続けるだけです。

4. 失敗も成功も学ぶ価値がある

データによって当初の仮説が確認されなかったとしても、テスト プロセスを通じて収集されたデータは、後で他の決定を下す際に役立つ可能性があります。

ステップ5: テスト

テスト計画を作成する場合、計画をオンラインに公開するだけでは十分ではありません。テストをできるだけ客観的にするために、テストの開始時に次のツールを使用してテスト自体を改善する必要があります。

1. 対照群

テストには明確な実験グループとコントロール グループが必要であり、コントロール グループと実験グループは範囲、特性などの点で基本的に同じである必要があります。テストグループとコントロールグループを選択するためによく使用される方法：同じチャネルからの 2 つのユーザーグループ、同じ統計特性を持つ 2 つのユーザーグループ、同じコホートからの 2 つのユーザーグループ (同じコホートの概念は、今後公式アカウントPokeclub で導入され、分析される予定です)、製品への参加の深さが同じ 2 つのユーザーグループなど。

対照群がなければ、テスト結果の正確な理由を判断することは困難です。優れたコンテンツでコミュニティをコールドスタートした後、コミュニティの DAU が大幅に増加したことがわかったとします。コンテンツ配信戦略が効果的かどうか、または観察期間中にコミュニティ内の一団が 2 日間互いに罵り合っただけかどうかを知ることは困難です。

2. A/Bテスト

A/B テストは、グロースハックでよく使用されるテストツールです。コントロールグループと実験グループに同時に異なるプランを示します。2 つのプラン グループのその他の条件は変更せず、特定の属性 (画像の位置、ボタンの色など) がテスト ユーザーに与える影響のみを調べます。

A/B テストの設計は複雑ではありませんが、その結果は非常に大きな成果をもたらす可能性があります。

3. 多変量テスト

A/B テストはシンプルで使いやすいですが、トラフィック要件が高くなります。膨大なトラフィックのサポートがなければ、サンプルサイズが小さいためにテスト結果が不正確になる可能性があり、テストする要素が多すぎるために複数の A/B テストに分割することしかできず、テストサイクルが長くなる可能性があります。

このとき、多変量テスト方法を採用し、複数の属性を同時にテストし、統計的手法を使用して、単一の影響要因と結果の特定の指標の改善との相関関係を分離する必要があります。

ステップ6: もう一度試す

テストを完全に完了したら、結果に基づいて調整を行い、別のテストを実行するか、新しいテスト方法を選択する必要があります。グロースハッキングのワークフローの中核は、最小限の実行可能な製品を継続的にテストし、迅速にテストし、迅速に分析して調整し、迅速に反復して、継続的に目標に近づき、さらには目標を修正することです。

では、いつテストを停止するのでしょうか?状況は 2 つあります。1 つは仮説が検証され、それ以上のテストは必要なく、成長を促進するためにシステムを直接全面的に立ち上げることができる場合です。もう 1 つは、既存の条件とリソースではより良いテスト結果を提供できないことが判明したため、人的資源と物的資源を解放して、より必要とされる場所に移動したほうがよい場合です。

しかし、一般的に言えば、グロースハッカーがテストをやめることは難しいです。結局のところ、グロースハッカーのモットーは最後までやり遂げ、決して諦めないことです:)

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この記事の著者@莔莔有神は(Qinggua Media)によって編集および出版されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。サイトマップ