製品運用: データを活用して優れた MVP を作成するにはどうすればよいでしょうか?

MVP の実装はデータ分析と切り離せないものであり、さらに「ユーザー中心主義」の概念と実践とは切り離せないものです。企業はデータの価値を最大限に活用し、データのガイダンスに従って、ユーザーに好まれる製品を作成し、急速に成長し、ユーザーの評判と市場機会を獲得する必要があります。

この記事で言及されている「MVP」は、「Minimum Viable Product」の頭字語であり、「最小限の実行可能な製品」を意味します。 MVP コンセプトは、Eric Ries によって最初に提案されました。

エリック・リースは著書「リーン・スタートアップ」の中で、MVP について体系的に説明しています。MVP とは、企業が最低コストで開発し、使いやすく、コアコンセプトを表現できる製品バージョンを指します。そのため、機能は非常にシンプルですが、企業が製品のコンセプトを迅速に検証するのに役立ちます。これにより、企業はユーザーからのフィードバックを得て製品を継続的に反復して最適化し、市場環境に常に適応することができます。 MVP コンセプトは、多くのシリコンバレーの起業家に認識されており、多くのシリコンバレーの企業に製品イノベーションにおける有用な指針を提供してきました。

中国のインターネットの活発な発展に伴い、ますます多くの実践者が MVP 理論を製品設計の実践に適用しています。

多くの企業は、製品のアイデアを検証するために、 「構築-測定-学習」の運用プロセスを通じて最小限の実行可能な製品を設計します。

1. MVP を構築するには?

まず、製品仮説の検証とMVPの価値実現の前提となる以下の5つのステップを経てMVPを構築します。

MVP構築フローチャート

ステップ 1: 製品の目標を明確にします。

チームの主な目標は、製品がユーザーのどのような問題点を解決するかを判断することです。ユーザーにどのような価値をもたらすのでしょうか?これまで、ユーザーはどのようにしてニーズを満たしていたのでしょうか?一つの文で要約するのが最適です。

ステップ 2: 製品のユーザー行動パスを定義します。

ユーザーの行動プロセスを整理し、製品に対するユーザーの具体的な操作手順を分解します。

ステップ 3: ユーザーパスに基づいて製品の機能をリストします。

チームはブレインストーミングを行い、ユーザーが目標を達成するために製品に必要な機能をリストアップします。このプロセス中に、チームは多くの豊富な機能を開発したいと考える場合があります。

ステップ 4: 前のステップでリストした機能に優先順位を付けます。

初期のブレインストーミングを通じて、チームはホワイトボードにさまざまな機能をリストアップしました。R&D リソース、デザインリソース、ユーザーエクスペリエンスなどの要素に基づいて機能に優先順位を付け、機能リストを削減して統合しました。

ステップ 5: 最終的な機能セットを構築します。

最終的な機能セットを明確にした後、製品のプロトタイプを描き、一部のターゲットユーザーと綿密なコミュニケーションを取り、プロトタイプの最終案を決定し、開発フェーズに入ります。

Instagrame の製品設計とイノベーションのプロセスは、完璧な MVP 実装事例として見ることができます。

フィルターはInstagramの中心的な機能です。当時、主にテキストで情報を提示していたモバイルソーシャルアプリケーションの中で Instagram が際立っていたのは、フィルターのおかげでした。 Instagram の初期バージョン (MVP バージョン) では、ユーザーはフィルターを選択することはできましたが、フィルターの強度を調整することはできませんでした。 Instagram は継続的な改良により、フィルターテンプレートや明るさなどの機能を徐々に追加し、ユーザーは常に高品質の写真を撮影できるようになりました。

2. MVP を検証（測定）するにはどうすればいいですか?

MVP がオンラインになると、企業は一連のデータ指標に注意を払い、当初の製品需要の想定が正しいかどうかを測定する必要があります。

例えば、ツール型製品の場合、新規ユーザー数や、1日あたりのアクティブユーザー数、翌日のリテンション、7日間のリテンション、翌週のリテンションなどのユーザーリテンションに注目する必要があります。コンテンツ型製品の場合、コンテンツのリリース数、インタラクション数、パブリッシャー数などのデータ指標に注目する必要があります。

これらのデータ指標は、データ操作またはアプリケーション統計プラットフォームを通じてすぐに取得できます。

チームがプロジェクトの初期段階にある場合やスタートアップチームの場合、リソースが限られており、データが不足しています。製品マネージャーまたは運用スタッフは、このデータを取得するためにサードパーティのアプリケーション統計プラットフォームの使用を検討する場合があります。

図に示すように、データ運用プラットフォームは、新規追加、アクティビティ、維持など、さまざまな段階でのユーザーの状況を明確に提示できるため、製品マネージャーや運用担当者は、データダッシュボードと分析レポートを通じて製品のデータパフォーマンスを完全に理解できます。

(注: デモデータのみ)

この段階では、企業はコアユーザーの製品使用に関するフィードバックにも重点を置き、製品がユーザーの期待と実際のニーズを満たしているかどうかを理解し、MVP を確立する際の仮定が正しいかどうかを検証する必要があります。

どうやって確認するのですか?コアユーザーとのポイントツーポイントのコミュニケーションに加えて、製品マネージャーや運用スタッフは、成熟したユーザー行動分析ツールを使用して、製品内での対象ユーザーの行動パスを理解し、製品機能の使用方法を分析することもできます。

効果的かつ実用的な方法は、データ操作プラットフォームのイベント構成モジュールを通じて、ユーザーの行動経路に関するポイントオブケア分析を実行することです。

例えば、あるeコマースアプリがホットセールイベントを開催する準備をしているとします。eコマースアプリのホットセールメイン会場に入ってから最終的に注文するまでには複数のリンクがあります。ホットセールメイン会場に入る→商品の詳細を見る→ショッピングカートに入れる→クリックして購入する→注文して支払うという各リンクの追跡ポイントを設定すれば、各リンク間のコンバージョン率を計算でき、コンバージョン率の大きさに基づいて、どのリンクを特に最適化する必要があるかを判断することができます。

(注: デモデータのみ)

まとめると、MVP 検証のプロセスではデータが最も重要であることがわかります。製品の種類はそれぞれ異なり、観察する必要があるデータ指標も異なりますが、新規ユーザーの増加、ユーザーの維持、ユーザーの使用行動などのコア指標は、すべての製品マネージャーとオペレーターが注力する必要がある重要な指標です。

3. 継続的な反復（学習）プロセスに入る

データ分析とユーザーからのフィードバックを通じて、製品マネージャーは MVP を迅速に検証できます。

ユーザーが興味を持たない非必須機能については、製品マネージャーは削減または反復を検討する必要があります。ユーザーが好む機能については、製品マネージャーは追加と継続的な最適化を検討する必要があります。

たとえば、ツール製品の場合、2 週目の維持率が良好でない場合、製品マネージャーは、ユーザーの問題点をしっかりと把握しているかどうか、コア機能の設計がユーザーのニーズを満たしているかどうかを振り返る必要があります。次に、MVP の運用手順を参考にして、製品を再設計して磨き上げ、MVP 反復 (学習) フェーズに入ります。