グロースハッカーの作業方法に触れる前は、グロースハッカーは非常に形而上学的だと考えていました。ボタンのコピーを変更したり、ページの背景色を調整したりするだけで、収益が大幅に増加する可能性があります。

業界ではシリコンバレーの成長ストーリーをよく目にしますが、「シリコンバレーのアプローチ」は私たちには合わない、地元の成長とは相容れないという声も多くあります。これまでの製品開発のキャリアを通じて、グロースハッカー チームの作業方法の方が、より科学的で効果的な成長方法だと信じています。

ここでは「グロースハッカー」を神格化しているわけではありませんし、コピーを修正し、背景色を調整し、数千万の収益を待つことを提唱しているわけでもありません。むしろ、グロースハッカーのワークフローと問題解決の考え方は学ぶ価値があると思います。コンテンツ情報製品の0から1への実際の成長についてお話ししましょう。これは5つのステップにまとめられ、皆さんと共有できます。関連ビジネスはプライバシーに敏感なので、関連する指標はぼやけます。

ステップ1: ノーススターメトリックを特定する

私たちの使命は成長を中心に据えることなので、今日はモジュール A を変更し、明日はモジュール B を変更するといった単純なリスクを冒すのではなく、チームメンバー全員が同じ目標に向かって取り組めるよう、比較的焦点を絞った方向性を持っています。

一歩ずつ着実に歩けば成長できると考えないでください。間違った道を選び、間違った方向に進んでしまうこともあります。そうすると、一歩踏み出すたびに負けてしまうことになります。

ですから、最初のステップは製品の「ノーススター指標」を見つけることであることに間違いはありません。ノーススター指標という言葉は、成長に関わったことがある人にとっては馴染みのない言葉ではありません。これは成長の第一歩であり、非常に重要なステップです。ノーススター指標について詳しく説明する本や関連記事はたくさんあります。私が個人的にお勧めするアプローチは、まず製品のビジネス目標とユーザー価値をリストアップし、最後に社内公募を通じて一連の指標を収集し、その中から適切なノーススター指標を選別することです。選別要因は、次の6つの要因に基づくことができます。

1. ユーザーにコアバリューを体験してもらう

2. ユーザーの活動レベルを反映できますか?

3. 指標が改善されれば、会社は良くなるでしょうか?

4. チーム間や部門間での理解が容易ですか?

5. それは遅行指標ではなく、先行指標ですか?

6. インジケーターは簡単に分解でき、簡単に実行できますか?

最後に、プロダクトのビジネス目標とユーザー価値に基づいて、週間アクティブユーザー数、有料ユーザー数、週間ニュース閲覧数をリストアップし、North Star Indicatorの6つの要素に基づいてスクリーニングした結果、「週間ニュース閲覧数合計」が現時点で最も適切なNorth Star Indicatorであることがわかりました。

ステップ2: 成長の公式を導き出す

ノース スター指標「週間ニュース閲覧総数」を決定した後、2 番目のステップは、ノース スター指標を分解して構造化された数式、つまり、ノース スター指標に主に影響を及ぼす変数と、変数がノース スター指標と等しくなるように計算される方法を取得することです。

週間ニュース閲覧総数 = X * Y

成長方程式を分解する方法は数多くありますが、ユーザーの役割プロセスをシミュレートするために、常にノーススター指標を中心にしています。新規ユーザーの初期点からノーススター指標に到達する最終点までのプロセス全体から、製品ビジネスのノーススター指標の成長方程式を分解することができます。

シミュレーションキャラクターがプロセスを実行すると、最終的に次の成長式が得られます。各変数は、分解できなくなるまで継続的に分解できます。製品のすべてのノーススターインジケーター成長ポイントが式に含まれています。

自社の状況に戻り、現在のビジネスとノーススター指標に基づいて成長の公式を導き出し、その公式の変数を分解します。この時点で、すべての成長ポイントが一目でわかります。どの指標の増加がどのような変化をもたらすでしょうか?チーム全体、さらには会社全体でも、どの指標がどの要因に依存するかが非常に明確になります。

ステップ3: 成長の鍵を見つける

成長方程式を導き出し、成長ポイントをたくさん見つけても、この時点では「一つ一つ分解する」ということは考えないでください。そうすると、チームの集中力が失われ、効率や成果を最大化できなくなります。

やるべきことが多すぎて、どこから始めたらよいのかわからないということもあるでしょう。そんなときに、成長の公式の力が役立ちます。

効果的な成長を達成するための鍵は、同時に多くのことを行うことではなく、現在成長率に最も重要な影響を与えている 1 つまたは 2 つのことを見つけることです。成長の公式はこの問題を非常にうまく解決します。成長レバーにより、スペースの最大部分の改善に集中することができ、それによって効果を最大化できます。

「適切なレバーを与えれば、地球を動かすことができます。」成長の公式における成長レバーは「支点」です。

成長レバレッジの源泉は、成長式の各変数を分解し、各変数の下のデータ指標を探すことです。最も影響力があり、成長の余地が最も大きいものを成長レバレッジとして定義できます。したがって、成長の手段を見つけるには検索データに大きく依存し、それを構築するには時間がかかる可能性があります。

私たち自身の状況に戻ると、成長式の各変数のデータに基づいて、現在の North Star 指標と変数のパフォーマンスを導き出すことができます。

事前の調査では、有料会員の情報閲覧パフォーマンスはかなり良好であるため、現在の問題は「トライアル会員の閲覧数」に位置付けられます。トライアル会員の閲覧状況によると、「閲覧率」と「1人あたりの平均閲覧数」のパフォーマンスは成長の余地が大きく、運用性が高いため、短期間でトライアル会員の情報閲覧に焦点を当て、関連する成長実験を行うことができます。

ステップ4: アイデアライブラリを作成する

北極星指標を取得する第 1 ステップの後、方向は明確になります。北極星指標を分解して成長公式を取得する第 2 ステップの後、成長フレームワークも利用できます。成長公式に基づいて成長レバーを掘り出す第 3 ステップの後、現在の焦点も利用できます。この時点で、成長チームは成長レバーの仮説を提案し、迅速な検証のための実験アイデア ライブラリを確立できます。

実験的なアイデアは成長チーム全体のメンバー全員によって提案され、まとめられるため、メンバーはコア指標と成長公式を明確に理解することに加え、アイデアライブラリ内のアイデアをより「科学的」なものにし、次の 3 つの側面に基づいて選別および分類する必要があります。

影響: このものは現在または将来にどの程度の影響を与えることができますか? 10% 増加すると予想されますか、それとも 80% 増加すると予想されますか?

難易度: これを実行するにはどのくらいのリソースが必要ですか? 数時間で完了してテストできますか、それとも数週間の労力が必要ですか?

信頼度: このことを実行することで目標を達成できると、どの程度自信がありますか? これはデータによって裏付けられていますか、それとも単なるひらめきですか?

最後に、加重平均の後、高い信頼性、高い影響、低コストの優先順位が間違いなく最も高くなります。

私たち自身の状況に戻ると、成長のてこはトライアル会員による情報閲覧数にあることがわかりました。「閲覧率」と「一人当たり」という2つの要素に着目してアイデアライブラリを構築し、実験プランを提案し、「影響度」「難易度」「信頼度」で審査しました。

ピップ名:

1. 登録ユーザーによる同日閲覧率の向上

2. トライアル会員の閲覧数を増やす

3. トライアル会員は、頻度に関係なくアクティブ化できます

4. 有効期限切れのトライアル会員のリコール

…..等

実験的なアイデア:

登録成功ランディング ページを最適化し、関連情報を推奨して、サブスクリプションをガイドします。ランディング ページは、ニーズをマッチングさせるシンプルで簡単な方法であるため、コア コンテンツとユーザー ニーズのマッチング度が向上し、エクスペリエンス パスが短縮され、コア アクションのコンバージョン率が向上します。

……。

ステップ5: 実験と監視を継続する

日常的な実験では、AB テストが必要な実験対象と実験グループを計画します。実験対象は、まず少数のユーザーでテストし、その後、実験の範囲を徐々に拡大することができます。実験計画が単一変数の要件を満たしている限り、複数のグループを同時に比較することができます。比較結果に基づいて、より迅速に最適な実験計画を得ることができます。ただし、相互影響を避けるため、複数のテストを同時に実行することはお勧めしません。

主題:

Huaweiユーザーの携帯端末、Androidバージョンは3.3.1

実験版:

オリジナルバージョン: ユーザーはニュースの詳細を閲覧する際に元の製品フローとインタラクションを維持し、購読登録ボタンは変更されません。

実験グループA: ユーザーがニュースの詳細を閲覧中に5秒以上滞在すると、購読登録ボタンが3秒間循環して拡大縮小します。

サブスクリプション ボタンが表示されると、サブスクリプション ボタンのクリック数が増加するかどうかを確認します。

実験グループB: ユーザーがニュースの詳細を閲覧中に10秒以上滞在すると、購読登録ボタンが3秒間循環して拡大縮小します。

ユーザーが情報を読むのに費やす時間の長さがサブスクリプションに影響するかどうかを確認します。

実験後、サードパーティツールの AB テストを通じて次の結論が得られます。

日常的なテストでは、製品の各モジュールをより柔軟に構成できる必要があります。構成を可能な限り柔軟にすることで、R&D 投資とメンテナンス コストを削減できるだけでなく、実験をより迅速に実行できるようになります。クリエイティブな実験を「リリース バージョン」に基づいて実行しなければならないとしたら、それは残念なことです。 AB プラットフォームにアクセスして構築することで、実験をより迅速に実施することも可能になります。

リソースの設定と開発に関して言えば、成長チームの作業方法は、特定のタイプの企業には適していません。これは、成長チームの作業方法に、速度と効率に関する特定の要件があるためです。データの取得が非常に面倒な場合は、成長チームのワークフローに適していません。成長の開始点はデータ分析であり、成長の終了点もデータの検証と結論であるためです。データダッシュボードさえ構築されていない場合は、データを確認するのが難しく、効率が非常に遅いため、成長チームのプロセスを使用して作業することはお勧めしません。データダッシュボードの構築は成長チームの基盤であり、AB テストツールは武器です。

やっと

優れた成長チームに不可欠な資質は、失敗を恐れず、挑戦する勇気を持つという成長マインドセットです。実践は真の知識につながるわけではありませんが、各実験を要約して次の実験にフィードバックすることで、常に問題を発見して解決することができます。これは製品データの成長だけではなく、個人の製品キャリアの成長でもあります。

著者: チーフ・ブラギング・オフィサー

出典: チーフ・ボースト・オフィサー (ITman-99)