商品の均質化の中でヒット商品を生み出すには？

いくつかの商品が短期間で人気になることに気づきましたか?例えば、 Douyinや NetEase の製品、または自宅近くのお店のミルクティーなどです。しかし、製品によっては、大きな変化がなく永遠に同じ場所に留まるか、徐々に衰退していくものもあります。

これら 2 つの結果の理由は何でしょうか?

多くの人は、良い製品を作る人は初期段階で多大な努力を払うからだと思うかもしれません。しかし、同じコストでも、ある人の製品はベストセラーになる一方で、消費者が好む製品を作れない人もいることがわかります。

チームの強さ、開始ベース、時間とエネルギーのコスト、創造性などが同じであっても、最終的な結果は依然として大きく異なります。それは、2 人の人が同じ時間をかけて試験の準備をしたのに、最終試験の結果が異なるようなものです。

理由は人によって異なりますが、最も重要な理由は、製品の反復に関する考え方が異なることです。

ユーザーに好かれず、ただ堂々巡りしている製品のほとんどは、根本的な原因に対処せずに、あるレベルの考え方に固執しています。

例えば、売上を伸ばすためにプロモーション活動をどのように強化するか、競合他社に勝つにはどうすればよいかを常に考えることなど、これらはすべて製品販売レベルでの考え方です。

消費者に支持され続ける製品を生み出すためには、革新的な発想と、ある一定のレベルの限界を突破することが必要です。販売促進の方法を考えるだけでなく、消費者のより大きな需要を探し続けましょう。そうすれば、自然と消費者に人気のある製品を作る可能性が高まります。これは、製品の反復のための画期的な考え方です (「Leap」の思考モデルより)。

前回の記事でオフラインの専門スーツ店の事例を紹介しました。売上と知名度を上げる方法は基本的に「値下げとプロモーション」が中心でしたが、効果は芳しくありませんでした。すぐにブランディングの道を歩み始め、他の利益目標を達成する企業の多くは、特定のレベルから抜け出し、既成概念にとらわれずに考え、実際の解決策を模索することに重点を置いています。

この種の「画期的な思考」の最大の利点は、製品を迅速に革新し、その場で回転させるという制限を打ち破ることができることです。同じコストで、他社よりも早く、より優れたユーザーニーズを見つけ出し、ユーザーに人気の製品を作ることができます。

この製品の画期的な思考の具体的な運用プロセスには、3 つのリンクがあります。

1. 異常を発見する - 背景データや現象の観察から、製品に対する異常なユーザー行動を発見します。たとえば、ユーザーがオンラインストアに長時間滞在しているにもかかわらず、注文を拒否している場合、これは異常な状況です。

2. 仮説 - 異常な状況について仮説を立てて、その背後にどのような大きな未発見のニーズが存在するかを調べたり、問題の考えられる原因を見つけ出したりします。たとえば、前述のように、ユーザーが長時間滞在しても注文しない場合は、関連データやその他の観察に基づいて最も可能性の高い推測を行うことができます。たとえば、店舗内の商品は魅力的であっても、ユーザーに注文を促す理由が不足している場合があります。

3. テスト - 第 2 段階の仮説的な結果に対して少数のテストを行い、迅速に検証します。例えば、ユーザーが長時間滞在しながらも注文しない理由は、注文を促す理由が不足しているからではないかと、関連データに基づいて仮説を立てたことがあります。この場合、詳細ページに関連プロモーションコンテンツ（期間限定セール割引など）を追加してテストすることができます。

最終テスト結果が第 2 ステップの仮説を満たさない場合は、その仮説を断固として放棄し、新しい仮説とテストを迅速に実施します。

テスト結果が想定された期待と一致していれば、問題の原因またはユーザーのより大きな需要が見つかったことを意味し、投資を増やすと、いわゆるブロックバスター製品が出現する可能性があります。たとえば、NetEase には多くの人気商品があります。

最終的に「ヒット」製品が生まれなかったとしても、この製品反復方法により、少なくとも製品やマーケティングのイノベーションを以前よりも速く進めることができます。

（もちろん、資金や実行力も重要な要素ですが、参考までにいくつかアイデアを挙げておきます。）

まだどのように始めればよいかわからない場合は、この製品の画期的な思考の具体的な 3 つのステップを以下に示します。

1. 異常の発見

製品、マーケティング、消費者行動など、多くの潜在的なニーズやイノベーションがこれらの異常の中に隠れていることがよくあります。

昨今、多くの人が感覚や直感に基づいてマーケティングを行っていますが、ほとんどの人の直感的な判断は間違っていることが多いです。ユーザーはより安価な製品を好むと考えていたとしても、実際にはより迅速な物流を提供する店舗を好む可能性があり、その結果、入力と出力の不均衡が生じます。

では、潜在的なニーズや問題の原因をどのように発見するのでしょうか?

開始するには 2 つの方法があります。

a. 異常なデータ

商品を作ったりマーケティングを行ったりするときに、関連するデータ統計を持っている人は多いと思います。これらのデータ内の一部の異常は、潜在的な問題やニーズであることが多いです(残念ながら、多くの人がそれに注意を払っていません)。

たとえば、 Taobaoで電子商取引を行っている場合、バックグラウンドには関連する統計データが多数存在します。オフラインストアを運営する場合は、顧客の流れ、コンバージョン率、消費に訪れるユーザーの年齢や収入など、毎日または毎週の統計を収集する必要があります。

次に、これらのデータから異常な状況を見つけます。たとえば、この記事で前述した例では、バックグラウンドデータから、ユーザーが店舗に長時間滞在していたものの、コンバージョン率が非常に低かったことがわかりました。これは異常な状況です。

b. 異常現象

データ内の異常に加えて、行動の観点からも異常を観察できます。この種の発見には、消費者行動の異常性にさらに注意を払う必要があり、そこからより大きなニーズや問題の原因を発見できる可能性があります。

たとえば、ケータリング業を営んでいる場合、非常に安い服を着ていて、高収入ではないように見える多くの消費者が、少し高価な料理を注文することを好むことに気付くかもしれません。これは異常な現象であり、その背後にある本当の理由を突き止めるために仮説分析を行う必要があります。そうすることで、潜在的なより大きなニーズが明らかになるかもしれません。

たとえば、米国にはInstagramというソーシャルアプリケーションがあります。初期の頃はWeiboやWeChatの製品に似ていて、ユーザーはそこで写真やテキストなどのコンテンツを共有できました。

しかしその後、ユーザーはテキスト記事よりも写真を共有する頻度が高いことが分かりました。これは異なる行動現象です。その後、仮説分析とテスト検証を経て、最終的にはFacebookやTwitterなどの製品とは異なる、写真共有に重点を置いたソーシャル製品（現在はFacebookに買収されています）である独自のソーシャルアプリケーションプラットフォームに構築されました。

つまり、関連データとユーザー現象から異常を発見することは、製品の反復と革新、そして問題の根本原因を見つける上で重要な部分です。次に、これらの異常について仮説を立ててテストすることができます。

2. 前提

過去の製品またはユーザーの異常に基づいて仮説を提案します。異常事態の原因を100％特定できる人がまだ見つかっていないため、ほとんどの場合、これらのデータや現象に基づいて推測し、後でテストや検証を行う必要があります。これは、盲目的な製品開発やマーケティングを防ぐ効果的な方法でもあります。

たとえば、自社の製品が売れ行きが悪いと多くの人が気付くと、盲目的に価格を下げて販促活動を行います。その結果、利益が失われるだけでなく、消費者に自社の製品を劣悪品だと思わせ、マイナスイメージを抱かせてしまいます。これは、データと現象の分析や仮定がまったく行われなかった結果です。一度や二度成功したとしても、それは運によるものがほとんどで、製品が持続的に発展していくことは難しいでしょう。

どのように仮定を立てるのでしょうか?

ここで方法ツールを紹介します:仮説図を描きます。

（直感的なイメージは人々の仮定の正しさに対する自信を高めることができます）

次に、テストする最も可能性の高い仮説を選択します。

たとえば、記事の冒頭の例に戻ると、ユーザーはオンラインストアに長時間滞在し、多数のお気に入りを集めますが、コンバージョン率は比例しません。次に、それらをリストし、仮定を立てます。

（クリックすると拡大します）

次に、最も可能性の高い仮説をテストします。理由が複数ある場合もあり、その場合は複数の仮説を同時にテストする必要があります。

同様に、レストランの顧客はお金を持っていないようだが、より高価な料理を注文することを好むことがわかった場合は、同様の方法を使用してこの異常の仮説分析を行うことができます。こういう客は一時的に虚栄心が強いのかもしれないし、公費で食事をしている（自分のお金ではないので悪い気はしない）のかもしれない…

できるだけ多くの異なる側面を組み合わせて仮定を立て、最も近い仮定と解決策を考え出し、それらをテストして検証します。