これはなにか
「企画における5つのフェーズ」のフェーズ1「課題の選択」の進め方をまとめたものである。
これはなにか Product Manager(以下、PdM)とはどんな仕事か？についての私見である。 最近、複数の知人から上記を問われることが続いたので、そういったときにポンと渡せるまとめを作ろうと思ったことがきっかけだ。 読者はPM[…]
自分が普段どのように企画を立てているのかを、一度客観的に見てみようと思い、書くことにした。
今回もバリバリのPMの皆様からすれば、至極当たり前のことしか書いていないため、そういった方のお役には立てそうにない。
一方、PMの考えに興味がある他職種の方にとっては、企画の初期フェーズの輪郭がはっきりするかもしれない。
文中には、職種・業界特有の抽象的な概念や横文字も出てくるが、極力具体例を上げてイメージしやすいようにまとめる。
課題の選択の3つのステップ
課題の選択とは、「解くべき問を見つけること」である。
企画の5フェーズの中で最も重要なフェーズであり、「解決したときの伸びしろが最もある課題はなにか」を突き詰めるフェーズである。
- 分解する
- 評価する
- 深掘りする
以降、この1~3について「とあるECサイトの売上をxxxx円増やす」という具体例を用いて、詳述する。
1. 分解する
目標を達成するために、課題を小さく分けていくことである。
分解の方法は2パターンある。これらは順番に行っていく。
1-1. ロジックツリー分解
大きな目標をより小さなブロックに、樹形図状に分けていくである。
例えば「ECサイトの売上をxxxx円増やす」ためには、下記のような式に分解ができる。
このように、売上を増やすという大きな目標を、樹形図にそって、より小さく解きやすそうなブロックに分解する手法を、ロジックツリーと呼ぶ。
1-2. セグメント分解
樹形図状に分解したブロックをさらに、特定の切り口で区分けすることである。
例えば、ECサイトの例のうち、購入者数の部分をセグメント分解してみる。
切り口は「年齢」、「性別」、「購入点数」、「購入金額」「登録後の経過日数」など様々なものが考えられる。
仮に購入点数で考えると、下記のような区分ができる。
- 過去1点もない … 未経験者層
- 1年の購入点数: 0点 … 休眠・離脱層
- 1年の購入点数:1〜3点 … ライト層
- 1年の購入点数:4〜8点 … ミドル層
- 1年の購入点数:8点〜 … ヘビー層
また、区分けする際には、なるべくMECE（モレなくダブりなく）に考えることが重要である。
2. 評価する
「分解する」で区分けしたセグメントのうち、どこが最もポテンシャルがあるかを見極める。その際の評価基準として2つの観点で考える。
ポテンシャル x フィジビリティ
- ポテンシャル: どこに手を打つと最終的な目標への影響が最大化するのか
- フィジビリティ: 現実的に実現の可能性はあるか
つまり、伸びしろが大きくて実際に伸ばせそうなところを選ぶ、ことが重要である。
また、ポテンシャル評価の方法は2パターンあり、どちらか扱いやすいほうを選ぶ。
2-1. 自サービス内ポテンシャル
自分のサービス内の数字を比較し、ポテンシャルを図る考え方である。
例えば、購入経験のないユーザー数と全体のユーザー数を比べると、未経験者率は80%もあり、購入者増加の伸びしろが多いと判断する場合がこれに当たる。
この判断には、データをどう解釈するか、という主観が含まれるため、人によって結論は異なる。
2-2. 対競合ポテンシャル
他サービスとの比較で、ポテンシャルを図る考え方だ。
他社サービスのセグメント分析の結果が手に入る場合、自社のセグメントと他社のセグメントの数値を比較すると、差分によりポテンシャルの把握ができる。
3. 深掘りする
評価を通じて発見した、見込みのあるセグメントに関して、深掘りをして課題を決定する。
深掘りの方法は3パターンある。いずれかの手法で「解くべき問」が見つかればよい。
また、最終的な「解くべき問」の形は「〇〇するにはどうしたらよいか？」という形式になる。
3-1. ファネル分析
特定のアクションに至るまでの、各ステップの突破率を分析する手法である。
例えば、先のECサイトを例で未購入者層が大きく、0⇢1への購入転換にポテンシャルがあると判断し、これを深掘りする場合、ユーザーがサービスにアクセスしてから購入するまでの大きな流れは下記のようになる。
- サービスにアクセスする
- 欲しい商品を見つける
- 商品情報を理解する
- カートに入れるボタンをクリックする
- 会員登録をする
- 配送先を入力する
- クレジットカードの登録をする
- 購入する
このステップごとに、何人のユーザーがアクションを行ったかのデータを収集し、突破率が悪いところをあぶり出す。
例えば、会員登録のステップで突破率が悪いことがわかったとすると、「解くべき問」は「未購入者が新規購入転換する際、会員登録ステップでの離脱を防ぐにはどうしたらよいか？」という問になる。
3-2. 相関分析
2つの異なる指標の相関関係を調べる手法である。
相関関係にある2つの指標は一方が増えれば、他方も増えるため、見込みのあるセグメントの特定のアクションと相関関係にある指標を見つけ、その指標の増加を「解くべき問」とする考え方である。
例えば、「未購入者の購入転換率」と「商品の閲覧数」に相関関係があれば、「解くべき問」は「未購入者により多くの商品を見てもらうにはどうしたらよいか？」という問になる。
しかし、相関分析を行う際は注意が必要であり、相関が見られるからと言って、かならずそこに因果関係があるわけでない。
これを見誤り、「相関の罠」にハマってしまうと、成果の出ない問の立て方となってしまうため注意が必要だ。
「相関の罠」については別の機会に詳述したい。
3-3. インサイト分析
ユーザーインタビューやアンケートなどの手法を使ってインサイト(洞察)を導き、そこから「解くべき問」を抽出する方法である。
ECサイトの例で説明する。
実際に未購入者の会員に対して、メールアンケートで回答を得たり、対面でユーザーインタビューを行い、下記のようにユーザーが最も課題に感じている部分を抽出する。
- 商品が探しにくい
- このECサイトに対する安心感がない
- 会員登録で入力する項目が多すぎる
- 配送料が高い
仮に、このECサイトに対して安心感を持てるようになるにはどうしたらよいか？」という問になる。
実際のユーザーから得られる情報は貴重で、ファネル分析や相関分析と合わせて実施すると「解くべき問」がシャープになっていく。
まとめ
「課題の選択」のフェーズでは下記のフローで行われていく。
- 分解する
- 評価する
- 深掘りする
PMそれぞれで企画の立て方、作り方は異なるため、ここで上げたのは、ほんの一例である。
ここで取り上げたフローを踏まずに、アイデアベースで鋭い企画を出し、成果を上げるPMもいるので、画一的である必要はない。
どんな方法で企画を出すにせよ、成果が最大になる「解くべき問を見つけること」が肝要である。
次回は、「解くべき問」を実際に解いていく、「解法の選択」についてポストする。