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リンスタカフェvol3でお話した、リーンスタートアップという文脈での仮説の検証実験の設計についてです
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Let’s Design MVPRecruit Hondlings Media Technology Lab Kuroda Itsuki
自己紹介• リクルートホールディングス メディアテクノロジーラボ 黒田 樹 ( @i2key )
• 全世界でシリーズ累計1000万DLされているアプリ(cameran)全体の技術責任者。開発したり、採用したり、プロセス考えたり、予算考えたり、CTOみたいな何か。
• 組織全体にリーンスタートアップやスクラム導入を推進中
What’s LEANSTARTUP
・リーンキャンバス書かないといけない ・MVPを実装しなければならない ・BUILDしてMEASUREしてLEARNしなければならない !
まあ、そうなんだけどさ・・・・
「最も効果的な判断をしているか」
効果的とは !
・コストに対する学びを最大化する ・失敗による損失を小さくする ≠ 成功を保証するプロセス !
そのために、効率的(例:小さく/短く/安く)に仮説を検証して学びを得る(ことが多い) !
インプットになる仮説の質が重要
MVPとはMinumum Viable Productだけど、製品じゃなくてよい。
目的は仮説を検証できればよいので、 それができるものならなんでもMVPと言ってよい(と思う)
MVPで検証するMVPで検証する
MVPで検証するMVPで検証する
MVPで検証する
MVPで検証するMVPで検証する
MVPで検証する
MVPで検証する
MVPで検証する
つまり、こういうこと
有名な仮説検証の事例
ファイル同期がいかに便利か、どのように動作するのかのプロモーション動画を作成し、Youtubeにアップロードして、自分のソーシャル上で拡散する !
事前登録サービス(launchrock)へのリンクを掲載しておき、事前登録してもらえるようにしておく。
ブログではじめて、運用のクーポン発行は人力でメール
送信。ニーズを検証
サンフランシスコにある自分のオフィスのMTGルームを人が泊まれるようにして、Googleに広告を出して、人が応募してきて、お金を払って、泊まるのかを検証して、泊まった人にインタビューしてみる
いろんな検証の仕方ががある。 良質な仮説をたてて、いかに検証するかが、腕の見せ所。 仮説は検証可能な状態に設計することが大事。 (開発における、テスタビリティの高いコードと似ている。テストコードを書くと自然とテストし易い実装になっていく。) !
コンシェルジュ型 人力型(Groupon) クラウドファンディング型(KickStarterで募集) 労働力とかでいうと、ランサーズで発注してバリデート ダミー型 LP型…etc
仮説検証の設計の仕方 !
仮説検証のサイクル(BUILD-MEASURE-LEARN)をまわすためには、下記の流れで検証の設計をします。 (1)仮説は何か (2)仮説を実証するために、何を学ぶか (3)そのために必要なデータは何か (4)そのデータをどう計測するか (5)計測するために何が必要か (6)それをどう構築するか(複数案考える) その中で最も効果的な方法は何か選択する
①仮説
②何を学ぶのか
③必要なデータは?
④どうやって計測する?
⑤必要なものは?
⑥どう構築するか?
思考プロセス
⑫仮説を調整する
⑪学ぶ
⑩データを元に検証
⑨データを計測する
⑧完成したMVP
⑦構築する
実証プロセス
空いているスペース(もしくは留守中の自分の家)を貸し出せば、それを使ってくれる人がいるのではないか。 ※AirBnBを題材にした本スライド用の例であり私の妄想です !大きなチャンクで実験してもツラいので仮説を分解してみる <貸し出す側> ・そもそも貸すのか ・貸す場合は、借りてがつくクオリティの状態の家がでるのか ・需要に対する供給量が確保出来るのか !<貸りる側> ・本当に借りるのか(リスクが一番高い。優先度1) ・どのような部屋なら借りるのか(立地、値段、間取り・・)
①仮説 ・人の家でもお金を払って借りる
②何を学ぶのか ・本当に借りるのか ・いくらなら借りるのか
③必要なデータは? 1回以上の利用 応募数
④どうやって計測する? (特になし)
⑤必要なものは? 集客する装置
⑥どう構築するか? ・マッチングサイト構築 ・自分のオフィス使う
思考プロセス
⑥どう構築するか? (MVP案1)マッチングサイト作る (MVP案2)地域を絞って実験する (MVP案3)オフィスを使うもっとも効果的に学びが得られるMVPはどれか選択する ・費用対効果 ・期間 ・工数 ・この検証方法により回避できる将来のリスク ・この検証方法により逆に発生する将来のリスク
思考プロセス
⑫仮説を調整する
⑪学ぶ
⑩データを元に検証
⑨データを計測する
⑧完成したMVP
⑦構築する (MVP)オフィス
実証プロセス
MVP Canvas説明http://www.slideshare.net/aerodynamic/mvp-canvas
仮説何を学ぶのか
仮説実証に 必要なデータ 条件
MVP構築に 必要なコスト
仮説実証に 必要な時間
回避/発生する 将来のリスク
結果と、得た学び
MVPのタイプ ・紙プロト ・インタビュー ・A/Bテスト ・動くデモ etc
学ぶために何を用意するのか どうやってそのMVPで実証するのか
思考プロセスと検証プロセスをフォーマット化したものがMVP Canvasになります。仮説検証の実験を設計するときの思考フレームとして使います。(MTL x AppSocially)
条件によっては他人の家でもお金を支払ってでも泊まる
ユーザーが本当に泊まるのか
CVR ○○% 15人日 3weeks 使われなかったときの コスト損失が大きい
結果と、得た学び
プロダクト借りたい人と貸したい人のマッチングをするような サイトを構築し、本当に借りるのか検証する。
例:AirBnBのMVP案1
条件によっては他人の家でもお金を支払ってでも泊まる
ユーザーが本当に泊まるのか
CVR ○○% 応募数 0.5人日 1weeks フルスクラッチのリスク回避
結果と、得た学び
オフィス自分のオフィスの空いているスペースに値段をつけて 宿泊できるような応募ページを1ページ作成。 そのページへの送客をGoogleアドで実施。 実験に必要最低限の送客を行う。
例:AirBnBのMVP案2
Appendix
Lean Canvas <ビジネス仮説>
MVP Canvas <仮説検証MVPの設計>
Product Backlog <MVP構築タスク>
Out of Building!!!
MVPがインタビューの場合
MVPがエンジニア稼働必要な場合
改善タスク ・改善目的A/Bテスト ・計測装置導入 メンテナンスタスク ・技術的負債解消 ・OSバージョンアップ対応 ・バグ対応 アライアンスタスク
直接仮説検証には 関係ないけど サービス維持に 必要なタスク
Acquisition
RetentionReactivation
Churn
Churn(Uninstall)
Referral
Activation
Revenue
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