プロダクト企画 後輩PdMへの構造的レビュー — レバレッジポイントを特定し、集中すべき場所を示す技術
この記事の要約 経験の浅いPdMは「どこがレバーか」を見抜けず影響力の小さい施策に時間を浪費してしまう。先輩PdMの役割は問題の構造を可視化し、最大の効果を生むレバレッジポイントを特定して示すこと 構造的レビューとは、PRDを1行ずつ添削す...
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プロダクト企画 定量 x 定性でのロイヤルユーザーとの向き合い方：なぜ最良の顧客がプロダクトの成長を止めるのか
この記事の要約 ロイヤルユーザーは収益の80%を生む重要顧客だが、プロダクトの進化を妨げる「イノベーションのジレンマ」も引き起こす VoC分析やNPS調査でロイヤルユーザーを特定し、カスタマーアドバイザリーボードで深い関係を構築しながら要望...
ユーザーリサーチ 「プロトペルソナ」の考え方で、新規事業・リニューアル・新機能でハズレを最小化する
この記事の要約 新規事業やリニューアル時に詳細なペルソナを作り込むと方向修正が困難になるため、仮説ベースの「プロトペルソナ」で複数のユーザー像を並行検証することが成功の近道 プロトペルソナは5分程度で作成し、5〜10名のインタビューとプロト...
ユーザーリサーチ ログ分析→ユーザーインタビューの流れで、「本当に解くべき課題」を明確にする
この記事の3行要約 定量データで仮説を特定し定性で深掘りする循環構造：ログ分析で「どこで・いつ・どのくらい」の問題を発見し、ユーザーインタビューで「なぜ・何を考えていたか」の背景や動機を深掘りすることで、数字と理由の両面から説得力のある改善...
ユーザーリサーチ “ペルソナ”だけで終わらない。ジョブ理論（JTBD）と掛け合わせて実在する顧客を捉える方法
ユーザー像を細かく描き込んだ「ペルソナ」 「ユーザーが本当に達成したい仕事（ジョブ）とは何か」を掘り下げる「Jobs-To-Ne-Done（JTBD）」本記事では、ペルソナをJTBDと組み合わせてより本質的な課題を発見するアプローチを紹介解...
プロダクト企画 LLMで、ユーザーインタビューログからのペルソナ作成を効率化
この記事の要約 インタビューログをLLMが扱いやすい形に整理する 作成方法のフロー、Tips、注意点を紹介なぜLLMを使ったペルソナ生成が注目されるのかペルソナ構築は、インタビューログをチームで読み込みながら、ユーザーの属性や行動、課題を整...