データ分析

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プロダクト企画

後輩PdMへの構造的なレビュー — 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...
プロダクト推進

プロダクトマネージャーのための価格設定ガイド|定性×定量で最適価格帯を見つける5ステップ

この記事の要約 PdMはユーザー課題と行動特性を誰よりも把握しており、価格という重要な要素にコミットできる立場にある。機能開発だけでは埋めきれない価値認知のギャップを補うレバーが価格設定 インタビューで価格に対する心理的反応を探り、PSM分...
ユーザーリサーチ

ユーザーアンケートで失敗しない設計・分析・活用術|サンプル数計算から誘導質問の回避まで

この記事の要約 アンケート設計を誤ると社会的望ましさバイアスで実態と乖離した結果になり施策判断を誤る。誘導的質問を避け、中立的な設問構成と論理的な順序でユーザーが回答しやすいよう設計する 統計的信頼性を担保するため、母集団に応じた必要サンプ...
プロダクト推進

OKRが形骸化する理由と解決法:ユーザーリサーチで数値目標に魂を入れる

この記事の3行要約 OKRが形骸化する原因は、KR(数値)ばかりが注目され、Objective(目的)の本質やユーザーの声が無視されることで、数字達成だけが目的化してしまうこと OKRレビュー前に最低1件のインタビューを実施し、「なぜ達成で...
ユーザーリサーチ

コホート分析でリテンションを高める方法:手順と読み解き方【Amazon仮想例付き】

この記事の3行要約 コホート分析は「登録時期や属性でユーザー群を分け、一定期間の継続を追う」ことで離脱の発生タイミングと対象を特定できる 進め方は「コホートのキー定義 → 追跡イベントと期間の決定 → コホート表の作成 → ドロップの山の原...
プロダクト推進

なぜ、あなたのプロダクトはPLGで失敗するのか?導入前に押さえるべき3つの前提条件

この記事の3行要約 PLG(プロダクトレッドグロース)とは、営業ではなく「製品そのもの」が顧客獲得から拡大までを主導する、新しい事業成長モデルである。 その実現には、ユーザーが誰の助けも借りずに価値を実感できる、極めて直感的で優れたプロダク...
ユーザーリサーチ

定量データとユーザーインタビューが食い違う理由と対処法

この記事の3行要約 定量データ(ログ)とユーザーインタビューが合わないときは、期間・対象・指標・外部要因をそろえて収集過程から再点検する それでもズレが残る場合は、利用者や時間帯の違いなどを仮説化し、追加インタビュー→ログ照合で両者が同時に...
PM関連本

【要約】『確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力』:確率思考でプロダクト/事業の成功率を上げる

この記事の要約 "確率思考"とは不確実な状況で「起こりやすさ」を数値化し、期待値計算により合理的な意思決定を行うフレームワーク プロダクト開発では機能の成功確率×インパクトで優先順位を決め、複数シナリオを想定してリスクを最小化できる ベイズ...
プロダクト企画

データで証明できない意思決定はどうすればいいのか?

この記事の内容 データ不足下での意思決定は避けられない現実であり、特に革新的な価値創造や長期戦略においてデータ検証は困難 データへの過度な依存は相関と因果の混同やローカル最適化の罠を生み、むしろ顧客との直接対話・専門家の知見・小規模実験によ...
PM関連本

プロダクト開発における測定史上主義を越える ー 『測りすぎ – なぜパフォーマンス評価は失敗するのか?』

この記事の要約 数値評価はプロダクトを前進させる大きな武器である一方、測定ミスや過剰測定が思わぬ副作用を生む危険性がある 「測定できるものが重要とは限らない」という姿勢を持ち、質的な情報や文脈を踏まえた指標設計が欠かせない 北極星指標を中心...
プロダクト企画

「STPとペルソナは設定したがプロダクトが伸びない」を打破する

この記事の要約 STPとペルソナは理論上は正しいが、現場でのデータ・顧客の声との融合が不足すると“机上の空論”になる 顧客のジョブ理論(JTBD)や実際の行動データの検証サイクルを回し続け、ペルソナをアップデートし続ける 継続的なインタビュ...
プロダクト企画

toCサービスの初回オンボーディングをよくするhowを最新研究と成功事例から学ぶ

この記事の要約 最新の調査・研究から見る「初回オンボーディング」の重要性や成功事例を紹介 NetflixやDuolingo、Notionなど実際のサービスの取り組み 押さえておきたい5つのHowを紹介本記事では、toCサービスにおいて「最初...
プロダクト企画

ユーザーインタビュー好きがSQLを覚えると“課題設定”が超シャープになる理由

「ユーザーインタビューは得意だけれど、ログ分析やSQLは苦手かも…」そう感じているプロダクトマネージャーの方は一定数いるのではないでしょうか?実は僕自身もSQL書くことを避けてきた派でした。しかし、いざ自分でログを引いてみると、インタビュー...
キャリア

新しいプロダクトを担当した時にSQLで押さえるべきデータ

「新しく担当したプロダクトの現状を知りたいけれど、数字でどうなっているかがわからない....」こういった悩みを感じたことがあるPdMの方は多いのではないでしょうか?特に文系バックグラウンドのPdMだと、数値分析が得意なエンジニアやアナリスト...
ユーザーリサーチ

ユーザーアンケートとインタビューの組み合わせでバイアスを除去してファクトを捉える

サマリー アンケートの活用次第で「早い段階からデータを収集できる」反面、設計の甘さによる誤解やバイアスが潜みやすい アンケートだけでは掴みきれない“なぜ”の部分は、ユーザーインタビューでしか見えてこないケースが多い本記事では、アンケートとユ...
プロダクト推進

指標を増やしすぎるとプロダクトは伸び悩む ー 指標の肥大化から脱却して本当に必要な数値に集中する

プロダクト成長に指標設定は必要ですが、気づいたら数10の指標を追いかけて疲弊していないでしょうか?僕自身マーケ出身の影響もあって、数値管理やデータ分析を積極的に取り入れるスタンスできました。ただ、チームとして重要な数値をモニタリングし始める...
PM関連本

【要約】『FACTFULNESS』の10個の”本能”をPdM視点で紹介 – “思い込み”を排除した意思決定をするために

プロダクトで”思い込み”は大きな落とし穴になりがち。そこで読むべき本が、ハンス・ロスリング著『FACTFULNESS(ファクトフルネス)10の思い込みを乗り越え、データを基に世界を正しく見る習慣』です。世界中で読まれているベストセラーですが...
ユーザーリサーチ

「特定機能のユーザーへの機能刺さり具合」を可視化するために見るべきデータの切り口

「うちのユーザーはどの機能を、どのくらい、いつで使っているのか?」これを正確につかめるかどうかでプロダクトの伸びしろは大きく変わります。一方で、ただ利用データを眺めているだけではその機能が「本当にユーザーの課題を解決しているのか」までは見え...
ユーザーリサーチ

RFM分析を活用してロイヤルユーザー、休眠ユーザーを明らかにする

ECやSaaSといったサブスクリプション型で継続的に顧客関係構築が重視される中、1つの有効な分析が「RFM分析」。RFM(Recency, Frequency, Monetary)はユーザーを 「最終利用時期(Recency)」 「利用頻度...
プロダクト推進

プロダクトマネージャーのためのA/Bテスト理解 『A/Bテスト実践ガイド 真のデータドリブンへ至る信用できる実験とは』より

A/Bテスト、本当に正しく運用できている?多くのプロダクトマネージャーがA/Bテストを実施した経験を持っていると思います。ただ、実際にテストを運用していくと以下のような疑問が浮かんでくることも珍しくないです。 「この結果は本当に信頼していい...
プロダクト企画

文系PdM向けに、レコメンドシステムでよく使うオフライン評価指標を解説

この記事で得られること レコメンドシステムのオフライン検証で必ず名前が挙がる 7 指標(Precision / Recall / F1 / MAP / NDCG / Hit Rate / Coverage)を、文系出身のプロダクトマネージャ...
プロダクト企画

“顧客は未来を語れない”から、徹底的にファクトを集めてPdMが未来を妄想する

僕はプロダクトマネージャーとマーケターとして累計600人以上のユーザーインタビューを実践してきましたが、顧客に「未来」について質問するとなんだかよくわからない結果が得られる実感があります。これは顧客が意図的に間違った情報を与えているわけでは...
プロダクト企画

オンボーディングの「最初の数分の体験」をぶち上げるためのユーザーリサーチ

プロダクトを初めて利用するユーザーが、利用開始からその数分の間に「このサービスは自分にとって価値がある」と感じるかどうか?。ここで得られた第一印象が、その後の継続利用やロイヤルユーザー化につながるかを大きく左右します。例えば、言語学習サービ...
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