ユーザーリサーチ なぜ「インタビューで絶賛された機能」が使われないのか？行動ログ分析でユーザーの「本音」を暴くデータ分析の切り口
この記事の要約 ユーザーインタビューで聞いた「欲しい」は、願望や建前にすぎないことが多い。ログデータでユーザーの「実際の行動」を把握しよう。 「感覚で優先順位を決める」のはギャンブルと同じ。自分でSQLを叩き、事実を確認する習慣が意思決定の...
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ユーザーリサーチ RFM分析の実践ガイド｜顧客を3軸でスコアリングしてロイヤル層と休眠層を特定する方法
この記事の要約 RFM分析は顧客を最終利用日（Recency）・利用頻度（Frequency）・購入金額（Monetary）の3軸でセグメント化する手法 各指標を1-5点でスコアリングして「R=5,F=5,M=5のロイヤル層」から「R=1,...
プロダクト推進 『A/Bテスト実践ガイド』要約｜早期打ち切りで誤判定50%増など実務で使える7つの教訓 – 『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』
本記事の要約 『A/Bテスト実践ガイド』は「A/Bテストを実験として厳密に扱う」重要性を説き、早期打ち切りが誤判定リスクを50%高めるなど、統計的妥当性を欠いた運用の危険性を具体的データで示している サンプルサイズの事前計算・無作為割り当て...
プロダクト企画 ユーザーインタビューで未来を聞いても無駄な理由｜ファクト重視のプロダクト開発
この記事の要約 顧客は認知的限界とバイアスにより未来の行動を正確に予測できないため、「欲しい機能」を聞いても実際の利用とは乖離する ファクトとは客観的に観測できる行動データや過去の具体的エピソードであり、推測や願望とは明確に区別して収集する...
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...
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】『解像度を上げる――曖昧な思考を明晰にする「深さ・広さ・構造・時間」の4視点と行動法』 | プロダクト開発の手戻りを防ぐ「解像度」の高め方
この記事の3行要約 解像度を高めるとは、抽象的な概念（Why）と具体的な実装（How）の間にある思考の階層を明確に言語化するプロセス プロダクト開発における手戻りの多くは、仕様の記述漏れではなく、要求の背景や目的の「解像度」が低いことに起因...
ユーザーリサーチ ユーザーインタビューを資産化する：NotionやConfluenceでリサーチDBを作る5ステップ
この記事の要約 インタビューで得た貴重な知見がフォルダに眠り、他メンバーが参照できず同じ調査を繰り返す無駄が発生している NotionやConfluenceでリサーチデータベースを構築し、適切なタグ設計により過去の知見を即座に検索可能にする...
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...
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...
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 グランデッド・セオリー・アプローチでユーザーインタビューからインサイトを掘り起こす
ユーザーインタビューを通じて得られる“生の声”が、単なるアンケート結果や一時的な感想で終わっていないでしょうか？今回は少し専門的に、ユーザーインタビューから本質的な課題を掘り下げ、インサイトにつなげるために活用したい質的データ分析手法である...
ユーザーリサーチ プロダクトの競合分析の質を徹底的に上げるために抑えておくべきポイント
競合分析を行う際、単純に比較表を作成するだけでは、真の差別化戦略にはつながりません。なぜなら、ユーザーは単なる機能比較や価格比較だけで意思決定をしているわけではないからです。機能表や価格表で負けているから市場で勝てない――とは限らないケース...
ユーザーリサーチ QFT(Question Formulation Technique)で質の良いリサーチクエスチョンを作る
この記事の要約 QFTの5ステップ（QFocus設定〜調査設計）を、実務フローとテンプレート付きで解説 「チェックアウトUIが古い」という課題を例に、爆発的に質問を生み出し収束させるライブケースを再現 LLM活用・ファシリテーションTips...