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Itsuki Kuroda
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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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1.
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Recruit Hondlings Media Technology Lab Kuroda Itsuki
2.
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
3.
What’s LEANSTARTUP
4.
・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・・・・
5.
「最も効果的な判断をしているか」
6.
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
7.
8.
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)
9.
つまり、こういうこと 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
10.
有名な仮説検証の事例
11.
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。
12.
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
13.
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
14.
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
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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
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①仮説 思考プロセス ②何を学ぶのか
③必要なデータは? ⑥どう構築するか? ⑤必要なものは? ④どうやって計測する?
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⑫仮説を調整する 実証プロセス ⑪学ぶ
⑩データを元に検証 ⑦構築する ⑧完成したMVP ⑨データを計測する
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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・・)
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①仮説 ・人の家でもお金を払って借り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 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 ⑤必要なものは? 集客する装置 ④どうやって計測する? (特になし) 思考プロセス
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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
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⑫仮説を調整する 実証プロセス ⑪学ぶ
⑩データを元に検証 ⑦構築する (MVP)オフィス ⑧完成したMVP ⑨データを計測する
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MVP Canvas説明 http://www.slideshare.net/aerodynamic/mvp-canvas
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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) 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
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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
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。 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
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例:AirBnBのMVP案2 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
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。 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
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Appendix
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Lean Canvas <ビジネス仮説>
MVP Canvas <仮説検証MVPの設計> Out of Building!!! Product Backlog <MVP構築タスク> 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
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Acquisition Retention Reactivation
Churn Churn(Uninstall) Referral Activation Revenue
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