実験の実施中に使用するビジュアルツール

予感と腸の感情は、これまでのところあなたを連れて行くことができるだけです。 持続的な成功のためには、データが意思決定プロセスの中心にある必要があります。 新しい情報を受け取ったときに変更、適応、および改善する能力は、製品チームおよび企業全体が競争力を維持し、成功を続けるために重要です。

実験を行う効果的な方法を実装することで、個人的な偏見ではなく、より良い意思決定を行い、間違いからより迅速に学び、結果と事実に依存する方法が得られます。

実験を行うことで、会社に貴重な洞察を提供できます。 しかし、適切なタスクのために適切な実験を考案することは困難な場合があります。 あなたの実験から本当に学ぶために、あなたはあなたに決定的な結果を与えるものを作ることに時間を費やす必要があります。 重要な質問に答えるいくつかの明確な実験に力を注ぐことで、製品の改善を推進し、長期的な目標を達成するのに役立つ、真の有益な洞察が得られます。

テストして哲学を学ぶ

これには、組織がビジネス上の課題をどのように捉えるかについての異なるアプローチが含まれます。 これは、企業が短期的に得た結果に基づいて戦略的な長期的な決定を下せるようにする方法です。 簡単に言えば、これは、企業が少数の顧客と一緒に新しいアイデアや概念を試し、その学習を使用して戦略を立てることを可能にする一連のプラクティスです。 詳細については、こちらをご覧ください。

実験の設定

成功する実験の計画と実装には、注意深い設計、優先順位付け、および分析が含まれます。実験の計画を立てる際に従う必要のある手順のいくつかを次に示します。

アイデアを生み出す質問をする

すべての実験は「なぜ」で始まります。 それらは、仮説を立てるのに役立つ基本的な質問になる可能性があります。 質問は、「なぜ私のコンバージョン率が10％しかないのですか？ リピーターが増えないのはなぜですか？ 顧客をアップセルするために何を使用できないのですか？」

質問は、仮説を立てて仮説を立てるための基礎を形成します。 各質問は、実験を通じてテストできるいくつかの仮説をもたらす可能性があります。

仮説を立てる

仮説は、証明または反証できる検証可能なステートメントです。 これには、手元にある情報を確認し、2つの変数間の関係について知識に基づいた推測または予測を行うことが含まれます。 通常、仮説は「if-then」ステートメントで構成されます。 例えば、

ユーザーに無料トライアルを提供すると、コンバージョン率が上がります。

サインアップ中のステップ数を減らすと、より多くの登録が得られます。

アプリのインターフェースを変更すると、ダウンロード数が増えます。

各仮説には2つの変数があり、変数1は他の変数に依存しないため、独立変数です。 変数2は、独立変数が変更された場合に変更される従属変数です。

実験の実施

ABテスト法または多変量法を使用して製品実験を行うことができます。 ABテストには、同じ機能の2つのバリエーションが含まれますが、多変量アプローチでは、同じ機能の多くのバージョンをテストして、最高のパフォーマンスを発揮するものを見つけます。

結果を伝える

実験を行った後、具体的な結果を出す必要があります。調査結果を明確に伝える効率的な方法を見つけ、次のステップを決定する方法を見つけることが重要です。

実験を行っている間、何をすべきでないかを知ることはあなたの製品をより良くすることでもあることを忘れないでください。

実験を行うための4つのビジュアルツール

仮定グリッド

すべてのビジネスモデルは前提条件に基づいて機能しますが、一部の前提条件は他の前提条件よりもビジネスに大きな影響を及ぼします。 このシンプルなビジュアルツールは、最もリスクの高い仮定を特定し、それらがビジネスに与える影響をよりよく理解するのに役立ちます。

グリッドは、確実性とリスクの2つの軸に仮定をプロットします。次に、情報がほとんどない影響の大きい仮定と、ビジネスにあまり影響を与えない可能性のある影響の小さい仮定を評価できます。 仮定を視覚化することで、判断を下し、優先順位を付け、リスクを軽減し、不確実性を克服することができます。 このグリッドを通じて、実験に優先順位を付け、長期的にビジネスにどのように影響するかに基づいて、すぐにテストする必要がある仮説を決定できます。

実験キャンバス

実験キャンバスの目的は、適切な実験を適切なタイミングで設計できるようにすることです。 それはあなたの最も危険な仮定に基づいて偽りの仮説を明確に述べるためのツールをあなたに提供します。 最もリスクの高い仮定を特定したら、それらを定量化可能な方法でテストおよび測定する方法を見つける必要があります。 実験キャンバスを使用すると、仮定を測定可能で観察可能な実験に分解できます。

オポチュニティキャンバス

オポチュニティキャンバスは、より包括的な方法でビジネスを分析するのに役立ちます。 これはコンテキストを提供し、新機能のリリースや製品の改善を計画するときに特に役立ちます。 問題やアイデアをより適切に組み立てるのに役立ち、実験段階に進むべきアイデアを決定するためのフレームワークを提供します。 多くの場合、ビジネスに与える影響やユーザーがそれにどのように対応するかを完全に理解せずに、実装する必要があると思われる新しいアイデアがたくさんあります。 オポチュニティキャンバスでは、顧客がソリューションをどのように使用するか、潜在的な挫折、戦略、課題、および指標について説明します。 これは、どの実験を進める価値があるかを判断するための良い基礎を提供します。

影響力マトリックス

時間とリソースは常に限られているため、製品にどのような改善を加えるかを優先することは常に課題です。 インパクトエフォートマトリックスは、アイデアを4つのカテゴリ、クイックウィンに分類するのに役立ちます。最小限の労力で高いリターンが得られるため、リソース要件が高くないため、必ずしもテストする必要はありません。 実装する前に、より小さなサンプルで高労力のアクティビティをテストする必要があります。 このマトリックスでは、実行に不釣り合いな量の労力を必要とし、最小限の結果しか得られないアイデアは無視する必要があります。 影響力マトリックスを使用すると、すべての潜在的な実験を視覚化し、それらを実行する順序を決定できます。 また、それぞれに費やす時間とエネルギーを決定することもできます。

実験文化の確立

実験を行うことの価値は、実験を行った後に得られる結果や学習をはるかに超えています。 組織内で実験の文化を構築することはイノベーションを生み出します。 質問が絶えず求められ、改善が絶えず求められているもの。 理論をすぐにテストし、それに応じて変更を加えることができる環境を設定することで、人々が自由にアイデアを交換できる、より参加型の文化が生まれます。