顧客への影響を測定する

顧客への影響を測定するには、さまざまな方法があります。 この記事は、顧客の共感を構築する取り組みから生じた仮説を検証するためのビジネス メトリックを定義するのに役立ちます。

戦略的なメトリック

戦略手法では、動機ビジネス成果を詳しく調べます。 これらのプラクティスでは、顧客への影響をテストするためのビジネス メトリックのセットが用意されています。 イノベーションが成功すると、結果は戦略的な目標に沿って調整されます。

ビジネスにおけるメトリックとは ビジネス メトリックとは、特定のビジネスの目標を追跡および評価するために使用される定量化可能なメトリックです。 顧客への影響の学習メトリックを確立する前に、このイノベーションが影響を及ぼす戦略的なビジネス メトリックを定義します。 一般に、それらの戦略的メトリックは、次の成果領域の 1 つまたは複数に沿っています。

ビジネス メトリックを文書化し、その影響を頻繁に追跡します。 これらのメトリックのいずれかで成果が数回のイテレーションで現れると期待しないでください。 関係するパーティ間での期待値の設定および調整の詳細については、「イテレーションに対するコミットメント」を参照してください。

動機とビジネス成果のメトリックとは別に、この記事では、透明性のある発見と顧客重視のイテレーションを説明することを目的とする学習メトリックについて重点的に説明します。 詳細については、「透過性に対するコミットメント」をご覧ください。

学習メトリック

実用最小限の製品 (MVP) の最初のバージョンを顧客と共有しても、戦略的なメトリックには影響しません。 数回のイテレーションの後、チームは、依然として、戦略的メトリックに影響を与えるのに十分な行動の変化を得ることに苦労している可能性があります。 Build-Measure-Learn (構築-計測-学習) サイクルなどの学習プロセス中に、学習メトリックを導入することをご検討ください。 これらのメトリックは追跡および学習機会を強化します。

顧客フローと学習メトリック

MVP ソリューションを使用して顧客に重点を置いた仮説を検証する場合、このソリューションによって顧客の行動の変化が推進されます。 多様な顧客集団におけるこれらの行動の変化によって、ビジネス成果が向上します。 顧客の行動の変更は、プロセスです。 各段階で、影響を測定する機会があります。 導入チームは、その過程で学習を続け、より良いソリューションを構築します。

顧客の行動の変化についての学習は、MVP ソリューションからの望ましいフローをマップすることから始まります。

学習メトリックを決定するために使用される顧客フロー

ほとんどの場合、顧客フローには、容易に定義された開始点と、2 つまでの終点があります。 開始点と終点の間には、フィードバック ループで測定基準として使用されるさまざまな学習メトリックがあります。 顧客フローを使用して顧客への影響を測定する段階を次に示します。

  • 開始点 (最初のトリガー): 開始点は、このソリューションの必要性のトリガーとなるシナリオです。 顧客の共感を得て構築されたソリューションの場合、顧客は、その最初のトリガーによって、MVP ソリューションを試す気になります。
  • ソリューションの段階: 最初のトリガーから成果の実現まで顧客を移動させるために必要な段階です。 各段階では、次の段階に進むための顧客の決定に基づいて、学習メトリックが生成されます。
  • 顧客ニーズへの適合: 顧客のニーズを満たすソリューションで仮説を検証します。
  • 個々の導入の実現: 次にトリガーが検出されたときに顧客がソリューションに戻ると、個々の導入が行われています。
  • ビジネス成果インジケーター: 顧客が、定義されたビジネス成果に対して貢献するような方法で行動した場合、ビジネス成果インジケーターが観察されます。
  • 真のイノベーションの実現: "ビジネス成果インジケーター" と "個々の導入" の両方が求められている規模で発生したときに、真のイノベーションが実現しています。

顧客フローの各段階で、学習メトリックが生成されます。 各イテレーションまたはリリースの後で、新しいバージョンの仮説がテストされます。 同時に、仮説の調整を反映するようにソリューションに対する微調整がテストされます。 顧客が各段階で所定のパスに従うと、肯定的なメトリックが記録されます。 顧客が所定のパスから逸脱した場合は、否定的なメトリックが記録されます。

これらの調整と逸脱の記録によって、学習メトリックが作成されます。 クラウド導入チームは、ビジネス成果と真のイノベーションに向かって進む間、記録と追跡を行う必要があります。 「お客様による学習」で、これらのビジネス メトリックを適用して学習を行い、より良いソリューションを構築する方法について説明します。

顧客パートナーをグループ化して観察する

学習メトリックを定義するための最初の基準は、顧客パートナー定義です。 イノベーション サイクルに参加するすべての顧客に、顧客パートナーの資格があります。 行動を正確に測定するには、コーホート モデルを使用して顧客パートナーを定義する必要があります。 このモデルでは、MVP での変更に対する顧客の対応をより明確に理解できるように顧客がグループ化されます。 これらの顧客への影響グループは通常、次のグループのようになります。

  • 実験またはフォーカス グループ: 時間の経過による変化をテストするように設計された特定の実験への参加に基づいて顧客をグループ化します。
  • セグメント: 会社の規模によって顧客をグループ化します。
  • 業界: 顧客が属している "業界ごとに垂直方向" にグループ化します。
  • 個人の人口統計: 年齢や物理的な場所などの個人の人口統計に基づいて顧客をグループ化します。

このグループ化は、イノベーションの取り組み中に貴社とのパートナー関係を選択する顧客のクロスセクションにわたる学習メトリックを検証するのに役立ちます。 その他のすべてのメトリックは、定義可能な顧客のグループ化から引き出す必要があります。

次のステップ

学習メトリックが蓄積されると、チームは、顧客と共に学習することを開始できます。

この記事の概念の一部は、『The Lean Startup』(Eric Ries 著) で初めて書かれたトピックを基に作成されています。