製品実験とその使用方法に関する究極のガイド

この記事のリード画像は、HackerNoon のAI Image Generatorによってプロンプト「製品デザイン」を通じて生成されました。

製品管理では、アイデアの作成から実際のリリースまでの道のりは、多くの場合複雑で要求が厳しいものになることがあります。

私たちの製品がターゲット市場の琴線に触れることを確実にするにはどうすればよいでしょうか?

ユーザーにシームレスなエクスペリエンスを提供するには、どうすればサービスを改善できるでしょうか?そして、この道で避けられない不確実性にどのように対処すればよいのでしょうか?

その答えは、製品開発サイクル全体を通じて構造化された系統的なアプローチを導入することにあります。

一般に、このサイクルには、調査、実験、分析という 3 つの重要な段階が含まれます。これらの各段階では、その段階に最も適切な洞察を抽出するために微調整された特定の種類のテストが使用されます。

調査段階 では、ユーザー ベースを深く理解することが目的であり、調査やアンケート、フォーカス グループ、ユーザー インタビューなどの手法がここでは非常に貴重です。これらは、ユーザーの期待、好み、潜在的な問題点に関する情報を提供します。

実験段階に移行すると、目標は実際の条件下で製品をテストすることに変わります。ここでは、ユーザビリティテスト、プロトタイプテスト、コンセプトテストが不可欠になります。これらのテストから得られた洞察は、製品のデザインと機能を改良する際に役立ちます。

最後に、分析段階では、収集されたデータを精査して最終的な決定を行います。 A/B テスト、多変量テスト、およびダメージ最小化 A/B テスト (マルチアーム バンディット テストとも呼ばれる) は通常、このフェーズで導入されます。

製品開発プロセスをこれらの個別でありながら相互に関連した段階に構造化することで、各段階で的を絞ったテストの力を活用することができます。このアプローチは、ユーザーの要件を真に満たし、市場で優れたパフォーマンスを発揮する製品を生産するのに役立ちます。

これらの段階を 1 つずつ見ていき、製品の成功を確実にするために各段階で使用できる研究手法の種類を検討してみましょう。

リサーチ

研究フェーズは、製品開発プロセスの基礎として機能します。これは、ターゲット ユーザー、彼らが何を必要としているのか、何を好むのか、そしてどのような問題に直面しているのかを深く知る段階です。調査やアンケート、フォーカス グループ、ユーザー インタビューなどのツールを活用することで、製品の方向性を形作る貴重な洞察を収集します。

フォーカスグループ

ユーザーが何を望んでいるのかを知ることは非常に重要です。

しかし、本当に成功した製品は、ユーザーがなぜそのように行動するのかをより深く理解しています。ここではフォーカスグループの結成が役に立ちます。

この方法を使用すると、ターゲット ユーザー ベースの一部を構成する小規模で多様な人々のグループを呼び出し、製品に対する認識、信念、態度について構造化された会話に参加させることができます。ディスカッションは通常、訓練を受けた司会者によって指導され、アイデアの自由な流れを促進し、複雑な考えや感情を探求することができます。同時に、豊富で微妙なデータを収集します。

革新的なオンライン学習プラットフォームの展開を管理しているシナリオを想像してみましょう。年齢、職業、教育レベルなど、潜在的なユーザーに関する定量的なデータは大量にありますが、彼らの動機、好み、懸念事項についてより深い洞察を求めています。オンライン学習で何を体験し、達成したいのでしょうか?これは、フォーカス グループの開催が特に洞察力を高めることができる場所です。

学生、社会人、生涯学習者など、潜在的なユーザーのグループを集めることができます。フォーカス グループ セッションでは、オンライン学習の過去の経験、コース形式の好み、直面した課題、理想的なプラットフォームに対する期待などを詳しく調べることができます。提案した機能を紹介し、グループの意見を求めることもできます。

この会話の中で、学生は長い講義を区切るためにインタラクティブな要素を必要としていること、社会人は柔軟な学習スケジュールを求めていること、生涯学習者はナビゲートしやすいコース教材を高く評価していることなどに気づくかもしれません。こうすることで、プラットフォームをさらに改善する方法がわかります。

ただし、これらのセッションから生成されるフィードバックは非常にコンテキスト固有であることに注意してください。これは限られた数のユーザーの意見を表すものであり、完全な理解を得るには、より大規模な定量的データとともに分析する必要があります。

ユーザーインタビュー

ユーザーのニーズ、態度、認識を明らかにするには、忍耐と粘り強さの微妙なバランスが必要です。

ここでは、ユーザー インタビューが羅針盤として機能し、プロダクト マネージャーを詳細な定性的洞察に導きます。

ユーザー インタビューは本質的には、研究者とユーザーの間の 1 対 1 の会話です。これらにより、ユーザーのエクスペリエンス、態度、問題点をより深く掘り下げることができます。これらのインタラクションは構造化されていると同時に柔軟である必要があり、的を絞った質問が可能でありながら、ユーザーの物語が流れるための十分な余地が残されている必要があります。

プロジェクト管理ソフトウェア ツールを開発していると想像してください。あなたのソフトウェアはその堅牢な機能で好評ですが、インターフェースに圧倒されると感じるユーザーもいます。これをより深く理解し、潜在的な解決策を見つけるために、ユーザー インタビューを実施することにしました。

ソフトウェアの全体的な経験について幅広い質問から始めて、徐々にインターフェイスとのやり取りに焦点を当てていくとよいでしょう。 「最初にログインするときのプロセスを説明してもらえますか?」のような自由回答型の質問。または「ソフトウェアを操作するときに直面する課題がある場合、どのような課題がありますか?」あなたの経験を詳しく共有することをお勧めします。

ユーザーが自分の操作を説明すると、特定の機能を見つけるのに苦労したり、多数のメニュー オプションに気を取られていると感じていることが明らかになります。おそらく、あるユーザーはカスタマイズ可能なダッシュボードを提案し、別のユーザーは初めてのユーザー向けのチュートリアルを希望するでしょう。彼らの物語から得られるこれらの洞察は、ユーザー エクスペリエンスの向上に役立ちます。

ユーザーインタビューは、ユーザーの行動、ニーズ、動機を理解しようとする製品開発の探索段階で特に有益です。収集した意見は非常に主観的なものであることに注意してください。

アンケート・アンケート

製品管理では、タイミングの良い質問は、洞察力に富んだ回答と同じくらい強力です。

繰り返しになりますが、製品を管理する場合、対象ユーザーの考え方、行動、好みを理解することは非常に重要です。そこで登場するのがアンケートとアンケートです。

これらを使用すると、大勢の人々からデータを収集できます。質問は 1 つの質問のように簡潔なものもあれば、さまざまな種類の質問が埋め込まれた複数ページほどの広範なものもあります。

フィットネス アプリの例に戻りましょう。ここでの目標は、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、ユーザー ベースを拡大することです。ユーザーをより深く理解し、改善の余地がある領域を特定するために、アンケートを実施することにしました。

これには、ユーザーのフィットネス目標、アプリの使用頻度、最もよく使用する機能、アプリのさまざまな側面の満足度、どのような追加機能を希望するかなどに関する質問が含まれる場合があります。これは、ユーザーベースをより深く理解するために人口統計上の質問によって補完される可能性があります。

回答から、ほとんどのユーザーが実行中のセッションを追跡するためにアプリを使用しているが、より高度な分析機能を望んでいることがわかるかもしれません。あるいは、ユーザーが自分の目標に基づいてカスタマイズされたトレーニングの推奨を提供する機能を高く評価することに気づくかもしれません。このような洞察があれば、より良い製品開発戦略を構築できます。

アンケートとアンケートは、大量の定量的データを迅速に収集する必要がある場合に特に役立ちます。これにより、ユーザーの習慣、好み、満足度の広範な概要を提供して、より多くの視聴者にリーチできるようになります。ただし、これらのツールは幅広さを提供しますが、必ずしも深さを提供するとは限りません。調査は構造化されているため、回答の複雑さやニュアンスが制限される場合があります。

実験

実験フェーズに移行すると、現実世界の条件下で仮説を検証することに焦点が移ります。この段階では、製品のプロトタイプをテストし、その使いやすさを評価し、視聴者に新しいコンセプトを紹介する、実践を通じて学習することがすべてです。このフェーズでは、ユーザビリティ テスト、プロトタイプ テスト、コンセプト テストなどの手法が重要な役割を果たします。ここでは、的を射た製品の作成に向けて正しい軌道に乗っていることを確認します。

コンセプトテスト

ターゲット ユーザーが何を必要とし、何を望んでおり、使用するかを予測するために、コンセプト テストを実行できます。

これには、ターゲット ユーザーにコンセプト、アイデア、またはプロトタイプを提示して、興味、理解、受け入れを評価することが含まれます。それは、大ヒット映画をチラ見せしたり、進行中の小説を読んで、それが観客の興味を引くかどうかを確認するようなものです。

あなたがテクノロジー企業の製品マネージャーで、スマート冷蔵庫のアイデアを検討しているとします。この冷蔵庫は、食べ物を新鮮に保つだけでなく、冷蔵庫の中身を監視し、レシピを提案し、特定のアイテムが少なくなったときに警告し、さらには食料品の注文も行います。ただし、このアイデアに多額の投資を行う前に、コンセプト テストを実施して、潜在的な関心と受け入れやすさを評価します。

冷蔵庫のコンセプト スケッチ、製品の説明、または基本的なプロトタイプをターゲット ユーザーに提示できます。彼らの最初の反応、認識された有用性、懸念事項、そのような製品を購入したいという願望について尋ねるとよいでしょう。

彼らのフィードバックは豊富な洞察を提供します。おそらく彼らは、食料品の自動注文というアイデアは気に入っているものの、プライバシーについては懸念しているのでしょう。おそらく彼らは、レシピの提案には興奮しているものの、製品の費用対効果には懐疑的なのかもしれません。これらのアイデアはすべて、開発プロセスで使用できます。最も魅力的な機能と顧客の懸念事項がわかったので、視聴者の共感を呼ぶ製品を作成できます。

コンセプト テストは、比較的簡単に変更が加えられる製品開発の初期段階で役立ちます。これは、市場の期待とニーズを満たす方向に開発を導くのに役立ちます。

ユーザビリティテスト

あなたの製品がどれほど革新的で美しくても、ユーザーがそれを理解して使用するのに苦労していれば、市場で成功する可能性は低くなります。そこでユーザビリティテストが登場します。

この方法では、実際のユーザーが製品を使用して特定のタスクを実行すると同時に、ユーザーのやり取りを観察して潜在的な問題点や改善領域を特定します。これにより、製品に関する直接のフィードバックを収集し、問題を特定し、必要な改善を行うことができるため、製品がユーザーの期待を満たすだけでなく、それを超えることが保証されます。

たとえば、モバイル アプリを開発しているとします。このアプリは見た目も良く、機能も良く、特定のユーザーのニーズに応えます。しかし、ユーザーはそれをどのように操作するのでしょうか?ナビゲーションは直感的ですか?ユーザーはタスクを簡単に完了できますか?これらの質問に答えるには、ユーザビリティ テストを実施します。

対象ユーザーからユーザーのグループを集め、アプリ上で完了する特定のタスクをいくつか与え、彼らのやりとりを観察するとよいでしょう。これらのタスクを実行すると、非常に貴重な洞察を得ることができます。特定のボタンが十分に表示されませんか?ショッピングカートを見つけるのに苦労していませんか?チェックアウトプロセスのどこかで行き詰まっているのでしょうか?彼らの行動、質問、フィードバックは、内部の観点からは明らかではないユーザビリティの問題を特定するのに役立ちます。

ユーザビリティテストはデジタル製品に限定されません。キッチンレジなどの物理的な製品を発売する場合にも、このようなテストは同様に役立ちます。

ユーザーがどのように部品を組み立て、アプライアンスを操作し、マニュアルに従っているかなど、製品とのやり取りを観察すると、製品がいかにユーザーフレンドリーで直観的であるかについての洞察が得られます。

プロトタイプのテスト

製品管理は、多くの場合、ユーザーに承認された成功した製品を目的地とする旅にたとえられます。ただし、この旅の途中で、自分が正しい軌道に乗っていることを確認する必要があります。そのような重要なチェックポイントの 1 つはプロトタイプのテストです。

これには、製品の暫定バージョン、つまりプロトタイプを構築し、その機能、デザイン、ユーザー インタラクションをテストすることが含まれます。完全に機能する必要はありませんし、最終製品とまったく同じである必要さえありません。ユーザーに最終製品がどのようなものになるのかを理解させるのに十分な機能があれば十分です。

新しい写真編集アプリを作成しているとします。市場にはさまざまなアプリが溢れているため、ユニークでユーザーフレンドリーな製品を提供することが目標です。開発に多額の投資をする前に、プロトタイプを作成してユーザーのフィードバックを収集することにします。

プロトタイプには、フィルター、切り抜き、回転ツールなどのコア機能と、AI ベースのオブジェクト削除や、選択した雰囲気に合わせてさまざまなパラメーターを自動的に調整するムード スライダーなどのいくつかのユニークな機能が含まれる場合があります。プロトタイプの準備ができたら、それをテストのために潜在的なユーザーの選ばれたグループに紹介します。

テスト中、ユーザーはアプリを操作し、機能を試し、エクスペリエンスについてフィードバックを返します。おそらく彼らは、ムード スライダーは魅力的な機能だと感じていますが、AI オブジェクト削除ツールには改善の必要があると感じているでしょう。ツール パレットのレイアウトやアプリの応答性についての提案があるかもしれません。

プロトタイプ テストからのフィードバックにより、設計と機能の選択がユーザーの期待や要件と一致しているかどうかを検証できます。そのため、潜在的な問題を早期に発見し、より簡単に対処できるようになります。

ただし、プロトタイプのテストは反復的です。フィードバックに基づいてプロトタイプを修正し、再度テストし、製品の設計と機能が検証されるまでこのサイクルを繰り返します。

分析

私たちの旅の最終段階である分析フェーズでは、データを決定的な行動に変換します。ここでは、 A/B テスト、多変量テスト、およびマルチアーム バンディット テストを通じて収集された情報に焦点を当てます。この段階では、データから洞察を掘り起こし、ユーザーの反応を理解し、それらの学習を使用して製品を改良します。この段階は、決定の正当性を確認する上で非常に重要です。

A/B テスト

プロダクト マネージャーが自由に使える最も効果的なツールの 1 つは A/B テストです。スプリット テストとも呼ばれるこの方法は、さまざまな製品バージョン、アイデア、または戦略のパフォーマンスを評価するのに役立ちます。

A/B テストは、あるものの 2 つの異なるバージョンがあり、どちらのパフォーマンスが優れているかを判断する場合に使用される比較方法です。これには、グループ「A」に製品の 1 つのバージョンを提示し、グループ「B」に別のバージョンを提示することが含まれます。次に、ユーザーの反応を測定し、データを分析して、どのバージョンがユーザー ベースの共感を呼ぶかを判断します。

たとえば、e コマース プラットフォームを管理していて、赤と青のどちらの「今すぐ購入」ボタンを使用するとクリックスルー率が高くなるかわからないとします。ここで A/B テストを使用できます。 Web サイトのページには 2 つのバージョンを作成できます。1 つは赤いボタン (バージョン A)、もう 1 つは青いボタン (バージョン B) です。サイト訪問者を 2 つのバージョンのいずれかにランダムに割り当てることで、どの色がより多くのクリックを促進し、ひいてはコンバージョンを促進するかに関するデータを収集できます。

それとは別に、A/B テストを電子メール マーケティング キャンペーンに適用することもできます。製品発売のお知らせメールの件名を 2 つから選択できないとします。バージョン A は、「画期的な新製品をご紹介します!」などです。一方、バージョン B — 「最新のイノベーションを誰よりも早く体験してください!」。これらの電子メールを顧客ベースのさまざまなサブセットに送信した後、それぞれの開封率とエンゲージメントを測定して、どの回線がより効果的かを理解します。

ただし、A/B テストはデザインやマーケティング戦略に限定されません。製品内の機能をテストするためにも使用できます。ここでは、モバイル アプリを開発しており、2 つの異なるオンボーディング フローを考え出しました。どちらがユーザー エクスペリエンスの向上につながるかはわかりません。

両方のバージョンを選択したユーザー グループにリリースすることで、ユーザー エンゲージメント、離脱率、オンボーディング プロセスの完了までの時間などの指標を追跡し、よりユーザー フレンドリーなオプションを特定できます。

多腕バンディットテスト

データが 2 つ以上のバリエーションに均等に分割される従来の A/B テストとは異なり、マルチアーム バンディット テストでは、各バリエーションのパフォーマンスに基づいてトラフィックの割り当てが動的に調整されます。

「多腕バンディット」という名前は確率理論に由来しており、利益を最大化するためにどのスロット マシン (「片腕バンディット」) をプレイするかを決定するギャンブラーと類似しています。このシナリオを製品管理に適用して、製品機能の 2 つのバリエーション、バージョン A (現在の機能) とバージョン B (提案された変更) があるともう一度想像してください。

たとえば、ソフトウェア会社が自社のアプリケーションに新しい機能を導入しようとしているとします。その変更がユーザーに受け入れられるかどうかはわかりません。マルチアーム バンディット テストのアプローチを使用すると、まず 5% のユーザーに新機能を表示し、残りの 95% には現在の機能を維持します。実験が進むにつれて、新機能に対するフィードバックが肯定的であれば、アルゴリズムによって新機能を利用するユーザーの割合が増加します。

このアプローチの主な利点の 1 つは、学習を高速化できることと、パフォーマンスの低いバージョンをユーザーに提供した場合の後悔を最小限に抑えることができることです。しかし、最善と思われる選択肢に向けて急ぎすぎるとリスクが生じる可能性があり、早期のランダムな変更により本当により良い選択肢を逃してしまう可能性があります。

多変量テスト

A/B テストでは、1 つの要素の 2 つのバージョンのパフォーマンスについて優れた洞察が得られますが、複数の変更の影響を理解する必要がある場合はどうすればよいでしょうか?ここで多変量テストが役に立ちます。

これは A/B テストに似ていますが、特定の結果に対するさまざまな要素とその組み合わせの影響を分析することで、より複雑になります。ここでの目標は、どの変更が最良の結果をもたらすかだけでなく、それらの変更がどのように相互作用し、相互に影響を与えるかを理解することです。

オンライン サブスクリプション サービスを管理していて、サインアップ ページのコンバージョン率を最適化したいと想像してください。このページには、見出し、説明、画像、サインアップ フォームのデザイン、行動喚起のテキストなど、いくつかの要素があります。それらを個別に変更し、それぞれに A/B テストを使用するのは面倒です。ここで、多変量テストが役に立ちます。

これを使用すると、これらの要素の異なる組み合わせを持つ複数のバージョンのサインアップ ページを作成できます。さまざまなユーザーにこれらの組み合わせを提供することで、どのユーザーが最高のコンバージョン率を実現するかを判断できます。

多変量テストは、複数の要素を調整して全体的な効果を評価できる電子メール マーケティング キャンペーンでも非常に役立ちます。件名、電子メールの本文コピー、画像、行動喚起はすべて、同じ電子メールの異なるバージョン間で異なる可能性があります。どの電子メール バージョンが最も高い開封率とクリックスルー率を獲得しているかを観察すると、何が視聴者の共感を呼んでいるかを理解するのに役立ちます。

ただし、問題が 1 つあります。多変量テストでは、複雑さとバリエーションの数が増えるため、より大きなサンプル サイズが必要になります。ユーザー ベースが小さい場合は、統計的に有意な結果が得られない可能性があるため、決定的でない、または誤解を招く洞察が得られることになります。

結論

製品管理は反復的なプロセスであり、ユーザーのニーズと期待を理解し、これらのニーズを満たすように製品を調整することが最初に行われます。実験はこのプロセスにおいて重要な役割を果たし、製品チームをさまざまな仮定の海へと導き、有効なものと無効なものを区別するのに役立ちます。

適切な状況に応じて適切な実験を選択すること自体が芸術と言えます。できるだけ多くの実験を行うことではなく、最も価値のある洞察をもたらす実験を選択することが重要です。それはすべて、製品の段階、必要な情報、製品の性質によって異なります。

最終的に、製品管理を成功させる鍵は、これらの実験的な洞察をどのように活用し、実行に移すかにあります。これらのデータ主導の洞察を、ユーザーのニーズに合わせてエクスペリエンスを向上させる、有意義な製品機能と改善に変換することが重要です。本来、さまざまな実験は単なるツールです。

これらを正しく使用すれば、製品は単に存在するだけでなく、繁栄することになります。