マインドマップギャラリー 先進的なグロースハック実践キャンプ - グロース実験
グロースハックも成長手法の1つであり、データ分析に基づいて、起業家チームがプロダクトや技術的手段を用いて自発的成長の運用手段を獲得するものであり、グロースハックの運用・推進においては多面的に把握する必要がある。成長実験はどのように行うのですか?
2022-08-18 14:56:01 に編集されました人件費の管理は、企業が経済的利益を最大化するための重要な手段です。企業は、課題に対処するために中核となる競争力を継続的に向上させる必要があります。
これは教育技術のガイドではなく、教育の雰囲気を見つける旅です。読者の皆さん、この本では、それぞれの教育的な物語を通して、本当の教育者がどうあるべきかがわかります。繊細で機知に富み、子供たちにとって何が適切で何が不適切かを知っていて、何を言うべきか、何を言ってはいけないのか、注意を払うのかを知っています。子どもの個性を尊重し、子どもの個々の生活世界に注意を払い、子どもの話を「見る」「聞く」方法を知ってください。真の教育者だけが子どもの心を理解し、似非教育の調子を整え、教育と成長をより美しく充実したものにすることができるのです。
この本では、著者は、ほとんどの人が知識とスキルを学ぶのに適した一連の学習方法を詳細にまとめています。著者の意見では、あらゆる学習は、正確なインプット、深い消化、そして複数のアウトプットという 3 つの段階に分けられると考えています。 1 つ目は知識のインプットです。これは、最初に新しい知識を取り入れ、次に知識を消化し、インプットされた知識を理解し、最後に学んだ知識を使用することを意味します。この本が、学習中に混乱している人、または新しいスキルの学習方法がわからないすべての人に役立つことを願っています。
人件費の管理は、企業が経済的利益を最大化するための重要な手段です。企業は、課題に対処するために中核となる競争力を継続的に向上させる必要があります。
これは教育技術のガイドではなく、教育の雰囲気を見つける旅です。読者の皆さん、この本では、それぞれの教育的な物語を通して、本当の教育者がどうあるべきかがわかります。繊細で機知に富み、子供たちにとって何が適切で何が不適切かを知っていて、何を言うべきか、何を言ってはいけないのか、注意を払うのかを知っています。子どもの個性を尊重し、子どもの個々の生活世界に注意を払い、子どもの話を「見る」「聞く」方法を知ってください。真の教育者だけが子どもの心を理解し、似非教育の調子を整え、教育と成長をより美しく充実したものにすることができるのです。
この本では、著者は、ほとんどの人が知識とスキルを学ぶのに適した一連の学習方法を詳細にまとめています。著者の意見では、あらゆる学習は、正確なインプット、深い消化、そして複数のアウトプットという 3 つの段階に分けられると考えています。 1 つ目は知識のインプットです。これは、最初に新しい知識を取り入れ、次に知識を消化し、インプットされた知識を理解し、最後に学んだ知識を使用することを意味します。この本が、学習中に混乱している人、または新しいスキルの学習方法がわからないすべての人に役立つことを願っています。
中心テーマ
成長実験
ゼロ、成長実験について
成長方法論の基礎となるロジック
投資家のようにレバレッジを見つける
科学者のように実験をする
成長実験プロセス
実験的なアイデアを生み出す
優先順位付け
実験計画
開発と発売
結果を分析して適用する
1. 実験的なアイデアを生み出す
芯
データから洞察を見つけることは、高品質の実験アイデアを生成するための鍵です
1. 実験の目標を明確にする
正しい操作: ユーザーとビジネスの観点から
シングルポイントコンバージョン率の向上
コピーライティングテスト
設計テスト
単一ページのテスト
フルファネルのコンバージョン率を向上させる
路面強度試験
新旧バージョンのインジケーターを比較する
新しい機能またはバージョンはオンラインです
新機能を探索する
複雑な実験: MVP、関数、アルゴリズム
2. データから洞察を見つける
質の高い実験的なアイデア
パフォーマンス
実験仮説の成功率は高い
実験的な指標が大幅に改善されました
理由
実験仮説はデータによって裏付けられています
質の高い仮説を立てる
3種類のデータ対応
定量的データ
定性的データ
ベストプラクティス
注目を集める
モチベーションを高める
抵抗を減らす
シナリオを考えてみる
Nラウンドのデータ分析
データを分析して問題を発見する
予備的な仮説を立てる
データをさらに分析して仮説の質を向上させる
ベスト プラクティス: リフト モデル
価値提案
明確で強力なマーケティング スローガンにより、ユーザーは得られるメリットを正確に認識できます。
相関
ランディング ページとコンバージョン ページはユーザーの期待に応え、価値提案と密接に関係しています。
明瞭さ
エクスペリエンスのプロセスは明確かつスムーズであり、ユーザーは次に何をすべきかを明確に理解できます。
不安感
減算を行い、ユーザーに選択肢を与えすぎないようにする
気晴らし
視覚的な干渉と情報ノイズを軽減し、1 つの中心的な目的のみを果たします。
緊迫感
ユーザーに意思決定を促し、賦与効果をうまく活用し、嫌悪感をなくす
3. 実験仮説を立てる
出力テンプレート
[特定の変更] の場合 [特定の指標を X% 改善できる] ことが期待されています なぜなら [深い理由 - データによって裏付けられた仮説]
テンプレートを使用して明確な実験仮説を出力する
2. 優先順位付け
ICEモデル
予想される影響 | 影響
成功した実験の影響は何ですか?
成功の確率 | 自信
実験が成功する確率はどれくらいですか?
容易さ | 容易さ
実験をオンラインにするにはどれくらいのリソースまたはコストが必要ですか?
影響力を高める
ほとんどのコア製品チームはコア ユーザーのみを考慮します
より多くのユーザーにリーチする
積極的にカバレッジを拡大し、「非コアユーザー」に焦点を当てる
トラフィックの多いページとパスから始めて、複数回実験してください
使いやすさの向上
MVP を通じて最小限のコストで実験仮説を検証する
最小限のリソースを投資し、できるだけ早く実験仮説を証明または反証する方法
実験が信頼できる有効な結果と洞察を提供できるかどうか
絶対的に正確なランキングを追求するのではなく、実験の頻度と量を増やす
3. 実験計画
実験について
サードパーティの実験ツールを使用した実験の設計と開発 - シンプル
独自の実験システムをゼロから構築することによる実験の設計と開発 - 複雑
1. 実験指標の選択
正しい実験指標を使用すると、実験仮説の信頼性を包括的かつ正確にテストでき、それによって実験結果の成功または失敗を測定できます。
実験の成否を測る3種類の指標
コア指標 | 1
実験の成否を決定する重要な指標
補助指標 | <10
ファネルセグメンテーションステップのコンバージョン率
重要な下流指標
その他の主要なユーザー指標
逆指標 | 1-2
実験の考えられる悪影響
2. 実験対象者を決定する
誰が実験に参加するのでしょうか?
特定のユーザー グループに対して実験を実行する
実験にはおよそ何個のサンプルが必要ですか?
統計的有意性
対照群と実験群の間のコンバージョン率の差が実際のものであり、ランダムな誤差によるものではない可能性はどのくらいありますか
実験に必要なサンプル数に影響を与える要因
オリジナルバージョンのコンバージョン率
新しいバージョンの変換率
統計的有意性の要件
トラフィックやユーザーが少ないほど、実験における変化は大きくなります。
3. 実験版の設計
いくつのバージョンが設計されていますか?違いは何ですか?
ポイント 1: バージョンの数は実験仮説の数に依存します
ポイント2:最適化実験なのか探索実験なのかを明確にする
ポイント 3: バージョンが増えると、必要なサンプルの総数も増加します
トラフィックはバージョン間でどのように分散されますか?
均一な流量分布
あらゆる外部要因の影響を排除する
4. 実験的な開発と発売
具体的な手順
1. 開発実験
実験版を開発する
埋められたデータ
2. 実験的な QA と UAT
実験版とデータの埋め込みポイントを確認する
3. オンライン実験
オンラインコード
実験を開始する
実験的指標埋設法1 サードパーティの a/b テスト ツール
実験指標の決定
対応するユーザーの行動を見つける
要件の定義: 行動イベントの埋もれたポイント
開発完了後、データはA/Bテストソフトウェアに返されます。
A/B テスト ソフトウェアは実験指標を自動的に計算します
実験的指標埋設法2 実験結果を手動で分析する
実験指標の決定
要件を定義します。記録実験にはどのユーザーが含まれますか?彼らは実験のどのバージョンを見ていたのでしょうか?
開発が完了すると、データはデータベースに返されます。
手動分析、実験的指標
5. 分析と応用結果
1. 評価結果の信頼性
統計的に有意かどうかを判断する
2. 実験結果の分析
実験は成功しましたか、それとも失敗しましたか?
観測期間
短期観察
長期観察
背後にある理由は何ですか
セグメンテーションファネル
ユーザー調査
結果のグループ化
追跡実験
3. 実験の次のステップを決定する
実験完了 -> 結果の分析
商品化
あきらめる
繰り返しを続ける
実験の影響を増幅する
勝利を活かす
類推して学ぶ
方向を調整する
勝つか学ぶか、すべては経験です