nDiki : アンケート

2018年6月7日 (木)

今日のさえずり: 統計調査なのか個人調査なのか曖昧になっているアンケートと称するもの嫌い。アンケートと称するものに定量調査項目と意思確認項目が曖昧に混ざっているの嫌い。

2018年06月07日

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2018年10月3日 (水)

組織サーベイと見積もりゲーム

アンケート調査による組織サーベイ、「スクラムにおけるプロダクトバックログアイテムの見積もり」の最大の目的が「話し合う過程でいろいろな気付きを得ること」だというのと同様に考えて使うのは確かにアリだなと。

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2018年11月5日 (月)

測定尺度 #nNote

4つの尺度

  • 名義尺度
  • 順序尺度 (順序性があり、大小比較ができる)
  • 間隔尺度 (等間隔性があり、加減算ができる)
  • 比例尺度 (0 という原点がある)
4つの尺度の例
  • 順序尺度
    • 震度
  • 間隔尺度
    • 温度
    • 西暦
  • 比例尺度
    • 重さ
    • 長さ
平均値

名義尺度・順序尺度では平均値に意味がない。間隔尺度・比例尺度では平均値に意味がある。

評定尺度

「非常に満足」「まあ満足」「どちらともいえない」「あまり満足でない」「満足でない」、「非常に満足」「満足」「どちらともいえない」「不満」「非常に不満」などの段階的なカテゴリーを評定尺度という。

間隔尺度として分析するには等間隔性が保証されている必要がある。

参考

[ アンケート ]

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2019年9月25日 (水)

今日のさえずり: 萩の月がなぜか売っていたので脊髄反射で購入に至った

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2020年4月27日 (月)

第0回 PM Meetup by pmconf 〜リモートワーク時代のプロダクトマネジメント〜

image:/nDiki/2020/04/27/2020-04-27-000001-PM-Meetup.png

プロダクトマネージャーカンファレンス実行委員会主催で、プロダクトマネジメントをテーマにしたトークセッションイベントオンラインで開催されたので参加。今回は試験的な第0回目でテーマは「リモートワーク時代のプロダクトマネジメント」。

新型コロナウイルス感染拡大による外出自粛で急遽リモートワークを行うようになった人が多い状況ということもあり「リモートワーク時代のプロダクトマネジメント」という主題までは辿り着けず、リモートワークを始めて感じていることや工夫していること・使っているツールなどがまだまだ話題の中心という印象だった。

まずは組織・個人が新しい働き方に馴染みパフォーマンスが出るようになってから、その上でプロダクトマネジメントにフォーカスできるようになっていくのかなと。

オンラインでのディスカッションを進めるのに Miro (miro.com) が良いという声が多かった。今度触ってみたい。

cluster

今回はバーチャルイベントプラットフォーム cluster での開催。初 cluster。

あえて VR である必要も無いんじゃないかなと思っていたけれど、人けが感じられるという点やリアクションができるという点で参加している感が高まるし、登壇者も反応が感じられるしでこれはこれでアリかなと感じた。ネームプレート・フキダシ表示をオフにした方が見やすいけれど、そうするとデフォルトのアバター(ロボット)ばかりでただの群衆になっちゃうな。

アバターで登壇者の顔が見えないとノンバーバルな情報が希薄というのもちょっと感じた。まあラジオだと思えば問題ないか。

簡単な2択アンケートを出し、参加者を会場内で移動して2つに分かれてもらうというのを冒頭のアイスブレイクでしていたのはうまいなと思った。イベント開催慣れしていてさすが。

image:/nDiki/2020/04/27/2020-04-27-000002-PM-Meetup.png

Doorkeeper では 800人以上の参加申し込みがあったけれど、アバター数をみる限り結構少なめだった。オンライン + 無料なのでとりあえず申し込みの人がほとんどだったみたい。

システム的には MacBook Pro (13-inch, 2018, Four Thunderbolt 3 Ports) でも結構重く感じた。ファンは回りっぱなしとして、 Web ブラウザで slido を開いて操作するのまでもっさり。もうちょっと軽いといいな。

[ COVID-19 ] [ WFH 2020 18回目 ]

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2020年10月12日 (月)

『たった一人の分析から事業は成長する 実践 顧客起点マーケティング

たった一人の分析から事業は成長する 実践 顧客起点マーケティング

先週ミーティングで「(オウンドメディア再設計にあたり)9セグマップ(での顧客分類)を参考に考えている」と言われた。西口一希氏が確立した顧客分析フレームワーク顧客ピラミッド(5セグマップ)」と「9セグマップ」について氏の著書に詳しく書かれているようなのでさっそく読んだ。

本書では顧客セグメントごとの1人の顧客の意見を聞き分析し(「N1分析」)、それを起点に商品/サービスの「プロダクトアイデア」を発見し形にしたうえで「コミュニケーションアイデア」をもってプロモーションしていくというマーケティング方法を説明している。

流れについてはざっくり

  1. 顧客分析(アンケート調査などから)
    • 顧客ピラミッド/9セグマップ」を定義
    • 「デモグラフィック情報」「認知」「購買」「購買頻度」「次も購入/使用したいブランド」「離反理由」を調査
    • 「ブランドの顧客セグメント間での比較」「各顧客セグメントの競合との比較」分析
  2. N1分析(インタビューなどから)
    • 「位置する顧客セグメント」と「カスタマージャーニー理解」調査
  3. プロダクトアイデアの発見
  4. コミュニケーションアイデアの発見とプロモーション

と理解。

この「顧客起点マーケティング」でマーケットの顧客セグメント分類に使うのが「顧客ピラミッド」「9セグマップ」だ。シンプルなアンケート調査で顧客セグメント分類する方法が紹介されている。アンケートで必要な設問も挙げられていて参考にできるので顧客分析時にとても助かりそう。

氏は「プロダクトアイデア」を重要視している。結局良いプロダクトでなければ、いくらプロモーションを工夫しても限界がある。この当然なところをつい忘れ、独立した活動として「プロモーションの力でユーザー獲得しよう」と取り組みがちなので気を付けたい。

マーケティングの話は化粧品やシャンプーなど消耗品の購買視点が多い。本書はスマートニュースを事例に「ネットサービス」におけるロイヤル顧客(ロイヤルカスタマー)や離反顧客についての分析とマーケティングの取り組みが詳しく書かれておりとても参考になった。

ネットサービスマーケティングやプロダクトマネジメントに関わるにあたり読んで良かった1冊だ。

※「回答数(=N数)」と記述しているところがあるので本書では母集団の大きさではなくサンプルサイズ n のことを N と表現しているようだ。

[ 読書ノート ] [ カスタマーロイヤルティ ] [ 事業成長 ]

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2020年10月20日 (火)

アンケートノート #nNote

  • サンプルサイズ(標本の大きさ)を決めるには標本誤差早見表を活用する。
  • (「非常に満足」「まあ満足」「どちらともいえない」「あまり満足でない」「満足でない」のような)評定尺度については、等間隔性が保証されていなければ、カテゴリに数値をつけて平均をとっても意味がない。

サンプルサイズの決め方に関する参考文献

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2021年8月19日 (木)

アンケート調査の前にしっかりと仮説を立てる

アンケート調査の分析で、アンケート回答に流されて何を調査しているのかを見失った分析結果出そうとしていたのを指摘した。

アンケート調査で新しい発見を得ること自体はいいのだけれど、調査の前にしっかりと仮説を立てていないと、何のための調査かわからなくなるよね。

[ 仮説思考 ]

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2021年10月11日 (月)

RICOH GR IIIx オリジナル PURPLEリングキャップが届いた

製品登録とアンケート回答をした人が先着でもらえるプレゼントキャンペーンの RICOH GR IIIx オリジナル PURPLEリングキャップ届いた。

RICOH GR III のオリジナル BLUEリングキャップは1週間ほど使ってブラックにしたんだった。今回はすぐに使うのもったいないのでしまっておこう。

この手のアイテムは大切にしまってあるうちに先に本体が壊れて無用の長物化あるあるなので、使ってもいいんだけれどね。

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2021年10月15日 (金)

第4回 『Hacking Growth グロースハック完全読本』を読む会 第2章 プロダクトの渇望度を測る (後半)

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『Hacking Growth グロースハック完全読本』を読む会の第4回目。前回 第2章の前半で時間を使い切ってしまったので今回は第2章の後半だ。以下2回分のまとめ。

第2章は「プロダクトの渇望度を測る」。

プロダクトのコアバリューが最重要

グロースするには大前提として顧客に愛されるプロダクトでなくてはならない。価値あるプロダクトであり、顧客がその価値を感じた瞬間「アハ体験(本書ではアハ・モーメントとも)」に愛が生まれる。

プロダクトのコアバリューとユーザーのアハ体験を見つけるのは容易ではないが、プロダクトが「マストハブ」であると思われているかどうかは、著者であるショーン・エリスが開発したユーザーアンケート調査「マストハブ・サーベイ」と顧客維持率測定によって判別できるという。

プロダクトのコアバリューとアハ体験が発見できておりマストハブなプロダクトであれば、グロース実験へ進むことができる。

そうでなければ追加のユーザー調査(顧客インタビュー・実施調査・試作品・文言変更実験・プロダクト変更実験・ユーザーデータ分析)を通して、まずプロダクトのコアバリューとアハ体験を探すことになる。

プロダクトのコアバリューが無いままにバイラル性を作り込んで一時的にグロースすることができても結果失速してしまうであろう。

たった一人の分析から事業は成長する 実践 顧客起点マーケティング』でも良いプロダクトでなければプロモーションを工夫しても限界があると述べられている。

ただし SNS ではそう単純な話ではない。

プラットフォームの利用者がコアバリューであるソーシャルネットワークサービスなどは例外

と括弧書きで小さく書かれているのを見落とさなかった。 そうそう、 SNS にとっては多くのユーザーがいる事自体が大きな価値なんだよね。

ユーザー調査

すでにプロダクトがあり顧客があるならば、プロダクトのコアバリューとアハ体験を発見するためにプロダクト上で実験したりユーザデータ分析したりできる。

ユーザーデータ分析については「顧客体験のあらゆる側面からデータを集めて細かく分析」するために「適切な追跡機能を付加」し「ユーザー行動の緻密な全体像に仕上げ」て、ロイヤルユーザーに特徴的な行動を見つけるとある。分析を通じた予想外の発見のためにもデータ収集と実験が必要だという。

プロダクトが小さい初期段階ではデータ収集処理を網羅的に仕込んでいきやすそうだが、有限の資金と時間の中で進めていかなければならないだろうから、ほとんどの場合取捨選択が必要だろう。

「予想外の発見」とは結果である。予想できないからと闇雲にデータを集め眺めていてはいくら時間があっても足りない。やはり仮説思考で進めるべきだ。

[ 10月15日全て ]

About Me

Naney Naney

Naney (なにい)です。株式会社ミクシィで SNS 事業の部長をしています。

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nDiki1999年1月に始めたコンピュータ日誌を前身とする NaneyWeb 日記(兼パーソナルナレッジベース)です。

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