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プロダクトは「好き」や「熱狂」にどう寄り添うか
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Toshiki Chiba
March 16, 2025
Business
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プロダクトは「好き」や「熱狂」にどう寄り添うか
PdM Days 2025 Session3 パネルディスカッション補足資料
Toshiki Chiba
March 16, 2025
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Transcript
Product Management Group Product Management Division © GENDA Inc. プロダクトは「好き」や「熱狂」にどう寄り添うか
株式会社GENDA プロダクトマネジメント室 室長 / シニアプロダクトマネージャー 千葉俊輝 PdM Days 2025 1
Product Management Group Product Management Division © GENDA Inc. 千葉俊輝
(Toshiki Chiba) / X: @104kn 自己紹介 2 所属 株式会社GENDA プロダクトマネジメント室 室長 / シニアプロダクトマネージャー ※ 仙台在住のリモートワーカーです 経歴 ヤフー株式会社 トップページや乗換案内等のエンジニアとPM / 新規事業の立ち上げと社内起業 株式会社リクルート 『ホットペッパービューティー』のUX DirectorとGM / リクルートの同僚と起業 その他 自動車領域の新規事業立ち上げ/大手HR事業のプロダクト支援/ スタートアップのPM支援/仙台の企業でPM&プロダクト支援... 好きなこと 偶発性と再現性あること(スニーカーペイント/トカゲや熱帯魚の繁殖)
Product Management Group Product Management Division © GENDA Inc. 3
Product Management Group Product Management Division © GENDA Inc. 4
GENDAレバレッジを最大化し、:)を増やす GENDAのAspirationである “世界中の人々の人生をより楽しく” を実現するために人々の余暇時間に対し、提供できるサービスの “幅” を広げ、より ”楽しめる” 仕組みを構築し、全ての人が楽しめる= “Fun for Everyone” を実現します。 GENDAのプロダクト構想 STORE ONLINE DX F&B
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エンタメサービスの「好き」や「熱狂」を 生み出す実践例を紹介します :) 本日話すこと
Product Management Group Product Management Division © GENDA Inc. 6
「なぜ好きなのか」を理解する ユーザーの「好き」を測る方法 - 定性的アプローチ 1次情報を取りにいく 多種多様なサービス顧客にデプスインタビューを実施し、ユーザーの価値観や「なぜ好きなのか」を深く掘り下げる 表層的な意見ではなく、潜在的な動機や行動の理由を明らかにすることが目的 エスノグラフィーや就業経験 ユーザーがいる現場での行動観察やプロダクトチームで店舗アルバイトを行い、「好き」が生まれる瞬間をリアルな環境で観察する 業務全体を経験することで業務解像度を高めることや「好き」が生まれる瞬間を見つけることが目的 事例1: ユニーリサーチを活用したデプスインタビュー 様々な顧客層にインタビューを実施し「なぜ」を知る 事例2: エスノグラフィーによる行動観察 サービスの「熱量」を知る 事例3: ゲームセンターで就業 従業員とユーザーが抱えている「課題」を知る
Product Management Group Product Management Division © GENDA Inc. 7
「どれくらい好きか」を測る ユーザーの「好き」を測る方法 - 定量的アプローチ 定点サーベイ(NPS含む)によるユーザーの「好き」の定量観測 定期的に各サービスのユーザーにアンケートを行い、「好き」の度合いや「好き」の因果を定量的に測定 一時的な感情ではなく、長期的な「好き」の変化を捉えることが目的 エンゲージメント指標の活用 ユーザーがサービスに対してどれだけ積極的に関わっているかを測るための指標を定義し、随時測定 「好き」が強いほど、ユーザーアクションが増える 実施時期 2024/02 得られた知見 • 年齢層は30〜40代で50% • NPSとお届けまでの日数・梱包品質・お問い合わせ対応は相関な し • 遊ぶ頻度は月1回以上が8割程度、その6割(全体の5割)が無課金 • 景品の置き場に困っているユーザーは38% NPS 10.8 2024/05 • 年齢層は30〜40代で55% ※前回より10代が10pt減少 • 遊ぶ頻度とNPSの相関がやや見受けられる • 事前に目的の商品がある割合とNPSは相関関係が見受けられる • 獲得が難しそうで諦めた経験は9割弱のユーザーに見受けられる 16.3 事例1: 各サービスで定期的なアンケートを実施 NPSの変化や相関性、得られた知見を把握 事例2: 各サービスのユーザーアクション指標を計測 ユーザーの「ペイン」や「ゲイン」の変化を把握
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オンライン × リアルの融合で、ビジネスを成長させる ユーザーの「好き」はビジネスとして儲かるのか オンラインサービスでのパーソナライズ 「好き」のデータを活用し、ユーザーにフィットしたコンテンツや商品(景品)を提案 ユーザーごとに最適な体験を提供することで、エンゲージメントを最大化しビジネスにもインパクトを与える リアルサービスでデータ活用 オフラインのユーザー行動を可視化し、より適切な商品(景品)やサービスを提供 ロイヤル顧客向けに施策を設計し、「好き」の度合いをさらに高める どの「店舗」に「何を何箱」 割り振るかを決定 事例1: 行動情報から興味を持ちそうな景品を提示 景品閲覧率、プレイ回数、課金率の向上 事例2: 景品調達と割り振りのデータ活用 景品廃棄及び機会損失を極小化 事例3: 優良顧客を対象に開業前店舗へ限定招待 エンゲージメント向上とプロモーション促進
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「好き」を生み出すには、顧客起点の組織文化が必要 ユーザーの「好き」を作る時に組織で必要なこと 「好き」を生み出す組織文化 「好き」を作るプロダクトは、「好き」を生み出す組織文化がなければ作れない 社員自身がユーザーの「好き」に共感し、データを組み合わせて意思決定できる環境が必要 「好き」をプロダクトへ反映 「好き」をデータとして蓄積するだけでなく、プロダクトに反映しなければ意味がない 意思決定のプロセスに「好き」を組み込む仕組みが必要 サービス LIFTる。 概要 月に1万円以上課金したユーザーの 課金動機を把握する GiGO 目的景品がある/なしユーザーの 課題と行動を把握する 事例1: 各サービスで定性調査を組織内で共有化 各ユーザーの「好き」を把握し、共通セグメントへ活用 得られた知見 課金動機は2つのケース ①景品が取れそうで取れない ②ゲーム自体が楽しくて課金 目的あり: 在庫がある限り探す 目的なし: 取りやすい台を探す BanBan カラオケユーザーの利用実態の把握 ヘビーユースユーザーは、 カラオケ友達との利用と1人利用の場合がある GENDAレバレッジを最大化し、 :) の総量を増やす Mission: 事例2: 組織でミッションを策定 「スマイル」を増やすことが組織方針
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「好き」をプロダクトに活かして :) を増やそう おわりに
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