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2025.02.18
AIが「嘘のデータ」を返してしまう アルペンが生成AI導入で味わった失敗と、その教訓
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それがどんな方法でも、とにかくユーザーからのフィードバックを得られるようにすることです。多くのユーザーと話をしてフィードバックを集めることが重要です。時間と手間がかかりますが、しっかりとプロダクトに対するフィードバックを集めましょう。
集めたフィードバックがまったく最初からやり直しが必要な機能、取り除かなくてはならない機能、そして新たにつくらなくてはならない機能を教えてくれるでしょう。
これをする例として、プロダクト利用後にアンケート回答を求める方法がありますが、一般的にアンケートにはものすごく気に入ってくれた人か、全く気に入らずに文句を言いたい人しか回答してくれません。その中間のユーザーの声が聞こえてこないのです。
両極端な意見を持つ人々ではなく、その中間に位置するユーザーの意見を求めるには実際に彼らに会う必要があります。これをやっている人で、実験室に呼んで被験者を実験するように、取り調べをするように質問攻めにしている様子を見たことがありますが、そのやり方ではその人が思っていることを引き出すことはできません。
「会話」をしなくては意味がありません。同じ目線で、お互いを知り合ってリラックスしたムードで話をします。フィードバックをしてくれるユーザーに「プロダクトを良くする手伝いをする為に正直に話したい」と思ってもらえることが理想的です。
個人的にはユーザーを飲みに誘って、飲みながら話したりするのが有効だと発見しました。ここにいる皆さんは未成年かもしれませんが、その場合にはユーザーをお茶に誘ったりできますね。
つまり、今日何人の人が見に来てくれて、明日、明後日には何人が再訪してくれるかという意味ですが、大抵の場合、月々のリテンション、顧客が翌月も利用してくれているかどうかを見ます。
これをすることの問題は、リテンション率を知る為のデータを集めるのに時間がかかりすぎることです。うまくいっているかを知る為に数か月もかけていられないことがありますから。そこで便利なのがレビューや5段階評価です。ここからNPS(ネットプロモータースコア)を把握してみる。
「他の人にもこのプロダクトを勧めたいと思いますか? 10段階評価ではどのくらいでしょうか?」とユーザーに聞き、NPSを導き出すことが可能です。
新しい機能を追加する度にレビューとユーザー保持率はアップします。これを感じることが出来れば皆さんは正しい道を進んでいるということです。逆に、新しい機能を追加しても、それらがダウンしていく場合には良い仕事をしていないという意味です。もしも何も変化がない場合には、新しい機能のアイデアを出していく必要があります。
「正直の曲線」に気をつけましょう。皆さんに本当のことを言ってくれない人もいます。これが皆さんとその人の距離を示しています。そして、こちらは正直さのレベル。ここに皆さんのお母さん、お友達、そしてその他の人と書きます。
皆さんのお母さんは皆さんがプロダクトをつくった時点で、すでに誇らしい気持ちでいるでしょうから、多分これくらいしか本当のことを言わない。お友達は皆さんに成功してほしいのでかなり正直な意見をくれるでしょう。言い忘れましたが、これはプロダクトが無料の場合です。
そして赤の他人の場合。彼らは皆さんのことも知りませんし、特に成功してほしいとも思わないので「アンケートに答えればいいんでしょ?」とすらすらとなんの心入れなく記入はしてくれまが、それの信憑性は低い。この「フィードバックの曲線グラフ」を忘れないでください。
今度は実際にユーザーがお金を払ってプロダクトを使った後のフィードバックの話をしましょう。皆さんのお母さんの正直度は更に下がります。「すごくいいね!」としか言いません。でも支払いをしてプロダクトを使った人の曲線はこのように右肩上がりになります。
友達ももちろん正直なフィードバックをくれるのですが、それよりも役立つのはこの「他人」がくれるフィードバックです。皆さんにお金を支払ってプロダクトを利用した彼らは、気に入らないことがあれば包み隠さず言ってきますから。だって、彼らはお金を払ってますからね。
つまり、お金を払ってプロダクトを使ってくれた人からフィードバックを得るのがベストです。しかし最初からユーザーにお金を払ってもらうのではなく、最終的にはソフトウェアやハードウェア等に対して支払いをしていただかなくては利用できないようなプロダクトをつくるのです。
この段階で皆さんのユーザーは10人だけかもしれません。それにも関わらず何万人ものユーザー向けのプロダクトをつくろうとするのは無意味です。10人から100人のユーザーへと成長させる為に最善を尽くします。
必要な機能を明確にし、それを形にすること。私は少しずつ確実にやっていくことが大切だということを、マーケットプレイスをつくるなかで学びました。
すべてを自動化しようとしてロボットがすべてを管理してくれるソフトウェアをつくろうなどと思ってはいけません。何をつくるべきかを真に理解するには自分の力に頼るしかありません。
ハウスクリーニングのプロをプラットフォームに集め始めた時、彼らに電話をかけて、そして実際に会ってたくさんの質問をしました。そして模擬クリーニングをしてもらい、その技術が優れている場合には私達のプラットフォームに参加してもらうという形を取りました。これらの質問の後の候補者の合格率は3~5%でした。
後に私達が候補者たちに聞いていた特定の質問が、彼らが良いパフォーマンスをするか、悪いパフォーマンスをするかの指標になることがわかりました。そこで、オンラインの応募ページにそれらの質問を載せ、回答してもらい、実際の面接時には追加でいくつか質問をするという形を取るようにしました。つまり、すべてを自動化してスピードを早めようとしすぎると問題が必ず発生します。
特別なケースに囚われすぎずに、全体として考えた時のメインユーザーに喜ばれることに集中します。その特別なケースの数は会社が大きくなるにつれて増えていきますから、その時が来きたらその特別なくくりの一部の人の為にもサービスを提供出来るように考えればよいでしょう。
最後に、「フランケンシュタイン法」に気をつけること。多くのユーザーと話して、素晴らしいフィードバックを得たとします。すると皆さんはそのすべてのフィードバックをプロダクトに反映させて、フィードバックしてくれたすべてのユーザーを喜ばせようとしてしまいがちです。
もちろんユーザーからのフィードバックは貴重な意見としてすべてに耳を傾けるべきです。ここですべきは、なぜユーザーはそのような機能を追加するように意見しているのかをきちんと理解することです。
大抵の場合、彼らが追加して欲しいと意見するアイデアは最高のアイデアではありません。彼らの意見が示唆するのは、「あなたのプロダクトを使っているうちに新たな課題が出てきた」または「お金を払ってあなたのプロダクトを使うのであればこのポイントは絶対に解決してほしい」のいずれかです。
言われるままに新しい機能を追加しようとするのは、今存在する課題を未解決のままにしてしまうことと同じです。まずは彼らが言っていることの真の意味を理解しましょう。
※続きは近日公開!
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