プロダクトレッドグロース仮説優先順位付けフレームワーク
この優先順位付けフレームワークで、プロダクトレッドグロース (PLG) を加速させましょう。セルフサービスのカスタマーエクスペリエンスを改善し、新規登録ユーザーが製品の価値を理解できるようサポートすることで、より少ないリソースでより速く B2B ソフトウェア企業の強固な成長エンジンを構築できます。
魅力的で興味深い成長仮説はたくさんありますが、あなたの製品のあなたの指標に対して最も影響力があるものを決定できるのは、容赦ない優先順位付けだけです。
この記事では、成長チームの儀式を構築する方法について説明します。
- 仮説の収集
- 製品指標に最適な優先順位付けフレームワークの設計
- ビジネス、確信度、技術面からチーム評価を実施
- あなたの製品に最も効果的な賭けを決定
この優先順位付けフレームワークは、プロダクトレッドグロースを加速させたい B2B ソフトウェア企業にとってゲームチェンジャーです。このアプローチにより、次に試すことについての議論に費やす時間を最大 90% 節約でき、その結果、より速い PLG モーションとより大きな成果が得られます。
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プロダクトレッドグロース (PLG) とは？
プロダクトレッドグロース (PLG) は、製品体験を顧客獲得とリテンションの主要な推進力とすることに焦点を当てたビジネスモデルです。PLG 企業は常に 24 時間 365 日オープンしており、成長は企業が営業担当者を迅速に雇用できる速度に制約されません。このアプローチは、サービスとしてのソフトウェア (SaaS) 企業など、セルフサービスのカスタマーエクスペリエンスを持つビジネスにとって効率的です。
PLG 戦略を実装する主な利点の 1 つは、新規ユーザーオンボーディングの能力と自動化レベルを高めることで、顧客獲得コストを大幅に削減できることです。
PLG がこれほど話題になっているのはなぜですか？
従来のマーケティングと営業のアプローチは、営業ファネルを通じてリードを生成し育成するためのアウトバウンド活動に依存しています。しかし、PLG は製品体験を顧客獲得とリテンションの主要な推進力とすることに焦点を当てることで、このモデルを逆転させます。
PLG 戦略は、顧客獲得コストを大幅に削減します。楽しい製品体験を提供することで、ユーザーは自分のポジティブな体験を他の人と共有する可能性が高くなり、オーガニックな成長につながります。
製品自体が主要なマーケティングおよび営業チャネルになります。
全体として、PLG (プロダクトレッドグロース) は、Slack、Hubspot、Calendly、Airtable、Notion などの多くの B2B 企業にとって、成長を促進し収益を増加させることに成功しています。
Kyle Poyar の Substack「Growth Unleashed」を購読することを強くお勧めします。これは、利用可能な最高の PLG リソースの 1 つです。
PLG 優先順位付けフレームワークの設計：主要エリア
最も影響力のある仮説を選択するには、カスタマージャーニーを可視化し、ユーザーが間違った方向に進む可能性のある場所を理解します。
私は、ソリューションへの関心を育成するための 4 つのマイルストーンに名前を付けることを好みます：問題 → サインアップ → Aha モーメント → トライアルから有料へ。
問題
すべては、潜在的な顧客のビジネスに何かが引っかかることから始まります。彼らはソリューションを Google で検索したり、イベントに参加したり、製品分野に関連するトピックのブログを読んだりしているかもしれません。彼らの注意を引くには、優れたコンテンツが必要です：ランディングページ、SEO 最適化された記事、テンプレート、Jobs-to-be-Done の例、教育コンテンツ、説得力のあるケーススタディ。その結果、あなたの製品は競合他社の中でショートリストに入ります。
サインアップ
あなたの製品には、ユーザーの注意を引き、オンボーディング体験をパーソナライズし、あなたのソリューションが彼らの問題に最適であることを納得させるために 15 分未満の時間があります。製品との最初の瞬間に、コミュニケーションは期待される結果である「AHA モーメント」を達成するための学習曲線を短縮する必要があります。
AHA モーメント
最初のセッションは最も難しいです。しかし、ユーザーが製品に戻る動機を持っているとき、勢いを維持する必要があります。各セッションでより多くの価値を提供し、ネットワーク効果の利点を説明することで、拡大につながるはずです。
トライアルから有料へ
ユーザーはソリューションに満足しています。明確な価値はありますか？価格は結果に見合っていますか？予算内ですか？セキュリティ上の懸念はありますか？購入決定には考慮すべきことがたくさんあります。
これは、影響力のあるプロダクトレッドグロースのために選択すべき主要な仮説バケットの簡略化されたが説明的な概要を提供します。
Aha モーメントとは？
Aha モーメントとは、製品がどれほど便利で、なぜ必要なのかを誰かが突然理解する瞬間です。この瞬間は、人々を興奮させ、製品を使い続けたいと思わせるため、非常に重要です。理想的には、Aha モーメントは、通常サインアップ時に、誰かが初めて製品を試したときに起こるべきです。
製品採用とは？
製品採用とは、人々が製品について学んだ後、目標を達成するために製品を使い始めることを指します。採用の目的は、訪問者をユーザーに変えることです。採用率が高いほど、ユーザーは製品で Aha モーメントをより速く簡単に達成できます。
PLG 優先順位付けフレームワークの設計：基準
最も効果的なカスタマイズされた優先順位付けフレームワークは、目標と、それらを達成するために利用可能なリソースと一致している必要があります。
PLG の背後にある 3 つの柱となるアイデアは、目標を達成するのに役立ちます。
採用とリテンションを促進する 外部からの支援を必要とせずに、最初のセッション中にユーザーが製品の価値を理解できるようサポートします。そうしないと、ユーザーは製品を放棄し、戻ってこない可能性があります。
セルフサービス決済 製品は、ユーザーに明確な価値とポジティブな投資収益率を提供する必要があります。これにより、ユーザーはサブスクリプションを購読し、セルフサービス決済システムを使用するよう促されます。
ランド＆エクスパンド 新規ユーザーがサインアップして製品の価値を理解したら、チームにとっての価値を認識し始め、より多くのユーザーを招待する動機を持つべきです。
これにより、ユーザーの PLG ジャーニーのどの部分に影響を与えるかを説明する 4 つのフラグ基準が導かれます。
- 最初のセッション
- 最初のリテンション
- トライアルから有料へ
- 拡大
検証と確信度
仮説を扱うことは、バックログのすべてのアイデアに批判的であることを奨励するべきです。これには、仮説の検証レベルと提案されたソリューションへの確信度を一致させる必要があります。
- 問題の検証
- ソリューションの確信度
オーディエンスレバレッジ
すべての仮説がすべてのユーザーに影響を与えるわけではありません。製品に複数のユーザーロールがある場合、一部のロールは制限された権限を持っている可能性があり、製品採用に影響します。さらに、製品のユースケースが多数ある場合、すべての機能がユーザーに気づかれるわけではありません。オーディエンス推定基準は、仮説がさまざまなユーザーセグメントにどのように影響するかを判断するのに役立ちます。
- リーチ
リソース
これらの基準は、仮説をテストするために必要なリソースを見積もるのに役立ちます。直接的な金銭支出と仮説実装に対するチームの工数を見積もります。
- フロントエンド工数
- バックエンド工数
- デザイン工数
- 予算
プロダクトレッドグロース優先順位付けフレームワークの構造
以下は、フレームワークの各基準と評価スケールの詳細な説明です。
すべての設定が適用された Ducalis 優先順位付けボードをワンクリックで作成しましょう。
最初のセッション
最初のセッション中に製品のコアバリューを理解する可能性を高めます。
- 0 - 最初のセッションには適用されない
- 1 - 最初のセッションで実行できますが、必須ではない
- 2 - 最初のセッションで実行する必要があります。そうしないと、新規ユーザーを失います
最初のリテンション
初めて製品に戻ることを促します。
- 0 - まったくない
- 1 - 平均的、一部のユーザーを戻す可能性がある
- 2 - 最初の帰還を具体的に目的としている
トライアルから有料へ
最初の支払いにどれだけ近づけるか？
- 0 - まったくない
- 1 - 適度に、アイデアは最初のセッションで支払いスケジュールを確認することにつながる可能性がある
- 2 - 支払いと請求に直接影響する
拡大
ほとんどの新規ユーザーは、アカウントに一人で座っています。これは何人のユーザーを招待できますか？
製品目標に応じて値を編集してください：
- 0 - 影響なし
- 2 - 1+ ユーザー
- 4 - 4-8+ ユーザー
- 8 - 10+ ユーザー
リーチ
1 週間以内に何人の新規ユーザーがこれの影響を受けますか？
製品目標に応じて値を編集してください：
- 1 - データがまったくない
- 2 - わずか
- 3 - 数十人
- 5 - 数十人
- 8 - 半数
- 13 - すべての管理者
- 21 - すべての管理者 + 招待されたユーザー
問題
仮説の問題の妥当性/普及度。
- 1 - 誰にも不便を引き起こしたことが知られていない
- 2 - かなり前の孤立したケース
- 3 - 最近いくつかの問題
- 5 - 定期的に、誰かがこれで困っている
- 8 - そのような問題が存在する可能性は 50/50
- 13 - 問題は存在しますが、数字はあまり重要ではありません
- 21 - 存在する確固たる明白で重要な問題
ソリューション
提案された仮説が問題を解決するという確信。
- 1 - わからない
- 2 - 可能性は低いと思う
- 3 - 直感が試してみるように言っている
- 5 - 他の人が成功事例を持っている
- 8 - 以前試したが、結果はなかったが、まだ信じている
- 13 - 以前試した、結果は悪いよりも良かった
- 21 - 以前に似たようなことをやって、良い結果があった
フロント工数
フロントエンド開発の工数見積もり。
開発サイクルに応じて値を編集してください：
- 1 - 工数不要
- 2 - 半日以下
- 3 - 1 日
- 5 - 2 日から半スプリント
- 8 - 4 から 5 日、または 1 スプリント
- 13 - 1 スプリント以上 2 スプリント未満
- 21 - 2 スプリント以上
バック工数
バックエンド開発の工数見積もり。
開発サイクルに応じて値を編集してください：
- 1 - 工数不要
- 2 - 半日以下
- 3 - 1 日
- 5 - 2 日から半スプリント
- 8 - 4 から 5 日または 1 スプリント
- 13 - 1 スプリント以上 2 スプリント未満
- 21 - 2 スプリント以上
デザイン工数
仮説の設計に関する工数見積もり。
デザインサイクルに応じて値を編集してください：
- 1 - 工数不要
- 2 - 半日以下
- 3 - 1 日
- 5 - 2 日から半スプリント
- 8 - 4 から 5 日または 1 スプリント
- 13 - 1 スプリント以上 2 スプリント未満
- 21 - 2 スプリント以上
予算
仮説テストにお金を費やす必要がありますか？
支出範囲に応じて値を編集してください：
- 1 - 無料
- 2 - < $100
- 3 - $100+
- 5 - $500+
- 8 - $1,000+
- 13 - $2,000+
- 21 - $5,000+
チーム優先順位付け + PLG = より速いテスト
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シンプルでありながら強力なワークフローにより、Ducalis ユーザーは見積もりのための通話と議論で約 90% を節約できます。これにより、バックログが最新の状態に保たれ、見積もりに頼ることができます。
見積もりの不確実性が大きいほど、成長仮説テストの次のアイテムを選択する際に問題の視点がより役立ちます。
多様な意見 各基準にチームメイトを割り当てます。
優先順位付けルーチンを作成 スプリントプランニング中に仮説を議論するための週次または隔週のサイクルを確立します。
バイアスを減らす 公開の瞬間まで評価ポーカーモードを有効にします。この期間中、各チームメイトは他の人の評価を見ることができません。
チームメイトを評価に招待して、Ducalis のチーム共同優先順位付けを使用しましょう。
成長仮説フレームワークをチームに適用する 5 つのヒント
ルールを覚えておいてください — 最良の優先順位付けフレームワークは、会社の目標とチーム構造を反映しています。
1. 現在のタスクトラッカーのバックログと同期
既存の成長仮説バックログはありますか？このテンプレートのリストとマージします。
Jira Cloud、Jira Server、Asana、Trello、Linear、ClickUp、GitHub、YouTrack を接続して、Ducalis での優先順位付けのために既存のアイデアをプルおよびプッシュします。2 分で完了します。
2. 基準や説明を追加、削除、編集
最も効果的な優先順位付けフレームワークは、目標、指標、戦略、チーム構造と一致しています。
不要な要素を削除し、時間枠、予算、名前など、欠けているものを追加します。基準を編集する際はできるだけ具体的にしてください。
3. 基準の重みをバランスさせる
最初の優先順位付けセッション後、一部の仮説は Backlog セクションで上位にランクされます。現在のフレームワークの基準は、PLG ファネルの開始により大きな影響を与えるバックログアイテムがより高いランキングを得るようにバランスが取られています。
基準の重みプロパティを編集することで、何により焦点を当てるかを管理できます。
たとえば、リテンションに向けて努力を移したい場合は、最初のセッションの重みを減らし、最初のリテンションの重み (重要度) を増やすことができます。
すべてのエリアを平等に扱いたい場合は、それが正しいです — 各基準に同じ重みを使用してください。
4. 優先順位を最新の状態に保つ
一部の仮説は長期間バックログに残る可能性があり、製品が進化するにつれて時間とともに劣化する可能性のある歪んだ優先順位のリスクをもたらします。
スコア有効期限機能を有効にして、定期的に評価をリセットします (6-9 スプリントを推奨)。
チーム全体でチーム合意度を維持します。
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5. 会社全体で成長アイデアをキャプチャ
投票ボードを作成して、チームメイトのアイデアをキャプチャし、即座に評価に追加します。また、成長実験の現在の状態についての計画を共有し、結果を会社全体に伝えます。