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NSM・グロースサイクルについての調査まとめ

kasugai

データ活用により、ユーザーやプロダクトや事業に関する解像度を高め、意思決定の質と効率を上げようとしている企業が増えていると思うが、そもそもKPI設計がいい感じに出来ていないとデータ活用は厳しい。

ただ、KPI設計はとても難しい。

よくあるKPI設計の悩みどころとして以下が言われている。

  • KGI（売上など）の分解になっていて、ビジョンや顧客にとっての価値を含めるのが難しい

  • ツリーモデルになっていて、エコシステムの複雑さを表すのが難しい

一つの解決案は以下かなと思っている。

  • NSM（North Star Metric）を内部に含むグロースサイクルモデル（Growth Loop, Flywheelなどとも呼ばれる）としてKPI設計する

この記事では、その考えに至るまでに読んだNSMやグロースサイクルに関する記事の中で、特に参考になったものをまとめている。

（自社でどのようなKPI設計及びダッシュボード設計をしたかは↓の記事に記載した。）


NSM

KGIの分解の問題点、NSMとはどのようなものか、NSMをどのように設計するか

プロダクトの成功とは、「ビジョン」「顧客価値」「事業価値」の3つのバランスが取れた状態です。KGIは一般的には売上など、事業価値に基づいて決定されます。例えば、KGIから派生するKPIツリー側でビジョンや顧客価値について手当がされていれば問題にはならないかもしれませんが、KGIだけをプロダクトとして追っていてはプロダクトの成功とは別の方向を目指すことになってしまいます。そのため、プロダクトの成功に直結した指標を作ることが必要なのです。

NSM設計事例

実在の40以上のサービスのNSMを紹介するとともに、カテゴリー毎にどのようなNSMが適切か

その他参考

プロダクトマネジメントの考え方

ジョブ理論の重要性

グロースサイクル

ツリーモデルの問題点、サイクルモデルとはどのようなものか、サイクルモデルをどのように設計するか

KPIツリーではユーザーの行動の流れや、ユーザー体験を表現しきれないため、こと施策の立案には向いていません。そのためユーザーの行動の流れに沿って施策立案するためにはカスタマージャーニーマップを活用しました。しかし、カスタマージャーニーマップは理想の状態ゴールに向かう直線な流れしか表現できません。

伸びているサービスは必ず顧客体験サイクルのコアサイクルが改善されていることに気が付きました。

グロースサイクル設計事例

その他参考

システム思考

イシューの分解

ビジネス目線だけでなくユーザー目線のモデルの重要性

ユーザーのライフサイクル全体を整理する重要性

ファネル観点の重要性（AARRRモデル）

適切な指標の選び方

事業計画との結びつけ方

指標の伸ばし方

全体を通して気をつけること

定量データ活用に詳しくなる

ダッシュボードの作り方

データドリブンでなくデータインフォームドの意識

データを平均などにまとめずに、そのまま見るシーケンス分析の重要性

定量データだけでなく定性データも活用する重要性

心理学や行動経済学も大事

ただし、以下のような話も近頃目にする

小さいカイゼンだけでなく大局的な判断ができる体制が必要

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