UX改善による本質的グロースハックのプロセス｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
グロースハック(※)が必要なのは分かっているが、実際にどうやれば良いか分からないという相談を頻繁に受ける。 というよりは相談の99%がそれだ。 多くのスタートアップがサービス成長の指針を描けていないという状況は日本のスタートアップ環境全体として憂うべき状況なので、グロースハックを具体的にどういったプロセスで行っていけば良いかを本記事でまとめて公開することにした。 タイトルの釣りっぽい「継続率4倍の効果!」だが、私が実際にインドのあるスタートアップをこのプロセスを使ってハンズオン支援し、7日間継続率が4倍になった実績があるため付けた。 実際に大きな改善実績があるので、長い記事だが騙されたと思って読んでいただきたい。 ※ この言葉が嫌いであれば「サービスの成長」に置き換えてもらっても良い。グロースハック嫌いの人はまず間違いなく言葉を正しく理解していないので、こちらの記事を是非読んでもらいたい。
グロースとは学びを得ること - 後編｜Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD
こんにちは、THE GUILDの@goandoです。 「グロースとは学びを得ること - 前編」の続きです。 後編ではグロースにおけるABテストの価値について、グロースに取り組む中で得た気付きと世界の動向をご紹介します。 正しいABテスト多くの方がご存知のABテストですが、時折見かけるのが「改善案Aと改善案Bの方法のどちらがより良い結果に繋がるかを検証」するための方法として利用し、更には全てのユーザーをランダムに50% vs 50%にスプリットして行っているケースです。 これは正しいABテストの利用方法ではなく、本来は「現在の仕様A(対照群)に対し別の仕様B(介入群)の結果を比較」する実験方法で、仕様Bのみを特定の条件でランダムに抽出した一部の対象に対してのみ行い、元の状態との比較を行うのが本来の活用方法です。 ABテストは統計学や疫学の歴史の中で成り立ったランダム化比較試験の方法に基いてお
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Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD on Twitter: "UberのA/Bテスト基盤 Experimentation Platform (XP) に久しぶりにアップデートがあった。 ✓ 常に1000超のExperimentが走っている ✓ Experimentには3つのタイプがある… https://t.co/3IdID4lZh6"
The complex relationship between data and design in UX
