プロダクト主導のアプローチによるプロダクトと機能の定着

これまでプロダクトリーダーは、リリースした機能の数で自分自身を評価することがよくありました。この種の評価は、戦略全体において一定の役割を果たしますが、プロダクトの成功を測る真の指標にはなりえず、ましてや実用的な指標にはなりえません。プロダクト主導型の企業が、これを変革します。

The best product teams know that what they deliver is only as valuable as what’s actually used by their customers. So they’re turning to adoption data to better understand if users are engaging with their product and its key features, which signals whether or not the product is delivering on its intended value. More importantly, though, they recognize that driving adoption is an ongoing process—one that requires continuous measurement, intervention, and iteration.

大まかに言えば、定着率の高いプロダクトは、次のような特性を備えています。

• ユーザーがすぐに価値を見出すことができる
• 習慣的、定期的な使用を促進する
• ユーザーが時間をかけてプロダクトを探求することで、容易に拡張できる

プロダクトチームにとって定着化が重要である理由

プロダクトの中で使われていない部分はすべて、顧客がお金を払っているにもかかわらず、そこからの価値を得られていない部分であることを示しています。いつでもソフトウェアプロバイダーを切り替えることがこれまでになく容易になっている現在、このように十分に使われていないことが、ソフトウェアプロダクトに対する低評価や、最終的には解約につながることがよくあります。

一方、プロダクトを定期的に使用する顧客は、ビジネスの収益を維持するだけでなく、ブランドの愛好者や支持者になる傾向があります。

後者の結果を確実にするには、プロダクトチームはリリース時に自分たちの仕事が終わったと考えてはいけません。プロダクトマネージャー（PM）は、自分たちが作ったものを顧客がどのように使っているかを常に把握し、次のような質問を自問自答する必要があります。お客様が一番使っている機能は？時間の経過とともに使用量は増えているか？それとも減っているか？ユーザーは毎日アプリにアクセスしているか（そして、これは良いことなのか）？

Although “good” adoption will be different for every product, measuring—and working to improve—adoption is core to being a product-led organization. In the end, it all comes down to creating a product experience that keeps users engaged long after their very first login.

定着率の測定方法

Adoption includes both overall product adoption and individual feature adoption. Here’s a quick breakdown for measuring each:

Product adoption can be expressed over time by the total number of monthly active users (MAU), weekly active users (WAU), or daily active users (DAU). You can also measure product adoption as a rate relative to new user signups for a given period of time. 

いずれにせよ、どのような指標を選択するかは、自社のプロダクトのアクティブユーザーがどのような人たちかによって大きく異なります。たとえば、企業向けプロダクトを扱っている企業の場合、通常そのソフトウェアは週単位で使用されるため、週単位のビューを選択するかもしれません。B2C向けのプロダクトであれば、コンバージョン（購入など）の頻度やアプリ内の滞在時間を見る方が有益でしょう。そして、忘れてならないのは、使用量が多いことが、必ずしも良いというわけではないということです。ユーザーが特定のタスクやワークフローを完了するために必要以上の時間を費やしている可能性があるため、エンゲージメントの増加が摩擦の指標となることもあります。

Measuring feature adoption is similar to product adoption, but instead focuses on a specific feature (or features) within the product. One common way to measure feature adoption is by the percentage of features that generate 80% of your product’s total click volume. It’s also useful to understand which features are embraced and ignored by users. The former sheds light on where users are finding value, and the latter signals if you need to educate users on key features they aren’t utilizing in their workflows.

また、プロダクトチームは、ユーザーとアカウントの両方のレベルで機能の定着率を検証することも重要です。ユーザーレベルで測定することにより、ターゲットペルソナの行動をより理解できます。一方、アカウントレベル（会社ごと）で測定することにより、特定の機能を必要としなかったかもしれない役割や権限レベルの人たちを切り分けられるようになります。

リリース後の体験の再考

プロダクトや機能のリリースは、以前は終点とみなされていたかもしれませんが、実際にはほんの始まりに過ぎません。せっかく作った新機能は、それだけでは正しく定着しないので、告知と発見のプロセスが重要です。 

プロダクト主導型の企業は、新機能を告知し、ユーザーを教育するためのチャネルとしてプロダクトを使用し、これまでメールや長いドキュメントの中にあったリソースをアプリケーション自体に取り込んでいます。また、プロダクトチームは、アプリ内のリリース告知やウォークスルーをパーソナライズし、これらのメッセージをユーザーのニーズに密接に関連付けることができます。たとえば、ある新機能が特定の役割のユーザーにとって特に価値のあるものである場合、プロダクトチームはアプリ内のコミュニケーションをそのユーザーに特化して行い、その機能と無関係な他のユーザーの気を散らさないようにすることができます。 

In addition to bringing launch communications in-app, the other side of the coin is tracking product usage after you’ve launched a new product or feature. For a feature launch, you can use product analytics to see what percentage of users initially adopted the new feature and how many continued to use it after your promotional campaign tapered off. If you see low adoption, you create additional in-app guides to act as a reminder or point users to an area of your product where they can access in-app tutorials when they need them.

プロダクト主導の定着化戦略を成功させるための要素

Improving adoption doesn’t mean product teams should drive usage of as many features as possible. Instead, it’s about driving adoption of the right features—the ones that create value for your users, contribute to positive sentiment, and lead to positive customer outcomes. This requires a combination of quantitative and qualitative inputs, as well as the ability to take action on all of this data. 

ここでは、すべての定着化戦略に含まれるべき4つの要素を紹介します。

プロダクトアナリティクスデータ

In order to drive adoption, you need to be able to measure it. Being able to track aggregate user data, feature-level data, and user metadata (e.g. their role, industry, company size, etc.) will help you analyze behaviors in ways that empower your team to put these insights into action. In addition to tracking adoption for new products and features, it’s important to get a baseline understanding of how users engage with your product—and continue measuring this over time.

ユーザージャーニーの把握

As you collect product usage data, start forming hypotheses about what typical and ideal user journeys look like. This will help you make sense of your adoption data and approach it with specific questions in mind. Here are a few to consider:

• 顧客価値を提供するために、どの機能が最も重要ですか？
• ユーザーが行うべき主なワークフローやアクションは何ですか？
• そのワークフローは、お客様のライフサイクルを通じて、どのように進化していくでしょうか？
• 最も使用されている機能は何ですか？それらは期待に沿ったものですか？
• 使われている機能で上位にないもの、意外と使われている機能はどれですか？

そこから、予測と実際のユーザー行動の比較を開始します。期待と現実とが異なる場合、ユーザーパス分析によって、アプリケーション内の特定の機能やページへの行き来を明らかにし、その理由を調査します。また、主要な機能を使ったことのあるユーザーと使っていないユーザーのパスを比較するなど、ユーザー層が異なるセグメントのユーザージャーニーを検証することも可能です。

アプリ内コミュニケーション

ユーザーがプロダクトにどのように関わっているかをしっかり把握したら、このデータを使ってプロダクト体験をさらに最適化することが重要です。主要な機能で定着率が低いものはありませんか？特定のタスクでユーザーが行き詰まっていませんか？特定のペルソナに関連する拡張機能はリリースしましたか？ 

In true product-led fashion, product teams should use in-app messages to drive positive workflows and behaviors while users are actively engaged with the product. It’s also helpful to put together a prioritization framework for in-app campaigns to avoid spamming users with too much in-app guidance.

ユーザーのセンチメントとアンケートのプログラム

顧客がどのようにプロダクトを操作しているかを知ることと、顧客がプロダクトに何を求め、何を必要としているかを理解することは別のことです。プロダクトチームは、定着化の要因を真に理解するために、定量的な使用状況データとユーザーアンケートによる定性的データを組み合わせる必要があります。この場合も、自社のプロダクトを使用して、特定のユーザーセグメントをターゲットにしたアプリ内アンケートを配信しましょう。また、指標重視型とプロジェクト重視型の2種類のアンケートプログラムを活用することも検討してください。指標重視型のアンケートは、ユーザー体験やセンチメントの経時変化を測定することを目的とした常時実施型のキャンペーンです。プロジェクト重視型のアンケートは、機能のリリースや新機能の調査など、個別の活動をサポートするための具体的なフィードバックを収集するために設計されます。