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Startup Science 2017 拡大版(1750page)7/10

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Startup Science 2017 拡大版(1750page)7/10

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Startup Science 2017 拡大版(1750page)7/10

  1. 1. 1750ページ拡大判 Startup Science 2017 ⑦ アイディア作りからスケールまで スタートアップの作り方 20ステップを徹底解説
  2. 2. 前半の振り返り Startup Science 2017
  3. 3. Build Ideas Product Mea sure Data Learn Product Solution-fit Customer Problem-fit アイディア の検証 スタートアップの アイディア構築と検証 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  4. 4. Build Ideas Mea sure Data Product Solution-fit Customer Problem-fit アイディア の検証 Customer-Problem Fit Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 Product Learn
  5. 5. Build Ideas Mea sure Data Product Solution-fit Customer Problem-fit アイディア の検証 Problem-solution-Fit Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 Product Learn
  6. 6. Agenda ① Idea Verification : 良いスタートアップのアイディアとは ② Customer-problem Fit: 本当に問題が存在するのか? ③ Problem-solution Fit: ④ Product-Market Fit: ⑤ Transition to Scale: 問題に対してソリューション は適切か? ソリューション(プロダクト)に 市場は存在するか? Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved スケールするための変革 Startup Science 2017
  7. 7. Product-market-fit MVP/プロダクトを カスタマーに届ける ビジネスモデル の設計をする MVPタイプ ビジネスモデル KPIの設計をする MVPのタイプを選び、 必要最低機能を持った プロダクトを作る エバンジェリスト カスタマーに 自らデリバリー して学ぶ innovation metricsによる定量計測 カスタマー対話による 定性計測を実施 Hooked model を使い施策検討し実装 カスタマーをハマらせる プロダクト/UX施策 を実装してローンチ カスタマーに価値を届ける イテレーションを実装 プロダクト イテレーションを 実装してローンチ 定量的計測と 定性的計測を行う MVPを 構築 PMFを達成 するまで 回し続ける ビジネスモデルをpivotする ビジネスモデルの Pivotを行う Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 PMFを達成するための 順応性の高い チーム/ビジネスプロセス を作る 必要に応じて Seedの資金調達を 行う
  8. 8. このステージの目的 ・MVPをローンチして、定量的、定性的 にパフォーマンスを計測する ・カスタマーが欲しがるものが作れるよ うになるまで、プロダクトイテレーショ ン、UX改善、ビジネスモデルPivotを行う ・順応性の高いチームを組成する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  9. 9. 多くのスタートアップが 課題の存在や ソリューションの確からしさの検証を スキップして、MVPをつくってしまう スタートアップが死ぬ もっとも大きな要因の一つ ❓ Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  10. 10. Build Ideas Mea sure Data アイディアをベース にMVPを作る (しかし、MVPでも 数ヶ月のリソースを 要する) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 Product Learn
  11. 11. Build Ideas Product Mea sure Data 人が欲しがらない ものを作ってしまう ll 最大の無駄! Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 Product Learn
  12. 12. リーンスタートアップの功罪: 課題・ソリューションを検証せずに いきなりMVPをつくる。 Pre-mature MVPを導いてしまう。 (時期尚早のMVPローンチ) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  13. 13. 数ヶ月の無駄は リソースが少ないスタートアップに 致命的なダメージを 与えてしまう可能性がある Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  14. 14. これまでのプロセスで、課題は顕在化できて、それに対し て、価値を提供できるソリューションプロトタイプも作る ことができた。 このフェーズでは、世の中に対して実際にプロダクトをリ リースして、カスタマーからのフィードバックを得ながら 、プロダクトリリースを繰り返す。 カスタマーフィードバックを計測しながら、 ”カスタマーが熱狂的に欲しいものをつくれている” 状態まで、持って行く Product-Market-fit Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  15. 15. Build Ideas Mea sure Data Product Solution-fit Customer Problem-fit Create Plan A MVPを 作ってリリース Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 Product Learn
  16. 16. Build Ideas Mea sure Data Product Solution-fit Customer Problem-fit Create Plan A データを 取って検証する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 Product Learn
  17. 17. Build Ideas Mea sure Data Product Solution-fit Customer Problem-fit Create Plan A Product-market-fitを 達成するために iterationサイクルを回す Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 Product Learn
  18. 18. ”PMFがないと、製品の価値が顧客につたわならい 口コミが広がらない、利用が加速しない。 メディアの評判が最低、 販売サイクルに時間がかかる 。 PMFがあるとすぐにわかる。 製品を作ると顧客が買いに来る。 サービスを追加すると利用が拡大する。 営業や顧客サポートのスタッフが雇える。 記者から連絡がある” - マーク アンダリーセン Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  19. 19. “人が欲しがる ものを作れ ” -Paul Graham Y−combinator 創業者 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  20. 20. Product-market-fit MVP/プロダクトを カスタマーに届ける ビジネスモデル の設計をする MVPタイプ ビジネスモデル KPIの設計をする MVPのタイプを選び、 必要最低機能を持った プロダクトを作る エバンジェリスト カスタマーに 自らデリバリー して学ぶ innovation metricsによる定量計測 カスタマー対話による 定性計測を実施 Hooked model を使い施策検討し実装 カスタマーをハマらせる プロダクト/UX施策 を実装してローンチ カスタマーに価値を届ける イテレーションを実装 プロダクト イテレーションを 実装してローンチ 定量的計測と 定性的計測を行う MVPを 構築 PMFを達成 するまで 回し続ける ビジネスモデルをpivotする ビジネスモデルの Pivotを行う Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 PMFを達成するための 順応性の高い チーム/ビジネスプロセス を作る 必要に応じて Seedの資金調達を 行う
  21. 21. MVPとは? MVP = Minimum Viable Product ❓ Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  22. 22. Viable Product 余裕のある 大企業が作る プロダクト Minimam Product 価値のない プロダクト Minimal + Viable スタートアップが 作るべきプロダクト Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  23. 23. 新たなアイデアやコンセプト を素早く形にして(MVPを作る) 実際のカスタマーの反応を見ながら 構築(build)-計測(measure)-学習(learn) のサイクルを反復する。 その中で起業家や開発者の持つ仮説検証を行い 検証による学び(validated learning) を通じて新製品やサービスの 事業成功の確度を高める手法 リーンスタートアップ: Build Ideas Mea sure Data Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 Product Learn
  24. 24. “MVPは、事業仮説を検証する為に市 場に最初に投入する必要最低限機能を 持つ製品のことだ” - Eric Ries Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  25. 25. MVPを世に出した時に “恥ずかしい気持ち”が湧いてこなけれ ば、そのローンチのタイミングは 遅過ぎた、と考えるべきである。 - Reid Hoffman Founder of Linked-in Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  26. 26. ローンチするのが恥ずかしい MVPをローンチする Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  27. 27. 演習 ❓ レストランテイクアウトの配達を 請け負うサービスを 立ち上げようとしています。 どんなMVP(Landing Page) を作るべきかを考えてみてください Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  28. 28. ”フードデリバリー”のLean Canvas テイクアウト を取りたい住 民 テイクアウト を取りに行く のが面倒くさ い Webによる オンデマンド Web site Blog これまで デリバリー できていなかっ たレストランの Take-outを 届ける デリバリー の数 特になし 一件のデリバリー につき8ドル レストランへの 営業 配達員を 自分で抱えた くない 多くの住民に デリバリーを 届けたいレストラ ン デリバリー コスト Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  29. 29. ? テイクアウトを 利用したい エンドカスタマー テイクアウト メニューを 多くの人に届けたい レストラン あなたのサービス 1デリバリーにつき 8ドルの手数料 ビジネスモデルの概要 マーケットプレイス Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  30. 30. ランディングページのイメージを書いてみてください。 ? Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  31. 31. Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved 携帯番号 Call-to-Action How it works 値段をつける PDFメニュー 明確なoffer Value Proposition Startup Science 2017
  32. 32. Doordash 1時間で、Landing Page MVPをビルド してリリースした。ランディングページ に電話番号とPDFを貼付けたものだった が十分だった。 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  33. 33. 創業メンバーはスタンフォードの 修士課程でコンピューターサイエンスを 専攻していたハッカーだったので、 遥かに洗練されたソリューションを MVPとして出すことができた。 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  34. 34. DoordashがMVPを 通じて学ぼうとしたこと: 本当にデリバリーサービスを 使いたいカスタマー とサプライヤー(レストラン) は存在するのか? Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  35. 35. MVPローンチ の翌日、 電話が鳴る Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  36. 36. 自分たちで Take-outを購入して 自分たちで運転して 直接カスタマーのところに デリバリーした Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  37. 37. Doordashはプロセスを手動でやり、 カスタマーと直接話すことで、 デリバリーの仕組みを学ぶことができた Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved 値段をつける Salesを 通じた厳しい Feedback Startup Science 2017
  38. 38. 学習したいこと 学習するために検証するストーリー 検証するためにどの指標を計測するか? 何を構築するか 構築にかかる コスト・時間 定量的な結果 定性的な結果 得た学びは 次回以降のイテレーションで学習したいこと イテレーションキャンバス イテレーションキャンバスを 活用してMVPを構築にする 単位時間当たりの チームによる学びを最大化することができる Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  39. 39. “スタートアップにとって もっとも貴重な資源は 時間である。 リソースが無くなる前に、 最も多く学習したものが勝つ” - Ash Maurya Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  40. 40. 移動中のwifiの使い勝手が 悪くフラストレーション がたまる ”カスタマーは、wifi使用容量を増やしその使用容 量を活用することができるか?” Anytime onlineのMVPから 学びたいことは? Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  41. 41. 学習したいこと 学習するために検証するストーリー 検証するためにどの指標を計測するか? 何を構築するか 構築にかかる コスト・時間 定量的な結果 定性的な結果 得た学びは 次回以降のイテレーションで学習したいこと カスタマーはwifi使用容量を増やし、 その使用容量を活用できるか? MVPを通じて 学習したい ことを書く イテレーションキャンバス Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 (Product面の学び) (Sales面の学び)
  42. 42. KPI設定 機能仕様作成 設計する 実装 KPIを計測 戦略/ビジネスモデル の検証 ロードマップ策定 ビジョン策定 UXデザイン策定 カスタマー獲得 カスタマーフィードバック を得る ロードマップ検証 ローンチ UXデザイン実装 テスト ビジョン検証 Visionary Strategiest Hipster Hustler Hacker スタートアップでは、役割の境界線を厳密に設けない 戦略の策定/ ビジネスの分析 カスタマー カスタマー との対話を 中心に置く 役割の 境界線を 厳密に 設けない Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  43. 43. “MVPを作る前に 何を学ぼうとしている かを明らかにする” -Jeff Gothelf Author of “Lean UX” Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  44. 44. MVPではできるだけ小さな フィーチャーを構築する MVPではもっとも重要な スコープに注力する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  45. 45. MVPを作っていくイメージ MVPのアンチパターン MVP Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  46. 46. Facebookが2004年に ローンチした時には8つの 機能しか実装されていなかった Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  47. 47. メッセージ、Post、通知、ウォール、 ステータスアップデートもなかった 1 ユーザーアカウント:(実名必須) harvard.eduドメインのメアド のみ登録可能 2 友達への友達リクエスト 3 招待機能(ただし、アドレス帳のインポート機能はなし、 ( 一つ一つ手打ちでメアドを入力する必要があった) 4 プロフィール写真:1人につき1枚だけの写真 5 個人情報の表示:性別、誕生日、寮名、電話番号、好きな音楽、 好きな本、自己紹介、大学で受講している講座 6 検索:名前、学年、講義、他の個人情報 7 友達のみ表示、学年のみ表示などのプライバシー制限 8(後に廃止)フレンドグラフを可視化する機能 Facebook初期バージョン(2004年) が持っていた機能一覧 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  48. 48. “たいがいの場合、 アントレプレナーや 製品機能担当者がMVPに必要だと思う機 能は多すぎる、どうだろうかと少しでも 迷ったらシンプルにすべきだ” - Eric Ries Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved ”リーンスタートアップ”より Startup Science 2017
  49. 49. Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 失敗するスタートアップは プロダクトを作り込みすぎる プロダクト の検証ステージ プロダクト 最適化ステージ 成功したスタートアップ 失敗したスタートアップ https://s3.amazonaws.com/startupcompass-public/StartupGenomeReport2_Why_Startups_Fail_v2.pdf 書かれた のコードの量 3.4倍 2.25倍 多い 少ない ステージ
  50. 50. MVPの注意点: 最初からシステムの 自動化・最適化を行わない Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  51. 51. Zapposは 最初のプロダクト(MVP)では システムを作り込まなかった Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  52. 52. Zapposはドロップシッピングの仕組みを作る前に、 手動でロジスティクスを運用した オーダーが入ったら近くの靴屋にいき、梱包をしてカスタマーに届けた ホームページ以外は全て手動で対応 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  53. 53. Nice-to-haveな機能を プロダクトに追加することに リソースを使わない Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  54. 54. ひとつの ”桁違いなソリューション” の提供に集中する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  55. 55. 一つの商材(本)に対して 圧倒的な品揃えを用意した Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  56. 56. MVP制作でNGなこと ・すべてのカスタマーのニーズと欲しがるすべてにつ いての情報を網羅する ・人力でできる機能をすべて自動化してしまう ・カスタマーが欲しがるすべての機能をリスト化する ・製品開発の担当者に詳細な仕様書をわたす ・Focus group interviewをおこない、製品を買ってく れる可能性のあるカスタマーの反応をテストする Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  57. 57. 学習したいこと: カスタマーはwifi使用容量を増や し、その使用容量を活用する ことができるか? 学習するために MVPで検証する ストーリー候補 を抽出する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  58. 58. ストーリー① カスタマーがwifi使用量を獲得するために広告主のアンケートに答える ストーリー② カスタマーがwifi使用量を獲得するために当サービスをFacebookでシェアする ストーリー③ カスタマーがwifi使用量を獲得するために広告主の動画を視聴する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  59. 59. ・顧客にとって価値があるかどうか? (顧客が聞いたらワクワクする要素があるか?顧客はなんというか?) ・ユーザー目線でのSizzle感、臨場感があるか? ・このストーリーを加えて、UXが複雑、煩雑にならないか? ・テクノロジーの言葉で表現しない ・大きすぎず小さすぎないスコープ (機能単位では小さすぎる) ・テストができる よいストーリーの条件とは? Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  60. 60. なぜストーリーごとに分けるのか? 機能単位ではなく、カスタマーに確実に 価値を届ける事ができるストーリーごとに プロダクトをイテレーションをするため Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  61. 61. ストーリーのテンプレート <ユーザー>はこのストーリーで <達成したいゴール>を達成したい なぜなら<理由>だからだ Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  62. 62. 男性に比べて、女性の方が圧倒的に ウェブのレスポンスの早さに対して、 評価の目が厳しいということがわかった。 (画面が変わるまでに、1秒以上まてない、 欲しい情報を3度クリックして、出てこなければ閉じる) ”レシピをサクサク見れらる”という ユーザーストーリーを考慮した クックパッドのストーリーの事例 600万人の女性に支持される”クックパッド”より Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  63. 63. <クックパッドのユーザーである主婦> は、 <レシピをサクサク見たい> なぜなら、 <夕食を作る時間帯は、子供の面倒をみたり 、する必要があり、非常に忙しいからだ> クックパッドのストーリーの事例 ユーザー 達成したい ゴール 理由 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  64. 64. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリーカンバンボードの活用 ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー 優先順位の 高いものから上に 置いていく (上限数5)(上限数5) (上限数5)(上限数5) それぞれの ステージに置く 上限数を決める Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  65. 65. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリー ① ストーリー ② ストーリー ③ Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved なぜストーリーカンバンボードを 活用するのか?
  66. 66. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー (上限数5)(上限数5) (上限数5)(上限数5) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved ①プロトタイププロセスを見える化することにより ”学び”や検証プロセスを可視化でき、コミュニケーション/コラボが活性化する
  67. 67. ソフトウェア開発(プロトタイプ作成)の 知識労働の成果/プロセスは目に見えない。 目に見える仕組みを組み込むことで ”見える化したい””学習したことを共有したい” というモチベージョンがチームに生まれる スタートアップは、チームで 学習することがクリティカルである Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  68. 68. スタートアップの メンバーの経験やスキルの差によって 前提条件やポリシーが異なる カンバンを使ったコミュニケーションは、 自分のポリシーや前提条件を明確にする そのため、ズレがすくなくなり コミュニケーションとコラボが活性化する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  69. 69. 何がうまくいった? 何を変更すべきか? 何をキープすべきか? というフィードバックは チームの知識の源泉になる Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  70. 70. “スタートアップにとって もっとも貴重な資源は 時間である。 リソースが無くなる前に、 最も多く学習したものが勝つ” - Ash Maurya Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  71. 71. Product Market-Fit リスク (=カスタマーが 欲しいものを 作れないリスク) 時間 高 低 x 多くの時間(=リソース) をかけてから 方向転換は難しい Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  72. 72. Product Market-Fit リスク (=カスタマーが 欲しいものを 作れないリスク) 時間 カスタマーの フィードバックが ないと、PMFリスクが 増え続ける 多くのリソース/時間を費やした結果 人が欲しがらないものを作ってしまうリスクを減らすためである カスタマーの フィードバックをと PMFリスクを抑える ことができる 高 低 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  73. 73. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー (上限数5)(上限数5) (上限数5)(上限数5) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved ②作業のボトルネックがわかるので、リソースを再配分し流れを作れる ボトルネック なのでリソース投入
  74. 74. 発生してしまった ボトルネックにより、 全体の流れの速度が決まる ボトルネックを 解消することにより、 流れ作りスピードを 高めることができる Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  75. 75. ボトルネック/非ボトルネックを 可視化する チームが自己組織的/自発的に コラボレーション/協力 することを促すことができる Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  76. 76. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー (上限数5)(上限数5) (上限数5)(上限数5) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved ③仕掛り中/検証中のストーリーが多すぎて流れが悪いのが可視化できる 仕掛り中/検証 の作業が多すぎる! ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー
  77. 77. 同時に仕掛っている作業が 増えすぎてしまうと、 生産性が落ちてしまう 人間も機械と同様で、 複数のタスクを切り替えるときは、 前やっていたタスクの状態を 頭の中で復元しなければならない Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  78. 78. 時間 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 作業を 同時に 色々並行 してやる ある作業を 集中して やってから 次に移る 作業 A 作業 A Bの 段取り 作業 B Aの 段取 り 作業 A Bの 段取り 作業 B Aの 段取 り 作業 A Bの 段取り 作業 B 作業 A 作業 A Bの 段取り 作業 B 作業 B 作業 B 段取り分の余計な 時間がかかる
  79. 79. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー (上限数5)(上限数5) (上限数5)(上限数5) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved 仕掛り中/検証 の作業を減らす
  80. 80. 実装するタイミングが 近づいてきたら必要な項目の分析を行い 必要な機能を必要な時に作る ジャストインタイムを採用 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  81. 81. ・最新かつ、もっとも充実した情報に基づいて分 析できる(今やる理由を問い続ける) ・開発者はカスタマーから学ぶ機会を増やせる ・手戻りが大量に発生することを防げる ・ひとつひとつの施策(バッチ)に対して、スプ リットテスト/コホート分析をすることによって施 策の品質を早期に検証できる なぜジャストインタイムが 効果があるのか? Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  82. 82. ジャストインタイムを リズミカルに運営する方法 ・タスクカンバンボードを活用する ・デイリースタンドアップを行う ・カスタマーとの対話をベースに開発を進める ・文書化をせずに開発を進める *ただし、カスタマーインサイトに関しては資産化/共有していく Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  83. 83. カンバンボードは チームに適合するように カスタマイズする カスタマイズ例: ・メンバーのアバターをつける ・ストーリーの種類を分ける(緊急用や優先順位など ・分析、テストなどの仕掛り中をさらに細かくわける ・ひとつひとつのストーリーに納期や、工数見積もり をつけるなど
  84. 84. 最初は物理的に(紙と付箋)で カンバンボードを用意して、 ポリシー/前提条件を明確にしながら コミュニケーションをするようにする Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  85. 85. あなたのスタートアップの”Plan A” Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 ホワイトボードに 付箋を貼って毎日 レビューをする
  86. 86. Jootoのような クラウド上のカンバンボードツール も活用出来る。 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  87. 87. 製品開発と顧客開発の進捗を デイリーStand upミーティング で共有する デイリーStand upで共有する3つのこと ①顧客から学んだこと ②昨日やったこと ③今日やること ④チームの速度を下げてしまう障壁 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  88. 88. イテレーションキャンパス、 ストーリーカンバンボード、 デイリースタンドアップ を活用して、 顧客開発と製品開発を活性化/同期化する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  89. 89. ストーリー① カスタマーがwifi使用量を獲得するために広告主のアンケートに答える ストーリー② カスタマーがwifi使用量を獲得するために当サービスをFacebookでシェアする ストーリー③ カスタマーがwifi使用量を獲得するために広告主の動画を視聴する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  90. 90. ストーリー① カスタマーがwifi使用量を獲得するために広告主のアンケートに答える ”絶対に必要” なストーリーを 抽出する ストーリー② カスタマーがwifi使用量を獲得するために当サービスをFacebookでシェアする ストーリー③ カスタマーがwifi使用量を獲得するために広告主の動画を視聴する
  91. 91. 起動画面 メニュー画面 広告視聴 確認画面 使用確認 確認画面 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  92. 92. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリーカンバンボード MVPに 実装する 絶対必要な ストーリー を右に移す MVP ストーリー ストーリー 1−1 ストーリー 1−2 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  93. 93. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリーカンバンボード それ以外の ストーリーは バックログに 置いておく MVP ストーリー ストーリー 1−1 ストーリー 1−2 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  94. 94. 学習したいこと 学習するために検証するストーリー 検証するためにどの指標を計測するか? 何を構築するか 構築にかかる コスト・時間 定量的な結果 定性的な結果 得た学びは 次回以降のスプリントで学習したいこと カスタマーはwifi使用容量を増やし、 その使用容量を活用できるか? 検証する ストーリーを 書き出す カスタマーがアプリ起動、サインアップする。 広告視聴を行い、貯めた容量を活用する イテレーションキャンバス Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 (Product面の学び) (Sales面の学び)
  95. 95. MVPのパフォーマンスを 計測する指標を検証する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  96. 96. 学習したいこと 学習するために検証するストーリー 検証するためにどの指標を計測するか? 何を構築するか 構築にかかる コスト・時間 定量的な結果 定性的な結果 得た学びは 次回以降のスプリントで検証するストーリー カスタマーはwifi使用容量を増やし、 その使用容量を活用できるか? カスタマーがアプリ起動、サインアップする。 広告視聴を行い、貯めた容量を活用する イテレーションキャンバス Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 (Product面の学び) (Sales面の学び)
  97. 97. AARRRR(海賊指標)を導入する Acquisition: 獲得 Activation: サインアップして、 最初の体験に満足する Retention: 継続利用 Revenue: 売り上げ上げる Referral: 他のカスタマーの紹介 AARRRはカスタマー獲得から獲得したカスタマー が収益を生み出すまでの一連の流れを、 5段階に分けて活動を進めるフレームワーク Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved AARRR! Startup Science 2017
  98. 98. MVPでは、Activation/ Retention/ Revenueに注目する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved AARRR! Acquisition: 獲得 Activation: サインアップして、 最初の体験に満足する Retention: 継続利用 Revenue: 売り上げ上げる Referral: 他のカスタマーの紹介 Startup Science 2017
  99. 99. Product-market-fit達成前の状態 (カスタマーに刺さっていない状態) で積極的に、カスタマー獲得/口コミによる によるをするべきではない カスタマー獲得を積極的 に実施するべきでない 0.1%しかコンバージョンしない ので残りは無駄になる! X Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  100. 100. Product-market-fit達成前の状態 で、積極的に顧客獲得に投資することは 穴の空いたバケツに水を注ぐようなものである Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  101. 101. Product-market-fitを達成した後 (カスタマーに刺さっている状態)に なってからカスタマー獲得を行う カスタマー獲得を実施 コンバージョン率が 高いので獲得した カスタマーが無駄に ならない! ⚪︎ Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  102. 102. Product-market-fit達成後の状態 では獲得した顧客は流れていくことなく、 プロダクトに定着するようになる。 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  103. 103. “100万人がそこそこ好きな プロダクトではなく 少人数に熱狂的に愛される プロダクトを作れ” -Paul Graham Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  104. 104. 登録画面 に初めて来る メニュー 画面 広告視聴 開始 広告視聴 完了 wifi使用 開始画面 wifi使用 開始 再ログイン 画面 メニュー 画面 広告視聴 開始 広告視聴 完了 UXとAARRRをマッピングする Acquisition Activation Retention Revenue Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  105. 105. 登録後三日以内の ログイン率 ユーザー一人あたりの 1日平均広告視聴回数 それぞれのステージでのKGIを 書き出してみる 一連の作業を 最後までやった ユーザー割合 KGI 登録画面 に初めて来る メニュー 画面 広告視聴 開始 広告視聴 完了 wifi使用 開始画面 wifi使用 開始 再ログイン 画面 メニュー 画面 広告視聴 開始 広告視聴 完了 Activation Retention Revenue サイン アップ率 Acquisition 登録者画面に きたUU数 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  106. 106. 登録後三日以内の ログイン率 ユーザー一人あたりの 1日平均広告視聴回数 登録者画面に きたUU数 一連の作業を 最後までやった ユーザー割合 KGI 登録画面 に初めて来る メニュー 画面 広告視聴 開始 広告視聴 完了 wifi使用 開始画面 wifi使用 開始 再ログイン 画面 メニュー 画面 広告視聴 開始 広告視聴 完了 Acquisition Activation Retention Revenue KPI 登録者画面に きたUU数 メニュー 画面の 離脱率 視聴 開始率 視聴 完了率 使用 開始率 それぞれのステージでのKGIを アクション可能なKPIに因数分解する ログイン画 面の 離脱率 メニュー 画面の 離脱率 ユーザー一人あたりの 1日平均広告視聴回数 サイン アップ率 サイン アップ率 因数分解する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  107. 107. 学習したいこと 学習するために検証するストーリー 検証するためにどの指標を計測するか? 何を構築するか 構築にかかる コスト・時間 定量的な結果 定性的な結果 得た学びは 次回以降のスプリントで検証するストーリー カスタマーはwifi使用容量を増やし、 その使用容量を活用できるか? カスタマーがアプリ起動、サインアップする。 広告視聴を行い、貯めた容量を活用する Activation: 登録率、一連操作完了率 Retention:三日以内再訪問率 Revenue:1日あたりの1日平均広告視聴回数 イテレーションキャンバス Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  108. 108. 優れた指標とは? 優れた指標は チェックしやすい 優れた指標は わかりやすい 優れた指標は 行動につなげやすい 優れた指標は 因果指標である (他の指標の変化を 引き起こす指標) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  109. 109. 登録後三日以内の ログイン率 ユーザー一人あたりの 1日平均広告視聴回数 登録者画面に きたUU数 一連の作業を 最後までやった ユーザー割合 KGI 登録画面 に初めて来る メニュー 画面 広告視聴 開始 広告視聴 完了 wifi使用 開始画面 wifi使用 開始 再ログイン 画面 メニュー 画面 広告視聴 開始 広告視聴 完了 Acquisition Activation Retention Revenue KPI 登録者画面に きたUU数 メニュー 画面の 離脱率 視聴 開始率 視聴 完了率 使用 開始率 ログイン画 面の 離脱率 メニュー 画面の 離脱率 ユーザー一人あたりの 1日平均広告視聴回数 サイン アップ率 サイン アップ率 具体的な施策(行動) を導けるか? それぞれのKPIは 計測可能か? それぞれのKPIは 因数分解できているか? それぞれのKPIは KGIの重要要素か? Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  110. 110. 2014年のサッカーW杯で 優勝したドイツチーム Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  111. 111. ドイツのサッカーナショナル チームの最も重要なKPI “ボールを受け取ってからパスを出すまで の時間を短くすること” 2.8秒を1.6秒に短縮した Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  112. 112. E- commerce 2-sided market SaaS Mobile Apps User-Gen Content Media MAU ブッキングの数 Churn率/ ARPU ARPU/ ダウンロード数 アクション数/ スパムの数 PV/ サインアップ数 Game 5-7日後の Active User数 Message WAU SNS DAU あなたのプロダクトに とってのKPI/KGI は何か? を検証する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  113. 113. MVPを通じて カスタマーを熱狂的にするための 適切な指標を探求していく KGI/KPIは 最初から適切なものを設定 できるとは限らない Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  114. 114. Product-market-fit MVP/プロダクトを カスタマーに届ける ビジネスモデル の設計をする MVPタイプ ビジネスモデル KPIの設計をする MVPのタイプを選び、 必要最低機能を持った プロダクトを作る エバンジェリスト カスタマーに 自らデリバリー して学ぶ innovation metricsによる定量計測 カスタマー対話による 定性計測を実施 Hooked model を使い施策検討し実装 カスタマーをハマらせる プロダクト/UX施策 を実装してローンチ カスタマーに価値を届ける イテレーションを実装 プロダクト イテレーションを 実装してローンチ 定量的計測と 定性的計測を行う MVPを 構築 PMFを達成 するまで 回し続ける ビジネスモデルをpivotする ビジネスモデルの Pivotを行う Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 PMFを達成するための 順応性の高い チーム/ビジネスプロセス を作る 必要に応じて Seedの資金調達を 行う
  115. 115. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する 1−2ストーリーカンバンボード MVPを 構築する MVP ストーリー ストーリー 1−1 ストーリー 1−2 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  116. 116. MVPタイプを検証する Landing page MVP: 価値提案、最小フィーチャー 価格、Call-to-action を記載したランディングページ を提供するMVP Pre-order MVP: 予定しているソリューションを説 明し、その利用開始前にサインア ップして注文するように潜在カス タマーを勧誘するもの Audience MVP: 製品を開発する前に、カスタマー基 盤を開発して提供する。オーディエ ンスがどのようなコンテンツに熱心 で、どのような機能を活用している かを検証 Wizard-of-Oz/Concierge MVP: システムを作り込んで自動化するのではな く、コンシェルジュのように、カスタマー の課題を解決する為に手作業を用いる。カ スタマーにきめ細やかな対応して多くのフ ィードバックを得る Piece meal MVP: プロダクトを使用するカスタマーに 対して、ステップバイステップのイ ンストラクションを提供して、使用 してもらいフィードバックをもらう Movie MVP: プロダクトをローンチする前に、プ ロダクトを説明するビデオを作成し て、事前にサインアップユーザーを 集めたり、フィードバックを集める *上記はあくまでモデルであり、すべてのプロダクトに当てはまるものではない Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  117. 117. Landing Page MVP: Doordash Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  118. 118. Doordashはプロセスを手動でやり、 カスタマーと直接話すことで、 デリバリーの仕組みを学ぶことができた Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved 値段をつける Salesを 通じた厳しい Feedback Startup Science 2017
  119. 119. 創業1年でシリコンバレーの 超名門VC Sequoia Capitalから 20億円資金調達する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved http://blog.doordash.com/post/86541141376/doordash-raises-173-million-from-sequoia-capital Startup Science 2017
  120. 120. 20億を使って、ビッグデータを活用した 最適なDelivery Dispatchシステムを構築する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  121. 121. Pre-order MVP Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  122. 122. Pebbleはkick-starterに出品してから 100回以上カスタマー(Backer)の声を聞いて プロダクトを改善してローンチした 100 Times ❓ Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  123. 123. 2013年に40万本を売り、 2014年には100万本近く販売する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved http://fortune.com/2014/03/20/pebble-sold-400000-smartwatches-last-year-on-track-to-double-revenues-in-2014/ Startup Science 2017
  124. 124. オーディエンス開発型MVP: Pinterest Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  125. 125. Pinterestの初期カスタマーがデザインに興味を持っていることを知り デザイナーコミュニティに創業者が出向いて、熱心なカスタマーの行動を 観察を続けて、必要な機能を実装していきました。 ❓ Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  126. 126. 一年弱で1200万ユニークカスタマーに成長した Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved https://tctechcrunch2011.files.wordpress.com/2012/02/pinterest-user-and-time-on-site-growth1.png
  127. 127. オズの魔法使いMVP:Zappos Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  128. 128. Zapposはドロップシッピングの仕組みを作る前に、 手動でロジスティクスを運用した オーダーが入ったら近くの靴屋にいき、梱包をしてカスタマーに届けた ❓ Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  129. 129. amazon.comがZapposを 1100億で買収する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved https://techcrunch.com/2009/07/22/amazon-buys-zappos/ Startup Science 2017
  130. 130. Airbnbの創業者BrianはカスタマーのいるNew Yorkに飛び、 カメラマンになり、カスタマーの写真のポストのサポートを 行った。結果として週の売り上げが2倍になった Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved プロカメラマン を使うと Tractionが倍
  131. 131. Concierge MVP:Food on the Table Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  132. 132. Food-on-the-tableは、レストランオーナーから貰った売り上げ 、在庫、プロモーション情報を元にして、マニュアルで、 翌週の必要な買い物やレシピを書き出して10ドルで届けた Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  133. 133. 説明ビデオMVP:Dropbox Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  134. 134. Hacker NewsでDropboxのデモビデオを流したら 、24時間で、10,000回ブログで参照された Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  135. 135. Piecemeal MVP: 3tiny habits Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  136. 136. プロセスを明示的に表して、カスタマーに価値をデリバリーできるか 検証した。結果として3500人のカスタマーが登録して、サービス構 築に値するものと判断された Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  137. 137. Tool MVP: Retty Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved https://retty.me/
  138. 138. Tool MVP: Rettyは最初はSNSサイトではなく 自分の好きなレストランの ログを残せるツールとして始まった。 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  139. 139. ソーシャルグルメ投稿サイトRettyは ユーザーが少ない時に、定着率を上げるために 自分の行ったレストランのログを残せる便利なツールを提供した Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved レストラン情報の 整理ツールとして 活用 フォローや 共有など ソーシャルの 要素にフォーカス
  140. 140. https://d-marketing.yahoo.co.jp/entry/20161018422616.html グルメな人のSNSサービスとして地位を確立した Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  141. 141. Minimal Sellable Product (=最小販売可能プロダクト) を構築する Minimal Viable Product ではなく Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  142. 142. MVPをフリーで提供してはならない Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  143. 143. Doordashはプロセスを手動でやり、 カスタマーと直接話すことで、 デリバリーの仕組みを学ぶことができた Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved 値段をつける Salesを 通じた厳しい Feedback Startup Science 2017
  144. 144. “無料カスタマーは 厳しいフィードバックを 与えてくれません。 有料カスタマーは辛辣な フィードバックを 与えてくれます” Jessica Livingston Y-combinator Partner Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  145. 145. -Paul Graham Y−combinator 創業者 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved ”作る前に売れ” Y combinatorのスタートアップは、 プロダクトを作る前に、 売れるかどうかを イメージしてMVP を作るようにしている
  146. 146. ”Minimum Sellable Product は人が買うのに ’十分に信頼のおける商品’ である状態のことです。 ’売れること’のほうが 最も簡単で明確な 証明方法だと思います” - 福山太郎 CEO, Anypark Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved ”未来をつくる起業家”より Startup Science 2017
  147. 147. お金を払ってくれるかどうか、 を検証するのが目的であり、 利益を出すことを目的にしない PMFを達成する前に利益を出そうとすると Pre-mature Scalingにつながり スタートアップは失敗する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  148. 148. Get out of the Building! (=オフィスを出てユーザーと話そう!) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  149. 149. ”いくらならこの商品を 購入したいと思いますか?” Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 ”どういった機能がついていれば、XXX円 (前の質問よりも高めの値段)という価 格で買いたいと思いますか? ”同様のことを行うのにどれくらいの 費用を費やしているか?” ユーザーと直接話して聴いてみる!
  150. 150. Sellable Product 値札が付いて 売れるプロダクト Minimam Product 価値のない プロダクト Minimal + Sellable スタートアップが 作るべきプロダクト Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  151. 151. Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved 値段をつける Startup Science 2017
  152. 152. 起動画面 メニュー画面 広告視聴 確認画面 使用確認 確認画面 レベニューモデル: カスタマーが 広告視聴すると アフリエート収入が 入る Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  153. 153. 学習したいこと 学習するために検証するストーリー 検証するためにどの指標を計測するか? 何を構築するか 構築にかかる コスト・時間 定量的な結果 定性的な結果 得た学びは 次回以降のスプリントで学習したいこと カスタマーはwifi使用容量を増やし、 その使用容量を活用できるか? カスタマーがアプリ起動、サインアップする。 広告視聴を行い、貯めた容量を活用する Activation: 登録率、一連操作完了率 Retention:三日以内再訪問率 Revenue:1日あたりの1日平均広告視聴回数 イテレーションキャンバス Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 (Product面の学び) (Sales面の学び) どういった MVPを構築するか イメージや概要を書き込む
  154. 154. 学習したいこと 学習するために検証するストーリー 検証するためにどの指標を計測するか? 何を構築するか 構築にかかる コスト・時間 定量的な結果 定性的な結果 得た学びは 次回以降のスプリントで学習したいこと カスタマーはwifi使用容量を増やし、 その使用容量を活用できるか? カスタマーがアプリ起動、サインアップする。 広告視聴を行い、貯めた容量を活用する Activation: 登録率、一連操作完了率 Retention:三日以内再訪問率 Revenue:1日あたりの1日平均広告視聴回数 20人日/2週間 イテレーションキャンバス Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 (Product面の学び) (Sales面の学び) どれくらいの 期間が必要かを ざっくり見積もる
  155. 155. フィーチャーの 開発に正確な見積もりは必要ない どれくらいの技術難易度か? いつ完了するか? をざっくりと算出ために 三角測量を活用する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  156. 156. 三角測量: タスクの一つをサンプルとして実装して MVP全体を相対サイズで見積もる タスクA MVP全体 (タスクA の10倍) 3日 30日 (3日の10倍) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  157. 157. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー (上限数5)(上限数5) (上限数5)(上限数5) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved それぞれの ストーリーの工数 見積もる 10人日 5人日 8人日 15人日 10人日 5人日 5人日 5人日 10人日
  158. 158. ストーリーのサイズは 時間とともに大きくなりがちである バッチを次の段階に すすめると、追加作業、やり直し、 遅延、割り込みなどが発生する このオーバーヘッドを小さくしようと バッチサイズが自然と大きくなってしまう Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved 注意点 Startup Science 2017
  159. 159. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー (上限数5)(上限数5) (上限数5)(上限数5) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved 10人日 5人日 8人日 15人日 10人日 5人日 5人日 5人日 10人日 面倒臭いんで 二つのストーリー (フィーチャー) を一緒に開発しよう ストーリーの運用で避けるべきこと
  160. 160. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー (上限数5)(上限数5) (上限数5)(上限数5) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved 10人日 5人日 23人日 10人日 5人日 5人日 5人日 10人日 バッチサイズを 大きくして 一気に検証 ストーリーの運用で避けるべきこと
  161. 161. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー ストーリー (上限数5)(上限数5) (上限数5)(上限数5) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved 10人日 5人日 23人日 10人日 5人日 5人日 5人日 10人日 どっちのストーリー (機能)が 効果があるのか わからない、、 ストーリーの運用で避けるべきこと
  162. 162. 巨大バッチの 死のスパイラルに陥ってしまう バッチサイズを大きくしてしまうと 毎イテレーションから学習する という目的が達成されなくなる Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  163. 163. Product Market-Fit リスク (=カスタマーが 欲しいものを 作れないリスク) 時間 バッチは小さくして、流れを作り、 多くのカスタマーフィードバックを得て、 チームの学習を活性させよう! カスタマーの フィードバックをと PMFリスクを抑える ことができる 高 低 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  164. 164. Product-market-fit MVP/プロダクトを カスタマーに届ける ビジネスモデル の設計をする MVPタイプ ビジネスモデル KPIの設計をする MVPのタイプを選び、 必要最低機能を持った プロダクトを作る エバンジェリスト カスタマーに 自らデリバリー して学ぶ innovation metricsによる定量計測 カスタマー対話による 定性計測を実施 Hooked model を使い施策検討し実装 カスタマーをハマらせる プロダクト/UX施策 を実装してローンチ カスタマーに価値を届ける イテレーションを実装 プロダクト イテレーションを 実装してローンチ 定量的計測と 定性的計測を行う MVPを 構築 PMFを達成 するまで 回し続ける ビジネスモデルをpivotする ビジネスモデルの Pivotを行う Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 PMFを達成するための 順応性の高い チーム/ビジネスプロセス を作る 必要に応じて Seedの資金調達を 行う
  165. 165. Get out of the Building! Steve BlankCopyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  166. 166. “初期のスタートアップで やることは2つだけである。 ① プロダクトを作ること、 ② そしてカスタマーを話すことだ” -Paul Graham Y−combinator 創業者 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  167. 167. エバンジェリストカスタマー を探そう! Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  168. 168. 予算取得済みもしくは 予算の獲得可能 製品の寄せ集めで 何とかソリューションを持っている 積極的にソリューション を探求している 課題の認知している 課題の探求している アーリーアダプター/ Evangelist Userは この5つの特徴を持つ Steve Blank Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  169. 169. 予算取得済みもしくは 予算の獲得可能 製品の寄せ集めで 何とかソリューションを持っている 積極的にソリューション を探求している 課題の認知している 課題の探求している アーリーアダプター/ Evangelist Userは この5つの特徴を持つ Steve Blank Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017 特にこの特徴を もっているかが キーとなる
  170. 170. 新しいイノベーションカーブ トライアル カスタマー バースト マジョリティー トライアル カスタマーから、 バースト マジョリティーに 感染して 一気に市場を 席巻するモデル が台頭してきた Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  171. 171. “エバンジェリストカスタマー (アーリーアダプター)はプロダクトの 欠けている部分を想像力で補完する” - Eric Ries リーンスタートアップよ り Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  172. 172. Rule of “Cross-10” 最初の10人に売る (1000人をターゲットにしない) Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  173. 173. “100万人がそこそこ好きな プロダクトではなく 少人数に熱狂的に愛される プロダクトを作れ” -Paul Graham Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  174. 174. Early Adaptor(エバンジェリストカスタマー) がビジネスモデルを決める Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  175. 175. “20%のカスタマーが 80%のフィードバックを 与えてくれる” - Marvin Liao Partner, 500 Startup Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  176. 176. バックログ 仕掛り中 完了 検証 バックログ ストーリー このイテレーション で学習したい ストーリーを抽出 構築 構築完了 ローンチ 定量検証 (スプリットテスト 、コホート分析) カスタマーと話して 定性検証/ 内省する ストーリーカンバンボード MVP ストーリー ストーリー 1−1 ストーリー 1−2 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved ローンチ する Startup Science 2017
  177. 177. 知り合いから 紹介してもらう エバンジェリストカスタマーの探し方 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  178. 178. Twitterの”高度な検索”を使い 関連する単語で検索する エバンジェリストカスタマーの探し方 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  179. 179. Facebook Group を作って、フォーラムで 対話する エバンジェリストカスタマーの探し方 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  180. 180. ビザスクのような スポットコンサルティング で探してみる https://service.visasq.com/campaign/3 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  181. 181. 関連するカンファレンス に参加する エバンジェリストカスタマーの探し方 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  182. 182. 関連する展示会に 行ってみる エバンジェリストカスタマーの探し方 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  183. 183. (まだ辞めてないなら)社内で探す *特にB2Bプロダクトは有効 エバンジェリストカスタマーの探し方 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  184. 184. エバンジェリストカスタマーの探し方 業界の人が知り合いに いたらランチをご馳走する
  185. 185. そして、シンプルな インタビュー依頼メール を送る Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  186. 186. ハードウェアなどイニシャル費用を要する スタートアップを立ち上げる場合ならば クラウドファンディングに出展して フィードバックを得るのも有効な手段である Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved https://www.indiegogo.com/
  187. 187. Pebbleはkick-starterに出品してから 100回以上カスタマー(Backer)の声を聞いて プロダクトを改善してローンチした 100 Times ❓ Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved アーリー アダプターとの 対話
  188. 188. スタートアップには 泥臭さが必要 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  189. 189. MVPを使って、積極的に課題を解決し たいと思っているエバンジェリストカ スタマーはどこに行けば会えますか? 書いてください 演習 ❓ Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  190. 190. “Get out of the Building! 建物の外に出ろ!” -Steve Blank Start-up owner’s manualより Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  191. 191. “創業者は、初期の段階に おいて、カレンダーが インタビューで埋まるまで、 アポ取りを続ける必要がある” -Steve Blank Start-up owner’s manualより Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  192. 192. “ Y-combinatorで、 トップクラスのほとんどが 野獣のように営業をかけている すべての時間を営業に費やして 残った時間をハッキングに 費やすべきだ” -Paul Graham Launch Padより Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved http://www.paulgraham.com Startup Science 2017
  193. 193. ”スタートアップが ‘自分たちはオーガニックの カスタマー獲得しかしていない’ と聞くとゾっとする、これは ‘自分はマーケティングのことを 何も知らないバカだ’ と言っているのと同じだ” - Dave Mclure Founder of 500 startup Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  194. 194. XXXXX Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved 英語圏から来ている 日本へのインバウンド 旅行者 (20代〜30代 スマホヘビー カスタマー) 移動中のフリー wifiの使い勝手 が悪くイライラ している Anytime Onlineのリーンキャンパス カスタマーは いつでもどこでも wifi容量を加算して 使用することが できる 容量をクレジット カードで購入 広告視聴による加算 アンケートによる加算 ・訪問カスタマーの登録 率 ・登録カスタマーの1日 あたりの平均起動回数 ・1起動あたりの平均 1日平均広告視聴回数 カスタマーの広告視聴による アフリエートモデル アーリーアダプタ ーを見つけよう
  195. 195. Startupの営業現場の実際 見込み客に電話を かけ続ける Cleverの創業者 Enterprise系 ・創業者が見込み客を獲得してセールスする ・とくかく電話する ・何かがあったらすぐに飛んでいく Consumer系 ・創業者がとにかく知り合いを 片っ端から登録してもらう ・イベントなどに行き、とにかく主導で カスタマーを連れてくる *手動でカスタマーを集めることにフォーカスる Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved http://www.slideshare.net/takaumada Startup Science 2017
  196. 196. Collision Installation 決済の仕組みを提供するStrip. 創業者である Collison兄弟は、Y-Cに入っていた同期や卒業生に ”ベータ版を試してくれますか”と聞いて初期カスタマーを 獲得して回った。 彼らはOKしてくれた相手に ”ではノートパソコンを貸し出してください” と自分たちでセットアップを行った。 Paul Grahamはこれを “Collision Installation” と呼んでいる Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved http://www.slideshare.net/takaumada Startup Science 2017
  197. 197. ≈ Kayakの創業者である ポール・イングリッシュは、 エンジニアルームの真ん中に 赤い電話を引き、エンジニア がサポートの電話を 取るようにした Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  198. 198. カスタマーとコミュニティーに入り込む *コニュニティーがないならば、そういう場を自ら設ける 初期のスタートアップで 有効な施策 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  199. 199. カスタマーの コミュニティー 自社 開発へのフィードバック カスタマーの コミュニティー と一体化する カスタマー Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  200. 200. カスタマーコミュニティーの施策 ・自分自身や、自社のメンバーがカスタマーになる ・リアルのカスタマーグループ/フォーラム/協会 を作る ・(User generated contentsの場合)コンテストな どを行い、優秀者を表彰する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  201. 201. セールス(カスタマー獲得)に 不安にならなくて良い スタートアップは先進的 であるがゆえにイノベーター層 (アーリーアダプター)つまり、 100人に営業して、2,3人しか買ってくれない。 しかし、この状況は、ずっと続くものではない。 自分の能力が低いからとではない 考えることが大事である。 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  202. 202. お金を支払ってくれた カスタマーと直接話すことが最も需要 なぜだと思いますか? Talk to Users ! ❓ Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  203. 203. “マーケティングは 厳しいフィードバックを 与えてくれません。 しかし、セールスは 与えてくれます” Jessica Livingston Y-combinator Partner Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  204. 204. カスタマーに アンケートを とって検証する Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  205. 205. Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved MVPローンチ後は 何が正しい質問/答えかわからない アンケートは正しい質問と答え があることを前提としている Startup Science 2017
  206. 206. フォーカスグループ インタビュー Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  207. 207. この手法は集団思考を形成してしまい、 言語化されていない深いインサイトを 得るのには適していない Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  208. 208. Start-up Founderはカスタマーと直接話しながら プロダクトを作ることができる スタートアップの競争優位性 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  209. 209. 現地・現物 製品を使っている顧客を 観察、確認して、 理解し、それをベースにして、 戦略的な意思決定を行うこと Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  210. 210. 実際にプロダクトを 使っているユーザーを 観察しよう Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved
  211. 211. Product Market-Fit リスク (=カスタマーが 欲しいものを 作れないリスク) 時間 カスタマーの フィードバックが ないと、PMFリスクが 増え続ける 多くのリソース/時間を費やした結果 人が欲しがらないものを作ってしまうリスクを減らすためである カスタマーの フィードバックをと PMFリスクを抑える ことができる 高 低 Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved Startup Science 2017
  212. 212. “Wufooのディベロッパーは 毎週4時間から8時間を カスタマーと直接やり取り することに使っています。 カスタマーとの関わりに よってソフトウェアの つくり方が変わってきます。” Kevin Hale Partner, Y-combinator Copyright 2017 Masayuki Tadokoro All rights reserved https://www.youtube.com/watch?v=sz_LgBAGYyo&index=7&list=PL5q_lef6zVkaTY_cT1k7qFNF2TidHCe-1 Startup Science 2017

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