梶谷健人のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
「AIって最近すごいけど、自分の仕事には関係ないかも…」と思っている人にこそ読んでほしいのが本書。生成AIは、単なるツールじゃなく、これからの“事業や組織の前提”をガラリと変えていく存在なんだ、と気づかせてくれます。
著者の梶谷さんは、生成AIを「どう活かすか」に悩む現場に長年関わってきた人。だからこそ、技術の話ではなく「どうやって社内で話をまとめるか」「ユーザーの本当のニーズをどう見つけるか」といった実務目線のヒントがたっぷり詰まっています。
なかでも面白いのは、“意味”と“意義”という2つの視点。ただAIを使うんじゃなくて、「それって誰のどんな悩みをどう解決するのか?」までちゃんと突き詰めようという話。こういう視点、意外と抜けがちなんですよね。
さらに、GPT-4が創造性のテストで人間を超えているという話も登場し、「もうAIと競うんじゃなく、一緒に動く時代だ」と背筋が伸びました。
ビジネス書だけど、ガチガチの専門書ではありません。戦略、プロダクト、組織――AIを使って“何を変えるか”を考えるすべての人に、腹落ち感をくれる一冊。迷っているなら、読んでみて損はありません! -
Posted by ブクログ
ネタバレ生成AI本として4冊目。良さそうなタイトルに誘われました。著者は梶谷健人氏で、生成AIなどの最先端テクノロジーやプロダクト戦略を軸にしたアドバイザーとして活動されている方の模様。
感想。プロンプトの入力テクニックはとても参考になりました。タイトルにある、組織の作り方、はうまく学びとることは出来ませんでした。
備忘録。
・生成AIを事業や組織に本気で活用した企業とそうでない企業の間に相当な差が生まれる時代になる。
・ソフトウェアサービスもAIに破壊される時代になる。
・2023年の独フンボルト大学の研究では、人間の創造性を評価するテストで、既にGPT-4がほとんどのタスクで人間を上回り、GPT-4よりも創造性が高い人は100人中9人しかいなかった。
・生成AI領域で成功する事業・プロダクトづくりのポイントは、「意義」と「意味」のデザイン。解決しようとしている顧客の課題が顧客が本当に困っているものか。顧客の課題を解決する手段として、本当に生成AI技術の活用がベストか。
・「意義」のデザインには、徹底的な顧客理解と、本質的ユーザーのアプリ出しと検証が必要。
・「意味」のデザインには、生成AIの7つの本質的価値を理解し、それを課題解決のコアに据えることが有効。
・生成AIの7つの本質的価値とは。①コンテンツ創造コストを限りなくゼロにする、②システムによる自然な対話、③非構造化データのベクトル化による柔軟な処理、④マルチモーダル化、⑤高単価専門知識の民主化、⑥言語障壁の軽減、⑦新たなインプット手法の実現。。。これも生成AIで作ったか?
・MOAT(堀)=中長期で競合他社に負けない理由、という考え方がある。新サービスではこれを仮設したいが、もはや崩れる前提で前に進めざるを得ないことも考えとけ。
・プロンプトの入力テクニックは至極。繰り返し自己改善とか。アイデア企画などでは、「リーンキャンパスの表で出させる」とうまく指示するやり方とか。 -
Posted by ブクログ
梶谷さんの本、やっと読んでみた。
iQONでのグロースハックの成功体験が書かれている。
申し訳ないけど、iQONは聞いたことあるようなないようなレベルで、ほぼ知らなかったので、本当にこのサービスが成功してるのかは体験しておらず分からない。
ただ、書いてある内容はその通りだと思う。
最後に付録として、ツールやサイトを紹介してくれている。
下記、本書のポイントである。
・グロースハックは、製品開発とマーケティングを横断して行い、製品に成長する仕組みを組み込むのがポイント。
・グロースハックはデータをもとに意思決定する。
・代表的な事例→Hotmail、Dropbox、Airbnb
・グロースハッカーに必要な3つのスキルは、UXデザイン、データ分析、プロジェクトマネジメント。
・「目的のために有効ならば、手段を選ぶべきではない」マキャベリ『君主論』。
・グロースチームの構成は、ハスラー、ハッカー、ヒップスターの3人。
・4人になるとコミュニケーションフローが6本になり、3人の2倍になってしまう。
・3人の物理的距離は近くする。
・AARRR(アー)モデルの2つの欠点のうち1つ目は、施策を行うべき順番になっておらず、顧客が継続したり収益を生まないサービスでユーザーを獲得してもサービスは成長しないことで、2つ目は、ユーザー体験の最大化という概念が抜けてる。
・ARRRA(アーラ)モデルは、Activation(アクティベーション)ユーザー活性化→Retention(リテンション)継続→Referral(リファラル)紹介→Revenue(レベニュー)収益化→Acquisition(アクイジション)ユーザー獲得の順。
・アクティベーションのポイントであるそもそも製品の価値は顧客が求めるものか?(PSF)それが初回来訪時にしっかりと伝わっているか?(ユーザーオンボーディング)と、リテンションのポイントである顧客は使い続けてくれるくらい製品の価値に満足しているか?継続するための仕掛けを製品内に組み込めているか?の2つのステージが重要で、ほかの3ステージは後からついてくる。
・ARRRAモデル=ユーザー活性化→継続→紹介→収益化→ユーザー獲得、リーンアナリティクス=共感→継続→紹介→収益化→スケール、グロースピラミッド=PSFプロブレムソリューションフィット→PMFプロダクトマーケットフィット→成長への環境整備→成長、顧客開発=顧客発見→顧客実証→顧客開拓→組織構築とフレームワークを比較しても対応している。
・グロースステージチェックシートでどのステージにフォーカスすべきか明らかにする。
・Problem Solution Fit (PSF)は、①顧客は本当にその課題を抱えているか?②解決法のアプローチが間違った前提に立脚していないか?を検証するステップ。
・PSFの事例は、PebbleとZapposで、検証方法はジャベリンボード。
・ディスカッションのポイントは、アイデア出しは個人で、1アイデア1ポストイット、とにかくアイデアは数を出す、話すときは立つ、時間を区切る、できるだけイラスト書いて説明する。
・意見を収束させる方法は、並べ替え、マトリクス、投票。
・ユーザーオンボーディングの構成要素は、価値提案(バリュープロポジション)+利用方法の説明(チュートリアル)である。
・例えばECサイトの場合のLife Time Value(顧客生涯価値)=平均購買単価×購買頻度×購買継続期間。
・リテンションは複利で効く。
・コホート分析は1日1施策。
・コホートの色分けは実数ではなく率で取る。
・リテンションカーブはゆるやかに高止まりできていなければ、アクティベーションのステージに戻る。
・リテンション施策はプッシュ通知やフックモデル、ユーザー参加型イベント。
・フックモデルは、トリガー(きっかけ)→アクション(行動)、リワード(報酬)、インベストメント(投資)の4ステップで、プロダクトをユーザーの習慣の一部にすることで、リテンションさせていくことを可能にする。
・外的トリガーの種類は、有償トリガー、名声トリガー、クチコミトリガー、自己トリガー。
・Behavior(行動)=Motivation(動機)+Ability(能力)+Trigger(きっかけ)のうち、A(能力)が一番ハックしやすい。
・4種類のリファラルは、「自然的拡散」「人工的拡散」「パラサイト(寄生)型拡散」「クチコミ」。
・リファラルを定量的に評価する指標は、ネットプロモータースコア(NPS)やバイラル係数。
・無料のアンケートツールはGoogleフォームやSurvey Monkeyで、NPSの測定に特化したツールはWootric。
・バイラル係数=ユーザーあたりの招待アクション回数×登録コンバージョン率で、理論上バイラル係数は1.0を超えることが望ましく、バイラルサイクルタイムも計算する。
・まず顧客単価(ARPU)に注力し、次に顧客生涯価値(LTV)が顧客獲得単価(CPA)を上回ることを目指す。
・レベニュー(売上)の4つのモデルは、広告、コマース、手数料、課金で、広告が最も参入障壁が低いビジネスモデルだが、成功のポイントはユーザー数となる。
・無料のユーザー獲得(オーガニックアクイジション)の代表例は、SEO(検索エンジン最適化)、ASO(アプリストア最適化)、戦略的事業提携、PR、直接アクセス、クチコミで、有料のユーザー獲得(ペイドアクイジション)は、オンライン広告、テレビCM、雑誌に広告出稿など。
・1つのクリエイティブの反応率は徐々に下がっていくので、1つの広告面に対して1つの広告クリエイティブで運用することはやめる。
・オンラインでの広告クリエイティブの評価基準は、クリック率や獲得というコンバージョン率(CVR)で一般に計測されているが、残存ユーザー数を基準として設定する。
以上
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Posted by ブクログ
ネタバレグロースハックとは、製品開発とマーケティングの両方を取り込んだ新しい事業開拓の考え方。ちんたら計画に時間に費やし過ぎずに、プロトタイプの製品を作った後に、仮説検証を高速で回して、製品を磨き込んでこうぜ!ってな内容。
高速で磨き込む順序ARRRAとか、各ステージ突破の目安となる指標値とか、シヤベリンボードとか、具体的に事業を進める羅針盤となりうるステップやフォーマットが示されているのが良いが、横文字が多くてオジサンの頭には中々入ってこないのがちとシンドかったかな。
Fall Fast Fall Often Fall Smart!で頑張ろう。