はじめに
この記事では、検証方法を改善し、より多くの情報を用いて分析できるようにチャレンジする取り組みについてお伝えします。
向き合う課題
私たちのチームは仮説を立て、MVPを用いて検証・評価を行っています。検証は主にインタビューを通じて情報収集・分析を行うことが多いです。しかし、インタビューだけでは定性的な情報は豊富に得られるものの、定量的な判断が難しく、分析にも時間がかかります。また、インタビュー中にMVPを操作してもらう手法も試みていますが、操作に時間を取られることでヒアリング時間が短くなったり、同時に複数の対象者を検証できなかったりすることが課題となっています。
狙い
「定量・定性の両面から情報を収集し、可能な限り多くの対象者を検証する」
を達成するためにどうすればよいかを検討した結果、検証フェーズにおいてもアナリティクスを活用することで、この課題を解決し、目的の達成に近づけるのではないかと考えました。
ありたい姿
迅速な仮説検証とフィードバック
アナリティクスの活用により、新機能の利用状況や離脱ポイントを素早く把握し、仮説の正否を迅速に確認できる。これにより開発サイクルが短縮され、効率的に改善を進めらられている。
データを基にした意思決定とリスク軽減
データを基準に意思決定することで、直感や主観に頼らずに開発リスクを押さえて、特に効果のない機能や改善点を早期に発見し、無駄な開発を避けることが可能になっている。
ユーザー行動の把握と課題発見
ユーザー行動を具体的に分析することで、問題点を素早く見つけられている。クリック率や離脱率などのデータからユーザーの課題を明確化し、迅速に改善している。
継続的なパフォーマンス改善
開発からリリース後まで継続的にデータを収集し、製品の長期的な改善に活かせている。ユーザー行動の変化や機能の利用状況を追跡し、継続的な仮説検証が可能になっている。
・・・と、なりたい姿を想像しつつも、まずはスプリント内で達成できる価値をしっかりと得ることをしていきます。
今回検証する仕組み図
ちょっとここで現実に戻りますが、今回は狙いの部分をを目指し、以下の条件としました。
次回は、この検証がどのような狙い通りの結果になったのかをご報告したいと思います。
Insurtechlabの「仮説検証」に関する記事はこちらから
https://www.insurtechlab.net/category/blog/hypothesis-verification/
SPAのウェブサイトをGA4でアクセス解析する方法を解説
https://www.insurtechlab.net/spa-ga4/
ある問題に対する仮説（予測や前提）を立て、その仮説が正しいかどうかを実際のデータや実験を通じて確かめるプロセスです。仮説を検証することで、誤った方向性を早期に修正し、最適な解決策を見つけることができます。