Let's design MVP #devlove #leanstartup
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リンスタカフェvol3でお話した、リーンスタートアップという文脈での仮説の検証実験の設計についてです
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- 1. Let’s Design MVP Recruit Hondlings Media Technology Lab Kuroda Itsuki
- 2. 自己紹介 • リクルートホールディングス メディアテクノロジーラボ 黒田 樹 ( @i2key ) • 全世界でシリーズ累計1000万DLされているアプリ (cameran)全体の技術責任者。開発したり、採用したり、 プロセス考えたり、予算考えたり、CTOみたいな何か。 • 組織全体にリーンスタートアップやスクラム導入を推進中
- 4. ・リーンキャンバス書かないといけない ・MVPを実装しなければならない ・BUILDしてMEASUREしてLEARNし なければならない ! まあ、そうなんだけどさ・・・・
- 6. 効果的とは ! ・コストに対する学びを最大化する ・失敗による損失を小さくする ≠ 成功を保証するプロセス ! そのために、効率的(例:小さく/短く/安く)に 仮説を検証して学びを得る（ことが多い） ! インプットになる仮説の質が重要
- 8. MVPとは Minumum Viable Productだけど、製品じゃなくてよい。 目的は仮説を検証できればよいので、 それができるものならなんでもMVPと言ってよい（と思う）
- 9. つまり、こういうこと MVPで検証する MVPで検証する MVPで検証する MVPで検証する MVPで検証する MVPで検証する MVPで検証する MVPで検証する MVPで検証する MVPで検証する
- 10. 有名な仮説検証の事例
- 11. ファイル同期がいかに便利か、どのように動作する のかのプロモーション動画を作成し、Youtubeに アップロードして、自分のソーシャル上で拡散する ! 事前登録サービス（launchrock）へのリンクを掲 載しておき、事前登録してもらえるようにしておく。
- 13. サンフランシスコにある自分のオフィス のMTGルームを人が泊まれるようにし て、Googleに広告を出して、人が応募し てきて、お金を払って、泊まるのかを検証 して、泊まった人にインタビューしてみる
- 14. いろんな検証の仕方ががある。 良質な仮説をたてて、いかに検証するかが、腕の見せ所。 仮説は検証可能な状態に設計することが大事。 （開発における、テスタビリティの高いコードと似ている。 テストコードを書くと自然とテストし易い実装になってい く。） ! コンシェルジュ型 人力型（Groupon） クラウドファンディング型（KickStarterで募集） 労働力とかでいうと、ランサーズで発注してバリデート ダミー型 LP型…etc
- 15. 仮説検証の設計の仕方 ! 仮説検証のサイクル（BUILD-MEASURE-LEARN）を まわすためには、下記の流れで検証の設計をします。 （１）仮説は何か （２）仮説を実証するために、何を学ぶか （３）そのために必要なデータは何か （４）そのデータをどう計測するか （５）計測するために何が必要か （６）それをどう構築するか（複数案考える） その中で最も効果的な方法は何か選択する
- 16. ①仮説 思考プロセス ②何を学ぶのか ③必要なデータは？ ⑥どう構築するか？ ⑤必要なものは？ ④どうやって計測する？
- 17. ⑫仮説を調整する 実証プロセス ⑪学ぶ ⑩データを元に検証 ⑦構築する ⑧完成したMVP ⑨データを計測する
- 18. 空いているスペース（もしくは留守中の自分の家）を貸し出せ ば、それを使ってくれる人がいるのではないか。 ※AirBnBを題材にした本スライド用の例であり私の妄想です ! 大きなチャンクで実験してもツラいので仮説を分解してみる ＜貸し出す側＞ ・そもそも貸すのか ・貸す場合は、借りてがつくクオリティの状態の家がでるのか ・需要に対する供給量が確保出来るのか ! ＜貸りる側＞ ・本当に借りるのか（リスクが一番高い。優先度1） ・どのような部屋なら借りるのか（立地、値段、間取り・・）
- 19. ①仮説 ・人の家でもお金を払って借り②何を学ぶのか ・本当に借りるのか ・いくらなら借りるのか ③必要なデータは？ 1回以上の利用 応募数 ⑥どう構築するか？ ・マッチングサイト構築 ・自分のオフィス使う ⑤必要なものは？ 集客する装置 ④どうやって計測する？ （特になし） 思考プロセス
- 20. 思考プロセス ⑥どう構築するか？ (MVP案1)マッチングサイト作る (MVP案2)地域を絞って実験する (MVP案3)オフィスを使う もっとも効果的に学びが得られるMVPはどれか選択する ・費用対効果 ・期間 ・工数 ・この検証方法により回避できる将来のリスク ・この検証方法により逆に発生する将来のリスク
- 21. ⑫仮説を調整する 実証プロセス ⑪学ぶ ⑩データを元に検証 ⑦構築する (MVP)オフィス ⑧完成したMVP ⑨データを計測する
- 23. 思考プロセスと検証プロセスをフォーマット化したものが MVP Canvasになります。仮説検証の実験を設計するときの 思考フレームとして使います。（MTL x AppSocially） 仮説 何を学ぶのか 仮説実証に 必要なデータ 条件 MVP構築に 必要なコスト 仮説実証に 必要な時間 回避/発生する 将来のリスク 結果と、得た学び MVPのタイプ ・紙プロト ・インタビュー ・A/Bテスト ・動くデモ etc 学ぶために何を用意するのか どうやってそのMVPで実証するのか
- 24. 例：AirBnBのMVP案1 条件によっては他人の家でもお金を支払ってでも泊まる ユーザーが本当に泊まるのか プロダクト借りたい人と貸したい人のマッチングをするような サイトを構築し、本当に借りるのか検証する。 CVR ○○% 15人日3weeks 使われなかったときの コスト損失が大きい 結果と、得た学び
- 25. 例：AirBnBのMVP案２ 条件によっては他人の家でもお金を支払ってでも泊まる ユーザーが本当に泊まるのか オフィス自分のオフィスの空いているスペースに値段をつけて 宿泊できるような応募ページを1ページ作成。 そのページへの送客をGoogleアドで実施。 実験に必要最低限の送客を行う。 CVR ○○% 応募数0.5人日1weeks フルスクラッチのリスク回避 結果と、得た学び
- 26. Appendix
- 27. Lean Canvas ＜ビジネス仮説＞ MVP Canvas ＜仮説検証MVPの設計＞ Out of Building!!! Product Backlog ＜MVP構築タスク＞ MVPがインタビューの場合 MVPがエンジニア稼働必要な場合 改善タスク ・改善目的A/Bテスト ・計測装置導入 メンテナンスタスク ・技術的負債解消 ・OSバージョンアップ対応 ・バグ対応 アライアンスタスク 直接仮説検証には 関係ないけど サービス維持に 必要なタスク
- 28. Acquisition Retention Reactivation Churn Churn(Uninstall) Referral Activation Revenue