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Product Management Lounge #1「プロダクト主導型開発組織の探求」
概要
2022/03/23に開催された下記勉強会のメモです
こちらに記事もあります
セッション
プロダクト主導型組織に向けて
「プロダクト・レッド・オーガニゼーション」
→プロダクト主導型組織
前提として述べられる考え方
- プロダクトは最も重要な資産
- 最初のリリースよりその後の段階に重点
- データドリブン
- ユーザーにより多くの価値に気づいてもらい、プロダクト自体もより良いものにする
プロダクト・レッド・グロース（PLG）
↓関連書籍：プロダクト・レッド・グロース
プロダクト・レッド・グロースとは？
- プロダクトそのものを顧客獲得、コンバージョン、拡大における、主要な原動力とする、エンドユーザー重視のグロースモデル
- 対比：Sales-led Growth (セールス主導型グロース)
大事だと思っていること
- 「Sales」が悪いわけではない、「Sales-led」がよくない訳でもない
- 「Product-led」だからと言ってセールスやマーケティングがいらなくなる訳ではない
- 「Product-led」かそうでないかの二元論ではない
- All or Nothingで考えないことが大事
PLG3つの柱
- エンドユーザーのためのデザイン
- 価値が得られる前に、価値をこちらから提供する
- Go-to-Marketの意図をもちプロダクト内へ投資
- 行動データの収集/分析、プロダクトがクロースするための機能追加、ユーザージャーニー改善のための実験など
HOWの例
- エンドユーザーのペインを解消するプロダクト
- フリーミアムモデル、フリートライアルモデル
- プロダクト内オンボーディング機能
- セルフサービスを助けるガイド
- ユーザによるリファラル、レビューの促進
上記の継続的な改善のために「データ」で会話、意思決定をする
Product-led or Sales-led?
- どちらが向いているかはMOAT Frameworkを使うと良い
プロダクト・レッド・オーガニゼーション（PLO）
↓関連書籍：プロダクト・レッド・オーガニゼーション
プロダクト主導型組織とは？
- あらゆる営みの真ん中にプロダクト体験を据える
- すべての部門がプロダクトに集中
- プロダクトは顧客体験の一部でなく体験そのもの
- 営業、マーケティング、教育、サービス、サポートはプロダクトの中で一つにまとまるべき
- PLOはPLGを拡張した考え方ともいえる
書籍のアウトライン
- データを活用して優れたプロダクトを作る
- データ、メトリクスの重要性と活用について
- プロダクトは顧客体験の中心にある
- PLGのHOWについて
- プロダクトデリバリーの新たな方法
- デリバリーのプロセスやテクニック、ロールについて
「プロダクト主導型組織」登場の背景
- データの影響力の向上
- 市場の過密
- アイデアやマーケティングだけでは勝てない
- 購買者の変化
- IT部門でなくエンドユーザーが決める
- プロダクトのためのシステムの登場
- データ収集/分析、フィードバック、アプリ内ガイドなどのツールの一般化
「プロダクト主導型組織」で期待できる効果
- より柔軟で変化に強い
- より早いイノベーション
- より大きな価値提供
- 収益性と顧客維持の向上
- 効率的な拡大
プロダクト主導型組織の特徴
- プロダクトに地位を与える
- プロダクトチームに権限がある
- データインフォームドである
- メトリクスや指標を利用して意思決定する
- 顧客に共感的である
- フィードバックを集め、誠実にコミュニケーション
- 組織内はプロダクトを中心に協調的である
- プロダクトこそが顧客体験である
創業期からグロース期までの各フェーズにおけるプロダクト・レッド・オーガニゼーションの苦労と学び
※公開資料なし？
どうしてPLO/PLGに目覚めたのか
- エンドユーザーの利用が高くないとサービスの解約がすすむ
- ユーザの満足度を高めるためにHuman-ledからProduct-ledへ
PLOを実現するための工夫→「プロダクト主導型組織の特徴」
- プロダクトに地位を与える
- 上司サクセス型から顧客サクセス型へ
- 事業計画でなく全組織でOKR作成
- 全員が顧客・エンドユーザーの気持ちを考えられるようにする
- データインフォームド
- 顧客要望やプロダクトFBを蓄積できる形に
- データ分析の結果から開発の優先度付け
- NPSとNSM(North Star Metric)
- スクラムチームでユーザーログを眺める会の実施
- 組織として協調的である
- 全社集会で毎週各ユニットから「顧客サクセスを高める取り組み」をLT
- 組織横断で顧客サクセスに向き合い、全員で改善ポイントを考えられるように
- 顧客に対して共感的である
- 顧客に向き合う費を全メンバーに支給
- 研究日の設定、エンジニア主体のハッカソン(顧客貢献の検証)
- R&Dチームも半分は顧客向けプロダクト改善開発
- エンジニアもデリバリーだけでなくディスカバリー開発（新顧客価値の発見）
- エンジニアもPRDを作成、エンドユーザヒアリングも行う
- プロダクトこそが顧客体験である
- Time to Valueの徹底短縮を重視
- MLはコールドスタート問題があるが腕の見せ所
現状の課題と目指したいPLO/PLG像
- PLOは工夫して運用しないとコスパが悪い
- 全員が顧客を考える「オーバーヘッド」が発生
- PLGはChurn回避/Expansionには有効
- ある決済金額を超えたタイミングでユーザ課題を経営課題に昇華させた訴求が必要になる
- SLGのノウハウが継続で必要
- いきなりPLGはアンチパターン？
- まずは「スケールしないこと」に注力してPMFを狙う
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