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空間コンピューティング論

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AR/VR/メタバース領域における論考、サービス設計手法、UX+UIデザインの考え方やメソッドなどを発信します
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#データ分析

ARサービスを0から企画・開発していく際のチェックシート

ARサービスを0から企画し開発していく際に、必ずチェックすべきポイントを1枚のシートにまとめてみました。 ARサービスには「面白いけどこれ何に使えるの?」や「それARでやる意味あるの?」となってしまうサービスが多いですが、そうしたリスクを回避するのに重要な観点をこのシートに盛り込みました。 また、ARサービスはアプリを使い始めてもらうきっかけや動機の設計や、複雑になりがちな操作方法を分かりやすくユーザーに示すことが非常に重要になってきます。それらUX上の観点も漏れないよう

仮説/データドリブンで企画を立案し検証していくためのフレームワーク

自分やチームがきちんとデータに基づいて仮説を構築し、その仮説に基づいて施策を立案し、それを検証していく思考ができるようなフレームワークを作ってみました。 イケてるテック企業というのは例外なくエンジニアやデザイナーなどの創り手がイキイキしています。そして、彼らがイキイキしているためにはメンバーからの理不尽なオーダーがない状態、つまり全ての議論や意思決定がデータや仮説を起点にしてなされている状態が必要だと思っています。 自分はMESONという「3DモデルのGoogle」のよう

サービス改善の成功率を8倍まで引き上げるユーザーテストの作法

前回記事で本質的なUX改善によってプロダクトを伸ばしていくサイクルについて書きましたが、今回はその中でも特に重要なユーザーテストについて書こうと思います。 UX改善による本質的グロースハックのプロセス グロースハックは10回の施策で1回でも当たれば良い、とよく言われますが、自分はグロースハックのサイクルの中でユーザーテストを実施するようにしてから10回に8回は狙ったとおりに数値を改善することができるようになりました。 本記事ではグロースハックにおいて何故そこまでユーザー

ほとんどの人が勘違いしているグロースハックにおける最適なフレームワーク

グロースハックにおいて、最も有名なモデルはおそらく 「AARRR(アー)」モデルでしょう。 サービス全体をユーザーの行動に合わせた5段階のステージに分け、各段階の離脱率をファネル(ろうと)の形で整理したものです。 「AARRR」 は 、 ①ユーザーを獲得 (Acquisition、アクイジション)し、②そのユーザーにサービスの価値を感じさせ(Activation、アクティベーション)、③繰り返しサービスを使ってもらい(Retention、リテ

UX改善による本質的グロースハックのプロセス

グロースハック(※)が必要なのは分かっているが、実際にどうやれば良いか分からないという相談を頻繁に受ける。 というよりは相談の99%がそれだ。 多くのスタートアップがサービス成長の指針を描けていないという状況は日本のスタートアップ環境全体として憂うべき状況なので、グロースハックを具体的にどういったプロセスで行っていけば良いかを本記事でまとめて公開することにした。 タイトルの釣りっぽい「継続率4倍の効果!」だが、私が実際にインドのあるスタートアップをこのプロセスを使ってハ