最速でユーザを理解するために見ている2つのデータ

こんにちは。マイコです。
転職や異動などで新しいサービスを担当することになったとき、早めにキャッチアップして既存メンバーに追いつきたいもの。そのためには、いかに素早く解像度高くユーザ理解することがカギだと考えています。

私はこれまで何度か新しいサービスを担当してきました。その経験の中で培った、シンプルですが、いや、シンプルが故に最初に取り組むとユーザ理解が一気に深まる2つのデータを紹介します。

①定量✖️マクロで全体感をざっくり

既にKGIやKPIとして設定されている数字に加えユーザの全体感・規模感をとらえる数字です。全登録者数、アクティブユーザ数、リテンション数、直近の新規登録者数、退会者数、などはどんなサービスにも共通する指標になると思います。
細かな分析をするわけではないので、この段階では正確性や網羅性はさておき、入手しやすいデータOKです（が、データを入手する基盤すらない時は頑張って基盤は作りましょう！）。

これらの数字は一度見て満足するのではなく、定点観測することが大切です。プロダクト／サービスの種類にもよりますが、週に1回程度同じ数字を見比べることで、急に増えた／減った、傾向が変わった、など気づけるようになってきます。さらに、その変化の要因を仮説立てられるようになってくると一旦キャッチアップとしては完了です◎

②定性✖️ミクロで解像度を高める

個別ユーザのアクティビティログやメッセージ、登録情報など数字では表せないユーザデータを1つ1つ見ていきます。一定数以上（数百程度）ユーザを抱えるサービスでは、トッププレイヤーや直近の新規登録者など特徴的なユーザに焦点を当てるのが現実的です。

定性的でミクロな情報といえば、「ユーザインタビュー」と思われる方もいるかもしれません。しかし、私はこのフェーズでのインタビューは不要、あるならば補足情報程度と位置付けています。ユーザは自分が理解したようにしか話せません。全体像が掴めず自分なりの柱となる理解がないままユーザインタビューをしてしまうと、「インタビュイーであるユーザの理解しているユーザ理解」に引っ張られる危険性があります。自分のことを正確・的確に言語化できる人は相当のインタビュー慣れしている人のみです。
ユーザ理解が浅い段階では、客観的事実を収集し、パズルのように情報を組み合わせ、自分なりのユーザ理解を形作ることが重要です。

どっちが大切？

①は誰もが思いつきますし、既にデータが揃っていて定例会などで確認することも多いと思います。いわば受動的にも入ってくる情報です。

ということで、差がつくのは②定性✖️ミクロをこなした数だと思っています。
泥臭く一つ一つ見ていき、疑問に思ったり、仮説を立てたり、なんらかの視点を持ちながら能動的に見ていくことで、嗅覚が鍛えられていきます。

長くそのサービス／プロダクトに携わっているはずなのに、個別ケースを見ていない人も意外と存在します。（意外というか結構。現場からするとちょっとズレたコメントをする人は大体知らないですね）
ユーザ一人一人の個別データを意識的に見ていくことで、いつの間にやら一番詳しい人になれる・・・かも？

私なりの方法論ですが、新しいサービス／プロダクトに携わる人の役に立てたら嬉しいです。