グロースハック要素

グロースハックという言葉が定着して久しいが、2019〜2021年くらいは、よりリニューアルして浸透していくであろう。

OMOの概念も当たり前になってきており、AIデータの活用、各種MAツール、アナリティクスPFのサービスも、より進化していく。

データは開発サイドだけのものではなく、各専門部門に完全に共有され、よりどう活用するかが重要になってくる。その際に課題になってくること、大事になってくることを5つ挙げておく。

データをアウトプットする、その方法としては、単なる数字の羅列ではなく、グラフはおろか、精度の高い仮説が最低限のアウトプットとして重要である。（それっぽいデータを並べても全く成果につながらない）

組織面においては、エンジニア、マーケ、UI/UXデザイナー、グラフィックデザイナー、カスタマーサクセスなど、キーマン全員がそれぞれの最低限の知見を要する必要が出てくる。いつどこのタッチポイントで、誰に対して、どういうコミュニケーションを、どういうタイミングで、どのような表現でコミュニケーションを取るかが重要であるからだ。大きく、ハッカー（開発）、ハスラー（開発デザイン以外の全て）、ヒップスター（クリエティブ全般）の3人の役割を上手くおくことを意識したい。
※3人がベスト（2人だとコラボレーションが生まれない、4人だとコミュニケーション経路が多くなる）

ユーザーの行動トラッキングは集客別に行う必要がある。サイトに来訪してからのトラッキングは無意味で、集客時点からシームレスなトラッキングを行い、最終的な顧客に至ったその後のファンベース構築段階までデータを貯めて、活用し続ける　（究極的にデータを元に1on1コミュニケーションを、認知〜カスタマーサクセス段階までシームレスに行う）

また、各種コストが必要になってくるが、ROIは相対評価をし、ROI算定の目的はバジェットアロケーションに置き、ROI算定の精度を高めるため、各種パラメーターの貢献価値（金額換算値）の協議が必要になってくるのは言うまでもない。これがないと投資が「何となく」で終わる。

ABテストは、別にAとBを比較することが本質ではない、3つでも4つでも良くて、どういう掛け算で何を目的で比較するのかの目的ありきで考える。またそもそもABテスト不要な場合、無駄なテストはしない。、ユーザー心理基本に沿った形で、基本的かつクオリティが高いクリエイティブを構成した上で、テストが必要な時だけやれば良い。（良くあるが、ABテストの罠にハマっては駄目）

これらが理解出来ていないと、いつまでたっても、表面上の施策、PDCAにとどまり、本来の成果が出にくくなってくるであろう。

参考：分析要素