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a16zの「Growth vs Efficiency: Can You Have Both?（成長と効率： 両立は可能か？）」メモ

井上翔太@AnyReach

誰もがプロダクトを作れるようになったからこそ、持続可能な成長がますます難しくなっている。
2023年にできる成長戦略とは？？

話しているひと

  • Gina Gotthilf（Latitudの共同創設者で、Duolingoの成長VPとして有名）

  • Kieran Flanagan（ZapierのCMOで、長年HubSpotのマーケティングSVPを務めていた）

  • Bryan Kim（a16zのパートナー）

ノート

2023年にどの成長の方法がまだ使える？

  • トレンド、SEO、広告、コミュニティ構築、通知などユーザーにプロダクトを届ける方法は出し尽くされているし、使われ続けている。まだまだ使えはするが、新しくコスパよくユーザーに届ける方法が必要だ

伝統的なチャネルよりも、さらに重要な成長のキー2つは

実際のプロダクトがスティッキーで価値を提供するか

  • ユーザーがアハモーメントを感じるまで居てくれる？

  • 新規も重要だが、今後も使うユーザーは？

たいていは初速からスローダウンするから、リテンションが重要。そしてリテンションを生み出すのはプロダクト

顧客に届くか（プレイスメント）

  • AIは最高の人々にとっては12ヶ月から18ヶ月の間、追い風となるかもしれないが、その後は全てに対する逆風となる可能性がある。

  • 検索について深く掘り下げると、クリック率が減少し、Google検索ページから得られるトラフィックの量も減少しているが、それでもまだ多くの価値がある。

  • ペイド広告も同様に、まだ多くの価値がある。

  • マーケティングと成長がより計測可能になった。

  • プラットフォームが成長している場所を見ると、短いビデオ、TikTok、YouTubeなどのメディアチャンネルがある。

  • AIの進化に伴い、人々は人々と話をしたいと思うようになる。したがって、コミュニティがより重要になり、紹介がより重要になり、数学がより重要になる。

  • すべてを直接的に常に測定することができないという事実にどう対応するかが重要である。

プロダクトの基礎と成長（PLG）

プロダクトにフォーカスするのは新しいアイデアではないけども、誰でもプロダクトを作れて真似ができる今だからこそ、ファーストムーバーになるよりもプロダクトの質を高めていく仕組みが重要。

  • プロダクトの質だけでは成長はできない。常にプロダクトが進化する必要がある。

  • 成長は累積的な概念

  • そのために、自分のプロダクトのMOATを理解しなければいけない。

    • 例えば、キムカーダシアンが市場にある靴と同じものを出しても、キムカーダシアンなだけでMOATは築かれる。

DuolingoのMOAT

Duolingoのコピーは誰でもできたし、デザインパクった人たちもいた。

  • Duolingoが他のスタートアップがコピープロダクトを出してくるなか勝つことができたのは、ずっと集めてきたデータとその歴史があるから

  • コピーはできてもDuolingoを追い越すことはできなかった。

  • 真似をしても、ユーザーの課題は解決できない。

💡 ユーザーの課題を解決するプロダクトでなければいけない

信頼はMOAT

コミュニティはMOAT。なぜなら、中長期的に信頼を構築できるから。

  • ブランドと信頼があれば、人はそのプロダクトを使う

  • わざわざスイッチする意味がない

2023年の成長文化の創り方

2023年の経済状況におけるプロダクト開発とイノベーションは予算が厳しくなった。その中で、どうやって成長文化を創る？

  • Kieran：ファウンダーが作る。ファウンダーとその情熱が文化を体現し、イノベーションと開発のペースを設定する。例えば、最近のAIスタートアップのファウンダーはカオスを楽しんでいるし、何もわからない今だからこそ楽しいと言う人が多い。

  • Gina：自分たちの締め切りを明確にする。Duolingoでは2週間のスプリントを組んでいて、社内にも社外(Appleとか)にもその締め切りを伝えるから、やるしかない状況が生まれる。

    • 学校の宿題みたいにプレッシャーを作る

リスクと成長

リスクを取る瞬間 vs 実験をする瞬間？

  • 仮説を立ててデータドリブンに検証しながら進めていくのは重要。全てをテストしながら進めることによって組織が最大の学びを得られる。

    • Duolingoが他のスタートアップがコピープロダクトを出してくるなか勝つことができたのは、ずっと集めてきたデータとその歴史があるから、コピーはできてもDuolingoを追い越すことはできなかった。

  • ただ、時にはリスクを取らなければいけない時もある

    • 例えば、Zapierがメディアを買収した時は前例もないし、ABテストもできなかった。それでも、信じてリスクを取る必要があった。

AIとプレイスメント

AIの使い方には二通りある

1 AIで何の時間を減らせる？ 90%

どうやってタスクを効率化・自動化する？

2 今まで絶対にスケールできなかったことをする 10%

Zapierでは無数の組み合わせがある、現時点ではユーザーのニーズに合うZapを一つ一つ作ることは不可能だった/スケーラブルじゃなかった。でも、AIを使えばそれも可能。今までは絶対にスケールできなかったことをAI使ってやる。

  • いま、ユーザーはAIに興味があり、試そうという意欲がある。この狭い時間の中でユーザーにリーチすることができる。

  • でも、AI！とかVR！とかのビッグワードは必要ない

    • ユーザーが必要なのは中核にあるバリューや笑顔であって、どのテクノロジーを使っているかではない

    • 例えば、SnapchatのフィルターってARって意識しているわけではないよね。

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