【翻訳】評価額290億円のメール高速化アプリ「Superhuman」をPMFさせた5ステップ
今回は、Rahul Vohra（@rahulvohra）氏の「The Superhuman Product/Market Fit Engine」という記事を、本人の許諾を得て翻訳・掲載しています。翻訳にあたって、文脈の補正をしたりしているので、より詳しい本文が読みたい方はこちらから👇
長い記事なので簡単にまとめると、
・筆者は以前ある程度スタートアップで成功したため、プロダクトの指標でPMFを判断できる数字がなかった
・そのためにPMFスコアやPMFエンジンを産み出し、定量的に判断できる方法を編み出した
・実際にPMFを達成し事前登録者は18万人に・バリエーションは290億円の企業になった
という、いわゆるPMFまでの過程を書いた記事になります。記事内に埋め込んでいる画像については、筆者自身は特殊なドキュメントツールを使用していたのでインタラクティブな埋め込みができず、スクリーンショットを掲載しています。
より詳細なデータが観たい人は、記事本文を参考にしてみてくださいね！
下記からが翻訳記事になります。
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はじめに
PMFの成功は、スタートアップが成功する最大の理由です。このドキュメントには、製品/市場の適合性を定義、測定、体系的に向上させる強力なエンジンが含まれています。ロードマップを生成することもできます！
2018年、スーパーヒューマンのユニークな製品/市場の旅は、最も広く読まれている[スタートアップ投稿]の1つになりました。その年。多くの創業者やプロジェクトリーダーが同じような課題に直面しており、製品/市場の適合性を見つけて向上させるための具体的なエンジンを歓迎しました。
2020年には、このエンジンを次のレベルに引き上げています。このドキュメントには、スーパーヒューマンフレームワークを自分で実装するために必要なすべてが含まれています。ボーナスとして、実際のスーパーヒューマンの結果の代表的なサンプルも含まれているため、すべての概念を学習しながら、実際のデータを深く掘り下げることができます。
（この記事を読み進める前にこちらもオススメ）製品/市場の適合性を最適化するためのSuperhumanエンジン
2017年、私は自分のスタートアップである「Superhuman」に適した製品/市場を探していました。ほとんど全ての関連記事を検索しました。私はすべての専門家と話しました。私は見つけることができるすべてを読みました。これには、Paul Grahamのいう「人々が欲しいものを作る」や、Sam Altmanの思想作品などの古典が含まれていました。「ユーザーは自発的に他の人にあなたの製品を使用するように指示する」。そしてもちろんMarc Andreessenの「それが起こっているときはほとんどいつでも感じることができます」。これらの定義と同じように鮮明で説得力のあるものでしたが、それらはすべて遅れている指標でした。
Dropbox、LogMeIn、Eventbriteで初期の成長を遂げ、「グロースハッカー」という用語を生み出したSean Ellisを見つけたときに、私の中心的な洞察が得られました。ショーンには、先行指標がありました。
ユーザーに「製品を使用できなくなったらどう思いますか？」と聞き、『非常に失望している』と答える割合を測定します。
エリスはこれを堅牢な顧客開発調査に変えました。エリスはマジックナンバーと明確なベンチマークを確立しました：40％。ほとんどの場合、成長を見つけるのに苦労した企業は、「非常に失望している」と回答したユーザーの40％未満でしたが、最も簡単に成長した企業はほとんど常にそのしきい値を超えました。そしてそこには、私たちの方法の中核となるヒントがありました：
ユーザーに製品を使用できなくなった場合の気持ちを尋ねます。 「非常に失望している」と答えたグループは、製品/市場の適合性を解き放ちます。
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Superhumanでは、このプロセスを5ステップをエンジンに変えました。このドキュメントでは、そのエンジンを段階的に説明します。
1. アンケートを設定する（スーパーヒューマンを使用できなくなったとき、どう感じますか？）
2. 視聴者のセグメント化（セグメント化で期待顧客を見つけ、サポーターにする）
3. フィードバックの分析（得られたデータを元にユーザーを虜にする）
4. ロードマップ（ユーザーの好きなものを2倍に・障壁になっているものを取り除く）
5. 追跡（最も重要な指標としてPMFの長期的な観測）
Superhumanのデータを調べて学ぶ
元の2018年のポストのイラスト入りの製品/市場は、Superhumanの実際の例に適合しています。このドキュメントの目標は、これを次のレベルに引き上げることです。実際のSuperhumanデータの代表的なサンプルが含まれているだけでなく、インタラクティブツールキットでもあるため、独自の製品でエンジンを使用できます。
すべての例はインタラクティブであるため、データを深く掘り下げることができます。チャートをフィルタリングするか、ペルソナを再割り当てして、エンジンをどのように流れるかを理解してください。
これがどのように機能するかを確認するには、以下の単語クラウドをご覧ください。これを使用して、調査からの質問をすばやく分析し、特定のペルソナに絞り込むこともできます。
自分のスタートアップでSuperhumanエンジンを使用する方法
製品/市場の適合性を探しているすべての人にとって、あなたは一人ではありません。このエンジンを作り直してみてくださいそれはあなた自身のものです。ドキュメントをコピーし、独自のデータに置き換えて、製品/市場に適したものを見つけるだけです！
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1. 調査をセットアップする
ユーザーからデータを収集して始めましょう。
製品/市場適合エンジンは、ユーザーのフィードバックによって強化されています。これは軽量の調査で収集しますが、独自の方法を使用することもできます。独自のバージョンを設定するための段階的なガイドを次に示します
A. 質問を選択してください
調査では、6つの重要な質問を使用しました。特定のトピックをさらに掘り下げたい場合は、さらに質問を追加できます。
1.スーパーヒューマンを使用できなくなったらどう思いますか？
* {非常に失望している、やや失望している、失望していない}
*この回答を選択した理由をご理解ください。
2.スーパーヒューマンが利用できなくなった場合、何を使用しますか？
3.スーパーヒューマンから受ける主な利点は何ですか？
4.どのようなタイプの人々が、スーパーヒューマンから最も利益を得ると思いますか？
5.どうすればあなたのためにスーパーヒューマンを改善できますか？
6.役職は何ですか？
B. 調査を実行する
Typeformには優れたキーボードショートカットがあるため、調査をTypeformで実行しましたが、適切な調査ツールを使用できます。 （いくつかの指示は以下に含まれています。）
調査は、少なくとも数週間Superhumanを使用しており、最小限のメールを送信したユーザーにのみ送信しました。当時は100〜200人のユーザーしか投票できませんでしたが、調査は小規模でも機能します。約40人の回答者が方向的に正しい結果を取得し始めます。これはほとんどの人が考えるよりもはるかに少ないです。
* Typeform調査のセットアップ手順
1. Typeformアカウントを作成し、上記の質問で調査を作成します。質問＃1については、複数選択オプションを作成してください。残りの質問は長いテキストにすることができます。
2. Codaへのデータのインポート
1. 回答をコピーして以下のすべての回答の表に貼り付けます。または：
2. Zapierアカウントを作成し、Zapを設定して、新しいTypeform応答がCodaに新しい行を追加するようにします。 ZapierのTable of All Responsesテーブルを選択してください。
* Googleフォームアンケートの設定手順
1. Googleフォームを作成し、上記の質問を追加します。
2. Codaへのデータのインポート
1. 回答をコピーして以下のすべての回答の表に貼り付けます。または：
2. Zapierアカウントを作成し、Zapを設定して、新しいGoogleフォームの応答がCodaに新しい行を追加するようにします。 ZapierのTable of All Responsesテーブルを選択してください。
C. 回答を記録する
このセクションを使用して、アンケートの回答を照合できます。現在、以下の表には、2016〜2017年の最初の調査からの500件の実際の回答が記載されています。 （個人情報または識別情報は削除されています。）この表を使用して、ライブデータセットを調べて、独自の製品に適用する前にメソッドを理解できます。
（実データはこちらにまとめました）
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2. オーディエンスをセグメント化する
ペルソナを各ユーザーに割り当てて、ターゲット顧客の絵を描きます。
調査データを入手したら、視聴者を分類します。
ここでの中核となる原則は、すべてのユーザーに意図的にサービスを提供することではありません。多数の人々が好む製品よりも、少数の人々が愛する製品を作成する方が良いでしょう。
Superhumanの製品/市場適合エンジンは、少数の人々が本当に愛する製品向けに大幅に最適化されます！
ペルソナを定義する
最初のステップは、製品のペルソナのセットを定義することです。以下のペルソナをスーパーヒューマンに使用しました。
ペルソナを割り当てる
次に、各調査回答にペルソナを割り当てます。製品/市場に適したものを検索するとき、ほとんどの人は製品を変更しようとします。実際に最初に市場を変えようとする方がはるかに効率的です。ペルソナを割り当てることにより、さまざまな市場をすばやくテストできます。
以下の超人的データをご覧ください。 （ヒント：ペルソナの割り当てを高速化するために、役職で並べ替えます。）
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3. フィードバックを分析する
フィードバックを慎重に使用して、曖昧なユーザーをあなたの製品を愛する人々に変えてください。
セグメントとペルソナが定義されたので、データを分析して、
（1）人々があなたの製品を愛する理由
（2）より多くの人々があなたの製品を愛するのを助ける方法
を発見できます。その後、これらの洞察をロードマップに戻すことができます。ロードマップを実装することで、「ややがっかり」が熱心な支持者になります。
ターゲットペルソナの選択
製品なしでは非常にがっかりするユーザー（これらはあなたの製品を最も愛する人々）を調べて、ペルソナを使用して市場を絞り込みます。私たちの場合、非常にがっかりしたグループは22％で、主に創業者、マネージャー、エグゼクティブ、およびビジネス開発が含まれていました。これらのペルソナに完全に焦点を合わせ、一時的に他のすべてのペルソナを無視しました。これらのペルソナに細分化するだけで、製品/市場の適合スコアが22％から33％に10％増加しました！
以下のペルソナを切り替えて、市場の変化が製品/市場の適合スコアにどのように影響するかを確認できます。これは、製品を変更するよりもはるかに効率的です！準備ができたら、
ペルソナを自分のものに置き換えることができます。
非常に失望したペルソナのスコア：33％ 👉 製品/市場に適合しない
全体的に非常に失望したスコア：23％👉製品/市場に適合しない😦
通常、対象のペルソナへのセグメント化では十分ではありません。私たちのケースでは、まだ40％のしきい値を下回っていたため、これらのユーザーが本当にSuperhumanを愛していた理由と、より多くのユーザーがSuperhumanを愛するように支援する方法を理解する必要がありました。
これらの重要な質問に焦点を当てることが役立つことがわかりました。
1. なぜ人々はこの製品が好きですか？
2. 人々が製品を愛することを妨げているのは何ですか？
なぜ人々はこの製品を気に入っているのですか？
方法：非常に失望したユーザーが享受するメリットは何ですか？
人々が製品を愛する理由を理解するために、製品なしでは非常に失望するユーザーを取り上げ、質問＃3：「スーパーヒューマンから得られる主な利点は何ですか？」に対する回答を分析します。これらの結果を以下のようなワードクラウドに収集します。すると、いくつかのテーマが現れます。私たちにとって明らかなのは、ユーザーがそのスピード、フォーカス、キーボードショートカットでSuperhumanを愛していることです。
Superhumanを使用できなくなった場合に非常に失望するターゲットペルソナユーザーからの「主な利点」の応答：
人々が製品を愛することを妨げているのは何ですか？
方法：多少がっかりしたユーザーが望む改善点は何ですか？
人々が製品を愛することを妨げるものを理解するために、製品なしでは多少がっかりするユーザーを取り上げ、製品の主な利点が前のステップで特定したテーマに一致するサブセットに焦点を当てます。ケース、スピード。 （これらは製品を愛する寸前のユーザーですが、何か、そしておそらく小さなものが彼らを抑えています。）次に、質問＃4：「どうすればあなたのためにスーパーヒューマンを改善できますか？」に対する回答を分析します。
以下のキーワード検索を使用して、Superhumanの利点が改善領域にどのように対応したかを調べることができます。
「ややがっかりした」回答をメインの特典キーワードでセグメント化する
「私たちはあなたのためにスーパーヒューマンをどのように改善できますか？」に対する回答のワードクラウド主な利点を見つけた幾分失望したユーザーから
「モバイルファースト」の全盛期である2015年に、デスクトップで開始するという逆のアプローチを採用しました。ほとんどの電子メールはデスクトップから送信されるため、ここで最も価値を高めることができると考えました。私たちは常にモバイルアプリの構築を計画していましたが、最初は（他のすべてのスタートアップと同じように）チップを1回の賭けで用意していました。 2017年、これを遅らせることはもうなく、モバイルは製品/市場の適合にとって重要になったことが明らかでした。これは、次のステップであるロードマップに直接つながります！
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4. ロードマップ
ユーザーが愛するものを倍増させ、他の人を阻むものに対処することにより、ロードマップを構築します。
これで、ユーザーが何を愛しているのかがわかります。また、何がユーザーを妨げているのかもわかります。しかし、これらのバランスはどのようにしていますか？ビジョン主導型のチームは、ユーザーが愛するものを倍にする傾向があります。フィードバック主導型のチームは、フィードバックへの対応を二重化する傾向があります。しかし、どちらの極端も最適ではないことがわかります。
ユーザーが気に入っているものを2倍にしただけでは、製品/市場の適合スコアは上がりません。ユーザーを阻むものだけに取り組むと、競争が追いつく可能性があります。
この哲学を使用して、製品/市場の適合性を高めるロードマップを自動的に生成できます！
プロダクトロードマップ
ロードマップを半分に分割することにしました。私たちは、非常に失望したユーザーが愛するものに半分の時間を費やし、スピードを愛しつつもやや失望したユーザーに半分の時間を費やしました。すべてのプロジェクトにコストと影響のラベルを付けました。ロードマップの後半-多少がっかりしたユーザーを遠ざけたものに対処するためにリクエストの数からその影響は明らかでした。ロードマップの前半（「人々が愛するものを倍にする」）で、影響を直観しました。
製品/市場の適合スコアを上げるには、ユーザーが既に愛しているものに半分の時間を費やし、他の人を阻んでいるものに対処するのに残りの半分を費やします。
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5. 追跡
プロセスを繰り返し、製品/市場を最も重要な指標に適合させる
新しいユーザーを調査することに熱心であり、同じユーザーを2回調査しないようにしています。
長期にわたる製品/市場適合
最初の分析の後、製品/市場適合スコアを最も重要なメトリックにし、毎週、毎月、四半期ごとに追跡しました。製品チームに再度焦点を合わせ、重要な結果が製品/市場適合スコアのみであるOKRを作成しました。これにより、製品/市場への適合性を継続的に向上させることができました。
2017年の夏には、セグメンテーション後の製品/市場適合スコアは33％でした。四半期後、それは47％でした。次の四半期は56％でした。そしてその後の四半期、58％。わずか4分の3で、製品/市場適合スコアはほぼ倍増して58％になりました。
あなたの会社で製品/市場適合エンジンの使用を検討してください。もしそうなら、私に知らせてください-私はできる限りの方法で助けたいです。
rahul@superhuman.com と @rahulvohra で私を見つけることができます🙏
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翻訳後記
以上で翻訳記事は終わりです。
「同じような記事も書いたからそっちもみてね！」と文中に書いていましたが、そちらも日本語訳したのでこちらをご覧ください。
翻訳記事とは別に、事前登録のフォームをトレースしたのでそちらも置いておきます。トレースしたものは、こちらのフォームになります。
その他
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最後まで読んでいただきありがとうございました！
今後もこういった情報を発信していきますので引き続き宜しくお願いします！
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