ビジネス アイデアのデータ駆動型検証: ステップバイステップ ガイド

サイド プロジェクトを開始しようとしていますが、どこから始めればよいかわかりませんか?ビジネス アイデアを検証するためのデータ駆動型のアプローチは、始めるのに最適な方法です。この方法は、仮定や当て推量ではなく、事実とデータに基づいて意思決定を行うのに役立ちます。

この記事では、データ駆動型の検証を通じてビジネス アイデアを生成および検証するためのステップ バイ ステップ ガイドを提供します。

このガイドでは:

• アイデアを生み出すには？
• データを取得する
• AIによるアイデア検証
• ボーナス: 顧客発見
• 結論

始めましょう！

💡 アイデアを生み出すには？

ビジネスアイデアを見つける方法はたくさんあります。自分や他の人が抱えている問題を特定したり、存在する解決策を調査したり、潜在的な顧客を見つけて話をしたり、調査を作成したり、競合他社の分析を使用して市場を理解したりすることができます。または、Paul Graham のように最近言った：

新しいアイデアを得る方法は、異常に気付くことです。何が奇妙に見えたり、欠けていたり、壊れているように見えたりしますか?

次に、実用最小限の製品 (MVP) を構築し、それをユーザーの手に渡して、顧客からのフィードバックを測定します。次に、そのフィードバックを受け取り、適切な製品と市場の適合性が見つかるまで (またはピボットするか、プロジェクトを完全に中止するまで) 繰り返します。

私たちの潜在的な顧客と話すことは、プロセス全体を通して非常に重要です.言うまでもなく、Twitter、Reddit など、潜在的な顧客をどこで見つけられるかが明確でない場合もあります。

では、ユーザーと話す前に何らかの検証を行う方法を見つけることができたらどうでしょうか?

車輪を再発明する必要はありません。 0 から 1 への移行だけが唯一の道ではないかもしれません。このトピックに関する Jakob Greenfeld の優れた記事は的確です。

ほとんどの人は、世界を変えるためにビジネスを始めるわけではありません。彼らは単に価値を提供し、その対価を受け取り、自分のやり方でそれを行いたいだけです。

現在、インターネット上には無料で大量のデータが公開されています。秘訣は、データが私たちの視点からは必ずしもデータのように見えるとは限らないということです。この特定の例では、アプリ ストアについて言及しています。

アプリ ストアは、さまざまな種類のデータ (評価、レビューなど) を一元管理しているため、優れた情報源です。どのアプリ ストアでもこれに対応できます (Google、Appel、Amazon など)。同じアプローチが、ソフトウェア レビュー アグリゲーター (G2、Capterra など) からのデータにも使用されます。プラットフォーム内からデータを視覚化することも可能かもしれませんが、それは有料サービスになります.

私は、失敗から学ぶのと同じくらい成功から学ぶことができると固く信じています。このことを念頭に置いて、ビジネス アイデアを見つけて検証するためにアプリ ストアのデータを使用することは、最高のパフォーマンスを発揮するアプリに依存することだけを意味するわけではありません。また、期待どおりに機能していないアプリを分析したり、有望なコンセプトがうまくいかない理由を調査したりすることもできます。

アイデアは非常にシンプルです。評価が低くても頻繁にダウンロードされるアプリは、ニーズが存在し、それをより効果的に行うことができるというシグナルです。

🧲 データを取得する

Play ストアから必要なデータを取得するのは、私たちがどれだけ技術に精通しているかにもよりますが、やや簡単です。 Octoparse など、オンラインで利用可能な多くのツールの 1 つを使用してスクレイピングできます。プロセスが不明な場合は、このガイドを使用して整理することを検討してください。比較的単純なはずです。

ダウンロード数が 50 万回を超えているが、評価が 3 つ星以下のアプリを探しています。これにより、何が需要が高いかがわかります (なぜなら、人々はそれを必要としないのになぜそれをダウンロードするのでしょうか?) しかし、実行が不十分でユーザーの不満を引き起こしているのはどこでしょうか。

同様に、ダウンロード数の少ない評価の高いアプリをチェックしてみるのも面白いかもしれません。それが適切な人々の前に出ることができれば、それは可能性のある素晴らしい製品の兆候かもしれません.

結果は、次のように 4 ～ 5 列の CSV のようになります。

1.データクレンジング

生データが手元にあるので、それをある程度理解し、適切な情報を見つけたいと思います。

簡単な分析により、除外すべきセグメントを特定できます。ダウンロード数が 100 万回を超えるアプリは、通常、巨獣 (Amazon Prime、Google など) のモバイル版です。大きな夢を持つことは重要ですが、現時点では関係ありません。

そのため、アプリを 50 万から 100 万ダウンロードの間でフィルタリングします。

2. 分析の実践

次のように、データをカテゴリ別に集計しました。

2 番目のフィールドは、データ内のそのカテゴリのアプリの数です。最後のフィールドは、そのカテゴリの平均評価です。

上位 3 カテゴリはツール、エンターテイメント、金融で、平均評価は 2.7 前後です。これは、少なくとも 50 万回ダウンロードされた 3 つのカテゴリすべてで 1375 個のアプリです。これは、多くの満たされていないニーズと不満を持つユーザーです。

チャートを好む私たちのために：

青いグラフは平均評価で、オレンジ色のグラフはリスト全体に対するその特定のカテゴリのパーセンテージを表しています。理想的な場所は、オレンジ色のグラフが青色のグラフと (ある程度) 重なっている場所です。これは、そのカテゴリにアプリが集中していると同時に、悪い評価が表示されていることを示しています。チャートは、上の表ですでに透明だったものを確認します。

これからは、世界は私たちのカキです。分析をより深く、興味深いと思われるあらゆる方向に進めることができます。

たとえば、[ツール] カテゴリを詳しく見てみましょう。

3. 取引の「ツール」

「ツール」カテゴリのアプリ内で、ダウンロード数が 100 万回以上のアプリを検索し、平均評価 (昇順) で並べ替えます。

リストはまだかなり長いですが、少なくともニッチといくつかの初期ターゲットがあります。次に、各アプリを掘り下げて、その機能、競合他社、市場の可能性を適切にチェックします。たとえば、リストの各製品について収集されたレビューに関する感情分析を行い、主要なテーマ/キーワードを抽出することができます。これは、そのニッチ市場の新製品の改善点 (または機能) の差し迫った領域を判断するのに適した方法です。

目標は、特定のニッチについてより多くの情報を取得し、そのデータを次のステップに活用することです.

したがって、よく知られている検証方法に加えて、アイデアをさらに検証するための 2 つの追加ツールを提案できます。これらすべてを組み合わせて、有用な洞察を引き出すことができます。実際には、どのコンテキストで何が役立つかを判断する問題です。

🤖 AI を使用したアイデアの検証

はい、AI は大流行しています。いいえ、それはトレンドを利用した単なる別のガイドではありません。結局のところ、これは ChatGPT に関するものではありません。とりあえず。

Roiquantは、創業者向けのスタートアップ インテリジェンス プラットフォームです。彼らは、競合状況、事後分析など、さまざまなデータ サービスを提供しています。私たちの場合、彼らの「アイデア検証」ツールに興味があります。

最初のコンポーネントは、ここに示すように、提供された入力に基づいてアイデアの「独自性」を測定します。

説明のために、上記のリストの「Smart Air Conditioner」アプリの例を使用してみましょう。私たちは、私たちの知る限りの入力を入力します。明らかに、入力が正確であるほど、結果は良くなります。しかし、他の検証プロセスと同様に、目標は完全な情報の状態に到達することではありません。それは不可能だ。代わりに、何かを構築し始める前に、可能な限りリスクを取り除き、最も重要な仮説を確認することを目指しています。

各カテゴリのさまざまなサブ測定値から計算された、全体的な故障リスクの測定値 (この例では 59.2%) を取得します。たとえば、場所と市場は、世界のこれらの地域でビジネスを行うことの難しさを反映して、1% の評価を得ました。

20% というノベルティ スコアは、私たちのアイデアがあまり革新的ではないことも示しており、技術的には失敗のリスクが高くなります (常にではありません)。

結果を改善するビジネスの実行可能性に関する別の要素がありますが、必要なインプット (ビジネスの評価、収益化など) の一部は、まだ時期尚早であるため、実際には私たちの範囲内ではありません。

これは、私たちが行くか行かないかの決定を下すべき段階です。 「リスクが高い」(70% 以上) と評価されたアイデアは、その場で削除する必要があります。これはやや恣意的なしきい値であり、科学というより芸術です。

🕵️ ボーナス: 顧客発見

探しているものについてより良いアイデアが得られたので、潜在的なユーザーと関わり、フィードバックを得る時が来ました.彼らは私たちのアイデアを洗練するのに役立つ洞察を提供できるので、話すのに適した人を特定することが不可欠です.

キーワード検索やソーシャル リスニングなどを通じて、潜在的な最初のユーザーを見つけるのに役立つツールはたくさんあります。これについては、今後の記事で取り上げる可能性があります。

ここでは、2 つの具体的な解決策についてお話したいと思います。 1 つ目は CustomerDiscovery.io です。

同社は、「いくつかの部門にわたってフィードバックを収集、整理、分析するためのオールインワンのワークスペースをスタートアップに提供することで、スタートアップの成長を加速させます」.

一言で言えば、このプラットフォームにより、創業者は潜在的な早期採用者にインタビューし、貴重なフィードバックを得ることができます。これは、まさにこの段階で必要なものです!

2 つ目のソリューションは Respondent.io です。このプラットフォームは、やや高度なユーザー調査プロジェクト向けであり、複数の基準 (職業、場所など) に基づいて精査されたユーザーを募集して、より深い洞察を提供する可能性を提供します。また、参加者に「インセンティブ」を提供することもできます。つまり、インタビュー対象者に特定の金額を支払います (プロジェクト オーナーの裁量によります)。そして明らかに、報酬が高いほど、より良いフィードバックが得られます。

当然のことながら、これは特定の成熟度のしきい値に達したときのツールです。すべてのプロジェクトに完全に適合するわけではないかもしれませんが (特にインディー ハッカーや個人起業家など)、それでも良いリソースです。

結論

さて、それがあります！

アイデアを検証するプロセスは複雑で、多くの労力が必要です。優れたアイデアを思いつくだけでなく、市場、競合、潜在的なユーザーを理解することも重要です。

従来のアイデア検証方法を AI ベースのツールや顧客発見プラットフォームと組み合わせることで、アイデアとその可能性をよりよく理解することができます。これは、そのアイデアを追求するかどうか、またどのように最善を尽くすかについて、十分な情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。

このプロセスは、継続的な改良と調整を繰り返し行う必要があります。適切なアプローチと適切なツールがあれば、アイデアが成功する可能性が最も高くなります。

ご清聴ありがとうございました！ 😄

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