Instagramを10億ユーザーに導いた「隣接ユーザー理論」

<p>ユーザー数4億人から10億人になった3年間、Growthチームのヘッドを務めたBangalyの経験を共有した文章【主なポイントの要約】<br /> - 入社時点では線形成長で、成長速度が鈍化し始めていた<br /> → 幾何級数的な成長へ変えるための取り組み <br /> <br /> - 「隣接ユーザー(The Adjacent User)」とは、プロダクトを知っていて、使ってみたものの参加には至らないユーザー <br /> → これはプロダクトのポジショニングや体験に障壁があることを意味する。プロダクトを受け入れられていない（受容、Adoption）<br /> → 4億人にはPMF(Product-Market Fit、プロダクトと市場の適合)していたが、それでもなお理解して使えないユーザー層がいる<br /> → Growthチームは継続的に隣接ユーザーを定義し、彼らが何に苦労しているのかを理解し、共感しながら問題を解決しなければならない<br /> → 隣接ユーザー理論はInstagramだけでなく、他の多くのプロダクト主導の企業でもダイナミックな変化を生み出してきた<br /> <br /> ** 隣接ユーザーの重要性 **<br /> <br /> - 隣接ユーザーの課題を解決することは、現在のPMFの潜在力(Potential)をつかむこと<br /> PMFがあるなら健全なリテンションカーブを持つことになるが、これが最終目標ではない。<br /> 現在のリテンションはPMFの本当のポテンシャルを示してはいない。 <br /> リテンションとPMFの間には少しギャップがあり、隣接ユーザーを引き込めばそのギャップを縮められる<br /> <br /> - 隣接ユーザーを引き込むと、段階的に影響が及ぶ<br /> 毎年、有権者に投票を促すと、それによってその有権者たちはその選挙結果に影響を与えるだけでなく、その後の選挙やその世代の政治参加まで変えうる。<br /> 同じように、隣接ユーザーにサービスの中核的価値を体験させれば、短期的なコホートが変わるだけでなく、今後のすべてのコホートにも影響する。<br /> これはリテンションだけでなく、ユーザー獲得や収益化にまで影響する。<br /> <br /> - 隣接ユーザーは、プロダクトへの取り組みを集中させるもう一つの方法<br /> ほとんどのプロダクトチームは既存ユーザーをよく理解しているが、将来の顧客(Future Audience)は絶えず変化していく。<br /> こうした潜在ユーザーがプロダクトを採用するときに生じる問題は、時間が経つにつれて増え続ける。<br /> 次世代の顧客層を理解し、支援し、構築する専任チームがなければ、顧客を増やしていくことはできない。<br /> そうなると成長は止まり、プロダクトは望む水準にも到達できない。<br /> <br /> ** 隣接ユーザーを深く理解する **<br /> <br /> プロダクトを複数の段階別サークル(Circle)として考えると、それぞれのサークルはユーザーがいる状態によって分かれる<br /> 例) Power User &gt; Core User &gt; Casual User &gt; Signed Up &gt; Visitor <br /> 各サークルには、その軌道にとどまるユーザーがいて、そのユーザーたちは他の段階へ進まず、その中にとどまる可能性のほうが高い<br /> 通常、次の段階へ進むのを妨げるもの（参入障壁）がある。<br /> 彼らが隣接ユーザーであり、私たちの目標は「彼らを特定し、なぜ苦労しているのかを理解すること」。<br /> 彼らの問題を解決すれば、より多くの顧客を引き込み、サークルの外縁をさらに広げることになる。 <br /> <br /> - Instagramにおける隣接ユーザーの例<br /> <br /> Not Signed Up（未登録） → Signed Up（登録）<br /> Signed Up（登録） → Activated（アクティブ化）<br /> Casual（たまに使う一般ユーザー） → Core Usage（毎日使うコアユーザー）<br /> <br /> 各段階ごとに、それ以上進めずにとどまる人たちがいる。<br /> <br /> 「Bangaly: Instagramでは、ユーザーが登録後最初の7日間で10人以上のフォロワーを獲得すると、アクティブ化される確率が65%以上でした。」<br /> <br /> - Slackにおける隣接ユーザーの例<br /> <br /> Not Signed Up → Signed Up (Acquisition Teams)<br /> Signed Up → Casual (Activation Teams)<br /> Casual → Core Free (Engagement Teams)<br /> Core Free → Monetized (Monetization Teams)<br /> <br /> 「Fareed: Slackでは、ユーザーが直近7日間のうち3日だけ活動していた(3d7)場合、そのユーザーはサークルの端にいて、翌週に50%の確率で離脱または維持していました」<br /> <br /> ** チームが隣接ユーザーに集中しない理由 **<br /> → パワーユーザーに集中する<br /> → ペルソナは誤ったツール<br /> → 毎回すべてのスイングでホームランを狙おうとする<br /> <br /> - The Gravity Of The Power User<br /> プロダクトチームはたいてい、自分たちのプロダクトのパワーユーザーである。 <br /> プロダクトチームが使うものは、不便な点がすぐ目の前に見えるため、自動的に改善される傾向がある。 <br /> しかしこれは自分自身や友人のために作るものになってしまい、Ego（自我）には役立つかもしれないが、自分やパワーユーザーのために作っている限り成長はできない。<br /> 常に、自分／チーム／パワーユーザーと同じレベルの知識・意図・要件を持たない次の顧客のために作らなければならない。 <br /> <br /> 隣接ユーザーを対象に取り組むには、「しきい値を超える」必要がある。 <br /> 彼らが誰なのかを知るために、定義し、理解しようとしなければならない。 <br /> これは従業員として見えているものとは大きく異なることがあり、彼らが誰なのかがわかれば共感でき、何に苦労しているのかもわかるようになり、そうすれば何を作るべきかがわかる。<br /> <br /> 「Andrew: Uberでは、多くの社員がUberプロダクトのパワーユーザーでした。彼らはプロダクトをよく使っていたので、成長に必要なことを知っているとよく言っていました。しかし実際には、それらがUberに新しい顧客を引き込んだことはほとんどありませんでした。」<br /> <br /> - Personas Tend To Be The Wrong Tool<br /> プロダクトの問題を解決しようとするとき、誰を対象にするのかという問いに対して、プロダクトチームはたいていペルソナを挙げるが、そこには次のような問題がある。<br /> <br /> 1. 現在のユーザー vs 次のユーザー : ペルソナは通常、現在のユーザーを説明する傾向があり、隣接ユーザーは次のユーザーが誰なのかを予測し、成功できるようにする。<br /> 2. 変化しない : ほとんどの企業はペルソナを作った後、何年もそのまま維持し、進化させたり変更したりしない。隣接ユーザーは、1つの問題を解決して次に進むたびに、継続的に進化し変わっていかなければならない。<br /> 3. 広すぎる : ペルソナは通常広すぎて、アクションを取りにくい傾向がある。隣接ユーザーは、今日プロダクトを使っている人たちの最も端にいるサブセグメントを見せてくれる。<br /> 4. ユーザーベースではない : 企業は通常、人口統計学的属性や感情的ニーズに基づいてペルソナを作る。これは多くのアプリケーションで有用だが、隣接ユーザーの参入障壁をペルソナ定義に入れなければ、隣接ユーザーを引き込む助けにはならない。<br /> <br /> - Trying To Hit A Home Run Every Time<br /> プロダクトチームは、100本のヒットを打つことよりもホームランを打つことをより高く評価する傾向がある。 <br /> そうなるほど、より大きな市場のユーザーに合わせて、より大きなスイングをするようになる。<br /> すると、新規ユーザー向けのPMFを合わせるためにプロダクトを作ることになり、現在のPMFの潜在力は満たせなくなる。<br /> <br /> 覚えておくべきなのは、隣接ユーザーとは、あなたのプロダクトを今まさに使おうと努力しているユーザーだということ。 <br /> 隣接ユーザーでない人は、世界中のあらゆる人になりうる。 <br /> 非隣接ユーザーのほうが規模は大きいだろうが、彼らがあなたのプロダクトを受容するための参入障壁もはるかに大きい。 <br /> 大きく行こうとすることばかり考える企業は、明確な段階を飛ばしてしまい、現在の受容の問題を解決できない。 <br /> <br /> 隣接ユーザーの問題を解決することは、しばしば「最適化」と見なされ、一部の組織ではそれを短期的な思考(Thinking)として軽視するが、そうではない。 <br /> これは長期的なロードマップと高速成長を可能にする連続的な実行訓練であり、短期ルートではなく長期ルートを短く切り替えながら進むものだ。</p><p>** 隣接ユーザーがいることをどうやって知るか<br /> <br /> あなたが隣接ユーザーを見つけ出して助けるまでは、彼らはずっと隣接のままでいる。<br />

「彼らは自力では上の段階へ進みません」<br /> 彼らに情熱を持ち、彼らの目線でプロダクトを見る方法を学ぶ必要があり、<br /> 彼らに集中しなければ成長は鈍化し、コホート（同質集団）は衰退する。<br /> <br />

• コホート減衰（Cohort Decay）がシグナル <br /> 十分な数のユーザーがいれば、隣接ユーザーの影響がコホートに現れ始める。<br /> 各ユーザー段階間の移動を示す定量指標が見えてきて、<br /> たとえば、無料から有料ユーザーへの転換、登録ユーザーからアクティブユーザーへの転換など。<br /> <br /> コホートベースでこうした値を見ると、各コホート間で徐々に低下していくことが分かる。<br /> 各セグメントに入ろうとする隣接ユーザーがいて、さらにその中で次の段階へ進もうとする人たちもいるためだ。</p><p>** 隣接ユーザーを見つけて定義する <br /> <br /> 隣接ユーザーの目線でプロダクトを見る第一歩は、<br /> 彼らが誰で、なぜ困難を抱えているのかについて仮説を立てること。<br /> <br />
• 目標は可視性を得ること。完璧である必要はない。<br /> <br /> 選択可能なすべてのオプションを広げて（Landscape）、その中から集中すべき隣接ユーザーを特定しなければならない。<br /> その中ではしばしば複数の群を選ぶこともあるため、たった1つの隣接ユーザーグループだけを知っていても十分ではない。<br /> そして、それが完璧であることはありえない。完璧を求めていては始めることすらできない。<br /> <br /> 手順は次のとおり。<br /> → 隣接ユーザーについて仮説を立て、<br /> → 集中する対象を選び、<br /> → チームが彼らの目線でプロダクトを見るようにし、<br /> → 実験し、顧客との対話を通じて検証と学習を行い、<br /> → 選択可能なオプション（Landscape）を更新したうえで、<br /> → そのオプションの中から選ぶ。<br /> そして、これを雪だるまを転がすように繰り返し続ける。<br /> <br />
• 今、誰が成功していて、なぜそうなのかを知る<br /> <br /> 隣接ユーザーを理解するには、現在成功している人たちが誰で、なぜ成功しているのかを知ることが役に立つ。<br /> なぜなら、隣接ユーザーは彼らと1つまたは複数の属性が異なるだけだからだ。（全体が違うわけではない）<br /> その属性が拡張ベクトル（Expansion Vector）を生み出す。<br /> <br /> Instacart を例にすると、75%を占める健全なユーザーは、<br /> <br /> → 女性<br /> → 都市部在住（Urban）<br /> → 特定の都市に所在<br /> → 世帯主<br /> → 1人以上の子どもがいる<br /> → より裕福で価格にあまり敏感ではない<br /> → Instacart の注文作成に1時間程度は費やすつもりがある<br /> <br /> これらの一部はデータから分かり、一部は顧客との対話を通じて分かり、一部は推論したものだ。<br /> それぞれが次のような拡張ベクトルを作る。<br /> <br /> → 女性 ⇨ 男性<br /> → 都市部 ⇨ 郊外（Suburban）<br /> → 特定の都市 ⇨ 他の都市<br /> → 世帯主 ⇨ 世帯員<br /> → 子ども1人以上 ⇨ 小規模世帯、カップル、単身者<br /> → 裕福で価格にあまり敏感ではない ⇨ 価格に敏感<br /> → 注文に労力をかける ⇨ 注文に時間を使いたくない<br /> <br /> より細分化するほど、一般的にはより良いが、属性には共通するカテゴリーがある。<br /> どのカテゴリーが関連し、影響を与えるかはプロダクトによって異なる。<br /> <br /> → 性別<br /> → 年齢<br /> → 収入<br /> → 地域<br /> → 言語<br /> → 価格感応度<br /> → 技術活用度（Tech Enablement）<br /> → 顧客成熟度<br /> → デバイス性能<br /> → プロダクトのユースケース<br /> → 役割（Role）<br /> → 会社<br /> <br />
• 隣接ユーザーとは誰か？<br /> <br /> プロダクトにうまく定着した人と、その理由について仮説を立てれば、可能な隣接ユーザーセグメントを想定できる。<br /> 上で見つけたベクトルのうち1つ以上を変更する必要がある。<br /> <br /> こうしたデータ分析はボトムアップで行うのがよい。<br /> ユーザーと長時間話すよりも、データを通じて各サークルの縁で起きていることを観察するべきだ。<br /> <br /> Instacart でデータを見ると、現在成功しているユーザーも、最初は注文作成に長い時間がかかっていたことが分かった。<br /> 私たちの仮説は、現在のユーザーは店舗に直接行く代わりに、カートに商品を入れるのに何時間も費やす意思があるユーザーだというものだった。<br /> これにより、そうした時間を費やす意思のない最初のユーザーたちにとって、プロダクトを見つけやすくすることに集中できるようになった。<br /> <br /> Instagram で最初にデータを見たとき、膨大な量のオーガニックなWebトラフィックが流入していたが、彼らは登録したり健全なユーザーへ転換したりはしていなかった。<br /> 当初は理由が分からなかったが、多くのデータ探索を通じて、彼らがどこから来て、なぜWeb経由でアクセスしたのかなど、さまざまな理由が隣接ユーザーを定義する助けになった。</p><p>- なぜ彼らは隣接ユーザーなのか？<br /> <br /> 誰が隣接ユーザーかを知るだけでは十分ではなく、なぜ彼らが困難を抱えているのかを知る必要がある。<br /> そのためには、「隣接ユーザーに共感すること」が本当に重要だ。<br /> <br /> 基本的にプロダクトチーム／開発チームはパワーユーザーなので、彼らが隣接ユーザーに共感するのは非常に難しい。<br /> 彼らがなぜ困難を抱えているのかについて仮説を立てるには、4つの手法が推奨される。<br /> <br />

1. 隣接ユーザーになる<br /> ドッグフーディング。彼らの条件／環境でプロダクトを体験してみる。継続的にチームが新規ユーザーのフローを体験できるようにすることから始める。<br /> 最終的には、隣接ユーザーの体験をシミュレーションできるツールを構築する。<br /> → Instagram は、隣接ユーザーが国際化するにつれて、さまざまなデバイス、ネットワーク速度、言語などを体験する方法を見つける必要があった<br /> → Facebook は Air Traffic Control と呼ばれるツールを通じてネットワーク速度を制御し、体験させている<br /> → Instacart は、サンフランシスコとはまったく異なるカンザス州の環境を体験できる方法を見つける必要があった<br /> 隣接ユーザーのように毎日を生きてみると、目立たないものに気づけるようになる。<br /> <br />

2. 隣接ユーザーを見る <br /> ユーザビリティテストを通じて、隣接ユーザーがどのようにプロダクトを使うのかを見る<br /> 登録し、アクティベーションする過程で何に苦労しているのかを観察し、話してもらう<br /> <br />

3. 隣接ユーザーと話す<br /> アンケートまたは直接の会話を通じて、隣接ユーザーがなぜプロダクトを利用し、どんな問題を解決しようとしているのか、また彼らが検討している他の代替手段には何があるのかを尋ねる<br /> Instagram では、ユーザーがログアウトした後、再ログインできない人が増えていることを発見した<br /> → ログアウトしにくくするのか、再ログインを簡単にするのかを決めなければならない状況になった。<br /> → 意図的にログアウトするユーザーとの会話を通じて分かったこと<br />

4. プリペイド携帯を使っていてデータ使用量が心配だったり、家族と電話を共有していたりする場合がある<br />

5. 偽のメールアドレスを多く使う。欧米ではメールアドレスを多く持っているが、国際的にはそうではない。ただSMSを使うだけだ<br /> → この2つが分かったことで、それぞれのユースケースを解決する創造的な代替案を見つけることができた。<br /> <br />

6. 隣接ユーザーを訪問する <br /> 隣接ユーザーの環境を直接訪れ、彼らがどのような環境でプロダクトを使っているのか、そして彼らの業務フロー、制約条件、要件などを把握する</p><p>** 隣接ユーザーの優先順位を決める<br /> よくある最大の失敗の1つは、集中すべき隣接ユーザーの順序を誤ることだ。<br /> <br />

7. 隣接ユーザーは1つまたは2つの属性だけが異なるべき<br /> 5つのベクトルがあるとして、5つすべてが異なるなら、それは誤った選択だ。<br /> それは毎回のスイングでホームランを狙うようなものだ。<br /> <br /> 隣接ユーザーとは、1つの大きな集団を狙うのではなく、細かく定義し、その段階を増やしていくものだ。<br /> <br />

8. すべての隣接ユーザーが機会とは限らない<br /> 多くのセグメントがあっても、存在するからといって必ずしもその人たちにサービスすべきとは限らない。<br /> 重要なのは、そのセグメントがプロダクトの戦略的方向性と一致していることだ。<br /> <br />

9. まず内部の問題を解決すること<br /> まずは、内部ファネルで見えている隣接ユーザー層を選ぶべきである。<br /> 彼らはすでに意図を持って自社製品を使ったものの、成功に至らなかったため、彼らの問題を解決することは短期的なインパクトにつながる。<br /> <br /> Elena : B2B製品における隣接ユーザーの優先順位<br />

10. 追加で売上を生み出せる既存ユーザー層<br />

11. 間接的に追加価値を生み出せる既存ユーザー層（売上にはならなくても、バイラル効果のあるユーザー層のようなもの）<br />

12. まったく新しい隣接ユーザー<br /> <br /> 隣接ユーザーを考える際には、長期的にその集団が成長する集団かどうかも考慮する必要がある。 </p><p>** 進化する隣接ユーザー環境 <br /> <br /> 私がInstagramで働き始めた頃、隣接ユーザー層は、アメリカの35〜45歳の女性のうち、Facebookアカウントは持っているが、Instagramの価値を見いだしていない人たちだった。<br /> Instagramを離れる頃には、ジャカルタで3GのAndroidスマートフォンをプリペイドで使っている女性になっていた。 <br /> その間に、私たちが解決した隣接ユーザーはおよそ8種類ほどの異なる層だった。<br /> <br /> さまざまな理由で隣接ユーザーは変化する。<br /> <br />

13. 新しい情報を得る：隣接ユーザーに関する実験で予想外の結果が出たり、新しいデータを見たり、ユーザーリサーチを通じて新たな仮説が生まれたりする<br />

14. 新しいユーザーが増え続ける<br />

15. 製品に新しい価値が追加される<br /> <br /> こうした環境の変化に応じて注目すべき点<br /> <br />

16. 「なぜそうなのか」を理解するには時間が必要：実験結果が出たら、なぜうまくいったのか、あるいはいかなかったのかを常に考えるべきである<br />

17. 基本的なユーザー登録、アクティベーション、エンゲージメント、収益化に継続して取り組む必要がある<br />

18. 隣接ユーザーのしきい値を継続的に超えて拡張していく必要がある </p><p>「成長率を維持するためには、あらゆる成功した製品は最終的にコアユーザーから隣接ユーザーへと焦点を移さなければなりません。<br /> <br /> 隣接ユーザー理論は、『ユーザー中心』に対してまったく異なるアプローチを求めます。<br /> 静的なペルソナは捨て、製品に対するAdoption行動を持ちながら動的に進化するペルソナを前提にすべきです。<br /> 成長している3〜6か月ごとに、次の隣接ユーザーを対象に、彼らが何に関心を持ち、どのような問題を解決しているのかなどを考えるよう、チームの方向性を変える必要があります。<br /> <br /> これに成功すれば、ターゲットとする隣接ユーザー層のコホートリテンション、エンゲージメント率、収益創出などが改善され、 <br /> より大きなユーザー基盤においても成長率を維持し続けられるようになります。 <br /> そして小さな努力だけでも、次の隣接ユーザーを継続的に発見できるようになるでしょう。」</p>

[heycalmdown]

<p>翻訳を見ただけでも内容がとても良いですね。翻訳を読んだからこそ良さが分かったのかもしれませんが…😅</p>