仮説ドリブンか、データドリブンか。

新しい仕事の進め方で、やや迷っています。とある企業が持つ1つの事業ドメインを、Webサイトを改修することでパフォーマンスを改善して欲しいというお仕事。僕らがこれまでやってきた仕事と大きく違ってユニークなのは、「パフォーマンスを改善して欲しい」という目的を達成するために、そのアプローチ自体の提案から期待されているということです。

(ここから専門的な話になります)

Webサイトを改修していく手法として、大きく2つのやり方が存在し、僕らの中でも入念に議論しました。
仮説ドリブンか、データドリブンか。
仮説ドリブンの手法で典型的なのは、いわゆるカスタマージャーニーマップを作り、ユーザインタビューや担当者の意見を汲み取りながら精度の高い仮説を設計し、その仮説に対して最大限パフォーマンスするデザインのWebを構築していくやり方。
そしてデータドリブンによる手法は、特にGoogle社がHow Google Worksで語っている内容が典型的です。A/Bテストやアナリティクスを駆使し、ユーザの反応が良い方を選び続けることでWebのクオリティをあげていこうとするやり方。データなき議論は無駄であるとし、社内で意見が別れたらユーザに聞いてみるのが一番早い(A/Bテストの実施)という思想が根底にあります。

どちらの手法を採用するのが適切なのか、まだ現時点では完全に決まってはいないですが、議論していく中でまとまってきたそれぞれの特徴を備忘録的に書いておくと、

[仮説ドリブン]
# こういうときに有用
・その事業ドメインやWebに関する高い知識を持った人がいて、高い精度の仮説が期待できる場合。
・Web/アプリを0→1で立ち上げるタイミングであり、大規模な改修によるリスクがあまり大きくない場合。

[データドリブン]
# こういうときに有用
・既に一定のユーザ数を抱えたサービスを構築済みであり、細かな調整を加えながら改善をしていくフェーズの場合(グロスハック)
・小さい予算で大きな効果を達成したい場合。

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まだプロジェクトは走り出す前段階なので見識も浅いですが、走りながらもっと深い発見があるかと思います。気づきがあればまた残していきます。

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