読み込み中...
読み込み中...
データで施策を高速改善する実行者
ファネル分析、A/Bテスト、コホート分析など、データを駆使して施策を高速で改善するタイプ。短期的な数字改善に強く、仮説検証サイクルを回し続けます。
グロースエンジン。具体的な数字目標に対して、実験と改善を繰り返し、成長を牽引する。
「もし私に1時間与えられたら、55分は問題の定義に、5分は解決策に使う」- アインシュタイン
グロースハッカーは、数字を追いかけることに興奮を覚えるタイプです。彼らにとって、ビジネスはゲームであり、KPIはスコアです。そのスコアを上げるために、あらゆる手段を試します。
彼らのデスクには常に複数のダッシュボードが開いています。コンバージョン率、離脱率、LTV、CAC…これらの数字の動きを監視し、異常があればすぐに原因を特定し、改善策を打ちます。
「やってみなければわからない」が彼らのモットーです。完璧な計画を立てるよりも、小さく試して、結果を見て、学んで、改善する。このサイクルを誰よりも速く回すことが、彼らの強みです。
ただし、この短期志向が弱点にもなります。今日のコンバージョン率を上げることに集中するあまり、長期的なブランド価値や顧客体験を犠牲にしてしまうことも。ポップアップ、通知、割引…短期的には効果があっても、長期的にはユーザーを疲弊させる施策に頼りがちです。
グロースハッカーは「結果で導く」リーダーです。チームに明確な数値目標を設定し、その達成に向けて全員を動かします。成果を出したメンバーを称え、達成できなかった場合は原因分析を徹底します。ただし、数字至上主義になりすぎると、チームの士気や長期的な視点が失われるリスクがあります。
ストレス下では、さらに多くの実験を打ち、数字を動かそうとします。KPIが達成できない焦りから、ブランドガイドラインを無視した施策や、ユーザー体験を犠牲にした短期策に走りがち。また、チームに対してプレッシャーをかけすぎ、関係が悪化することも。
ショーン・エリス
グロースハックの体系的な方法論
エリック・リース
仮説検証サイクルの基本
ニール・イヤール
ユーザーを惹きつける仕組みの設計
グロースハッカーの名付け親
Dropboxの初期グロースを牽引
a16z ジェネラルパートナー
Uberのグロースを担当した
Social Capital創業者
Facebookの初期グロースチームをリード
一緒に仕事をすると相乗効果が生まれやすいタイプです。