リソース：AI
プロダクト主導の成長（PLG）にAIを活用する6つの方法
自動化を進めたり、パーソナライズを強化したり、データに基づく意思決定を迅速化したりなど、AIには、プロダクト主導の成長（PLG）を推進していく力があります。このページでは、6つのPLG原則それぞれにAIをどのように活用していくかを考察していきます。
自動化を進めたり、パーソナライズを強化したり、データに基づく意思決定を迅速化したりなど、AIには、プロダクト主導の成長（PLG）を推進していく力があります。このページでは、6つのPLG原則それぞれにAIをどのように活用していくかを考察していきます。
原則1
無料のユーザー体験を提供する
プロダクト主導の成長（PLG）戦略はすべてここから始まります。プロダクトそのものより優れた販売手段はないからです。時間のかかるデモや何度も連絡することはどちらも営業担当者の時間を奪い、見込み客のやる気を削ぐ要因にもなります。それよりもユーザー自身に、ユーザーにとって良いタイミングで、プロダクトの価値を見極めてもらいましょう。
AIの使用方法
AIは、大量のデータセットからパターンを迅速に見いだせるため、フリーミアムにどのような機能をもたせるべきかも決定しやすくなります。たとえばAIなら、有料プロダクトの使用状況データを分析してパターンを特定し、無料版に含めるべき機能を推奨してくれます。
理想的には、「最初の3か月で機能XをY回使用したユーザーは、そのサブスクリプション期間の残りもそのプロダクトを使い続ける」といったインサイトを提示してくれるような、AIを活用したプロダクトアナリティクスツールがよいでしょう。
AIは、大量のデータセットからパターンを迅速に見いだせるため、フリーミアムにどのような機能をもたせるべきかも決定しやすくなります。たとえばAIなら、有料プロダクトの使用状況データを分析してパターンを特定し、無料版に含めるべき機能を推奨してくれます。
理想的には、「最初の3か月で機能XをY回使用したユーザーは、そのサブスクリプション期間の残りもそのプロダクトを使い続ける」といったインサイトを提示してくれるような、AIを活用したプロダクトアナリティクスツールがよいでしょう。
ボーナスヒント
予測：AIの台頭により、無料プロダクトの重要性がさらに高まる。
営業チームが生成AIを使用してアウトリーチを活発化していくと、メールなどのメッセージ量も飛躍的に増加し、こうしたチャネルへの負担がますます高まる結果になってしまいます。そこで企業は見込み客にリーチするための新しい方法を見つける必要性に迫られるわけですが、その点、見込み客がそのプロダクトの価値を実感できる無料版プロダクトからのアプローチほど、そうした顧客へのエンゲージメントに適した場所はありません。
原則2
「アハモーメント」をいち早く届ける
プロダクト主導の成長（PLG）を成功させるには、ユーザーがそのプロダクトの主な利点を初めて体験する瞬間である「アハモーメント」への到達を迅速化する必要があります。「アハモーメント」に導く方法はさまざまありますが、なかでも特に有益なのは、アプリ内ガイドを使用して「アハモーメント」やそこにつながる機能にユーザーを導くことです。
AIの使用方法
この方法は非常に有効ですが、問題はそもそも「アハモーメント」を作り出すことが簡単ではない点です。しかしAIを活用すれば、あらゆる形でアハモーメントを作り、適切なモーメントを迅速に見極めたり、テストしたりすることもできます。
たとえば、AIツールならプロダクトの使用状況だけでなく、過去のコンバージョンやアップセルに関するデータも分析し、「アハモーメント」になりそうな部分を特定できます。その情報を基に、それらの機能へとユーザーを導くアプリ内ウォークスルーを作成すれば、それらが適切かどうかを迅速にテストできます。そのうえで、再びAIを使用してユーザーの行動データを分析すれば、それらの機能の使用がエンゲージメントやコンバージョンの増加につながっているかどうかも判断できます。
ボーナスヒント
AIを活用したパーソナライゼーションで「アハモーメント」を促進
ユーザーにはさまざまなタイプがあり、プロダクトの価値を感じる形もさまざまでしょう。したがって「アハモーメント」もそれぞれに異なるはずです。しかしAIを活用すれば、ユーザーがどこからプロダクトにアクセスし、どこをクリックしてプロダクトの使用をパーソナライズしているかといった情報も、より効率的に活かすことができます。もちろんAIがなくてもその作業は可能ですが、AIがあれば、そうした取り組みが簡単になり、より迅速にそれらのインサイトを特定し、戦略に導入していくことができます。
原則3
使いやすさを追求する
ユーザーに「アハモーメント」をもたらす鍵は、使いやすさを最大限に高めた無料プロダクトを開発することにあります。ユーザーが一番望まないのは、どこを開けばよいのか、何をすればよいのかがわからない、ごちゃごちゃした、直感性の低いデジタル体験です。シームレスなユーザビリティを確保するには、何が有益で、何が有益でないかについて、ユーザーからフィードバックを集めることが重要です。
AIの使用方法
AIを活用したプロダクト体験プラットフォームでは、ユーザーの行動を分析して行き詰まっている箇所を特定したり、さらにはユーザーの行動に基づいてそのユーザーに必要なリソースを自動的に提案したりすることも可能になるため、ユーザビリティの向上に効果的です。
さらに高度なツールであれば、ユーザーが選択したリソースを追跡し、その情報をモデルにフィードバックして、より良い推奨事項を提示することもできます。ユーザーに適切なリソースを自動的に提供できることで、無料版におけるユーザー体験も大きく向上するはずです。
AIを活用したプロダクト体験プラットフォームでは、ユーザーの行動を分析して行き詰まっている箇所を特定したり、さらにはユーザーの行動に基づいてそのユーザーに必要なリソースを自動的に提案したりすることも可能になるため、ユーザビリティの向上に効果的です。
さらに高度なツールであれば、ユーザーが選択したリソースを追跡し、その情報をモデルにフィードバックして、より良い推奨事項を提示することもできます。ユーザーに適切なリソースを自動的に提供できることで、無料版におけるユーザー体験も大きく向上するはずです。
ボーナスヒント
AIの力で、ユーザーに合ったオンボーディングフローを構築
AIを活用することで、アプリ内のオンボーディング体験を数種類から数百種類、さらには数千種類にまで多様化することができます。AIツールによって、さまざまなデータソースを分析し、個々のユーザーニーズに合ったオンボーディングフローを作成できるようになるからです。つまり、無料プロダクトを最初に触った時点からすべてのユーザーがパーソナライズされるということです。これは、口コミやバイラリティを促進するという点でたいへん有益です。
原則4
ユーザーを喜ばせて粘着性を高める
ユーザーに「アハモーメント」をもたらすことは重要ですが、理由がなければユーザーはそこに留まることはありません。無料プロダクトにとって重要なのは、ユーザーが何度も戻ってきて、さらに使いたくなるようなプロダクトであることです。そこで重要になるのが、フィードバックとプロダクトの使用状況データの収集です。こうしたデータを活用することで、プロダクトチームは次にどのような機能や能力を優先して改善すべきかを特定できるようになります。
AIの使用方法
AIがあれば、これまでよりも多くのフィードバックデータを選別して、そこからインサイトを引き出すことができます。
AIツールを活用することで、フィードバックを迅速にテーマ別に分類し、プロダクトの使用状況データと組み合わせて、すでにある機能の改善点や今後優先して開発すべき機能など、どこに注力すべきかを特定することが可能になります。そうすることでプロダクトマネージャーは、ユーザーがまた使いたくなるような機能や能力を作っていけるようになります。
原則5
自然な流れで購入に導く
特に先進的なプロダクトチームは、多くの主要機能を含む無料プロダクトを設計する一方で、他の機能は有料のサブスクリプションモデルの一部として残しています。また、有料版でなければ得られないメリットをユーザーに明確に示し、ユーザーがアップグレードしたいと思ったときには自然にかつ簡単に有料版にアップグレードできるようにしています。
AIの使用方法
AIを活用すれば、アプリ内メッセージを賢く活用して、ユーザーに適切なタイミングで有料版の購入を促すことができます。たとえばAIツールなら、無料版の使用状況データやNPSデータ、フィードバック、過去のコンバージョンデータを分析して、ユーザージャーニーにおいてどの段階が有料版への購入を促しやすいかを特定することができます。そうした情報はAIがなければなかなか取得が難しいものです。
同様に、AIと機械学習のアルゴリズムでは、ユーザーの行動や企業の特徴、購入パターンを分析して、プロダクトやフィーチャーのパーソナライズについて推奨を行うことも可能です。これにより、ユーザーは自身のニーズを満たす新たな機能を利用できるようになり、その結果、購入に至る可能性も高まります。
AIを活用すれば、アプリ内メッセージを賢く活用して、ユーザーに適切なタイミングで有料版の購入を促すことができます。たとえばAIツールなら、無料版の使用状況データやNPSデータ、フィードバック、過去のコンバージョンデータを分析して、ユーザージャーニーにおいてどの段階が有料版への購入を促しやすいかを特定することができます。そうした情報はAIがなければなかなか取得が難しいものです。
同様に、AIと機械学習のアルゴリズムでは、ユーザーの行動や企業の特徴、購入パターンを分析して、プロダクトやフィーチャーのパーソナライズについて推奨を行うことも可能です。これにより、ユーザーは自身のニーズを満たす新たな機能を利用できるようになり、その結果、購入に至る可能性も高まります。
ボーナスヒント
AIで、個々のユーザーに合った柔軟な価格設定を構築
AIを活用すれば、価格やパッケージをこれまでできなかった規模でテストし、これらをどのように設定していけばPLGを最も効果的に促進できるかを探っていくことができます。AIなら、大量のデータを迅速に分析できるため、ユーザーの場所や企業規模、時期などの基準に基づいて、ユーザーに合った柔軟な価格設定を構築していけます。
AIの使用方法
プロダクト主導の成長（PLG）の根底には、従来の購入ファネルではなく、増殖的な成長ループ、つまりフライホイールという考え方があります。
行動データを分析し、ユーザーがプロダクトについて発信しやすいのはワークフローのどの段階なのかを特定する。その取り組みにおいても、他の5つの原則と同様、AIが役に立ちます。これを特定できたら、生成AIを活用して、ユーザーに共有やコラボレーションを促すためのアプリ内コンテンツも作成できるようになります。個々のプロダクトが持つバイラリティを最終的に見極めるのはもちろんプロダクトマネージャーですが、AIツールを活用すれば、必要な答えにより速くたどり着き、バイラリティ戦術を導入していくことができます。
