いう言葉を耳にする機会が少し増えてきました。似た言葉として、「グロースハック」という言葉があります。ビジネスで果たす役割、成長へのアプローチ方法などにおいて異なる部分があります。これらの言葉が生まれたアメリカで影響力のある専門家たちの考えも参考にしつつ、ふたつの違いをまとめていきます。スタートアップ界隈で生まれた言葉。ECサイトを改善する営みから生まれた言葉。既存のビジネスモデルに対して、継続的な最適化のプロセスを実装する取り組み両者の違いは少しずつ薄れてきている。発祥の国アメリカでは最近認知度が徐々に高まってます。年ごろから本格的に認知が広まっていきました。同時期から使われ始めていたものの、当時はグロースハックの方がより広く使われている言葉でした。年頃から両者の差は縮まりはじめ、最近※ではほぼ同水準の検索ボリュームにまでなっています。様々な面で共通点を持っています。テストなどを用いて検証することで成長を実現します。別の角度で見ると両者にはいくつかの違いがあります。いう点で違いがあります。Ellis)氏が使い始めたという説が有力です。hacking.大量のデータを蓄積、保存、そして分析し、リアルタイムでトラッキングする企業の能力の成長は、小さなスタートアップでさえ、新しい機能やメッセージング、ブランディング、または他のマーケティングの取り組みの検証を、驚くほど低いコスト、速いスピード、そして高い精度で実現できるようにしている。氏によって生み出されたことが明示されています。新しいビジネスを生み出そうとするスタートアップの精神が、グロースハックの根底にはあるのです。サイト興隆期に始まったという説が有力です。サイトにおける改善の取り組みに端を発すると考えられます。サイトが生まれては消えていきました。ルーツになっています。最初に発展したのかもしれません。果たす役割と考えられます。一概には言えませんが、これらは異なるルーツを持った手法であると言えます。それぞれのプロセスへの関わり方が異なります。なるフレームワークです。携わらない、と発言しています。氏の同発言内ではさらに、グロースハッカー(グロースハックを行う人)は、ユーザー獲得、そして時にはビジネスモデルそのものの創造から関わっていくのが違いであると述べられています。base.グロースハッキングはマーケター専用のツールではない。既存顧客の育成に加えて、新しいプロダクトの開発や継続的なプロダクト改善にも適用することができるとグロースハッキングが単なるマーケティング手法ではないと説明されています。比べて、グロースハックの方がより幅広くビジネス全体にコミットを行う概念と考えられます。つの違いを紹介してきましたが、著者自身が感じている両者の最も大きな違いは、改善へのアプローチ、特に検証のスピードに対する捉え方の違いです。tempo.・・・ではスピードが求められており、グロースハッキングでは最大限速いペースで検証をすることが重要である。書かれており、グロースハックにおいてスピードが重要であることが繰り返し説明されています。改善をスピーディーに行うための方法として、同著内ではグロースハッキングプロセスを紹介しています。なる一連のグロースハッキングの取り組みの流れをプロセス化したものです。以上の点からグロースハックは、いかに早く改善プロセスを実行し、ビジネスを成長させるかにフォーカスした短期目線のアプローチであると考えられます。誤解を恐れずにいえば、グロースハックのように早く成果をあげることに対して、重点は置いていません。一過性ではなく継続的なプロセスの導入を行うものとして認知されています。正しく行われるほど、長い時間がかかる取り組みであると述べています※。メソッドを提唱していますが、これは先ほどのグロースハックプロセスと非常に似ています。Scrutinize(調査)、Hypothesize(仮説設計)、Implement(検証、実装)、Propagate(展開)の4つのステップと分かれており、先ほどのグロースハックプロセスと同様に、改善を行うための取り組みを体系化したものです。メソッドは、共に事前の調査や改善案を仮説として定義することの重要性を説いていますが、両者を比較してみると、改善へのアプローチの違いが見えてきます。テストで検証をする」という点は両者に共通しています。いうステップが存在します。検証結果を分析し次のアクションを決めるための取り組みです。テスト結果を様々な観点(セグメント)から分析し、期待していた結果が得られなかった時には、テストを実施するに至ったまでのプロセスを振り返り、ネクストアクションへと落とし込みます。いうシチュエーションを見てみましょう。このような結果になってしまった場合、以下のように次のアクションを探っていきます。テストを実施するきっかけとなった分析内容に、誤りや盲点があった可能性があります。分析内容の見直しや別観点からの分析を行い、見落としがないかを確認しましょう。抽出したデータに誤りや偏りがなかったかを今一度確認します。テスト前に深く分析できていなかったところがあればより深く分析をし、気づきがあれば新たな仮説として検証を検討しましょう。(例:クリックヒートマップを使い、会計へ進まなかったユーザーのページ内行動を調査するなど)「2.仮説設計」を振り返る問題点と要因の考察が正しくても、改善案がそれを解決できるものではなかったのかもしれません。他に考えうる仮説があれば、別のテストで検証を行います。「分析を元に得た問題点の考察」と「その問題点を解決するための改善案」それぞれについて他の可能性を思案します。必要に応じて深堀の分析を行い、新たな考察や改善案が得られたならば、仮説をピボットして再度検証を行いましょう。率が下がってしまったが、特定のセグメントでは違う結果が出ている」という可能性もあります。率を大きく上回っていることがあります。テストを実施することで、有意性を検証することが可能です。思いつく限りの切り口からテスト結果を分析し、有意な結果が出ているセグメントがあれば、ターゲットを絞って再度検証を行う余地があります。するところまでをプロセスに内包しています。いくつかの点で違いがあります。ストラテジストが獲得まで携わったり、その違いは徐々に薄れてきているようです。本質的には、2つの概念に違いがあるということよりも、改善のアプローチには様々な考え方がある、という点が重要ではないかと考えます。昨今ではビジネスの成長に求められるスキルが多様化し、優秀な人材の囲い込みが困難になっています。改善に取り組むだけでなく、組織や成長フェーズにフィットした改善スタイルを確立する必要性が高まっているのではないでしょうか。サービスの立ち上げを行う。データベースや解析ツールのログ分析と、ユーザビリティ調査を組み合わせたコンサルティングが得意。