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ママ・テスト」は、誰もが嘘をついているときに、自分のビジネスが良いアイデアかどうかを理解するための戦略である。著者はロブ・フィッツパトリック。

ママ・テスト知っておくべきすべてのこと

あなたのお母さんに、あなたのビジネスのアイデア、あるいはどんなアイデアも気に入って もらえるかどうか尋ねたことがありますか?よっぽどのことがない限り、お母さんは「イエス」と答えるでしょう。彼女はそれを理解しないかもしれませんし、好きでもないかもしれませんが、彼女はあなたを好きです。彼女はあなたを信じているのです。

彼女はなんて役に立たない研究源なんだ...。

Mom Testは、最も温厚で、愛情深く、陽気な母親でさえも、冷たく厳しい事実に変えるために特別に設計されています。あなたの数百万ドルのアイデアのための強力なユーザー・リサーチができるのに、誰が母親の愛を必要とするのでしょうか?

さて、良いニュースは、あなたがお母さんの心を袖から引き裂く必要はないということです。お母さんを無感情なロボットにする必要はないのです。実際、お母さんが変わる必要はまったくないのです。変わる必要があるのは、あなた自身なのです

@tldv.io母が気に入るなら、それは合格です。そうでしょ?// @been.ian が会議をサボってこれを完成させました#product #tech #momtest ♬オリジナルサウンド - tldv.io - AI Meeting Recorder

Mom Testとは?

簡単に言うと、ママ・テストは、潜在的なユーザーが嘘をつく可能性がある場合でも、潜在的なユーザーからインサイトを引き出すための戦略である。お母さんは、この戦略の例です。お母さんは、あなたが尋ねているから、何かを好きだと言うでしょう。

これは、他の人にも言えることです。もしあなたが情熱と興奮を爆発させてアイデアを売り込んだとしても、誰もあなたのアイデアがクソだと言って壊そうとはしないでしょう。泣いている姿は見たくないのです。

ユーザーの中には、無意識のうちに嘘をついたり、自分の都合で白い嘘をついたりする人がいます。

  • 困惑
  • 悪びれずに
  • おせわになったこと
  • 無自覚
  • 問を誤る
  • 記憶違い

実は、ユーザーは必ずしも真実を語ってくれるわけではありません。意識的であろうとなかろうと、ユーザーは自分の考えや気持ちを正確に言葉にできるとは限りませんし、たとえ言葉にできたとしても、脳が本来の意味とは異なる解釈をする可能性は高いのです。それが人生。それがコミュニケーションです。

しかし、Mom Testは、潜在的なユーザーが意識しなくても、何かを感じていることをより深く知ることができるように設計されています。

Mom Testを簡潔にまとめた動画がこちらです。

ママテストの歴史

2019年、ロブ・フィッツパトリックが紙にペンを走らせ、ベストセラーとなった『ママ・テスト:誰もが嘘をついているときに、顧客と話し、あなたのビジネスが良いアイデアかどうかを知る方法』を書いたことで、ママ・テストが流行となった。要点をズバリ言い当てたこの本で、ロブ・フィッツパトリックは、自分のアイデアについて知る最良の方法は、顧客について質問することであることをはっきりと示しています。

ママさんテストの概要

新しい料理本アプリのアイデアを気に入ってもらえるかどうか、お母さんに尋ねるのではありません。いつ、どのように、なぜデバイスを使うのか、そして今使っている料理本について尋ねるのです。あなたのアイデアに関する質問は、誤った答えを導き出す可能性が高く、一方、彼女の活動に関する質問(別名、母親テスト質問)は、彼女が実際に製品を好み、何を求めているかを知るためのヒントを与えてくれます。

つまり、自分の考えを押し付けるのではなく、ユーザーが実際に何を求めているのかを突き詰めていくのです。ユーザーが言っていることを誤解せずに聞いているのです。

@tldv.ioWe love constructive criticsm#productmanager #product #tech #productmanagement #corporatehumor #startup ♬オリジナルサウンド - tldv.io - AI Meeting Recorder

Mom Testは何を目指しているのか?

フィッツパトリックは、初期の顧客との対話がどれだけ役に立つかは、顧客の生活や世界観に関する確かな事実が得られるかどうかにかかっている、と述べている。初期顧客との対話を意見ではなく、事実へと導くために、彼はある簡単なテストを提案しています。

  • 自分のアイデアではなく、相手の人生経験について話す
  • 将来についての一般論ではなく、過去の具体的な情報を得ることができる
  • 話すことを減らし、聞くことを増やす

このようなシンプルなステップを踏むことで、「私のアイデアを気に入ってもらえたか」という質問よりも、より強いインサイトを得ることができるのです。

毛羽立ちをなくす

著者は、何としても駆逐すべき3種類の「ふわふわ」を指摘します。

  1. 一般的な主張(私はいつも、私はいつも、私は決してしない)
  2. 仮定のメイビー(I might, I could)
  3. 未来形の約束(I would, I will)

Fitzpatrick氏は、このような「ふわふわ」したものを会話から排除することで、それぞれの発言に込められた真実の核心に迫ることができると提案しています。もし、ユーザーがこのようなくだらないことを口にしたら、次のように問いかければいいのです。

  • 最後にそれが起こったのはいつですか?その時の様子を教えてください。
  • 前回はどのように問題を解決したのですか?他に何を試しましたか?

このような質問をすることで、ユーザーは具体的な話をするようになります。一般化するのではなく、実際の出来事やユーザーの経験を反映させるために記憶を利用するのです。

ママテストは商品・ユーザー調査にどう活かせるか?

 

自分の考えとお客様の好みの比較

上の画像は、むしろその問題をよく反映しています。あなたのアイデア、それはあなたの頭蓋骨の中に脳を食べる寄生虫が住んでいるのではないかと疑い始めるほど、あなたの頭の中にあるもので、舗装された道のようなものです。実際に使われるのは、ユーザーが望むような摩耗した道だ。彼らは、あなたのアイデアなどどうでもよいと思っているのです。彼らは、使いやすく、最も早く、最も直接的なルートを求めている。

もし、間違った質問でユーザーにアプローチしてしまうと、自分のアイデアが素晴らしいと思われてしまうでしょう。そのため、ユーザーインタビューにはしっかりとした計画を持って臨むことが重要です。そうすることで、最高のユーザーインサイトが得られるだけでなく、自分のアイデアを語ることに夢中になるのを防ぐことができます。ユーザーに焦点を当てれば、情報は磁石のようにあなたの元へ流れてくるのです。

顧客から、自分たちの問題を解決するような機能を提案されることがよくあります。それを額面通りに受け取るのではなく、もう少し深く掘り下げてみることをお勧めします。

ママテストの問題

お客様から要望があった場合、それがどのように、なぜ役立つのかを具体的に説明してもらうこと。

  • なぜそれを望むのか?
  • それは、あなたにどんな力を与えてくれるのでしょうか?
  • それなしでどうやって管理しているのですか?
  • それは、あなたの1日にどのようにフィットするのでしょうか?
  • この機能を追加するために、発売を延期すべきだと思いますか?それとも、後日、追加することができますか?

これらの質問によって、ユーザーがより詳細なフィードバックをするようになり、その結果、より強力な調査データが作成されることがおわかりいただけたでしょうか。

"彼らの問題に口を出すことは許されないし、そのかわり、何を作るかを指示することも許されない"

ユーザーリサーチで最も大切なこと

めったに言われないが、しばしば経験することだが、適切に実施されていないユーザー調査は、まったく調査をしないよりも悪い。これは特に、間違った信念を強化する確証バイアスのようなもののおかげです。これは、Mom Testの質問が適用されていない場合、さらに強くなります。

誤解のないようにお願いします。ある程度のバイアスは常に存在しますし、ママ・テストがどんなに優れたものであっても、バイアスを完全に根絶することはできないでしょう。しかし、バイアスを意識し、できるだけ抑えようとすることは、間違いなく研究を向上させるでしょう。 

お母さんテストは、すべてのインタビューの基礎であるべきです。母親から良い洞察を得ることができれば、誰からも得ることができる。

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ということは、「ママさんテスト」で十分研究が進んだと思ったかもしれませんね。いやいや、そうではないんだ。本当に重要なことを知りたいか?もっと上を目指そう

tl;dv は、Google Meets やZoom の通話中に、Mom Test の質問に対するユーザーの回答を動画で録画書き起こしさらなる分析や簡単な再確認、インサイトの共有を可能にします。ビデオ録画は簡単に編集でき、リサーチ・リポジトリの選択に関係なく、クリックするだけで共有できるハイライトを作成できます。

また、録画を見直すことで、自分のインタビューのスタイルを精査し、質問の言い方が悪かったり、ユーザーが完全に正直でないことを示唆する微妙な合図を見逃していたりする瞬間を特定することができます。これは、ユーザー研究者がインタビューのテクニックを継続的に改善するのに役立ちます。

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