仮説駆動思考

状況: 自社ECサイトのCVR（コンバージョン率）が直近1ヶ月で2.8%→1.9%に低下。マーケチームが大量のアクセスログを分析し始めたが、2週間経っても原因が特定できていなかった。

適用方法: イシューを「CVR低下の主因は何か」に設定。仮説を3つ立てた。(1) 新規流入の質が低下した、(2) 商品ページの離脱率が上がった、(3) カート→決済の離脱が増えた。各仮説の検証に必要なデータだけを1日で集めた。

結果: 仮説(3)が支持された。カート→決済の完了率が82%→61%に急落。原因を掘ると、1ヶ月前の決済システムアップデートでクレジットカードの3Dセキュア認証が二重に走るバグが混入していた。修正後2日でCVRが2.6%まで回復。網羅的分析では2週間かかったことが、仮説駆動で2日で解決した。

状況: エンジニア職の年間離職率が18%に上昇。人事部は従業員満足度調査（40問）を実施したが、項目が多すぎて「結局どこが問題か」が絞れなかった。

適用方法: 仮説を「離職の主因はマネジメントへの不満（直属上司との関係）である」と立てた。検証として、離職者の退職面談記録を過去12ヶ月分レビューし、退職理由を5カテゴリに分類した。

結果: 退職理由の 52% が「上司との関係」に集中しており、仮説が支持された。さらに「上司との1on1が月1回未満のチーム」に離職が偏っていることが判明。1on1の最低頻度を週1回に引き上げ、マネージャー研修を実施した結果、翌年度の離職率が18%→11%に改善した。

状況: 新メニューの月間売上が目標の60%にとどまった。商品開発チームは「味が悪いのでは」と試食テストのやり直しを主張し、マーケは「認知が足りない」と広告増を提案。議論が平行線だった。

適用方法: 3つの仮説を立てた。(1) 味の評価が低い、(2) 認知が足りない、(3) 店頭での訴求が弱い。それぞれの検証方法を設計。(1) は既存の試食アンケート（n=200）を再分析、(2) はSNSとWeb広告のリーチ数を確認、(3) は覆面調査員5名を10店舗に派遣。

結果: (1) 試食スコアは5段階中4.2で問題なし。(2) 認知率は競合新メニューと同等。(3) 覆面調査で10店舗中7店舗でポスター掲示なし、スタッフの推奨トークもゼロだった。仮説(3)が主因と判定し、店頭POPの配布とスタッフトークスクリプトの導入で翌月の売上が目標の95%まで回復。