GPTで満たされないニーズを特定… できるかなぁ
「商品の『声』」という商品の意見を全力で挙げるGPTに続き… 集めた意見で満たされないニーズを特定するGPTを検討することにしました。
まず「満たされないニーズとは何なのか？」をChatGPTと合わせなきゃいけない。
ChatGPTに商品に関する意見を渡して「満たされないニーズを特定して」とお願いするだけでは回答もそれなりだろうと思いますので、以下の問いからはじめました。
広義の顧客理解と満たされないニーズを特定する思考の枠組みを示してください。
広義の顧客理解と満たされないニーズを特定するための思考枠組みは、顧客の深い理解に基づき、そのニーズや課題を明確にし、適切な解決策を提供することを目指します。以下の枠組みは、このプロセスを体系的に進めるためのガイドラインを提供します。
1. 顧客エンパシーの構築
聴く: 顧客の声に耳を傾け、彼らの言葉や表現を通じてその感情や価値観を理解する。
観察する: 顧客の行動や習慣を観察し、言葉だけでは伝わらないニーズや課題を捉える。
共感する: 顧客の立場に立ち、その経験や感情を自分のものとして感じ取ることで、深い理解を得る。
2. 問題定義の明確化
顧客の課題を特定する: 顧客エンパシーを通じて得た洞察を基に、顧客が直面している具体的な問題を特定する。
問題を再定義する: 問題をさまざまな角度から見直し、より根本的な課題や未探索のニーズを見つけ出す。
3. アイデアの発想と検証
ブレインストーミング: 問題解決のためのアイデアを自由に発想する。量より質を重視し、多様な視点からのアイデアを歓迎する。
プロトタイピング: アイデアを具体的な形にしてみる。この段階では低解像度で良く、速やかにフィードバックを得ることが目的。
テストとフィードバック: プロトタイプを顧客に試してもらい、その反応を観察し、フィードバックを収集する。
4. ソリューションの開発
イテレーション: フィードバックを基にアイデアを繰り返し改善し、顧客のニーズに最も合致するソリューションを開発する。
実装: 最終的なソリューションを実際に導入し、顧客の問題解決に貢献する。
5. 持続的な学習と適応
測定と評価: ソリューションの効果を定量的、定性的に評価し、その成果を測定する。
学習と適応: 評価結果をもとに何がうまくいったか、改善が必要な点は何かを学び、継続的にプロセスを適応させる。
この枠組みは、顧客中心の思考を促進し、満たされていないニーズを発見し、解決策を提供するためのものです。顧客理解は一度きりの活動ではなく、ビジネス環境や顧客のニーズが変化するにつれて継続的に行う必要があります。このプロセスを通じて、顧客との関係を深め、より価値のある製品やサービスを提供することができます。
今回意識しているのは「満たされないニーズを特定すること」なので、上記「1. 顧客エンパシーの構築」は、「GPT：商品の『声』」で対応するとして… つぎは「2. 問題定義の明確化」を具体化してもらうことにしました。
2を具体化
問題定義の明確化をより具体的にするためには、顧客の課題を深く理解し、それを明確な問題として表現するプロセスが必要です。以下のステップを踏むことで、このプロセスを具体化します。
ステップ1: 深い洞察の収集
顧客インタビュー: 顧客に直接話を聞き、彼らの日常、課題、欲求について詳細な情報を収集します。
観察: 顧客が実際に製品やサービスを使用する様子を観察し、非言語的なフィードバックや使用中のフラストレーションを特定します。
日記法: 顧客に一定期間、日常生活や製品使用時の経験を記録してもらい、そのデータから洞察を得ます。
ステップ2: 問題の同定と分析
顧客の声の分析: 収集したデータを分析し、顧客が直面している共通の課題やパターンを特定します。
課題の分類: 特定した課題をカテゴリー別に分類し、どの問題が最も頻繁に発生しているか、最も深刻かを評価します。
ステップ3: 問題の再定義
根本原因の特定: 表面的な問題の背後にある根本的な原因を特定します。なぜその問題が発生しているのか、その背景には何があるのかを深掘りします。
問題の再定義: 特定した根本原因を基に、問題をより明確で解決可能な形で再定義します。これは、問題を異なる視点から見ることで新たな解決策を見出すために重要です。
ステップ4: 優先順位の設定
影響度の評価: 各問題が顧客体験に与える影響の大きさを評価します。
解決の緊急度: 問題を解決することの緊急度を評価し、どの問題を優先的に取り組むべきかを決定します。
ステップ5: 問題声明の作成
明確な問題声明: 問題を明確かつ具体的に述べる声明を作成します。この声明は、問題解決のプロセスで中心となるガイドラインとなります。
問題定義の明確化は、解決すべき真の課題を特定し、その上で効果的なソリューションを開発するための基礎を築きます。このプロセスを通じて、顧客にとって本当に価値のある解決策を提供することが可能になります。
”顧客が直面している課題やパターンを特定”、”表面的な問題の背後にある根本的な原因を特定” など、すこし具体化しましたが、まだ概念的な感じなので、ステップ2とステップ3をもう一段掘り下げてもらいました。
ステップ2とステップ3をよりブレイクダウンしてください。
ステップ2（問題の同定と分析）とステップ3（問題の再定義）をより詳細にブレイクダウンすることで、問題解決プロセスの精度と効果を高めることができます。以下の手順では、これらのステップを具体的なアクションに分解しています。
ステップ2: 問題の同定と分析
2.1 顧客の声の分析
データの整理: インタビューや観察から収集したデータを整理し、アノテーションやタグ付けを行って重要な情報を抽出します。
共通点の特定: 顧客のフィードバックや行動パターンから共通の課題やテーマを識別します。
課題の深掘り: 特定した共通点についてさらに深く分析し、顧客が直面している具体的な問題点を明らかにします。
2.2 課題の分類
重要度と緊急度の評価: 各課題に重要度と緊急度を割り当て、優先順位を決定します（例: アイゼンハワー・マトリックスの使用）。
影響範囲の評価: 課題が顧客体験のどの部分に影響を与えるかを評価し、全体的な影響範囲を理解します。
ステップ3: 問題の再定義
3.1 根本原因の特定
5回なぜ分析: 問題に対して「なぜ？」と繰り返し問いかけることで、表面的な原因を超えた根本原因を探ります。
因果関係のマッピング: 問題とその原因を因果関係でマッピングし、問題の背後にある複雑な相互作用を可視化します。
3.2 問題の再定義
インサイトの抽出: 根本原因とその影響から、問題に対する新しい洞察を抽出します。
再定義の実施: 得られた洞察をもとに、問題をより正確かつ解決可能な形で再定義します。これには、問題のスコープを狭めたり、新たな視点からアプローチしたりすることが含まれます。
3.3 優先順位の再評価
再定義された問題の優先順位付け: 新たに定義された問題に対して、再び重要度と緊急度を評価し、優先順位を更新します。
ステークホルダーとの調整: 問題の再定義と優先順位付けをステークホルダーと共有し、合意を形成します。
このブレイクダウンを通じて、問題の同定と分析、および問題の再定義プロセスがより明確になり、効果的な問題解決に向けた土台が築かれます。各ステップで得られた洞察は、後続のアイデア発想やソリューション開発に直接的な影響を与え、より顧客中心の解決策を導き出すことを可能にします。
ブレイクダウンされましたが・・・まだ一般論から脱しきれてない感があります。
これはChatGPTが悪いのではなく、そもそもこれらを進めるうえでの前提をしっかり与えないと、何が重要なのか、何が緊急なのか、何が影響するのかなんてことはわかりませんね。
デザイン思考でも一番むつかしいのはココ。（私見）
「共感せよ」「満たされないニーズを特定せよ」… わかっちゃいるがどうすんねん？！ 『顧客理解』を行う上での”こころもち”としてはわかるんやけど…
うーん ((+_+))…
ChatGPTが示すインストラクションに沿うだけでは、よいアウトプットは導けそうにありません。
とはいえ、
この状況で、何を・どのように・どの順序で ということをこちらから明確に指示するのもむつかしいので、ChatGPTと壁打ちを繰り返し… 広義の顧客理解と満たされないニーズを特定するための枠組みを作成してみました。
満たされないニーズを特定する上で関係するであろうことは何だろう？
気にかけておきたいこと、気にかけておくべきことは何だろう？
以下は、ChatGPTとの壁打ちによって作成した「広義の顧客理解と満たされないニーズを特定するフレームワーク（Comprehensive Framework for Understanding Broad Customer Needs and Identifying Unmet Needs）」をシーケンス図で表現したものです。
このシーケンス図をChatGPTに説明させたのが以下です。
このシーケンス図は、ChatGPTを用いて広範な顧客ニーズを理解し、満たされていないニーズを特定するプロセスを示しています。各ステップの詳細は以下の通りです：
ChatGPTからユーザーへの入力受付：
プロセスは、ChatGPT（C）がユーザー（U）からの情報入力を受け取ることから始まります。この段階では、ユーザーが自身の経験、フィードバック、意見、または問題点をChatGPTに提供します。
ユーザーフィードバックと意見の提供：
ユーザーは具体的なフィードバックや意見を提供します。これは、顧客が直面している問題やニーズ、認知バイアスの存在に関する重要な洞察をChatGPTに提供することになります。
未満足ニーズと認知バイアスの特定：
ChatGPTは、ユーザーから得られた情報を分析し、具体的な未満足ニーズと存在する認知バイアスを特定します。この段階では、ChatGPTが情報収集、分析、そして顧客のコンテキスト理解に重点を置きます。
コンテキストと制約の分析：
分析フェーズでは、ChatGPTが顧客のコンテキスト、制約（物理的、経済的、社会的、技術的など）を深く掘り下げ、それらが顧客のニーズや認知プロセスにどのように影響を与えているかを理解します。
顧客の選択と行動の探求：
この段階では、ChatGPTが顧客の選択背後にある動機や要因を探求し、顧客の行動パターンとそれが個人やビジネスに与える影響を分析します。これには、顧客の意思決定プロセスや行動の背景にある深層的な理解が含まれます。
改善提案の生成：
ChatGPTは、分析を通じて得られた洞察に基づいて、具体的な改善提案を生成します。これには、顧客中心の設計改善、コミュニケーション戦略の強化、およびパーソナライズされたサービスオプションが含まれることがあります。
ユーザーへの提案提示：
提案はユーザーに提示されます。この段階では、ChatGPTが提供した改善提案と分析レポートがユーザーにとって役立つかどうかを確認するプロセスが含まれます。
ユーザーの満足状態に応じた分岐：
ユーザーが提案に満足している場合、その役立ちを確認し、プロセスは成功と見なされます。
ユーザーが満足していない場合、さらなる議論が求められ、ChatGPTはユーザーのフィードバックに基づいて代替解決策やカスタマイズオプションについて議論します。
このシーケンス図により、ChatGPTが顧客ニーズを理解し、それに基づいて改善提案を行うまでの一連のインタラクションを詳細に示しています。プロセス全体は、顧客の声を深く理解し、顧客中心のアプローチで未満足ニーズに対応するための方法論を示しています。
プロセスとありますが、これはあくまで「満たされないニーズを特定するための枠組み」なので、この枠組みに沿って、何を意識し、どのような順序で… といったことは別途 具体化しないといけない。
フレームワークは「共通のガイドブック」のようなもの。
このガイドブックを見ながら、どのようにChatGPTと一緒にコトを進めるか？をプロンプトにしないといけないという感じ。
(-ω-;)ウーン、うまくいくやろか。
いいなと思ったら応援しよう！
