「やめるため」のデータデザイン

「直感的に何かを始めることはできても、それを直感だけでやめると決めることは難しい。」

僕は2018年にBeatFitという会社を共同創業しました。 この会社では、運動の習慣化のためのサービスを開発・運営していて、様々なジャンルのクラス、そして習慣化のためのイベントや機能が提供しています。

こんなことをすれば、もっとユーザーに楽しく使ってもらえるんじゃないか？運動を習慣化してもらえるんじゃないか？ 何かを始める時には、習慣化の理論と照らし合わせてユーザーに寄与できるかを考えますが、やっぱり直感でスタートする時もあります。

そんな施策の効果計測で難しいのは、どんなに効果が小さくても「一定のユーザーには喜ばれる」ということ。影響範囲が小さくても、その施策についてユーザーから感謝の声が届いたりします。
PDCAを回しながら改善を試みても、なかなか思ような結果につながらないこともあるのですが、喜んでくれているユーザーがいるので「やめる」という判断を素早くできないことがあります。

ある日、社内のデータサイエンティストとそんな話をしていると、こんなことを言ってくれました。

目指すべき数値に関連がどれくらいあるかを見える化することで「合理的」に判断をできるようにするのが僕らの役割の1つ。
直感でスタートしたことを、合理的にやめることができるようにしっかり準備しておくことが大切だと思っている。

おっしゃる通り...
起業した頃は「何をやらないかを決めること」が大事だと感じていて、今は「何をやめるかを決めること」がすごく大事だと感じています。

合理的にやめることができるように、基準を決め、データをデザインしておく。彼は話す度に気づきを与えてくれて、本当に感謝感謝です。

今年は破壊と創造の年。
4月は僕のあまり得意ではない「やめる」という破壊をスタートさせるべく、改めて覚悟を決めた今日この頃です。