ピッチとは異種格闘技戦

最近は「~ピッチ」といったイベントも多く、「ピッチ」という言葉が一般的になってきました。

でも、ピッチとプレゼンの差って????

はっきりと答えられる方はとっても少ないのではないでしょうか?

野球において、ピッチ (Pitch) とは、ピッチャー (Pitcher) がバッター (Batter) に投げる球、のことです。ピッチャーは三振を取りたい。バッターはホームランを打ちたい。そういう違う立場です。ピッチャーもバッターも存在しないと野球は始まりませんから、敵対しているわけではありませんが、立場は逆です。

ビジネスにおいても、「ピッチ」は異なる立場の人に投げる提案となります。「プレゼン」は事前にアジェンダがあり、組織内で頻繁に行われます。一方の「ピッチ」は仲間内ではなく異なる立場にいる人にしか使わない言葉です。日本ではスタートアップのピッチという文脈が強いですが、英語圏ではセールスピッチという言葉があるように、売り込みの時の方が「ピッチ」は行われています。

つまり、心がけとして3つ大事なことがあります。
(1)相手がわからなくて当たり前、見送って当たり前。相手は何も前提知識がないという想定をした方が良いです。言葉は易しく、新しい概念は簡単に説明できるように、一度に伝えるメッセージは少なめに、などとシンプルでイージーに仕立てる必要があります。難しいことをやっている、と自らのアイデアを難しく伝えたくなる欲望に駆られますが、グッとこらえましょう。
(2)相手との利害は一致していない。売り手と買い手のように、ピッチの受け手はあなたの味方ではありません。少なくとも最初は疑心暗鬼に聞いているはずです。買い手は、買うかどうかを見極めてから欲しくなったら交渉を始め、条件に合えば最後に買うのです。ピッチの目的は、相手に欲しいと思わせることです。相手が欲しいと感じてくれれば、“プレゼン”へと進み、条件の交渉や、細かい説明を求められることにもなるでしょう。
(3)売り込むのはアイデアだけではない。技術だけでもありません。自分が発見したマーケット、自分が考え出した解決策、そして自分自身を売り込み、今後応援するのに値する人だということを伝えることが大事です。

で、具体的にどうしたらいいの?ってことについては、『巻き込む力』のテンプレートに従っておいて問題ありません。特に基本の10スライドに敢えて自分のストーリーを当てはめてみることをお勧めします。たった10枚、各メッセージを1枚ずつに絞り込むプロセスによってスタートアップ創業者としての「捨てる力」が生まれるはずです。

つまり、「概要」「機会」「問題」「解決策」「トラクション」「顧客または市場」「競合」「ビジネスモデル」「チーム」「調達資金の用途」という10個の要素について簡潔に語れるように絞るのです。

巻き込む力

最後に注意したいのは、コンテストの「ピッチ」です。多くのピッチコンテストでは、その場のピッチパフォーマンスが評価されることになります。素晴らしいステージマンシップを発揮すること自体は悪いことではありません。ですが、ビジネスとして立ち上げていく能力とはあまり関係がないことに注意してください。コンテストで勝てなくても、スタートアップできないわけでも、調達ができないわけでも、顧客に愛されるプロダクトを作れないわけでもないのですから。

Written by 津田 真吾 on 2019-02-23

ディスラプトされる「管理」

AIに代表される新しい技術には、流行りも廃りもある。

AIがとりわけ流行っている(バズワード化していることも含め)背景には私たちの恐怖心がある。人間は未知のものを怖いと思うし、仕事を取られる、と報道されると私たちを不幸のどん底に陥れる見えない権化のように感じるかもしれない。しかも、このAIという化け物は「中間層」と呼ばれる普通の人たちに大きな影響を与えるという。

もちろん、こうした漠然とした恐怖はあまりタメにならないので、しっかり理解して怖がらないことは精神衛生上、良いことだろう。しかし、大変なことに我々はコンピュータやインターネットをそこまで理解していないのだ。インターネットの黎明期にインターネットとは何かを説明する機会が何度もあったが、今から思うと拙いし、その可能性の100分の1も語っていなかったのではないだろうか。言い訳も兼ねて説明すると、インターネットという概念は、通信を行うためのプロトコルと、プロトコルを利用してつながっているネットワーク、そのネットワークでやり取りされる情報を含むので、果てしなく成長しているのだ。この類の技術をしっかりと理解して・・・と腰を据えてやろうとすると、キリがない。結局のところ、わからなくて怖くなってしまう人もいるだろう。

忘れてはいけないのは、私たちはわからないままインターネットを使っているということである。飛行機がなぜ飛ぶのかわからないまま乗るし、インターネットを理解した上で使っている人も、薬のことは理解せずに飲んでいるかもしれない。逆にスマホを分解して完全に理解してから使うのはナンセンスだと感じるはずだ。

流行り廃りについて話を戻そう。
これは単なる現象のようにも見えるが、恐怖を乗り越えて使っている人に注目したい(実際のところ、初期のユーザーは怖いどころか好奇心満々でワクワクしながら人柱になっているのだが、どうなるかわからないという意味では似たようなものかもしれない)。産業革命によって機械化が進み、筋肉を要する重労働がたくさんの機械によってなされるようになったように、AIを使用し始めているのは、脳を酷使するような労働のサポートに対してである。

さらに、「多くの人がやっていることをやってくれる」「比較的つくりやすい」アプリケーションは、作り手の論理としても取り組みやすい。なぜなら簡単に作れて、めっちゃ儲かるからだ。多くの人がやっていて、頭を使っている割に、それほど複雑ではないこと、にAIを応用すると儲かるはずだ、ということで投資家もここに重点的に投資する。投資が集まると、エンジニアもたくさん採用でき、技術の完成度も高まり、プレスリリースもたくさん打てる、ということで流行る。

多くの人がやっていて、頭を使っている割に、それほど複雑ではないこと」がAIがもっとも伸び伸びと仕事ができることなのだ。その標的は「管理」をする仕事にほかならない。大きな会社になればなるほど管理の仕事が増える。現場の管理をする管理者を、管理する事業部長が、取締役に管理され、株主に報告する形 (少なくとも建前上は) をとっているのが一般的な会社である。もっと卑近な例では、会議室の使用も管理されているし、複写機の使用頻度も管理されているし、顧客の来店も管理されている。こうした会議室の予約管理や顧客情報管理は、どの会社でもITシステムを使うのが常識になっているのは、どの会社にも必要でありながら、AIとは呼べないようなローテクなITシステムで作れるからだ。会議室よりかは随分と複雑な人材を管理するAIサービスも出つつように、より複雑な管理をやってくれるAIは順々に登場するだろう。

こうなると別の恐怖が生まれる。仕事がなくなるかもしれない、と。特に中間層の管理職が減るのではないかと、言うのである。そうした管理は自動化されポストは減る方向性にあると私も信じている。前述した作り手の経済的な論理からもきっと優れた管理AIが増えるだろうと予測するが、そこには恐怖は感じない。なぜなら、減っているのは「労働」であって、「仕事」ではないからだ。産業革命によってなくなった「労働」は、みんなやりたくなかったような3Kの仕事ばかりだ。トラクターを使わずに畑を耕すことを考えてほしい。あるいは人力車で移動するのではなく、人力車を引っ張ることを想像してみるといいだろう。農作物がたくさん出来ることの方が、耕す作業そのものよりも大事だ。補足すると、ジョブ理論の観点からも「管理したい」というジョブよりも成し遂げたい仕事=ジョブに注目するべきだ。

AIが伸び伸びと仕事がする領域、つまり「多くの人が携やっていて、頭を使っている割に、それほど複雑ではないこと」 は、「一般的な業務」「デスクワーク」「創造性が低い」ということになる。 実は、そんな「労働」に私たちは恐怖を感じているということはないだろうか? 考えてみると、どこにでもあるクリエイティブではないデスクワークをやり続けることの方が怖いのではないかと思えてくる。「みんながやっている、ちょっとしか頭使わないこと」を離れ、身体が動いてしまうこと、考えたくてしかたないこと、思い描くのが楽しくてやめられないこと、を始める。そういう仕事はディスラプトされないだけではない。

Written by 津田 真吾 on 2019-01-20

起業家の前職は何をしてたのか?

ZENTECH DOJOというシードアクセラレーターを始めて、2年以上が過ぎました。振り返ると、10人以上の色々な起業家や起業予備軍とご縁を頂いたなぁと思います。
また、先日採択チームが発表されたKawasaki ZENTECH Accelerator では10社の若きハードウェアスタートアップの創業者をサポートしています。
こうした起業家って、一般には学生が多いというイメージかもしれませんが、案外、社会経験を経てから起業する割合はかなり多く、8割以上の方が何らかの社会経験をお持ちです。
だからと言って、社会人起業が良いと言いたいわけではありません。むしろ、起業は「資格」や「経歴」から一番遠い仕事です。
学生時代に起業して大成功した人の方が印象的かもしれません。例えば、マイクロソフトのビル・ゲーツは在学中に起業しましたし、ザッカーバーグも在学中にフェイスブックを作りました。
しかし一方で、アップルのスティーブ・ジョブズ(アタリ)、スティーブ・ウォズニアック(HP)は一度エンジニアとして就職しています。アマゾンのジェフ・ベゾスは投資銀行で30歳まで働き、かなり出世していました。さらにウォルマートを創業したウォルトンは40を過ぎて起業しています。
このような例からも、学生起業が良いのか?社会人経験があった方が良いのか?という議論は不毛だということはご理解頂けたと思います。
 
企業で勤めたことがマイナスに働くこともあります。(例:「営業」は営業担当者の仕事だと思ってしまうなど、変な癖がつく)。
一方で、会社での経験が役立っているケースもたくさんあります。
前職の経歴として多いものから順に、その経験のどういった部分が起業後も活かせているのか、述べてみたいと思います。
 
エンジニア

エンジニア出身の起業家が多いのは、誰もが認めるところだと思います。それは技術を扱いなれていて、ゼロから何かを作る感覚を持っているからだと思います。

対象がプロダクトであろうが、ビジネス全般であろうが、実験や試行錯誤から学び、修正していくプロセスは、さほど変わらないのではないかと感じます。もちろん、対象領域に対する知識も必要ですが、不確実性の高いスタートアップにおいては、事前の知識よりも学ぶスピード(ラーニングカーブ)が遥かに効いてきます。

例外:「エンジニア」という肩書きはついていても仕様書や設計書を書くばかりの仕事もあります。(エンジニアを採用するスタートアップもこういうエンジニアには注意しましょう。有名なプロダクトに関わっていたというエンジニアも要注意です。売れている製品にはリソースが沢山割り当てられるため、一人の業務範囲は小さくなりがちです。)

 
研究職

意外に思われるかもしれませんが、エンジニアと同じ理由で研究職も向いています。実験と試行錯誤を信条とする研究者は仮説を立てて、検証することにあまり抵抗がないようです。

一方で「専門領域」や象牙の塔のヒエラルキーに慣れ親しんでしまっていると、チャレンジをする力が削がれてしまうかもしれません。

研究者も、ある研究領域における知識を重視しているような方はあまり向きませんが、そういう方はあまり起業しないので問題ないと思います。

 
コンサルタント

DeNAの南部さんのように、M社やB社出身のコンサルタントが起業するのもよく見かけます。ある程度コンサルをやってしまうと、起業するのが割に合わなく感じられるようですが、そんなこと考えずにやっちゃう人は向いていると思います。

特にB2B系のビジネスであれば、色々な企業の組織力学を知っていることは固有知識としても役立ちます。文書作成能力が高いと提案書は通りやすくなりますし、ビジネス上の振る舞いが板についていると、他の企業と付き合いやすいはずです。基本的な取引を成立させ、ビジネスを軌道に載せる上でCOO的なスキルをコンサルタント時代に身につけているのだと思います。

 
マーケター

企業のマーケティングを経験してから起業される方もいます。このような方は、サービスの見せ方から入るので、とにかくキャッチーです。「つかみ」が上手でコミュニケーションに長けているので、スタートアップ初期のスピード感をどんどん出せるのではないでしょうか。

一方で、スタートアップの内部はさほどシンプルなコミュニケーションだけでは済まず、エンジニアとのコミュニケーションや様々な試行錯誤にフラストレーションを感じるようです。

 
セールス

わずかですが、営業マンから起業された方もいます。営業現場で顧客の状況を深く知り、深いインサイトと原体験をお持ちです。原体験がきっかけとなり、営業を超えて製品開発や研究へと守備範囲を広げる情熱は、周囲を巻き込みます。また、エンジニアと比べ、「個」で動くことに慣れているように感じます。つまり、一人で色々な問題解決をしながら事業を立ち上げるときのパワーが出やすいように見受けられ、「営業」というイメージに合わず万能な仕事ぶりを感じさせます。

 
色々と職種別にスタートアップで役立つスキルを挙げましたが、企業でどんな経験するかはその人次第なところ相当あるので、あてはまらない人も多いかもしれません。ですが一つ共通して言えるのは、「濃い」経験をして、会社での一つの職種を務めるだけでは解決できない問題に出会っているということくらいです。
解決したい問題を目の当たりにし、取り組んでみるものの会社や事業の限界を感じ、会社を起こす、という流れは一つのステレオタイプなパターンなのかもしれません。さらに、上手くいっている起業家はその「職種」ではなく、「課題領域」においての専門家となっている、というパターンがあるのも必然なのだと思います。

Written by 津田 真吾 on 2018-12-10

カスタマーサクセスを成功させる組織

カスタマーサクセスに関する3部作の最終稿です。
その1:カスタマーサクセスとは何か?
その2:カスタマーサクセスとJobs to Be Done, Time to Value
 
前回は、カスタマーサクセスをサクセスさせるために重要な3つの要素を挙げ、最初の2つの要素について書きました。
(1)「顧客の成功」をいかに的確に捉えるか ( 顧客ジョブの把握)
(2)いかに早くその成功に近づけることができるか (タイムトゥバリュー)
(3)組織化とプロセス
今回は「組織化とプロセス」です。
 
カスタマーサクセスの組織化やプロセス化を目指す前に、一つだけ注意をするとしたら、
PMF前にカスタマーサクセスはできない
ということです。
 
しばしば、PMFに到達する前にカスタマーサクセス部隊を作っている会社を見かけますが、「1勝もする前から勝ちパターンはない」ことに気づいた方がよいと思います。
PMFして、顧客がどんなジョブのために製品を使っているのかを把握できた後に、初めてそれをパターン化したり、組織として運用することが可能になります。逆に、そのパターンがあることによって、例外が際立ち、アクションもしやすくなるという循環も生まれます。
 

タッチを決める

カスタマーサクセスの方法論として、フィットしたプロダクトと顧客に応じて「タッチ」を設定するということがまず重要になってきます。
「タッチ」というのは、顧客接点、この場合はカスタマーサクセスの濃密さ、を指す言葉です。ホテルのサービスで言えば、超高級ホテルや旅館はハイタッチです。おもてなしを提供するための接触が濃密ですね。大規模シティホテルは中くらいでしょうか。ロータッチと言えると思います。ビジネスホテルは、セルフサービスが多いです。宿泊客が自助的に過ごしやすくする工夫はされていますが、ホテルの職員が積極的に顧客に関わることはあまりありません。このように、技術を提供することで顧客が価値を最大化する支援をすることをテックタッチと呼びます。
ビジネスモデルキャンバスに精通している方には、CR (Customer Relationships)と同じことを言ってる!とすでにお気づきだと思います。

 

プロセス&KPI

組織・プロセスを考える手順としては、
顧客のKPIを知る → PMFしたプロダクト・顧客に対してタッチを決める → タッチを決める → 顧客のKPIを高めるために必要な資源と活動を定める → 活動を行うための資源を準備し、スキルを集める → 自社の活動のKPIを決め、継続的に計測する
 
タッチは利益構造を決めます。高付加価値製品は、高単価ですし、顧客企業の経営レベルが購入の意思決定をするため、ハイタッチなサポートが必要です。逆に、担当者レベルが使用するようなSaaSであれば、一人一人に個別な対応は困難です。限られた利益が一度に吹っ飛んでしまいます。したがって、技術を使い、顧客の自助的な「サクセス」を促すような活動をカスタマーサクセス部門が目指すことになります。
この新しいカスタマーサクセス部門に適切なKPIを設定することができれば、活動を修正しながら、さらに高い効果が出るようにすることができます。理想は顧客のKPIを、自社のKPIにすることですが、さすがに計測が困難かもしれません。そういうときは、サービスの活用度や利用率といった、自社でも計測可能な指標を設定します。自社KPIを顧客KPIに基づいて決めることが何よりも大切です。ついつい、「売上」のような数値を設定しまいがちですが、これでは漠然としていますし、カスタマーサクセスに取り組む前と代わり映えしません。顧客の成功と直接因果関係のある指標を設定します。
営業支援サービスなら、顧客の売上、客単価、顧客数などが顧客にとってのKPIですが、さすがにこれらを把握することは難しいかもしれません。ですが、システムに登録されている顧客候補数や、顧客増加のためのキャンペーン数などがKPIとして良いかもしれません。
BoxやDropboxのようなオンラインストレージなら、有料無料かかわらず記録されているデータの容量とか、読み書きされた回数とか、共有されているユーザ数、デバイス数などが考えられます。

Written by 津田 真吾 on 2018-10-11

カスタマーサクセス・JTBD・Time-to-Value

前回の記事では、カスタマーサクセスとは何かを書きました。
カスタマーサクセスとは、「顧客が成し遂げようとしていることを支援するための考え方およびその組織、戦略、オペレーションである。」
という長い書き方と、
カスタマーサクセスとは、「顧客のジョブ解決をゴールとする組織とその機能」
という短い書き方とがありますし、数式が好きな人には
CS (Customer Success) = CO (Customer Outcomes) + CX (Customer Experience)
という数式の方が覚えやすいかも知れません。
 
このカスタマーサクセスをサクセスさせるためには、3つのことが重要になってきます。
(1)「顧客の成功」をいかに的確に捉えるか ( 顧客ジョブの把握)
(2)いかに早くその成功に近づけることができるか (タイムトゥバリュー)
(3)組織化とプロセス
 
 
まず(1)です。どうやったら的確に顧客の成功を捉えられるのでしょうか?
「カスタマーサクセス」という言葉が主にSaaSのようなB2Bビジネスに使われることを考えると、顧客のジョブは割とシンプルな質問でわかります。
「(顧客の)部署のKPI(目指す指標)は何ですか?」
もちろん、KPIがあまり明確に設定されていない企業や部署も多く、はっきりしないかも知れません。ですが、会話を通じて、その顧客が重要視している指標を理解することは可能です。
 
例えば、人事部の採用課が相手である場合を考えてみましょう。
「KPIは?」と尋ねても「は?」みたいな顔をするかも知れません。なので「採用を増やしたいのですか?それとも質を高めたいのでしょうか?」と尋ねてみます。
すると、「採用する人数は各事業部から上がって来るので、人数は決まってるんですよ〜。。。しかも誰でも良いわけではなく、実はAI系のエンジニアの採用が難しくて・・・」と返ってくるかも知れません。
この返事から、採用課が目指していることは「各部門の要望を満たすこと」であることがわかります。特に、開発部門からの評価が得られれば「大成功」です。
このように顧客の成功を捉えると、単に人材を紹介するだけではなく、各部門の要望を整理したり、分析したりすることの重要性が見えてくるはずです。仮に人材紹介のプラットフォームを提供している企業だとすると、カスタマーサクセス部門にとって重要な仕事は「人事部が、各部門の求める人材像を理解しやすくする」ことになります。
シンプルに捉えるなら、ジョブはその部署のミッションやKPIだと考えるとよいでしょう。
 
(2)はタイムトゥバリューです。
つまり、いかに早く顧客が価値を感じることができるか、です。先ほどの人材紹介プラットフォームなら、使い始めてできる限り早く紹介できる人材が伝わるとよいでしょう。サービスを使い始めたとしても、肝心の人材情報に行くつく前にたくさんのフォームを記入させたり、ややこしい説明が多かったりすると、その前に顧客は諦めてしまうかもしれません。諦めなかったとしても、顧客側の負担が大きすぎて十分な価値を感じられないことも考えられます。フェイスブックは、初めてログインしたユーザーができる限り早く友人と繋がるか、という指標を重視することで顧客のタイムトゥバリューを高めています。
総じて、多くのサービスはタイムトゥバリューの設計が甘いように感じます。顧客の要望をしっかりと聞いて、無駄やリスクのない状態で価値を提供しようとするあまり「但し書き」「準備」が先立ってしまいがちです。ウェブサービスの「UX」や「デザイン」の問題という風に認識されているかもしれませんが、要は「使い始めてすぐに価値を感じられるか?」という観点でとらえてはどうでしょうか?価値を提供する場面まで極力ストレートな導線を描くのです。
 

一昔前までは、ユーザがサービスを使いこなすにはマニュアルを読み込むことが当たり前でした。使い方を一通り読んで、それから使用してみて、試行錯誤しながら成果を出してやっと価値を感じることができる時代でした。
その後、「ヘルプ」が当たり前になりました。マニュアルをさほど読まなくても、使用中に「ヘルプ」をクリックすると手助けが得られるというわけです。
「ヘルプ」ではまだ、ユーザの質問に対応する受動的な手助けだということで考えられたのが「ウィザード」のような仕組みです。ウィザードでは、最初にいくつかのシンプルな質問にユーザが答えれば、結果や結果に近いものを即時的に出すようなUXを提供します。
また、優れたタイムトゥバリューを提供する手法として「テンプレート」が挙げられます。あらかじめ用意された複数のテンプレートの中からユーザは選ぶだけで、ほぼ完成したものを手にすることができます。例として、インスタグラムは、どんなフィルターなのかを説明することなく、ユーザの希望するであろうフィルターを複数提示し、タップするだけで写真におしゃれな加工を施します。前時代的インスタグラムが存在するとしたら、ぼかしの入れ方や、彩度や明度の調整方法を紙のマニュアルでユーザに読ませるようなものだったでしょう。これでは、素敵な写真を共有したいという目的に到達する前に骨が折れてしまいます。
長くなってきたので、(3)は次回に回します。

Written by 津田 真吾 on 2018-10-02