仮説の検証の重要性
おはようございます。コーチングオフィスのしろうず、あつしです。
この放送は、プロコーチ歴20年の僕が、コーチングや行動科学について、
さらにプロコーチや講師として独立起業をする人などに向けて発信する、あなたへの番組です。
はい、今週はですね、仮説の検証についてお話をしてきたんですけど、
昨日はね、振り返りの方法とかについてね、ちょっとお話をしてきたんですけど、
振り返りのやり方として、仮説をどう評価するのかについてね、
今日はね、お話をしていきたいというふうに思います。
仮説ってね、これが正しいと思って作って、
で、仮説の検証に入ったら、どこがダメなのかっていうことを、
間違い探しにしましょう、なんていうふうなお話ししましたけども、
ただその、何が正しくて何が間違っているのかっていうのをね、
うまく評価しないといけないわけですよ。
振り返るときに、何ができたら成功で、何ができたら失敗なのかっていう評価軸がないと、
そもそも評価できない、振り返りができないわけですよね。
でね、これがね、結構ね、頭でわかってるのと実際にやってみるのと変わってくるというかね、
全然違うんですけど、例えばね、
シンプルにね、成果が出たか出てないかっていうのはわかりやすいんですよ。
プロモーションをやって、売れたか売れてないかとかね、
こういう場合はすごいわかりやすいです。
数字が出たりとかね、売れたらOK、売れてなかったら失敗、みたいなね、そうなんですけど、
大抵のテストとか仮説検証って、全然ね、
感覚で言うと、何かね、少し成果が出てるように気がするんだけど、
でもそうでもない感じがするなぁとか、
あるいは全く空振りだったとかね。
つまりテストしてみても、何かね、上手くいったか上手くいってないかわからないぐらいの変化しか起こらないんですよ。
明確にわからないんです。
だからね、修正しようにも修正しようがないんですよ。
だから満々と見てたら、何が失敗してるのかっていうのも全然わかんないんですよね。
だから心理的な感じとしてはね、仮説を作るのに結構頑張ったから、
なんか下手に修正すると、修正しなくてもいい箇所まで修正してしまうんじゃないかみたいなことを考えて、
ついついね、結局現状維持のままそのままになってしまうっていうのがすごく多いんです。
だからね、仮説の検証って振り返るときにもね、上手くいかなかったときに、
どこを直すかっていうふうなことを考えるんですけど、どこを直していいかわからないんですよ。
影響度と実行可能度
だからなんとなくここを変えたほうがいいんじゃないかなとか、なんか変えたい気がするとか、
そういう好みみたいなもので決めてしまったりとかして、結局大きな世界に繋がらないってことなんです。
でね、じゃあどうしたらいいかっていうことなんですけど、ポイントになるのは影響度なんですよ。
もしこの部分を修正したら全体にどれだけ大きな影響を与えるかっていう視点で修正ポイントを探すべきなんです。
例えば仮にね、広告があんまり上手くいってないなっていったときに、
まあいろんなことを考えるんですけど、キャッチコピーを変えたらいいのか、
もしかしたらもともとのターゲット層がずれてるのか、
もしくは広告の訴求ポイント、訴えてるところがね、それ自体が間違ってるんじゃないかとかいろんなことを考えるんですけど、
どこを直せば一番大きな影響が出るか、つまり影響度が一番大きい部分を優先して修正しようっていうふうな振り返りをする必要があるんです。
そうじゃないと変化が起きないんですよ。
ただね、影響度が大きい部分がわかったとしても、それが自分で修正できるところなのかどうかっていうこともとても重要なんですよ。
例えばさっきの広告の例でいうと、仮にね、ターゲッティングの見直しとかね、
マーケットを再分析せよみたいなね、そういう大げさなものにすると時間も労力もかかるし、
なんやったら自分一人でできなかったりとかいうふうなことがあるわけじゃないですか。
だから、そしたらまたね、人に頼まないといけないとか、また調べ直さないといけないとかいうふうになると、
もうその時点でまた行動が止まってしまうんですよね。
だけど、コピーの変更とかね、広告の配信時間の調整とか、
そういうふうに自分の手でサクッとできる修正とかだったら、すぐに試せるじゃないですか。
だから、影響度×実行可能度っていう二軸で考えると、影響度が高くてかつ自分で修正できる部分っていうのが出てくるんで、
こっから手をつけるといいです。
もう一度言いますよ。影響度が大きく、つまり変更すると大きく変わるんじゃないかなっていうものをまずリスタートして。
リスタートっていうのは3つぐらいでいいですよね。
次に実行度、実行可能度ですね。
これがね、実行ができそうなところから手をつける。そうすると変化が起きやすいんです。
結局のところね、仮説の検証とかテストとか行っても、何かをちょっと変えたところであんまり変化しないんですよ。
普通の状態がそのまま普通だったりとかね。
変化を起こす方法
だから、ちょっと変えたぐらいだと結局時間だけが過ぎてね、ただただ停滞が続くっていうね。
そういう状態になるので、検証とか振り返るとか嫌になっちゃうんですね。
だから変化を起こすっていうふうに考えたほうがいいと思います。
良くするとか、振り返って修正をして成功させるっていうよりも、とにかく変化、大きな変化を起こそうって考えます。
そういうとね、時々今よりもっと悪くなったらどうするんですかとか言われたりするんですけど、
大体何も起こってないっていうときは、そもそも何も起こってないんで、今より悪くことはないです。
今より悪くなったとしてもですね、大して悪くならないです。
そんなに変化が起きるように変えたとしてもね、なかなか変化って起きないんですよ。
それぐらいね、やっぱりテストって大変なんですね。
だからね、どこを修正すれば大きな変化が起きるのかっていうことを見極めるってとっても重要なんですよね。
だからその修正ポイント見つけたら、その影響度と実行可能度の二軸でね、優先順位を見つけて手を打つと。
そうするとね、停滞のループから抜け出せます。
頑張っていればね、いつか状況が変わるみたいに思う気持ちはわかるんですけどね。
だけど変化を起こすっていうふうなことをやらないとですね、ただただ現状維持が続くっていうのはね、これ本当に起こりがちなところなんで。
変化を起こす、全体に対して揺さぶりをかけるように修正していくと。
これがね、とっても重要なところですよっていう話でした。
ぜひね、これ覚えておいてください。
今日はですね、つい停滞する原因って話でした。
いかがだったでしょうか。
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本日は以上です。
では、いってらっしゃい。
