仕事で成果出す人が実践「良い仮説」サッと作る技 短時間でできる「ヒューリスティック」とは?

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帰納法なのでサンプリングが少なければ確実なものではありませんが、もしこの大前提に当てはまらないケースがある場合は、その理由を深掘りしていくことで、新たな大前提を生み出すことができます。

・SaaS企業D社はChurn Rateの改善を気にしていなかった。D社のプロダクトはスイッチングコストが高かった
・SaaS企業E社はChurn Rateの改善を気にしていなかった。E社のプロダクトはスイッチングコストが高かった
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このような仮説が外れた経験からは、「SaaS企業でもスイッチングコストが高いプロダクトを扱う企業はChurn Rateを気にしない」という、新たなヒューリスティックに使える大前提が生まれます。

ヒューリスティックをうまく使えば短時間で仮説を作ることができ、さらに検証して外れた仮説は次に仮説を作るときの新たな引き出しになるわけです。

一方ヒューリスティックにも注意しなければいけない点があります。行動経済学の理論において述べられるようなさまざまなバイアスの影響を受けやすいのです。

ヒューリスティックを使って仮説を作った際には、必ずバイアスがかかっていないか考えてみてください。

鈴木 眞理 Datable(データブル) VP of Sales

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すずき しんり / Shinri Suzuki

1981年生まれ。早稲田大学教育学部卒。2005年キーエンス入社。工場、設備メーカー向けに制御機器の営業を行う。2011年SAPジャパン入社。インサイドセールスを経て、化学・石油業界担当のエンタープライズ営業に従事。2015年オープンテキストに入社し、SAP経由のOEM販売を担当。2016年freee入社。セールス、カスタマーサクセスのマネージャー、セールスイネーブルメントを担当。2022年より現職。マーケティング、セールス、カスタマーサクセスなどGo To Marketに関わる領域全体の責任者を務める。また、SNSやウェブメディアを通して営業についてのナレッジを精力的に発信し続けている(Twitter ID: @shinri_55)。

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