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あなたを含めたチームの誰かが解消したいと思っている、自分ごとにできる通信への不満を、もっと解消するアプリにするための機能開発を実施します。 ・課題例1　家族割や固定回線とのセット割があるので、格安スマホに切り替えるべきなのかわからない 　→日本中にある通信プランを収集し、ユーザーの契約状況に応じた最適なプランをレコメンドするロジックの開発 　→ユーザーが契約している固定回線や割引を把握するためのインプット情報の追加 ・課題例2　プランを変更する手続きがめんどくさい 　→アプリ内で申し込みが完結するよう、申し込みに必要な本人確認をeKYCを利用しての実施 　　※Amazonでものを買うくらい簡単にするために必要な開発をする ・課題例3　無駄に多い通信量のプランに契約したくないが、通信制限にもなりたくない 　→当月の通信量から必要な通信量を予測して、1つ小さいor大きいプランをレコメンドするロジックの開発 　→MVNOとのシステム連携開発（ポイントで通信量を購入できる携帯キャリアの拡大） ・課題例4　家の固定回線が遅い 　→同じマンションやエリアでの回線を速度測定して、実際に契約したら最速なものをレコメンド デザイナーを中心として、解決するべき課題と、それを解決する施策が考えられ、具体的なデザインに落とし込まれます。 施策やデザインの意図の説明をきちんと受けた上で、その機能をどうやって実現するかを考えていただくことになります。

あなたを含めたチームの誰かが解消したいと思っている、自分ごとにできる通信への不満を、もっと解消するアプリにするための機能開発を実施します。 ・課題例1　家族割や固定回線とのセット割があるので、格安スマホに切り替えるべきなのかわからない 　→日本中にある通信プランを収集し、ユーザーの契約状況に応じた最適なプランをレコメンドするロジックの開発 　→ユーザーが契約している固定回線や割引を把握するためのインプット情報の追加 ・課題例2　プランを変更する手続きがめんどくさい 　→アプリ内で申し込みが完結するよう、申し込みに必要な本人確認をeKYCを利用しての実施 　　※Amazonでものを買うくらい簡単にするために必要な開発をする ・課題例3　無駄に多い通信量のプランに契約したくないが、通信制限にもなりたくない 　→当月の通信量から必要な通信量を予測して、1つ小さいor大きいプランをレコメンドするロジックの開発 　→MVNOとのシステム連携開発（ポイントで通信量を購入できる携帯キャリアの拡大） ・課題例4　家の固定回線が遅い 　→同じマンションやエリアでの回線を速度測定して、実際に契約したら最速なものをレコメンド デザイナーを中心として、解決するべき課題と、それを解決する施策が考えられ、具体的なデザインに落とし込まれます。 施策やデザインの意図の説明をきちんと受けた上で、その機能をどうやって実現するかを考えていただくことになります。

あなたを含めたチームの誰かが解消したいと思っている、自分ごとにできる通信への不満を、もっと解消するアプリにするための機能開発を実施します。 ・課題例1　家族割や固定回線とのセット割があるので、格安スマホに切り替えるべきなのかわからない 　→日本中にある通信プランを収集し、ユーザーの契約状況に応じた最適なプランをレコメンドするロジックの開発 　→ユーザーが契約している固定回線や割引を把握するためのインプット情報の追加 ・課題例2　プランを変更する手続きがめんどくさい 　→アプリ内で申し込みが完結するよう、申し込みに必要な本人確認をeKYCを利用しての実施 　　※Amazonでものを買うくらい簡単にするために必要な開発をする ・課題例3　無駄に多い通信量のプランに契約したくないが、通信制限にもなりたくない 　→当月の通信量から必要な通信量を予測して、1つ小さいor大きいプランをレコメンドするロジックの開発 　→MVNOとのシステム連携開発（ポイントで通信量を購入できる携帯キャリアの拡大） ・課題例4　家の固定回線が遅い 　→同じマンションやエリアでの回線を速度測定して、実際に契約したら最速なものをレコメンド デザイナーを中心として、解決するべき課題と、それを解決する施策が考えられ、具体的なデザインに落とし込まれます。 施策やデザインの意図の説明をきちんと受けた上で、その機能をどうやって実現するかを考えていただくことになります。

通信への不満を解消するための施策をメンバーが作成する際、その精度を上げるために定量面からサポートしていただきたいです。ユーザーの声やこれがやりたいというメンバーの思いがもちろん大事なのですが、そのアイディアの精度を高めるためorアイディアを生みやすくするためにユーザーの行動データの分析が必須だと考えています。 ユーザーのドロップ率や、よく見られている機能、その機能の使われ方など、アプリで取得しているログを解析して、データの観点でサービスを把握することがプロダクトを良くする第一歩です。 それをデータサイエンティストにやってもらえると、他のメンバーが出す施策へのデータ面からのアドバイスや、プロダクトをよくするために有用になるデータの提供ができ、プロダクトを良くするためのデータドリブンな意思決定ができるので、大変助かります。 また、リリース前にどういうテストを実施すると効果が測定できるかを考え、リリース後に効果測定を実施することで、自分たちの仮説があっていたかが検証され、さらなる改善が行えますので、テスト設計や効果測定もお願いしたいです。 さらには、サービスのデータ面での現状や、リリースした効果が全員で共有できるようなダッシュボードの構築も行っていただきたいです。プロダクト作りにおいて、関係する全員が同じデータをみて、サービスの現状を知ることが非常に重要です。そのための基盤構築も非常に重要な業務の一つでして、そこへのリソースも優先的に割り振られています。

ユーザーインタビューなどを通してユーザーの定性面を知り、通信の不満を解消するさまざまな施策の精度を上げていただきたいです。店舗ビジネスなどと違って、ITサービスは直接ユーザーの顔を知ることができず、自分よがりな施策を作りがちです。 そうならないために、アプリ内の行動ログなどの定量的データから分析することも重要ですが、何より重要なのはユーザーのことを知ることです。 ユーザーのことを知った上で、メンバーがユーザーの課題を自分ごとに感じられるように共有し、結果としてユーザーの課題を解決する良いプロダクトを作るために必要な全てがUXリサーチャーの業務内容になります。 ユーザーインタビューやアンケート設計、ペルソナ作りやUX設計など上記を実現するために必要なことを考えて、実施する必要な権限が全てありますので、良いプロダクトを作るためにやるべきだと思ったことをやっていただきたいです。

ユーザーの通信への不満を解消するための施策を、ユーザーの声やアプリ行動ログなどを分析しながら作成していただきたいです。 店舗ビジネスなどと違って、ITサービスは直接ユーザーの顔を知ることができず、自分よがりな施策を作りがちです。 そうならないために、アプリ内の行動ログなどの定量的データから分析することと、定性調査でユーザーのことを知ることが重要だと考えています。 ユーザーインタビューやアンケート設計、ユーザーのドロップ率や機能の使われ方の解析など、さまざまな手法を駆使し定性定量の両面からユーザーのことを知った上で、ユーザーの課題を自分ごとと感じることができれば、その課題は解決できるので、そのために必要な全てが業務内容になります。