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PLG「Product-Led Growth（プロダクトレッドグロース）」型のSaaS企業において、顧客数は増えているのに「誰が」「どのように」プロダクトを使っているのかが見えにくくなっていませんか？
定量データで利用状況は追えても、その裏にある「なぜ」という顧客の感情や意図までは見えてきません。 顧客理解を深め、プロダクトを成長させるために不可欠なのが「ユーザーインタビュー」ですが、膨大なユーザーの中から「誰に話を聞くべきか」を選定することは、データベースから条件に合うユーザーを抽出する必要があり、難易度の高いタスクです。
本記事では、非エンジニアでもノーコードで直感的にインタビュー対象者を特定できるAIアナリティクスツール「Wicle」の活用法を紹介します。データに基づいた正しい人選で、顧客理解の質を劇的に高める方法をお伝えします。
PLG企業が抱える「顧客理解」のジレンマとは
顧客数は多いが「顔」が見えない課題
PLG（Product-Led Growth）やテックタッチモデルを採用する企業では、ユーザー数が急速に拡大します。これは喜ばしいことですが、同時に個々の顧客の顔が見えにくくなるというジレンマを生みます。
ハイタッチで接するCSがいれば顧客の声を直接拾えますが、テックタッチが中心の場合、顧客との接点は限られます。「誰が」「どんな課題を持って」利用しているのか、具体的な解像度が上がらないまま施策を打たざるを得ない状況に陥りがちです。
定量データだけでは「なぜ」が分からない
BigQueryなどのデータ基盤を活用すれば、「どのページを見たか」「離脱率はどれくらいか」といった定量データは取得できます。しかし、そこには「なぜその行動をとったのか」という意図や感情は記録されません。
思い込みだけで「この機能なら刺さるはず」と施策を先行させ、結果的にROIが合わなかったという事例も少なくありません。数値データだけでは見えない顧客の本音を知るために、定性調査であるユーザーインタビューが不可欠なのです。
なぜユーザーインタビューの「人選」が最重要なのか
適切なセグメント選定がインサイト発掘のカギ
ユーザーインタビューの成功は、準備段階である「対象者の選定」が非常に重要です。
例えば、解約理由を知りたいのに、ロイヤルカスタマーに話を聞いても核心には迫れません。 逆に、機能の活用方法を深掘りしたいなら、実際にその機能を使い倒しているユーザーを選ぶ必要があります。 目的に合致した行動をとっているユーザーをピンポイントで特定できて初めて、意味のあるインサイトが得られるのです。
SQLが書けないとユーザー候補を抽出できない壁
膨大なデータベースから条件に合うユーザーを抽出するには、通常SQLなどのエンジニアリング知識が必要です。
マーケターやPdMが「こんな条件のユーザーに話を聞きたい」と思っても、エンジニアに依頼してデータを抽出してもらうまで数日待つこともあります。このタイムラグや手間のせいで、インタビュー選定の質が下がったり、インタビュー自体が後回しにされてしまうことがあります。
Wicle活用！非エンジニアでもできるインタビュー対象の特定
AIアナリティクスツール「Wicle」はSQL不要、ノーコードで複雑な条件のユーザーを瞬時に特定できます。 ここでは具体的な3つの活用パターンを紹介します。
「企業ごとの定着度」でロイヤルカスタマーを見つける
Wicleでは、企業単位での「定着度」を可視化できます。組織全体で頻繁に利用している企業は、プロダクトの価値を最も享受しているロイヤルカスタマーである可能性が高いです。
彼らを抽出しインタビューすることで、「自社プロダクトの本当の強み」や「他社への推奨ポイント」を言語化できます。 これは、サクセスストーリーの作成や、セールストークの磨き込みに直結する貴重な情報となります。
「特定の機能を利用/未利用」で課題を抱える層を狙い撃つ
「新機能をリリースしたが、使われていない理由を知りたい」といった場合もWicleなら即座に特定可能です。
機能Aを利用しているが、機能Bは未利用のユーザー
特定のページまでは到達したが、設定完了していないユーザー
このように行動ログを掛け合わせて対象者を絞り込めます。「なぜそこで止まってしまったのか」を直接聞くことで、UI/UXの改善ポイントが明確になります。
「滞在時間」や「定着度」でヘビーユーザーを可視化
特定の機能だけでなく、サービス全体の滞在時間が長いユーザーや、ログイン頻度が極めて高いユーザーを抽出するのも効果的です。
彼らは運営側が想定していない独自の使い方をしていることがあります。「そんな使い方があるのか！」という発見は、新たな機能開発やユースケース拡大のヒントになります。Wicleなら、こうした「隠れたヘビーユーザー」も数クリックで見つけ出すことができます。
データ起点のインタビューで得られる3つの成果
解像度の高いペルソナ理解と施策のヒット率向上
データに基づいて正確に選定されたユーザーへのインタビューは、ペルソナの解像度を劇的に高めます。
「なんとなくの想定」ではなく、「実在するユーザーの行動と感情」に基づいた意思決定は精度が高くなります。 結果として、プロダクト定着度向上やチャーン防止につながります。
プロダクト改善の優先順位が明確になる
限られたリソースの中で、どの機能を優先して開発・改善すべきか。この意思決定にもインタビュー結果が役立ちます。
「多くのユーザーがここでつまずいている」「この機能があれば契約継続する」という確かな声があれば、自信を持って開発リソースを投下できます。Wicleを活用することで、抽出からインタビュー、そして改善実行までのサイクルを高速に回せるようになります。
まとめ：Wicleで顧客の解像度を高めよう
PLG企業にとって、顧客理解は成長のエンジンです。しかし、エンジニアリソースの不足や手間の多さがボトルネックとなり、重要なユーザーインタビューがおろそかになっているなら、それは大きな機会損失です。
Wicleを使えば、SQLの知識がなくても、マーケターやPdM自身の手で「今、話を聞くべきユーザー」を瞬時に特定できますし、インタビュー項目の質を高めることも可能です。
定量データと定性インタビューをシームレスにつなぎ、顧客の解像度を一段階上げてみませんか？
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