顧客中心のイノベーションの必要性

Amazon では、お客様に焦点を当てることは時間があったらすることではなく、イノベーションへのアプローチの根源となっています。Amazon の使命は、地球上で最もお客様を大切にする企業であることであり、16 Leadership Principles の最初の Customer Obsession は次のように述べています。「リーダーはお客様を起点に考え行動します。お客様から信頼を獲得し、維持していくために全力を尽くします。リーダーは競合にも注意は払いますが、何よりもお客様を中心に考えることにこだわります」

この Leadership Principle には、Amazon がお客様中心の文化を推進し維持するのに役立ついくつかのコアとなる概念が含まれています。最初の概念である「お客様を起点に考え行動する」は、メンタルモデルであると同時に、当社のあらゆる仕事の中心にお客様を据えるイノベーションメカニズムでもあります。お客様を起点に考え行動することには、お客様、お客様が直面している根深い問題、およびお客様の長期的なニーズについて深く考えて、イノベーションプロセスを開始することが含まれます。

イノベーションへの取り組みの中心にお客様を据えることで、孤立してイノベーションを行わないようにするとともに、自己満足のためのテクノロジーやサービスを構築することを避けられます。当社はお客様に寄り添い続け、お客様が長期的に価値を感じることがわかっている要素 (小売事業における料金、選択肢、利便性、AWS クラウドサービスのパフォーマンス、セキュリティ、機能の幅と深さ、コストパフォーマンスなど) に重点を置いています。そして、これらのニーズの背後にある事情と状況を深く掘り下げることで、お客様のために発明する際に、何がお客様を驚かせ喜ばせるかについて、より適切に反応し予測することができます。

例えば、当社が AWS で構築するものの 90% は、お客様から重要であると教えていただいた事項に基づいて推進されています。一例として、質の高い機械学習モデルの準備、構築、トレーニング、迅速なデプロイを支援する最も包括的な機械学習 (ML) サービスである Amazon SageMaker があります。NFL、3M、General Electric、T-Mobile、Vanguard など、何万ものお客様に、機械学習開発のための Amazon SageMaker の統合機能をご愛用いただいており、AWS の歴史の中で最も急速に成長しているサービスの 1 つとなっています。これらのお客様はまた、繰り返しの速度もメリットであるとお考えです。昨年は、12 か月で 50 を超える新機能を追加しており、2 年連続の達成となっています。これは、お客様のフィードバックとお客様のために構築できるものを積極的に探求することを通じて実現することができました。

頻繁なリクエストは、機械学習のデータ準備をより容易にするのに役立ちました。これは、さまざまなソースから無数の形式で適切なデータを収集する必要があるお客様にとっては困難です。データを正規化して、機械学習モデルに正しく組み込み、予測モデルアルゴリズムのために最も関連性のある機能を選択して変換し、さまざまな機能を組み合わせる必要がある場合もあります。これらのすべてが困難で時間がかかります。その後、データセット全体に変換を適用する前に、欠落しているデータまたは外れ値を探して、特徴量エンジニアリングが機能するかどうかを確認する必要があります。

お客様から、もっと良い方法はないかと尋ねられました。そのフィードバックに基づいて、昨年、機械学習のデータを準備する最速の方法である Amazon SageMaker Data Wrangler をリリースしました。お客様が必要なのは、AWS またはサードパーティのデータストアで DataWrangler を指定することだけです。Data Wrangler には 300 を超える変換が用意されており、受信するデータを自動的に認識でき、適用する適切な変換を提案し、1 つのコンソールで複合機能を組み合わせたり作成したりすることを簡単にするほか、SageMaker スタジオで変換を簡単にプレビューして検証し、データセット全体に簡単に適用できるようにします。これは、機械学習のためのデータ準備にかかる時間を節約できるという点で、お客様にとって大きな変革をもたらしました。

製品、機能、サービスの 90% はお客様のご要望に基づくものである一方で、その他の 10% のイノベーションは、お客様が明確に認識していない可能性のあるニーズから生じています。しかし、当社は、お客様に寄り添い、お客様のニーズを根強く考え続けることで、行間を読み、お客様のために発明することができるのです。

例えば、2014 年にリリースされた Echo を必要とする声は当時ありませんでした。しかし、当社には、情報、天気、ニュースを取得し、音楽を再生し、さまざまなスマートホームデバイスと互換性のあるコントロールハブとなるような、すべて完全にハンズフリーで操作できるインテリジェントな音声制御デバイスが、自宅の貴重なパーソナルアシスタントになり、ユーザーの生活を楽にするというビジョンがありました。7 年後、複数世代の Echo デバイス、スマートディスプレイを備えた Echo Show、車用の Echo Auto、Echo Loop や Echo Frames などのウェアラブルデバイス、および多数のアクセサリがリリースされ、Echo のデバイスファミリーは Amazon で最も人気のある製品の 1 つとなっています。

顧客中心のアプローチを持つことは、Amazon と AWS に特有のことではありません。顧客第一主義の重要性を強調している企業はほかにもあります。Amazon のお客様中心のイノベーションを支えてきたのは、お客様のことを根強く考え、お客様のニーズを起点として考え行動することだけではありません。お客様に焦点を当てるというすばらしい意図は、お客様中心のイノベーションの文化を構築し、あらゆる仕事の中心にお客様を据えるための適切なメカニズムを備えることによって初めて、有意義で一貫したビジネス成果を生み出すことができます。

Amazon がお客様中心の文化を構築したいくつかの方法は次のとおりです。

1. 大胆でトップダウンのリーダーシップ – 大胆で先見の明のあるリーダーシップは上層部から始まり、その精神を全社に浸透させます。イノベーションは模範によって導かれ得ます。お客様のニーズに基づくアイデアから生まれる大胆な賭けに喜んで乗り出し、計算されたリスクを取り、会社のコアコンピタンスから外れた発明を行う勇気を持ち、多くの種をまき、それらを育てるのに必要な忍耐力を持つのです。この忍耐の一部は、それらの実験の多くが失敗することを受け入れることです。実験とはそういうものなのです。しかし、失敗から得た教訓は、共有され、将来のお客様中心の発明に再適用された場合、将来のアイデアをより多くの情報に基づくものとし、より多くの成功のためにその後のイノベーションに乗り出すのに役立ちます。
2. 広く行きわたったお客様中心の信念体系 – 会社のエッジで真にお客様中心のイノベーションを起こすには、お客様のことを第一に考える文化を構築する必要があります。これには、ビルダーがお客様に寄り添うことを可能にするためにチームおよび最前線レベルでの自律性を促進し、お客様のニーズを満たすために迅速に実験する自由を確保する必要があります。お客様中心のイノベーションの文化は、アイデアを促進するテクノロジー、ツール、データ、およびインサイトへのアクセスを分散化します。これにより、革新的なアイデアを持つ会社の誰もが、それを明確にし、ステークホルダーと共有し、フィードバックと実験に基づいてそれを洗練することができるようになります。チームは、迅速に失敗することが明示的に許可されており、教訓を文書化、共有、および次の革新的な実験に組み込むための厳格さを持っている必要があります。
3. お客様中心のイノベーションのための実用的なメカニズム – ビルダーは、革新的なアイデアをテストおよびスケールするための適切なツールを持っている必要があります。Amazon では、メカニズム (入力を出力に変換し、意思を有意義な行動と結果に変換する完全なクローズドループプロセス) により、お客様をイノベーションの中心に据えながら、価値の高い高速な意思決定を迅速に行うことができます。これらのメカニズムの例として、意思決定の指針として機能し、確実にお客様について根強く考え続けるようにする Leadership Principles を挙げることができます。ナラティブカルチャーや PRFAQ ドキュメントの使用などの他のメカニズム (目的のソリューションの 1 ページのプレスリリース、お客様と社内ステークホルダーの想定されるよくある質問、エンドツーエンドのエンドカスタマーエクスペリエンスの概要を提供するビジュアルを含む) は、イノベーションへのアクセスの民主化に役立ちます。誰でも、どのレベルでも、PRFAQ ドキュメントを使用してアイデアの具体化を進めることができます。これらは、Amazon の他の多くのメカニズムの中でも、一貫性と常に実験的なアプローチでお客様のためにイノベーションを起こすべくビルダーが迅速に行動できるようにするのに役立ちます。
   

顧客中心のイノベーション文化のもう 1 つのコア要素は、ビルダーが顧客データを収集、分析、および利用するために適切な機器に確実にアクセスできるようにすることです。これにより、顧客のフィードバックを収集してイノベーションを十分な情報に基づくものとし、傾向をリアルタイムで認識して分析し、顧客をより深く理解して、お客様のために発明できるようになります。

そこには考慮すべきいくつかのベクトルがあります。例えば、顧客のエンドツーエンドのエクスペリエンスを表すために幅広く多様なデータを取得すること、データの質と衛生が確実に良好であるようにすること、信号をノイズから分離するのに役立つ適切なツールと分析を用意することなどです。多くのエンタープライズにとって最も困難な部分は、多くの場合、最後の要素です。すなわち、顧客にとって何が最も重要であり、組織が労力をかけ、資金を投入する上で、何を優先すべきかを知るために、最も影響力のある分析的インサイトを生成することです。

データを差別化のためのアセットとして取り扱うデータ駆動型組織を構築することは、顧客中心のイノベーションを実現するための 1 つの鍵です。適切なデータを使用することで、プロセスとパフォーマンスを特定して改善し、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、顧客とのつながりを強化し、意思決定を迅速化してビジネス効率を高めることができます。これにより、ビルダーはアイデアから革新的な実験にすばやく移行できます。

測定する「適切な」入力メトリクスと KPI は、当然、顧客、ビジネス、および製品やサービスの固有の性質に依存します。しかし、Amazon での当社自身の経験に基づく 2 つの提案は、次のとおりです。すなわち、1) ビジネスの入力と出力の両方に関するデータを確実に取得すること、2) 定性的な意見やフィードバックで定量的なデータを補足することです。

ビジネス成果 (売上、収益、マージン、生産、サブスクリプション、セルスルー、NPS など) に関連するデータを測定および追跡する必要があります。同時に、ビジネスの基盤となる成長要因 (効率、生産性、顧客の行動とエンゲージメント、コンバージョンなど) に対する戦略的インサイトを提供する入力データにも同程度に焦点を当てる必要があります。これらの入力メトリクスは、オペレーションとビジネスのより制御可能な側面であり、それらが出力にどのように影響しているかを理解することで、より良い意思決定を促進できます。

入力データと出力データは同じように重要ですが、顧客の意見やフィードバックを収集することも重要です。定性的フィードバックは、多くの場合、計測が困難です。しかし、それらのフィードバックは、バランスの取れた多様かつ幅広いデータ、および集計メトリクスでは隠れている可能性のある傾向と改善領域のチェックを提供するものです。例えば、四半期ごとの売上データを見ると、安定した成長率が継続していることが見て取れることがあります。注文プロセスに不満を感じているという最近の顧客のいくつかの意見は、四半期ごとの成長が続いていることを踏まえて、外れ値として考慮対象とならない可能性があります。しかし、顧客のことを考え続けるアプローチでは、データと意見がどこで分岐するかを調べ、意見を深く掘り下げて検証します。そうすることで、はるかに大きな顧客ベースに影響を及ぼす前に修正する必要のある欠陥を見つけ出すことができるのです。それは、新しいビジネスのイノベーションを起こし、成長を推進できる新しいユースケースや顧客セグメントを探り当てることさえあります。

データ駆動型組織 (ビジネスの最も重要な入力と出力を幅広く取得して分析する組織) となり、堅牢な「顧客の声」のデータセットを構築することで、より迅速かつ十分な情報に基づく意思決定が可能になります。顧客に影響を与える適切なメトリクスと傾向に焦点を合わせ続け、イノベーションに関する意思決定をより多くの情報に基づくものとする、顧客中心のデータと分析機能を構築するのに役立ちます。

ビジネスのために顧客の声を開発すること (すべての仕事の中心に顧客を据える意図的な分析的アプローチ) は、根強く、そして絶え間なくカスタマーエクスペリエンスをモニタリングし、繰り返し実行し、そして継続的に改善することを可能にします。これにより、顧客中心のイノベーション文化を実現できます。これは、顧客のニーズにより俊敏かつ高いパフォーマンスで対応するものであり、顧客のために先んじて発明するのに役立ちます。