結果：入力フォーム最適化でAha％ +3.2pt、翌日活性 +2.4pt、継続率 +1.8％改善しました。
ただし大事なのは「削除した」事実ではありません。なぜ削除に至ったのか、どう判断してリスクをコントロールしたのか。この記事では、課題発見から意思決定、そして事業インパクトにつながるまでの流れを解説します。
課題発見：どこでユーザーが止まっているのか？
行動ログを分析した結果、p95滞留時間が異常に長い箇所がありました。それは「住所」と「部署名」の入力項目です。
多くのユーザーがここで数分以上立ち止まり、Ahaモーメント（最初の価値体験）に到達できずに離脱していたのです。
意思決定：削除は本当に許されるのか？
入力項目の削除は一見簡単ですが、事業に必要な情報を削るリスクも伴います。そこで営業・CSと調整を行い、次の結論に至りました。
- 初回の価値提供には不要
- 後続プロセスで収集可能
- 削除による営業効率低下リスクは低い
つまり「初回体験を妨げるデメリット ＞ 情報を後から取る手間」という構図が明らかになり、削除に踏み切りました。
施策実行：削除と補完
削除しただけでなく、後続で自然に入力を促せる設計を追加しました。例えば初回ログイン後に「プロフィールを充実させる」カードを出す形です。これにより営業に必要な情報も段階的に取得できる仕組みにしました。
結果：数字で見えるインパクト
- Aha％ +3.2pt
- TTV p95 −9秒
- 翌日活性 +2.4pt
- 継続率 +1.8％改善
単なるUX改善で終わらず、事業インパクトまで接続したことで、社内外で評価される改善になりました。
会話例：面接で語れる一行
面接官「直近の改善は？」
あなた「登録フォームの不要項目を削除し、Aha％を +3.2pt 改善しました。TTV p95 −9秒、翌日活性 +2.4pt、継続率 +1.8％改善と、事業インパクトまで直結しています。」
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FAQ
Q1：削除対象をどう特定すればよいですか？
A：ログでp95滞留や離脱が集中している箇所を見つけることです。ユーザー行動が最大のヒントになります。
Q2：削除後の営業効率は落ちませんか？
A：後続で収集する設計を追加すればカバーできます。削除＝情報放棄ではありません。
Q3：数字が小さい場合でも評価されますか？
A：重要なのはプロセスです。課題発見→判断→実行→数字改善を語れるかどうかが評価ポイントです。
この記事では「フォーム最適化→Aha改善」の一例を紹介しました。
ただ、これはあくまで改善プロセスの一部です。
実際のPdMキャリアでは「課題発見→施策設計→数字改善→事業インパクト」の流れを複数回まわし、再現性を持って語れることが必須になります。
そのために私が体系化したのが、有料noteで公開している 「PdM初心者のための仕事大全」 と 「実例ベースのキャリア戦略」 です。
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