ローンチキャンペーンの運用

ローンチのチェックリスト、チャネルごとの文面、出す順番、成果の集計。立ち上げにまつわる細かな段取りをVelros AIが下書きから当日の進行まで受け持ちます。

発売の遅れ
実際の新製品の失敗率

発売日は決めたのに、何をどこにいつ載せるかは当日に決まります。そして、たいてい遅れます。製品の発売の45%が少なくとも一か月以上遅れ、遅れた発売は社内の目標を逃す割合が高くなります。「新製品の95%は失敗する」という言葉がこの不安をあおりますが、それは根拠のない通説です。実証研究が示す実際の失敗率は40%以下です。問題は失敗率ではなく、準備が人の頭の中にしかないことです。

こうした要請が、こう処理されます。

実際に入ってくる仕事を集め、それぞれの段階で何を基準に判断するのかまで続けて残します。

発売チェックリストの作成

発売に必要な準備の項目を、担当と期限とともに一覧にします。一覧にない仕事は、誰もしません。

判断この項目なしで発売できるか。
メッセージの確認

今回の発売が伝える核となるメッセージを、ポジショニングの文書から持ってきます。発売のたびにメッセージを書き直しません。

判断既存のメッセージで足りるか / 新しく決めるか。
チャネルごとの文案と順序

チャネルごとの文案と公開の順序を下書きにします。同じ内容をコピーせず、チャネルの読まれ方に合わせて分けます。

判断どのチャネルを先に開くか。
発表の承認

プレスリリースと公式発表、価格・約束の表現を印を付けて承認待ちに上げます。発売の当日でも、自動で出ていくものはありません。

判断このまま発表するか / 表現を直すか。
発売後の集計

決めた時点でチャネルごとのリーチ・流入・問い合わせを集めて、次の発売の基準に残します。

判断何を次にまたやるか / 何をやめるか。

発売日がずれたら、すべて止めます。

現場で実際に引っかかる例外を、あらかじめ決めておきます。ルールが通らない場面を無理に処理せず、根拠とともに人へ渡します。

例外 発売日がずれた場合

予約済みの公開をすべて止めて、チャネルごとの順序を組み直します。一部だけが出ていく状況を作りません。

例外 発売の直前に製品の仕様が変わった場合

すでに承認された文案も、もう一度検収に上げます。承認は、その時点の事実に対するものです。

例外 競合が同じ週に発表を予告した場合

日程の調整の可否を、根拠とともに人の判断に上げます。Velros AIが遅らせたり早めたりしません。

対外の発表は、人が承認します。

お金・契約・個人情報・ブランドがかかる実行は下書きまでにとどめ、送信と確定は人の承認を経てから動きます。

プレスリリースと公式発表

回収できず、引用されると訂正が追いつきません。
価格と約束についての表現

根拠のない成果・価格の表示は、景品表示法の問題になります。
対外チャネルへの掲載

公開は元に戻しにくく、キャッシュに残ります。
発売日の変更

営業・サポート・精算の日程も一緒に動きます。

何で確かめるか

間に合ったか、何が反応したか。

発売の遅れ

製品の発売の45%が少なくとも一か月以上遅れる (Gartner、2019)

遅れの主な原因として、正式な発売の手順の不在が指摘されました。チェックリストがある理由です。

実際の新製品の失敗率

実証研究が示す失敗率は40%以下 (Castellion & Markham、Journal of Product Innovation Management、2013)

「95%が失敗する」という言葉は、出典が確認できない通説です。引用された当事者も、そう述べたことはないと明かしています。

チェックリストの完了率

発売の成功は事後に分かりますが、準備の状態は発売の前に分かります。

ルール

発売の文案の価格・成果・比較の表現は客観的な根拠を備える必要があり、根拠のない表示は景品表示法が禁じます。発売の知らせが広告宣伝メールとして送られる場合は、特定電子メール法第3条のオプトイン原則が併せて適用されます。

人が自分で抱えていた仕事が減ります。

散らばった確認と繰り返しの返信を先に整理して上げれば、スタッフは確認と例外の処理に集中でき、人は大事な判断だけを見ます。

運用診断

いま

確認が人のところに積み上がります。

ローンチ日は決めたものの、何をどこにいつ出すかは当日に決まります。

Velrosで運用したあと

処理の準備ができた状態で上がってきます。

チャネル別の文面と順序が前もって用意され、社外発表だけを人が承認して出します。

発売のチェックリストの完了率チャネルごとのリーチ発売後の問い合わせの数

この業務を任せる前に、よく聞かれること

ローンチキャンペーンの運用について、実際に最初に確認されることを集めました。

新製品の95%が失敗するというのは本当ですか?

いいえ。広く引用されますが、原典がありません。この主張を追った研究(Castellion & Markham、2013)は、引用の当事者とされた学者がそう述べたことはないと明かしたと記録し、1977年以降の実証研究が示す実際の失敗率は40%以下だと整理しています。Velros AIはこうした数字を下書きに使いません。