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【Schoo web campus】データ分析、その前にやっておくべきこと 先生 田畑直

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【Schoo web campus】データ分析、その前にやっておくべきこと 先生 田畑直

  1. 1. データ分析、その前に やっておくべきこと
  2. 2. 本日のアジェンダ- サービス改善とデータ分析- 分析における仮説立案の大切さ- まずサービスの基礎を知る- AARRRモデルでチェック- 目標とKPIの仮説を設定する
  3. 3. サービス改善とデータ分析
  4. 4. 日頃のデータ分析に何を望みますか?
  5. 5. データを見れば施策をつくることができる
  6. 6. データを見れば施策をつくることができる かんちがい
  7. 7. ではなぜデータ分析なんてやるのか
  8. 8. ”Fail fast, fail often”すばやく、たくさん失敗しなさい
  9. 9. 最初からカンペキなんてありえない ”Fail fast, fail often” すばやく、たくさん失敗しなさい
  10. 10. 最初からカンペキなんてありえない ”Fail fast, fail often” すばやく、たくさん失敗しなさい 課題をすばやく発見しよう!
  11. 11. 製品の改善サイクル BUILD idea product LEARN MEASURE datacf. THE LEAN STARTUP by Eric Ries
  12. 12. 製品の改善サイクル 常に何か間違っている BUILD idea product LEARN MEASURE datacf. THE LEAN STARTUP by Eric Ries
  13. 13. 製品の改善サイクル 常に何か間違っている BUILD idea product 素早く間違いを発見して 次のサイクルに活かすべき LEARN MEASURE datacf. THE LEAN STARTUP by Eric Ries
  14. 14. 製品の改善サイクル 常に何か間違っている BUILD idea product 素早く間違いを発見して 次のサイクルに活かすべき LEARN MEASURE data ”Done is better than perfect”cf. THE LEAN STARTUP by Eric Ries
  15. 15. ”Done is better than perfect” ぼくのかんがえた さいきょうのせいひん
  16. 16. ”Done is better than perfect” つかえないなあ ぼくのかんがえたこのへんがイイね! さいきょうのせいひん ここなおしてよ
  17. 17. ”Done is better than perfect” データ つかえないなあ ぼくのかんがえたこのへんがイイね! さいきょうのせいひん ここなおしてよ
  18. 18. ”Done is better than perfect” データ つかえないなあ ぼくのかんがえたこのへんがイイね! さいきょうのせいひん ここなおしてよ 改善
  19. 19. データは課題発見と次へのヒントに使う
  20. 20. データは課題発見と次へのヒントに使う せいかい
  21. 21. データ分析の扱う範囲 BUILD idea product LEARN MEASURE datacf. THE LEAN STARTUP by Eric Ries
  22. 22. データ分析の扱う範囲 BUILD idea product LEARN MEASURE datacf. THE LEAN STARTUP by Eric Ries
  23. 23. 分析における仮説立案の大切さ
  24. 24. 30日継続率60%
  25. 25. 30日継続率60%これが意味することは?
  26. 26. チュートリアルの達成率30%
  27. 27. チュートリアルの達成率30% これが意味することは?
  28. 28. 考えるべきデータはいくらでもあるセッション時間 ユーザ招待数 チュートリアル達成率 登録者数 30日継続率 翌日継続率 DAU 課金ユーザ比率
  29. 29. 考えるべきデータはいくらでもあるセッション時間 ユーザ招待数 チュートリアル達成率 登録者数 30日継続率 翌日継続率 DAU 課金ユーザ比率 でも、ヒマはそんなにない
  30. 30. データは課題発見と次へのヒントに使う
  31. 31. 効率的に行うには、 どんな課題があるか予め想定しておくデータは課題発見と次へのヒントに使う
  32. 32. データに関するスタンスデータ
  33. 33. データに関するスタンスデータ
  34. 34. データに関するスタンスデータ 改善案
  35. 35. データに関するスタンスデータ 改善案データから案を出そう!
  36. 36. データに関するスタンスデータ 改善案データから案を出そう!
  37. 37. データに関するスタンス検証する 仮説
  38. 38. データに関するスタンス検証する 仮説
  39. 39. データに関するスタンス検証する データ 仮説
  40. 40. データに関するスタンス 検証する データ 仮説この仮説をデータで検証しよう!
  41. 41. データに関するスタンス 検証する データ 仮説この仮説をデータで検証しよう!
  42. 42. データを見て一日を過ごさないためにも 仮説はしっかり準備
  43. 43. 取得するデータについて - 想定している値はありますか? - その想定になっているのは何故ですか? - その想定より高い場合はどうしますか? - その想定より低い場合はどうしますか? これくらいは準備しておきたいところ
  44. 44. 30日継続率60%
  45. 45. 30日継続率60%仮説によってデータの見方が全く変わる
  46. 46. まずサービスの基礎を知る
  47. 47. 自分のサービスに関する仮説が全ての仮説の基本
  48. 48. 機能の利用方法に関する仮説自分のサービスに関する仮説が全ての仮説の基本使用上の課題に関する仮説
  49. 49. エレベーター・ピッチ エレベーターに乗っている間にサービスの説明をしてみましょう
  50. 50. Agile Inception Deck[名前]というこのサービスは[サービスカテゴリ]に属するサービスです[解決する課題]という問題や欲求を抱える[ターゲットユーザ層]の人達に[サービスが提供する内容]を提供します[サービスの特徴]という点が特に魅力です 参考: Agile Inception Deck http://agilewarrior.wordpress.com/2010/11/06/the-agile-inception-deck/
  51. 51. The Lean Canvas 4 5 1 提供物 3 流通方法 2解決する 提供する 顧客となる 課題 6 価値 7 人達 重要な指標 自分の利点 8 9 発生するコスト 発生する収益 参考: Lean Canvas http://leancanvas.com/
  52. 52. このサービスは何をしたいサービスか? 常にそれを意識しておきましょう
  53. 53. AARRRモデルでチェック
  54. 54. 自分のサービスをより深く理解するために AARRRモデルを使ってみましょう
  55. 55. AARRRモデルとはサービスを5つのフェーズに分解 網羅的に見る時に便利Dave McClureが何年も前から提唱 今やシリコンバレーの常識
  56. 56. AARRRはフェーズの頭文字 Acquisition 獲得 Activation Referral 紹介 活性化 Retention 継続 Revenue 収益
  57. 57. Acquisition 獲得ユーザがサービスに登録/訪問する
  58. 58. Activation 定着化ユーザが最初にサービスの価値を感じる
  59. 59. Retention 継続ユーザがサービスを何度も利用する
  60. 60. Referral 紹介ユーザが他のユーザを紹介する
  61. 61. Revenue 収益ユーザがサービスに収益を発生させる
  62. 62. AARRRAcquisition 獲得Activation Referral 紹介 活性化 Retention 継続 Revenue 収益
  63. 63. あとはこの各ステップについて仮説を検証し改善していくだけ
  64. 64. 目標とKPIの仮説を設定する
  65. 65. 今どこを改善したいか?Acquisition 獲得Activation Referral 紹介 活性化 Retention 継続 Revenue 収益
  66. 66. 基本はActivation,Retention Acquisition 獲得 Activation Referral 紹介 活性化 Retention 継続 Revenue 収益
  67. 67. 目標を設定する いつまでに改善たいか?どれくらい改善したいか?
  68. 68. KPIとは何か Key Performance Indicator今どれくらいうまくいってるか
  69. 69. KPIの設定ポイント すぐに施策が想像できるか?他の要因から影響を受けないか?
  70. 70. 目標、KPIの関係 サービスの目指す最終目標 今改善したい目標 KPI
  71. 71. KPIを見てサイクルを回す BUILD idea product LEARN MEASURE data cf. THE LEAN STARTUP by Eric Ries
  72. 72. まとめ
  73. 73. BUILD idea product LEARN MEASURE datacf. THE LEAN STARTUP by Eric Ries

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