プロダクトをGrowthさせるデータ駆動戦略の基礎知識【Developers Summit 2019】

2019-02-15 Developer Summit 2019 登壇資料

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1. 石垣雅人 - DMM.com LLC 2019/02/15 Developers Summit 2019 データ駆動戦略の基礎知識 プロダクトを Growthさせる ユーザーレビュー基盤のKPIツリー公開 DMM.comにおける #devsumiA 【15-A-6】
2. © DMM.com 2 About me Masato Ishigaki Product Owner at DMM.com Account(ID) , Auth , Personalinfo to Back-end : ~2018/7 Review, Push to Front-end & Back-end : 2018/7~ Scrum Team : Product Owner : 2017/9~
3. © DMM.com プロダクトをGrowthさせたいですか？ どうやってさせますか？ その材料は手元にありますか？ Summary Photo by people building structure during daytime on Unsplash
4. © DMM.com Summary 4 10% 40% 40% 10% t Growth Early Phase Growth Phase HyperGrowth Phase Mature Phase S字カーブ 原文: Data-Informed Product Building (Sequoia Capital Data Science Team)
5. © DMM.com Summary 5 t Second Functions Third Functions Fourth Functions Fifth Functions Growth First Function 原文: Data-Informed Product Building (Sequoia Capital Data Science Team) Ｓ字カーブの 連続
6. © DMM.com Summary 6 t Second Functions Third Functions Fourth Functions Fifth Functions Growth First Function 原文: Data-Informed Product Building (Sequoia Capital Data Science Team) Ｓ字カーブの連続 Product Growth = Learning from Prev-Functions
7. © DMM.com Summary 7 t Second Functions Third Functions Fourth Functions Fifth Functions Growth First Function 原文: Data-Informed Product Building (Sequoia Capital Data Science Team) Ｓ字カーブの連続 Product Growth = Data-Driven
8. © DMM.com Summary 8 t Second Functions Third Functions Fourth Functions Fifth Functions Growth First Function 原文: Data-Informed Product Building (Sequoia Capital Data Science Team) Ｓ字カーブの連続 Product Growth = Data-Driven 『データ駆動』
9. © DMM.com 9 Agenda About DMM.com 9 9 データ駆動戦略とは何か？ ユーザーレビュー基盤のプロダクトについて データ分析基盤について 優れた指標でないとデータは『駆動』しない データ駆動を実現する開発プロセスについて アジャイルマーケティングなキャンペーン 最後に DMM.comにおけるデータ駆動戦略な組織
10. © DMM.com 10 Agenda About DMM.com 10 10 データ駆動戦略とは何か？ ユーザーレビュー基盤のプロダクトについて データ分析基盤について 優れた指標でないとデータは『駆動』しない データ駆動を実現する開発プロセスについて アジャイルマーケティングなキャンペーン 最後に DMM.comにおけるデータ駆動戦略な組織
11. © DMM.com 11 データ駆動戦略とは? データ駆動戦略 1. データ・ドリブンに戦略を組み立てていく。 2. 不確実性に強い組織へ
12. © DMM.com 12 データ駆動戦略 1. データ・ドリブンに戦略を組み立てていく。 2. 不確実性に強い組織へ Why データ駆動戦略とは?
13. © DMM.com 13 スプリントバックログ インクリメント 開発→リリース 効果検証 プロダクトバックログ 直感に頼る仮説 データ駆動戦略とは?
14. © DMM.com 14 スプリントバックログ インクリメント 開発→リリース 効果検証 データ駆動戦略とは? 直感に頼る仮説は、量産されやすい。 プロダクトバックログアイテムが肥大化して 開発者を圧迫する。 スーパー経営者だったらそれでも良いかもしれない。 でも私たちは、普通のエンジニアだということを忘れてはい けない。 プロダクトバックログ 直感に頼る仮説
15. © DMM.com 15 スプリントバックログ 開発→リリース プロダクトバックログ 直感に頼る仮説 データ駆動戦略とは? インクリメント 効果検証 リリース後にデータがないと どうしてヒットしなかったのか等 学習できず、次の仮説が立てづらい
16. © DMM.com 16 スプリントバックログ インクリメント 開発→リリース 効果検証 プロダクトバックログ 直感に頼る仮説 データ駆動戦略とは? What
17. © DMM.com 17 スプリントバックログ インクリメント 開発→リリース 効果検証 プロダクトバックログ 仮説に妥当性を持たせる 仮説立案 A/Bテスト,etc... A B データ駆動戦略とは? データ駆動戦略で何ができるのか 1. プロダクトの状態を可視化できる。 2. 仮説/施策を作り、売上に貢献できる 3. 意思決定を最速化できる。 4. 意思決定を定量的に共有できる。 5. 未来を予測して戦略が作れる。
18. © DMM.com 18 データ分析基盤 DataLake / DWH / DataMart 優れた指標 指標に基づくKPI 開発プロセス Lean / Agile / Agile-Marketing 三種の神器 データを集約しないと始まらない データの中でビジネスにつながる指 標を見つける データによる計測→学習を 高速で回しPMFに近づける データ駆動戦略とは? How to
19. © DMM.com 19 データ分析基盤 DataLake / DWH / DataMart 優れた指標 指標に基づくKPI 開発プロセス Lean / Agile / Agile-Marketing 三種の神器 データを集約しないと始まらない データの中でビジネスにつながる指 標を見つける データによる計測→学習を 高速で回しPMFに近づける データ駆動戦略とは?
20. © DMM.com 20 Agenda About DMM.com 20 20 データ駆動戦略とは何か？ ユーザーレビュー基盤のプロダクトについて データ分析基盤について 優れた指標でないとデータは『駆動』しない データ駆動を実現する開発プロセスについて アジャイルマーケティングなキャンペーン 最後に DMM.comにおけるデータ駆動戦略な組織
21. © DMM.com 手のひらと世界にいろどりを。 人類の想像をはるかにこえるスピードとス ケールで、私たちの生活は変化していま す。 DMM.comは1999年から時代のニーズに 合わせた多彩なコンテンツを、独自プラット フォームで安定的に提供しています。 21 40以上の幅広いサービスを展開 About Services About DMM.com
22. © DMM.com 22 About DMM.com Group. Purchase ...etc Review Personalinfo Search Account SRE SoE (B to C) Systems of Engagement SoR (B to B) System of Record Recommend
23. © DMM.com 23 About DMM.com Group. Purchase Personalinfo Search Account SRE Recommend Scrum Team Review Scrum Team Scrum Team Scrum Team Scrum Team Scrum Team Scrum Team
24. © DMM.com 24 Purchase Personalinfo Search Account SRE Recommend Scrum Team Review Scrum Team Scrum Team Scrum Team Scrum Team Scrum Team Scrum Team ドメインごとに 自己組織化 (ScrumTeam) About DMM.com Group.
25. © DMM.com 25 組織の変革 About DMM.com 25 25
26. © DMM.com 26 About DMM.com Group. ex. プロダクトをGrowthさせるためには データ・ドリブンに基づく意思決定 Photo by people standing forming a circle during daytime on Unsplash
27. © DMM.com 27 Purchase Personalinfo Search Account SRE Recommend Scrum Team Review Scrum Team Scrum Team Scrum Team Scrum Team Scrum Team Scrum Team POの強い味方 = データアナリスト About DMM.com Group.
28. © DMM.com 28 Purchase Personalinfo Search Account SRE Recommend Scrum Team Review Scrum Team Scrum Team Scrum Team Scrum Team Scrum Team Scrum Team データアナリスト プロダクトオーナーとデータを 見ながら日々会話する。 +
29. © DMM.com Big Data Purchase Recommend 29 ユーザー行動ログ 購買履歴 データアナリスト 仮説立案 データ分析 DMM.comのデータ基盤 PO
30. © DMM.com Purchase Recommend 30 ユーザー行動ログ 購買履歴 DMM.comのデータ基盤 Big Data データアナリスト 仮説立案 データ分析 PO 『データアナリスト x プロダクトオーナー』 データ・ドリブンで仮説立案→意思決定をする
31. © DMM.com 31 Agenda About DMM.com 31 31 データ駆動戦略とは何か？ ユーザーレビュー基盤のプロダクトについて データ分析基盤について 優れた指標でないとデータは『駆動』しない データ駆動を実現する開発プロセスについて アジャイルマーケティングなキャンペーン 最後に DMM.comにおけるデータ駆動戦略な組織
32. © DMM.com 32 プロダクト紹介 About DMM.com 32 32
33. © DMM.com 33 プロダクト紹介 About DMM.com 33 33 コンテンツに対するユーザーレビューは、 購入決定の強力な手がかり・動機となります。 70％以上のユーザーが、レビューを見て購入の決 定をしているという統計結果もあり、 ユーザーレビューはユーザー行動に大きな影響を与えま す。
34. © DMM.com 34 Service Review Cart Purcase Registration ★★☆ ★☆☆ ★★★ ☆☆☆ Guest Member Member Search
35. © DMM.com 35 Cart Purcase Registration Guest Member Member Service Review ★★☆ ★☆☆ ★★★ ☆☆☆ Search DMMサービスで利用される ユーザーレビューの仕組みは、 ひとつのプロダクトチームが専門で 開発・運用しています。 データを一元管理することで データ・ドリブンな開発が可能になる。
36. © DMM.com 36 Service Review Cart Purcase Registration ★★☆ ★☆☆ ★★★ ☆☆☆ Guest Member Member Search どんな行動ログをトラッキングしているか
37. © DMM.com 37 Service Review Cart Purcase Registration ★★☆ ★☆☆ ★★★ ☆☆☆ Guest Member Member Search ・星の数 / コメント / 平均評価 ・参考になった数 / いいね押下ユーザー ・商品レビュー枠の中でどこまでスクロール したか(先頭 or 末端) ・レビューを見た後の行動(購入したか, カート追加, 離脱) etc... どんな行動ログをトラッキングしているか
38. © DMM.com 38 Agenda About DMM.com 38 38 データ駆動戦略とは何か？ ユーザーレビュー基盤のプロダクトについて データ分析基盤について 優れた指標でないとデータは『駆動』しない データ駆動を実現する開発プロセスについて アジャイルマーケティングなキャンペーン 最後に DMM.comにおけるデータ駆動戦略な組織
39. © DMM.com データ駆動戦略とは? 39 優れた指標 指標に基づくKPI 開発プロセス Lean / Agile / Agile-Marketing データの中でビジネスにつながる指 標を見つける データによる計測→学習を 高速で回しPMFに近づける 三種の神器 データ分析基盤 DataLake / DWH / DataMart データを集約しないと始まらない
40. © DMM.com 40 なぜ、 データ分析基盤が重要なのか？ Photo by photo of 5-story library building on Unsplash
41. © DMM.com 41 データ分析基盤について データ駆動戦略は、 組織として遂行しないとビジネス価値がある データが集まらず効果は薄い。
42. © DMM.com 42 データ分析基盤について データ駆動戦略は、 組織として遂行しないとビジネス価値がある データが集まらず効果は薄い。 データ駆動がもたらす メリットを定量的にデータを使って 提示しなければいけない = データ分析基盤
43. © DMM.com 43 データ分析基盤について データ駆動戦略は、 組織として遂行しないとビジネス価値がある データが集まらず効果は薄い。 データ駆動がもたらす メリットを定量的にデータを使って 提示しなければいけない = データ分析基盤 データアナリストが、分析しやすい データ分析基盤を構築しなければならない
44. © DMM.com 44 データ分析基盤について データ駆動戦略は、 組織として遂行しないとビジネス価値がある データが集まらず効果は薄い。 データ駆動がもたらす メリットを定量的にデータを使って 提示しなければいけない = データ分析基盤 データアナリストが、分析しやすい データ分析基盤を構築しなければならない 優れたデータ分析基盤こそ 『データ駆動戦略』の第一優先
45. © DMM.com 45 総レコード数 数千億レコード DMMのデータ基盤の規模 総テーブル数 数千テーブル データレイク (Data Lake) データウェアハウス (DWH) データマート (Data Mart)
46. © DMM.com 46 DMMのデータ基盤の規模 BIツール : Re:dash 権限付与された人なら、 誰でもクエリを打って分析できるようになっ ている。 ex. エンジニア、営業、etc...
47. © DMM.com データ分析基盤 DataLake / DWH / DataMart データを集約しないと始まらない データ駆動戦略とは? 47 開発プロセス Lean / Agile / Agile-Marketing データによる計測→学習を 高速で回しPMFに近づける 三種の神器 優れた指標 指標に基づくKPI データの中でビジネスにつながる指 標を見つける
48. © DMM.com 48 Agenda About DMM.com 48 48 データ駆動戦略とは何か？ ユーザーレビュー基盤のプロダクトについて データ分析基盤について 優れた指標でないとデータは『駆動』しない データ駆動を実現する開発プロセスについて アジャイルマーケティングなキャンペーン 最後に DMM.comにおけるデータ駆動戦略な組織
49. © DMM.com ① Action ② Result ③Next Action 49 優れた指標でないとデータは『駆動』しない データが『駆動』するとは？ = データを見ることで次の行動につながること
50. © DMM.com ① Action ② Result ③Next Action 50 データが『駆動』するとは？ = データを見ることで次の行動につながること 優れた指標でないとデータは『駆動』しない 優れた指標の 3つの土台と4つ指標
51. © DMM.com 定量的指標 vs 定性的指標 51 虚栄の指標 vs 本物の指標 先行指標 vs 遅行指標 相関指標 vs 因果指標 優れた指標でないとデータは『駆動』しない 優れた指標は 比較ができる + わかりやすい + 比率や割合 土台 指標
52. © DMM.com 定量的指標 vs 定性的指標 52 虚栄の指標 vs 本物の指標 先行指標 vs 遅行指標 相関指標 vs 因果指標 優れた指標は 比較ができる + わかりやすい + 比率や割合 優れた指標でないとデータは『駆動』しない 優れた指標の 3つの土台
53. © DMM.com 53 1. 優れた指標は比較ができる a. 指標として出した数値が、他社と比較できたりこの時間に CVが上がっているなど時間軸で比較できたりする必要があります。 2. 優れた指標はわかりやすい a. 指標が出した数値の意味が一瞬でわからなかったりすると、 組織として数値を追う文化ができにくい。 3. 優れた指標は比率や割合である。 a. 指標を数ではなく比率にすることでその数値を上げていけば良いのか 下げていけば良いのかわかりやすい。 優れた指標でないとデータは『駆動』しない
54. © DMM.com 54 優れた指標は 比較ができる + わかりやすい + 比率や割合 優れた指標でないとデータは『駆動』しない 定量的指標 vs 定性的指標 虚栄の指標 vs 本物の指標 先行指標 vs 遅行指標 相関指標 vs 因果指標 優れた指標の 4つ指標
55. © DMM.com 55 優れた指標は 比較ができる + わかりやすい + 比率や割合 優れた指標でないとデータは『駆動』しない 虚栄の指標 vs 本物の指標 先行指標 vs 遅行指標 相関指標 vs 因果指標 優れた指標の 4つ指標 定量的指標 vs 定性的指標
56. © DMM.com 56 『定量的指標と定性的指標』 定量的 = 科学的な数値な指標 Why What How much 定性的 = 主観的で感覚的な指標 インタビュー・調査 ユーザークレーム 会員登録数 売上金額 優れた指標でないとデータは『駆動』しない
57. © DMM.com review 『定量的指標と定性的指標』 57 レビューを見る 優れた指標でないとデータは『駆動』しない Cart in レビューを書く レビューを書く人
58. © DMM.com review 『定量的指標と定性的指標』 58 レビューを見る 優れた指標でないとデータは『駆動』しない Cart in レビューを書く レビューを書く人 『定量的な指標』 • レビュー増加率 (CV) ◦ 星だけ・コメント付きレビュー増加率 • レビュアー増加率 (CV) • レビュアー種別増加率 ◦ 購入済レビュアー率(%) ◦ 未購入レビュアー率(%) 書く人
59. © DMM.com 59 『定量的指標と定性的指標』 レビューを書く レビューを書く人 優れた指標でないとデータは『駆動』しない review レビューを見る Cart in 見る人 定量的な指標 • レビュー経由購入率 (CVR) CVR(%) = セッション数※レビュー閲覧 購入数※レビュー閲覧→Cart in
60. © DMM.com 60 優れた指標は 比較ができる + わかりやすい + 比率や割合 優れた指標でないとデータは『駆動』しない 定量的指標 vs 定性的指標 先行指標 vs 遅行指標 相関指標 vs 因果指標 優れた指標の 4つ指標 虚栄の指標 vs 本物の指標
61. © DMM.com 61 『虚栄の指標と本物の指標』 虚栄の指標 = 次の行動につながらない指標 優れた指標でないとデータは『駆動』しない ex. 会員登録数 = 時間の経過とともに上がる
62. © DMM.com 62 『虚栄の指標と本物の指標』 本物の指標 = 次の行動につながる指標 優れた指標でないとデータは『駆動』しない ex. 会員登録数 + 離脱率 + アクティブユーザー率,etc
63. © DMM.com review 『虚栄の指標と本物の指標』 63 レビューを見る 優れた指標でないとデータは『駆動』しない Cart in レビューを書く レビューを書く人 書く人 『虚栄の指標』 • レビュー増加数 • レビュアー増加数,etc 『本物の指標』 • 新規レビュアー率 • アクティブレビュアー率
64. © DMM.com 64 優れた指標は 比較ができる + わかりやすい + 比率や割合 優れた指標でないとデータは『駆動』しない 定量的指標 vs 定性的指標 相関指標 vs 因果指標 優れた指標の 4つ指標 虚栄の指標 vs 本物の指標 先行指標 vs 遅行指標
65. © DMM.com 65 『先行指標と遅行指標』 先行指標 = 未来を予測した指標 → ３ヶ月後、レビュー投稿数がこのくらいに伸びているか を予測した上で、仮説検証を行う 優れた指標でないとデータは『駆動』しない 遅行指標 = 変動後の数値を示す指標 → チャーン(一定期間に離脱したユーザー数)とも呼ばれ 離脱率もきちんと集計する。
66. © DMM.com 66 優れた指標は 比較ができる + わかりやすい + 比率や割合 優れた指標の 4つ指標 優れた指標でないとデータは『駆動』しない 定量的指標 vs 定性的指標 虚栄の指標 vs 本物の指標 先行指標 vs 遅行指標 相関指標 vs 因果指標
67. © DMM.com 67 『相関指標と因果指標』 相関指標 = AとBが関係していること。 → これから起こることが予測できる。 優れた指標でないとデータは『駆動』しない 因果指標 = A to Bであること。 → 未来を変えることができる。 『交番の数』が多いほど『犯罪件数』も多い。 → 交番を減らしても犯罪は減らない。相関関係であって因果関係ではない。 B A
68. © DMM.com 相関指標 = AとBが関係していること。 → これから起こることが予測できる。 68 『相関指標と因果指標』 優れた指標でないとデータは『駆動』しない 因果指標 = A to Bであること。 → 未来を変えることができる。 『交番の数』が多いほど『犯罪件数』も多い。 → 交番を減らしても犯罪は減らない。相関関係であって因果関係ではない。 【テーマ】 因果関係を探すために相関関係がありそうな 数値をグラフ化してモニタリングし続ける！ Q. レビュー増加率あがる相関関係は何か？ ・月ごとのレビュー投稿数のばらつきはある？ ・アクティブユーザー数との関係は？
69. © DMM.com 定量的指標 vs 定性的指標 69 虚栄の指標 vs 本物の指標 先行指標 vs 遅行指標 相関指標 vs 因果指標 優れた指標でないとデータは『駆動』しない 優れた指標は 比較ができる + わかりやすい + 比率や割合 土台 指標
70. © DMM.com レビュー投稿増加率 (星だけ) 優れた指標でないとデータは『駆動』しない レビュー投稿増加率 (コメントあり) レビュー掲載 コンテンツ率 レビュー増加率 レビュー投稿→承認 タ イムラグ日数 KPIツリー 70
71. © DMM.com レビュアー 増加率 71 購入者レビュー数/ 率 未購入者レビュー数/ 率 新規レビュアー増加率 アクティブレビュアー増 加率 新規レビュアー増加率 アクティブレビュアー増 加率
72. © DMM.com レビュー閲覧率 72 レビュー 先頭 閲覧率 レビュー 末端 閲覧率 レビュー 『次へ』閲覧率 レビュー経由 購入率
73. © DMM.com 73 Agenda About DMM.com 73 73 データ駆動戦略とは何か？ ユーザーレビュー基盤のプロダクトについて データ分析基盤について 優れた指標でないとデータは『駆動』しない データ駆動を実現する開発プロセスについて アジャイルマーケティングなキャンペーン 最後に DMM.comにおけるデータ駆動戦略な組織
74. © DMM.com 優れた指標 指標に基づくKPI データの中でビジネスにつながる指 標を見つける データ分析基盤 DataLake / DWH / DataMart データを集約しないと始まらない データ駆動戦略とは? 74 三種の神器 開発プロセス Lean / Agile / Agile-Marketing データによる計測→学習を 高速で回しPMFに近づける
75. © DMM.com 75 スプリントバックログ インクリメント 開発→リリース 効果検証 データ駆動を実現する開発プロセスについて プロダクトバックログ 仮説に妥当性を持たせる 仮説立案 A/Bテスト,etc... A B
76. © DMM.com 76 スプリントバックログ インクリメント 開発→リリース 効果検証 プロダクトバックログ 仮説に妥当性を持たせる 仮説立案 A/Bテスト,etc... A B データ駆動を実現する開発プロセスについて IDEA BUILD PRODUCT MEASURE DATA LEARN リーン・スタートアップ BMLループ
77. © DMM.com 77 スプリントバックログ インクリメント 開発→リリース 効果検証 データ駆動を実現する開発プロセスについて プロダクトバックログ 仮説に妥当性を持たせる 仮説立案 A/Bテスト,etc... A B IDEA BUILD PRODUCT MEASURE DATA LEARN
78. © DMM.com 78 スプリントバックログ インクリメント 開発→リリース 効果検証 データ駆動を実現する開発プロセスについて プロダクトバックログ 仮説に妥当性を持たせる 仮説立案 A/Bテスト,etc... A B プロダクトバックログを減らして 開発しなくていい機能を減らす。 10機能 → 3機能
79. © DMM.com プロダクトバックログ 仮説に妥当性を持たせる 仮説立案 A/Bテスト,etc... A B 79 インクリメント 効果検証 データ駆動を実現する開発プロセスについて IDEA BUILD PRODUCT MEASURE DATA LEARN スプリントバックログ 開発→リリース アジャイルで、 リードタイム短く MVPを開発→リリース
80. © DMM.com スプリントバックログ 開発→リリース プロダクトバックログ 仮説に妥当性を持たせる 仮説立案 A/Bテスト,etc... A B 80 データ駆動を実現する開発プロセスについて インクリメント 効果検証 IDEA BUILD PRODUCT MEASURE DATA LEARN データサイエンスを もとにデータを計測 →KPIに落とし込む
81. © DMM.com 81 スプリントバックログ インクリメント 開発→リリース 効果検証 データ駆動を実現する開発プロセスについて プロダクトバックログ 仮説に妥当性を持たせる 仮説立案 A/Bテスト,etc... A B IDEA BUILD PRODUCT MEASURE DATA LEARN
82. © DMM.com labo IDEA BUILD PRODUCT MEASURE DATA LEARN IDEA BUILD PRODUCT MEASURE DATA LEARN IDEA BUILD PRODUCT MEASURE DATA LEARN Customer Problem Fit Product Solution Fit Product Market Fit Design Thinking Lean Scurm Data Science ペルソナ分析 カスタマージャーニー A/ Bテスト 顧客開発 ユーザー ストーリーマッピング Product Back Log DailyScurm Sprint Planning Sprint Review Transition to Scale Build Product Idea INDEX MEASURE KPI CVR CTR ARPPU Unit Economics DATA LTV CAC CAP CCP 82 Lean
83. © DMM.com 83 Agenda About DMM.com 83 83 データ駆動戦略とは何か？ ユーザーレビュー基盤のプロダクトについて データ分析基盤について 優れた指標でないとデータは『駆動』しない データ駆動を実現する開発プロセスについて アジャイルマーケティングなキャンペーン 最後に DMM.comにおけるデータ駆動戦略な組織
84. © DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 データ駆動なキャンペーン実施方法 〜アジャイルマーケティングの基礎知識〜 購入した商品にレビューするだけ！ 1 レビュー 10ポイント プレゼント 84
85. © DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 85 アジャイルマーケティングとは？ ・従来のマーケティングにアジャイルやリーンを適応したマーケティング手法 = アジャイル・リーンとの親和性が高い
86. © DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 86 アジャイルマーケティングとは？ ・従来のマーケティングにアジャイルやリーンを適応したマーケティング手法 = アジャイル・リーンとの親和性が高い ① キャンペーン中に『ニアタイム』にデータを取得 小さく始めて、小さく改善をデータ駆動で高速で繰り返す。 ② 過去のキャンペーンのデータを必ず蓄積して計測。 そこから計測→学習して次のキャンペーンにつなげる。
87. © DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 87 アジャイルマーケティングで可視化するべき指標 ①『想定される効果は？』 ②『キャンペーンを終了させる基準は？』 ③『大きく成功した際、どこにリソースを再分配するか』
88. © DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 88 購入した商品にレビューするだけ！ 1 レビュー 10ポイント プレゼント 事例
89. © DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 89 ① 『想定される効果は？』 Q. レビューが増えるたびにどのくらい売上が上がるのか。 0→1 1 →2 2→3 レビュー増加数 売上増加額 (1コンテンツ1日あたり) コンテンツ数 1000円 500円 100円 5000コンテンツ 200コンテンツ 300コンテンツ
90. © DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 90 ①『想定される効果は？』 Q. レビューが増えるたびにどのくらい売上が上がるのか。 0→1 1 →2 2→3 レビュー増加数 売上増加額 (1コンテンツ1日あたり) コンテンツ数 50万 40万 30万 50万 20万 30万 DMMでも、レビューが 0→1になることで 過去実績より、 数百万円以上 1日単位で売上が上がることが実証されている。 10ポイント付与しても十分ペイする。
91. © DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 91 ② 『キャンペーンを終了させる基準は？』 Q. どのように成果を評価していくかで、終了を見極める 1ヶ月後 2ヶ月後 3ヶ月後 レビュー・売上 データ収集 レビュー・売上 データ収集 投資対効果 予算に対して、費用がペイしているか を毎月確認していく。 = ROI / ROAS
92. © DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 92 ③ 『大きく成功した際、どこにリソースを再分配するか』 Q. どのように成果を評価していくかで、見極める 1ヶ月後 2ヶ月後 3ヶ月後 投資対効果 リソース再分配 投資対効果 リソース再分配 ポイントキャッシュ額を増やすのか 下げるのか,etc... レビュー・売上 データ収集
93. © DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 93 ③『大きく成功した際、どこにリソースを再分布するか』 Q. どのように成果を評価していくかで、見極める 購入した商品にレビューするだけ！ 1 レビュー 10ポイント プレゼント
94. © DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 94 ③『大きく成功した際、どこにリソースを再分布するか』 Q. どのように成果を評価していくかで、見極める 購入した商品にレビューするだけ！ 1 レビュー 10ポイント プレゼント 『 20or 5』 『未購入商品』も含む？
95. © DMM.com 95 Agenda About DMM.com 95 95 データ駆動戦略とは何か？ ユーザーレビュー基盤のプロダクトについて データ分析基盤について 優れた指標でないとデータは『駆動』しない データ駆動を実現する開発プロセスについて アジャイルマーケティングなキャンペーン 最後に DMM.comにおけるデータ駆動戦略な組織
96. © DMM.com 96 データ分析基盤 DataLake / DWH / DataMart 優れた指標 指標に基づくKPI 開発プロセス Lean / Agile / Agile-Marketing 三種の神器 データを集約しないと始まらない データの中でビジネスにつながる指 標を見つける データによる計測→学習を 高速で回しPMFに近づける 最後に
97. © DMM.com 97 97 最後に ご清聴ありがとうございました！