2019-02-15 Developer Summit 2019 登壇資料
石垣雅人 - DMM.com LLC2019/02/15 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】
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© DMM.com 2About meMasato IshigakiProduct Owner at DMM.comAccount(ID) , Auth , Personalinfo to Back-end : ~2018/7Review, Push to Front-end & Back-end : 2018/7~Scrum Team : Product Owner : 2017/9~
© 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?SummaryPhoto by people building structure during daytime on Unsplash
© DMM.comSummary410%40%40%10%tGrowthEarly PhaseGrowth PhaseHyperGrowth PhaseMature PhaseS字カーブ原文: Data-Informed Product Building (Sequoia Capital Data Science Team)
© DMM.comSummary5tSecond FunctionsThird FunctionsFourth FunctionsFifth FunctionsGrowthFirst Function原文: Data-Informed Product Building (Sequoia Capital Data Science Team)S字カーブの連続
© DMM.comSummary6tSecond FunctionsThird FunctionsFourth FunctionsFifth FunctionsGrowthFirst 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
© DMM.comSummary7tSecond FunctionsThird FunctionsFourth FunctionsFifth FunctionsGrowthFirst Function原文: Data-Informed Product Building (Sequoia Capital Data Science Team)S字カーブの連続Product Growth =Data-Driven
© DMM.comSummary8tSecond FunctionsThird FunctionsFourth FunctionsFifth FunctionsGrowthFirst 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』
© DMM.com 9AgendaAbout DMM.com99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
© DMM.com 10AgendaAbout DMM.com1010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
© 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
© 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?
© 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?
© 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
© 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
© 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
© 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...AB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。
© 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
© 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?
© DMM.com 20AgendaAbout DMM.com2020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
© 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。2140以上の幅広いサービスを展開About ServicesAbout DMM.com
© DMM.com 22About DMM.com Group.Purchase...etcReview PersonalinfoSearchAccountSRESoE (B to C)Systems of EngagementSoR (B to B)System of RecordRecommend
© DMM.com 23About DMM.com Group.PurchasePersonalinfoSearchAccountSRERecommendScrum TeamReviewScrum TeamScrum TeamScrum TeamScrum TeamScrum TeamScrum Team
© DMM.com 24PurchasePersonalinfoSearchAccountSRERecommendScrum TeamReviewScrum TeamScrum TeamScrum TeamScrum TeamScrum TeamScrum Teamドメインごとに自己組織化 (ScrumTeam)About DMM.com Group.
© DMM.com 25組織の変革About DMM.com2525
© DMM.com 26About 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
© DMM.com 27PurchasePersonalinfoSearchAccountSRERecommendScrum TeamReviewScrum TeamScrum TeamScrum TeamScrum TeamScrum TeamScrum TeamPOの強い味方= データアナリストAbout DMM.com Group.
© DMM.com 28PurchasePersonalinfoSearchAccountSRERecommendScrum TeamReviewScrum TeamScrum TeamScrum TeamScrum TeamScrum TeamScrum 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。+
© DMM.comBig DataPurchaseRecommend29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
© DMM.comPurchaseRecommend30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
© DMM.com 31AgendaAbout DMM.com3131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
© DMM.com 32プロダクト紹介About DMM.com3232
© DMM.com 33プロダクト紹介About DMM.com3333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。
© DMM.com 34Service Review CartPurcaseRegistration★★☆★☆☆★★★☆☆☆GuestMemberMemberSearch
© DMM.com 35CartPurcaseRegistrationGuestMemberMemberService Review★★☆★☆☆★★★☆☆☆SearchDMM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。
© DMM.com 36Service Review CartPurcaseRegistration★★☆★☆☆★★★☆☆☆GuestMemberMemberSearchどんな行動ログをトラッキングしているか
© DMM.com 37Service Review CartPurcaseRegistration★★☆★☆☆★★★☆☆☆GuestMemberMemberSearch・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
© DMM.com 38AgendaAbout DMM.com3838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
© 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
© 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
© 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。
© 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
© 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
© 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
© 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)
© DMM.com 46DMM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...
© 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
© DMM.com 48AgendaAbout DMM.com4848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
© DMM.com① Action② Result③Next Action49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
© DMM.com① Action② Result③Next Action50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
© 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
© 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
© DMM.com 531. 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
© 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
© 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
© 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 WhatHowmuch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
© DMM.comreview『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
© DMM.comreview『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
© 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
© 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
© 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
© 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
© DMM.comreview『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
© 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
© 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。
© 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
© 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。BA
© 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?
© 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
© 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
© 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
© 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
© DMM.com 73AgendaAbout DMM.com7373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
© 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
© 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...AB
© 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...ABデータ駆動を実現する開発プロセスについてIDEABUILDPRODUCTMEASUREDATALEARNリーン・スタートアップBMLループ
© 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...ABIDEABUILDPRODUCTMEASUREDATALEARN
© 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...AB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
© 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...AB79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IDEABUILDPRODUCTMEASUREDATALEARN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
© 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...AB80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IDEABUILDPRODUCTMEASUREDATALEARN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
© 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...ABIDEABUILDPRODUCTMEASUREDATALEARN
© DMM.com laboIDEABUILDPRODUCTMEASUREDATALEARNIDEABUILDPRODUCTMEASUREDATALEARNIDEABUILDPRODUCTMEASUREDATALEARNCustomer Problem Fit Product Solution Fit Product Market FitDesignThinkingLeanScurmDataScience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 LogDailyScurmSprint PlanningSprint ReviewTransition to ScaleBuildProductIdeaINDEXMEASUREKPICVRCTRARPPUUnitEconomicsDATALTVCACCAPCCP82Lean
© DMM.com 83AgendaAbout DMM.com8383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
© 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
© 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
© 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。
© 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』
© 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
© DMM.comアジャイルマーケティングを用いたCP手法89① 『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→11 →22→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
© DMM.comアジャイルマーケティングを用いたCP手法90①『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→11 →22→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。
© DMM.comアジャイルマーケティングを用いたCP手法91② 『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
© DMM.comアジャイルマーケティングを用いたCP手法92③ 『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
© DMM.comアジャイルマーケティングを用いたCP手法93③『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
© DMM.comアジャイルマーケティングを用いたCP手法94③『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『20or5』『未購入商品』も含む?
© DMM.com 95AgendaAbout DMM.com9595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
© 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
© DMM.com 9797最後にご清聴ありがとうございました!