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

Transcript

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】
   

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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~
   

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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
   

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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)
   

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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
   

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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
   

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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
   

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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』
   

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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
   

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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
    

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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
    

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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?
    

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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?
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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。
    

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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
    

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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?
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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.
    

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25. © DMM.com 25
    組織の変革
    About DMM.com
    25
    25
    

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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
    

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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.
    

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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。
    +
    

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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
    

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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
    

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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
    

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32. © DMM.com 32
    プロダクト紹介
    About DMM.com
    32
    32
    

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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。
    

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34. © DMM.com 34
    Service Review Cart
    Purcase
    Registration
    ★★☆
    ★☆☆
    ★★★
    ☆☆☆
    Guest
    Member
    Member
    Search
    

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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。
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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。
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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)
    

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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...
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
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    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
    

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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
    

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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。
    

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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
    

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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
    

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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？
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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。
    

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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』
    

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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
    

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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
    

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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。
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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？
    

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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
    

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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
    

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97. © DMM.com 97
    97
    最後に
    ご清聴ありがとうございました！
    

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