データアナリストからPM転向のススメ / Product Manager from Data Analyst

2021/11/27に行われたプロ筋Confの登壇資料です。

Transcript

1. 飯田 悠斗（@i_dayu_to）
 2021/11/27
 データアナリストからPM転向のススメ
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2. 飯田 悠斗
 Retty プロダクト部門 マネージャー 
 主にネット予約グロースに向けた戦略立案・実行を担当 
 2019年 データアナリストとして新卒入社 
 2021年 プロダクトマネージャーに転向 
 
 趣味：ゴルフ󰝰 / サウナ󰩶 / カメラ📷 / 読書📚
 好きな食べ物：洋食（オムライス・ハンバーグ） 
 自己紹介
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3. Rettyについて
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4. ミッション 4 食を通じて 世界中の人々を Happyに。 世界に誇る日本の文化であり、世界中の人々の 暮らしの中心でもある、「食」という分野で、お店 を探す人とお店の人の双方がHappyになれる、 そんな世界を実現したい。その為に、お店をオス スメするというポジティブな感情で人をつなぐ事 がRettyの目標です。
5. あなたにBESTな お店が見つかる プロダクトビジョン 5
6. 次世代の店舗づくりを支援するオーダーシステム 新規事業：モバイルオーダー 6
7. ここから本題
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8. 今日話したいこと
 ① データアナリストで得られた強みが PMでどう活かせてきたか 　特に、データアナリストの経験が直で生かせる課題発見が中心です。 ② 落とし穴はあるが、データアナリストからの PM転向は良いという話 話したいこと ・データアナリストのキャリアに興味がある方 ・分析に興味があるPMの方 ・PM・データアナリストの育成に興味のある経営・マネジメント層 ※ PM = プロダクトマネージャー こんな方に 聞いてほしい 8
9. アジェンダ
 1. RettyにおけるPMとデータアナリストとは？
 2. 課題発見から施策の効果検証までの流れ
 3. これまでやってきたこと
 4. PMで活きた強みと苦労
 5. まとめ
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10. RettyにおけるPMとデータアナリストとは？
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11. データアナリストが選択肢を提言、PMが決断
 データ
 アナリスト
 選択肢の提言
 決断のための、選択肢の提言に 
 責任を持つ人
 意思決定のための問題設定、分析設計、 データ集計・可視化、解釈、提言までに責務 を持つ 
 プロダクトの成長に責任を持つ人 
 担当領域のユーザーストーリーの策定、他 PMと議論してイテレーションに載せるユー ザーストーリー決定、ロードマップの策定に責 務を持つ
 PM
 11 PM
12. 課題発見から施策の効果検証までの流れ
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13. 効果検証 　　施策の実施により 　期待した効果が 　生まれたか検証 課題発見から施策の効果検証までの流れ
 リリース 施策リリースに向 けたディレクション 施策立案 課題解決する 施策を具体化 課題発見 目標達成に向け 解決すべき課題 を発見 現状把握 目標に対して現在の状 況を把握 13
14. チーム内外の連携 デザイナー/エンジニアとの相談 営業/CSへの連携や懸念調査 効果検証設計/実施 施策効果をどう見るかを設計し 答えを出す 分析設計/実施 どう知るか設計し 答えを出す 効果検証 　　施策の実施により 　期待した効果が 　生まれたか検証 課題発見から施策の効果検証までの流れ
 リリース 施策リリースに向 けたディレクション 施策立案 課題解決する 施策を具体化 課題発見 目標達成に向け 解決すべき課題 を発見 現状把握 目標に対して現在の状 況を把握 PM 分析 問題設定 何を知りたいか 定める 14
15. チーム内外の連携 デザイナー/エンジニアとの相談 営業/CSへの連携や懸念調査 効果検証設計/実施 施策効果をどう見るかを設計し 答えを出す 分析設計/実施 どう知るか設計し 答えを出す 効果検証 　　施策の実施により 　期待した効果が 　生まれたか検証 課題発見から施策の効果検証までの流れ
 リリース 施策リリースに向 けたディレクション 施策立案 課題解決する 施策を具体化 課題発見 目標達成に向け 解決すべき課題 を発見 現状把握 目標に対して現在の状 況を把握 PM 分析 問題設定 何を知りたいか 定める データアナリストとして担当した課題発見領域の経験メインに話します。 
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16. 分析の流れ
 目的を明確にした上で、知りたいことを定義する。 ① 問題設定 答えを出すための方法を設計する。 設計を元に分析を行う。 ② 分析設計 ③ 分析実施 整理した分析結果をPMに伝える。 ④ レポーティング レポートを元に意思決定を行い、次のアクションに繋げる。 ⑤ 意思決定 PM データアナリスト 主導 データアナリスト PM やること ステップ 16
17. これまでやってきたこと
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18. 約2年のアナリスト経験を経て、今年からPMに
 クエリも何もわからない状態からスタート。 
 データ出しから始まり、徐々にできる領域を拡大。 
 ① 問題設定 ② 分析設計 ③ 分析実施 ④ レポーティング ⑤ 意思決定 データアナリスト （2018.10 ~ 2020.12) PM （2021.1 ~ 現在) 18
19. なぜデータアナリストからPMに？
 根底の思い
 サービス失敗経験
 意思決定への
 興味
 元々サービスを作り成長させることで、より多くの人をHappyにしたい 
 気持ちがあった。
 そんな折、内定をもらっていたRettyからデータアナリストを勧められる。 
 ユーザー数を伸ばすサービスで行われる意思決定に興味があり、入社を決意。 
 そんな思いから、学生時代にアプリを作るも全然使われず失敗。 
 自分の力不足を思い知る。 
 アナリスト
 経験
 それまでの成果が認められ、Rettyでのデータアナリスト→PM転向第1号に！ 
 経験もスキルも自分よりはるかに上の人たちの意思決定を支援できる経験は、魅力 的で多くを学べた。
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20. 仮説検証力が
 磨かれる
 
 　RettyのPMは仮説検証力が強く
 求められる。ログ分析だけでなく定性リ サーチも幅広く経験。
 
 ▶ 経験を通して検証方法やその使い分け の基礎を学習。
 意思決定後の動きを
 イメージしやすい
 
 　自らの分析により行われた意思決定後 の、開発や各所連携への動きを横から見 れた。
 
 ▶ 自分がPMになった時に、意思決定後に どう動けば良いかイメージがつきやすい状 態に。
 意思決定に必要な材料の
 肌感が掴める
 
 　立場も職種も違う様々なチームからの分 析依頼への対応により、それぞれが持つ 視点を学べた。
 
 ▶ 意思決定をする上でどんな観点を考慮 すべきか、判断材料があれば物事を前に 進められるかの肌感を獲得。
 データアナリストを経て得られたこと
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21. これはうまくいきそう
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22. PMで活きた強み
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23. 問いが曖昧なままなんとなく分析して、意思決定に繋がらない事案を何度も経験...。 
 「始める・やめる・続ける」につながる分析をするには、明確な問いが欠かせない。 
 〇〇（問い）が知りたい。
 これがわかることで、 〇〇（目的・背景）だからだ。
 結果には〇〇（仮説）が想定される。
 この場合、〇〇（ネクストアクション） をすることを想定。
 強み①：曖昧な問題設定への恐怖心が磨かれる
 明確にしたいこと
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24. 事例：検証リストを運用し、問題設定への意識を強化
 何に答えを出し、その答えが出た結果、どんなアクションにつながるのかを明確にして分析を行う。 
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25. 強み②：意思決定の影響範囲の考慮ができる
 データアナリストとしての様々なチームの意思決定支援を通して、各チームの関心所がわかるように。 
 PMとして施策を実施する際にも、影響範囲をどこまで考慮しておくべきかの勘所が養われる。 
 結果、ステークホルダーへの納得感を得やすいアウトプットに繋がりやすくなった。 
 営業 エンジニア PM CS データアナリスト 25
26. 分析設計 ① 目的や知りたいことの確認 　何に対して答えを出すのか確認 ② 分析手法の選定 　ログ分析/インタビュー/アンケートなどから 　目的に適した手法を選定 ③ 分析の設計 　・集計期間/分析対象/指標などの定義を実施 　・コスパを意識した設計 　　分析工数を加味した上で、最適な設計を決定 強み③：自ら分析設計し、実行できる
 知りたいことを素早く知ることができ、意思決定のスピードアップにつながる。 
 正確性とスピードのバランスを見ながら、目的にあった分析設計が可能に。 
 分析実行 26
27. 強みは落とし穴にもなりうる
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28. The 完璧主義
 
 　セグメント/指標の定義に厳密性を
 求めがち。定義することが目的化。
 　最終的な決断に影響を与えることがない ため、かけた時間が無駄に。
 確実性上げたい症候群
 
 　意思決定の確度を上げることに時間を 割きすぎる。結果なかなか行動できない 状態が続く。
 何か発見あるかも衝動
 
 　必要以上にデータを並べたくなったり問 いが曖昧な状態でデータを出す
 衝動に駆られやすい。
 　データが増える分焦点が定まらず、ひた すら時間が溶ける。
 考えすぎ分析しすぎで、なかなか行動できない「分析麻痺」に陥りやすい。 
 苦労①：「分析麻痺」との格闘の日々
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29. PMになり、大小問わず様々な意思決定が求められる。 
 限られた情報を元に、決め切る覚悟を持つ必要がある。 
 苦労②：不確実な状態で決め切る覚悟
 分析により不確実性を減らすことを役割にし てきた分、必要以上にリスクを過大評価する 傾向に...。
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30. 不確実な状態で決め切る覚悟 
 根底には「失敗したくない」という不安
 「分析麻痺」との格闘の日々 
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31. 検証を通して学習し、不確実性を減らしつつ も、ビジョン実現に向けて機会を
 見つけ、一定のリスクを許容して攻めに行く 動きも求められる。
 分析により、意思決定に必要な情報を
 提供することで不確実性を減らし、意思
 決定の確度を上げることが求められる。
 データアナリストとPMの性質の違いに起因
 意思決定の確度を上げるアナリスト 
 機会をプロダクト成長につなげるPM 
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32. ① 確実性を上げるだけでは、プロダクト成長には繋 がらない → その分析で得られる結果は本当に意味のある 　 情報になりうるのか？を自問。 ② 素早い検証でリスクを減らし、成長機会を 見つけて推進するマインドセット → 素早い検証には素早い意思決定が必要。 　未来のある地点の学習量は、今決めて動いた方が 大きい。 性質の違いを意識して動くことで突破！
 「分析麻痺」との格闘の日々 
 Before
 After
 32 不確実な状態で決め切る覚悟 

33. まとめ
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34. 分析は意思決定の確度を上げる上で有効な手段の一つ。 
 必要以上にリスクを大きく捉えずに有効活用していくことで、PMとしての大きな武器となる。 
 苦労
 「失敗したくないという不安」 
 → 「分析麻痺」との格闘の日々 
 → 不確実な状態で決め切る覚悟 
 強み
 曖昧な問題設定への恐怖心が磨かれる 
 意思決定の影響範囲の考慮ができる 
 自ら意思決定の判断材料を集められる 
 分析でリスクを下げつつ、機会を成長につなげる
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35. 最後に
 Rettyでは、プロダクトマネージャーを募集しています！ 
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