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April 23, 2020
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にしむらじゅん

April 23, 2020

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Transcript

  1. サービス改善における数値との付き合い⽅ hey / STORES データアナリスト ⻄村 純

  2. ⾃⼰紹介 ⻄村 純（hey / STORES） データアナリスト @jnishimu ぜひ、フォローしてください！ 2008.04 ヤフー

    ヤフオク、広告、ショッピング データアナリスト / サイエンティスト 2019.08 STORES 「⾃分でつくれる本格的なネットショップ」 データアナリスト

  3. アジェンダ • 定性と定量の役割分担 • 事業の数字と施策の数字は区別する • データ分析は部分最適化が得意

  4. アジェンダ • 定性と定量の役割分担 • 事業の数字と施策の数字は区別する • データ分析は部分最適化が得意

  5. データ分析が得意なこと なぜ役割を把握しておくことが⼤事なのか

  6. データ分析が得意なこと 数字で勝ち負けを出されると 何も⾔えなくなってしまいがち

  7. データ分析が得意なこと 全体の⽅向性（戦略）を決める 具体的な施策を実⾏する 全体⽅針 要素分解 注⼒ポイント特定 施策の⽅向性 具体化 / 仕様化

    定量データが 得意なこと 定量データが 苦⼿なこと 世界観 なぜやるのか 過去ログ分析 現状の調査 定量データによる ユーザーの分解 ログデータによる 事前調査・効果検証 インタビューなどによる 定性的な検証 全体の体験(UX)の統⼀ UIデザイン 全体の体験(UX)の統⼀ アイデアの共有

  8. アジェンダ • 定性と定量の役割分担 • 事業の数字と施策の数字は区別する • データ分析は部分最適化が得意

  9. 事業の数字と施策の数字は区別する 1ユーザーの1ヶ⽉の注⽂回数を 「7回」から「10回」にしよう！ 例えば、ECサイトにおける事業の数字

  10. 平均はここらへん 中央値はここらへん 注⽂数 ユ ‡ ザ ‡ 数 事業の数字と施策の数字は区別する 事業数字は平均値で語られることが多いが

    施策で狙うべきはどこ？ ユーザーが多いのはここ（最頻値）

  11. アジェンダ • 定性と定量の役割分担 • 事業の数字と施策の数字は区別する • 定量データは部分最適化が得意

  12. 定量データは部分最適が得意 クリック数（クリック率）が 上がるようにつくって 例えば、レコメンドエンジン

  13. 定量データは部分最適が得意 あなたへのおすすめ 多様性はなくていいの？ すでに買ったものは出していいの？ クリック数アップを考えると こうなるんだけどなあ…。 考慮すべき要素が多くなると 難しくなる

  14. まとめ

  15. まとめ データ分析には得意なことと 苦⼿なことがあるので それを理解して、 定性と定量を融合させていきましょう

  16. ありがとうございました

  17. None