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【エンジニア×事業推進】学生時代から1年間で5つのサービス立ち上げ・運営に携わったエンジニアによるLean Analytics講座

kiiita
June 16, 2014

【エンジニア×事業推進】学生時代から1年間で5つのサービス立ち上げ・運営に携わったエンジニアによるLean Analytics講座

2014年6月16日に株式会社じげんで行った、
”急成長するじげんを支える「当事者意識」とは? - 組織力を最大化する職種超越型サービス運営の極意 [Beyond#01]”で発表した内容です。

kiiita

June 16, 2014
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Transcript

  1. Z I G E x N C o . ,

    L t d . B e y o n d # 0 1 / S e c t i o n # 0 1 エ ン ジ ニ ア   x 事 業 推 進 学⽣生時代から1年年間で 5つのサービス⽴立立ち上げ・運営に携わった エンジニアによるLean Analytics講座
  2. Z I G E x N C o . ,

    L t d . ⾃自⼰己紹介 1 9 9 1 . 0 1 . 2 2 誕 ⽣生    北北 國   悠 ⼈人 2 0 1 3 . 1 1 . 0 1 f f a b 0 “ Po s i t i o n S t r a t e g y ” を リ リ ー ス @ J a p a n 2 0 1 3 . 1 2 . 2 0 Z I G E x N “ 社 内 の フ ィ ジ ビ リ テ ィ プ ロ ジ ェ ク ト ” を リ リ ー ス @ J a p a n 2 0 1 4 . 0 1 . 1 0 f f a b 0 “ C l a s s e n t ” を リ リ ー ス @ U S A 2 0 1 4 . 0 4 . 2 3 4 Z I G E x N “ よ じ げ ん 証 券 コ ー ポ レ ー ト サ イ ト ” を リ リ ー ス @ J a p a n 2 0 1 4 . 0 4 . 2 6 Z I G E x N “ P r o j e c t A” を 運 営 ・ 再 開 発 @ A f r i c a 2 0 1 4 . 0 6 . 0 2 2 Z I G E x N “ ミ ス テ ィ ー ラ イ ン ” を 運 営 ・ 開 発 @ J a p a n 1. Programmer ( Ruby, RoR ) 2. Designer ( slim, sass, AI, FW )
  3. Z I G E x N C o . ,

    L t d . もくじ 1.  Lean Analyticsとは? 2.  良良いKPIと悪いKPI 3. 5つのステージ 4. まとめ
  4. Z I G E x N C o . ,

    L t d . もくじ 1.  Lean Analyticsとは? 2.  良良いKPIと悪いKPI 3. 5つのステージ 4. まとめ
  5. Z I G E x N C o . ,

    L t d . L e a n A n a l y t i c sとは 事 業 フ ェ ー ズ 及 び ビ ジ ネ ス モ デ ル を そ れ ぞ れ 分 類 し 、 L e a n S t a r t u p の 概 念念 に 基 づ き な が ら 、 良良 い M e t r i c s ( 指 標 ) を 追 跡 し 、 成 ⻑⾧長 さ せ て い く ⼿手 法 正 し い K P I を 使 い 、 正 し い プ ロ ダ ク ト を 作 り 、 正 し い マ ー ケ ッ ト を 選 ぶ こ と ◆ ⼿手 段 ◆ ⽬目 標 ビ ジ ネ ス を 成 功 さ せ る こ と ( ⼿手 段 の ⽬目 的 化 に 注 意 ) ◆ ⽬目 的
  6. Z I G E x N C o . ,

    L t d . L e a n A n a l y t i c sとは 事 業 フ ェ ー ズ 及 び ビ ジ ネ ス モ デ ル を そ れ ぞ れ 分 類 し 、 L e a n S t a r t u p の 概 念念 に 基 づ き な が ら 、 良良 い M e t r i c s ( 指 標 ) を 追 跡 し 、 成 ⻑⾧長 さ せ て い く ⼿手 法 正 し い K P I を 使 い 、 正 し い プ ロ ダ ク ト を 作 り 、 正 し い マ ー ケ ッ ト を 選 ぶ こ と ◆ ⼿手 段 ◆ ⽬目 標 ビ ジ ネ ス を 成 功 さ せ る こ と ( ⼿手 段 の ⽬目 的 化 に 注 意 ) ◆ ⽬目 的 Lean Analyticsの定義(ザックリ)
  7. Z I G E x N C o . ,

    L t d . L e a n A n a l y t i c sとは 事 業 フ ェ ー ズ 及 び ビ ジ ネ ス モ デ ル を そ れ ぞ れ 分 類 し 、 L e a n S t a r t u p の 概 念念 に 基 づ き な が ら 、 良良 い M e t r i c s ( 指 標 ) を 追 跡 し 、 成 ⻑⾧長 さ せ て い く ⼿手 法 正 し い K P I を 使 い 、 正 し い プ ロ ダ ク ト を 作 り 、 正 し い マ ー ケ ッ ト を 選 ぶ こ と ◆ ⼿手 段 ◆ ⽬目 標 ビ ジ ネ ス を 成 功 さ せ る こ と ( ⼿手 段 の ⽬目 的 化 に 注 意 ) ◆ ⽬目 的 Lean Analyticsの定義(ザックリ) 結構な量になるので・・・
  8. Z I G E x N C o . ,

    L t d . L e a n A n a l y t i c sとは 事 業 フ ェ ー ズ 及 び ビ ジ ネ ス モ デ ル を そ れ ぞ れ 分 類 し 、 L e a n S t a r t u p の 概 念念 に 基 づ き な が ら 、 良良 い M e t r i c s ( 指 標 ) を 追 跡 し 、 成 ⻑⾧長 さ せ て い く ⼿手 法 正 し い K P I を 使 い 、 正 し い プ ロ ダ ク ト を 作 り 、 正 し い マ ー ケ ッ ト を 選 ぶ こ と ◆ ⼿手 段 ◆ ⽬目 標 ビ ジ ネ ス を 成 功 さ せ る こ と ( ⼿手 段 の ⽬目 的 化 に 注 意 ) ◆ ⽬目 的 今⽇日お話するのは、この2点!
  9. Z I G E x N C o . ,

    L t d . もくじ 1.  Lean Analyticsとは? 2.  良良いKPIと悪いKPI 3. 5つのステージ 4. まとめ
  10. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 良良い指標と悪い指標 a.  ⽐比 較 し や す い こ と b. 理理 解 し や す こ と c . ⽐比 率率率 や 割 合 で あ る こ と d . ア ク シ ョ ナ ブ ル で あ る こ と K P I を 決 め る 上 で の 4 つ の 基 準 と は ?
  11. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 良良い指標と悪い指標 a.  ⽐比 較 し や す い こ と b. 理理 解 し や す こ と c . ⽐比 率率率 や 割 合 で あ る こ と d . ア ク シ ョ ナ ブ ル で あ る こ と    ←    こ こ が ポ イ ン ト ! K P I を 決 め る 上 で の 4 つ の 基 準 と は ?
  12. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 良良い指標と悪い指標 a.  ⽐比 較 し や す い こ と b. 理理 解 し や す こ と c . ⽐比 率率率 や 割 合 で あ る こ と d . ア ク シ ョ ナ ブ ル で あ る こ と    ←    こ こ が ポ イ ン ト !    そ の 指 標 が 変 化 し た 際 に 、 す ぐ に 対 策 が 講 じ ら れ る 指 標 の こ と K P I を 決 め る 上 で の 4 つ の 基 準 と は ? ◆ ア ク シ ョ ナ ブ ル な M e t r i c s ( 指 標 ) と は ?
  13. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 良良い指標と悪い指標 a.  ⽐比 較 し や す い こ と b. 理理 解 し や す こ と c . ⽐比 率率率 や 割 合 で あ る こ と d . ア ク シ ョ ナ ブ ル で あ る こ と    ←    こ こ が ポ イ ン ト !    そ の 指 標 が 変 化 し た 際 に 、 す ぐ に 対 策 が 講 じ ら れ る 指 標 の こ と K P I を 決 め る 上 で の 4 つ の 基 準 と は ? ◆ ア ク シ ョ ナ ブ ル な M e t r i c s ( 指 標 ) と は ?
  14. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 良良い指標と悪い指標 a.  ⽐比 較 し や す い こ と b. 理理 解 し や す こ と c . ⽐比 率率率 や 割 合 で あ る こ と d . ア ク シ ョ ナ ブ ル で あ る こ と    ←    こ こ が ポ イ ン ト !    そ の 指 標 が 変 化 し た 際 に 、 す ぐ に 対 策 が 講 じ ら れ る 指 標 の こ と                                                    | |                              先⾏行行指標 K P I を 決 め る 上 で の 4 つ の 基 準 と は ? ◆ ア ク シ ョ ナ ブ ル な M e t r i c s ( 指 標 ) と は ?
  15. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 良良い指標と悪い指標 K P I を 決 め る 上 で の 4 つ の 基 準 と は ? a.  ⽐比 較 し や す い こ と b. 理理 解 し や す こ と c . ⽐比 率率率 や 割 合 で あ る こ と d . ア ク シ ョ ナ ブ ル で あ る こ と    ←    こ こ が ポ イ ン ト !    そ の 指 標 が 変 化 し た 際 に 、 す ぐ に 対 策 が 講 じ ら れ る 指 標 の こ と                                                    | |                              先⾏行行指標 (対義語は、結果指標) ◆ ア ク シ ョ ナ ブ ル な M e t r i c s ( 指 標 ) と は ?
  16. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 良良い指標と悪い指標 例例 ) G o o g l e の リ ス テ ィ ン グ 広 告 で の C PA を 1 , 0 0 0 円 以 下 に す る こ と が ⽬目 標 で あ る 場 合 ⇨ C PA は 結 果 指 標 な の で 、 K P I と し て 追 う べ き で は な い
  17. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 良良い指標と悪い指標 例例 ) G o o g l e の リ ス テ ィ ン グ 広 告 で の C PA を 1 , 0 0 0 円 以 下 に す る こ と が ⽬目 標 で あ る 場 合 ⇨ C PA は 結 果 指 標 な の で 、 K P I と し て 追 う べ き で は な い CPAを下げる CPCを下げる CVRを上げる 出稿ワードによる 調整 UI改善による調整 表⽰示ロジックによる 調整 ⇦ 結 果 指 標 ⇦ 先 ⾏行行 指 標 粒粒 度度 を 細 か く す る
  18. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 良良い指標と悪い指標 O n e M e t r i c s Th a t M a t t e r s ( O M T M ) と は ? ⾃自 分 の プ ロ ダ ク ト の 現 状 に 合 わ せ た 、 最 も 重 要 な 1 つ だ け の M e t r i c s に フ ォ ー カ ス し ま し ょ う と い う 考 え ⽅方
  19. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 良良い指標と悪い指標 O n e M e t r i c s Th a t M a t t e r s ( O M T M ) と は ? ⾃自 分 の プ ロ ダ ク ト の 現 状 に 合 わ せ た 、 最 も 重 要 な 1 つ だ け の M e t r i c s に フ ォ ー カ ス し ま し ょ う と い う 考 え ⽅方 多 く の 指 標 を K P I と し て 追 い か け た 場 合 、 講 じ た 施 策 が ど の 指 標 に 対 し て 影 響 を 与 え た か が 判 断 し づ ら い 。 ま た 、 A と い う 指 標 が 伸 び た が 、 ⼀一 ⽅方 で B と い う 指 標 が 下 降降 す る 場 合 も 多 く 、 講 じ た 施 策 に 対 す る 評 価 が 難 し く な る
  20. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 良良い指標と悪い指標 O n e M e t r i c s Th a t M a t t e r s ( O M T M ) と は ? ⾃自 分 の プ ロ ダ ク ト の 現 状 に 合 わ せ た 、 最 も 重 要 な 1 つ だ け の M e t r i c s に フ ォ ー カ ス し ま し ょ う と い う 考 え ⽅方 多 く の 指 標 を K P I と し て 追 い か け た 場 合 、 講 じ た 施 策 が ど の 指 標 に 対 し て 影 響 を 与 え た か が 判 断 し づ ら い 。 ま た 、 A と い う 指 標 が 伸 び た が 、 ⼀一 ⽅方 で B と い う 指 標 が 下 降降 す る 場 合 も 多 く 、 講 じ た 施 策 に 対 す る 評 価 が 難 し く な る し た が っ て 、 1 イ テ レ ー シ ョ ン あ た り に 採 ⽤用 す る K P I は 、 1 つ が 望 ま し い 。 ( 多 く て も 2 つ ま で )
  21. Z I G E x N C o . ,

    L t d . もくじ 1.  Lean Analyticsとは? 2. 良良いKPIと悪いKPI 3. 5つのステージ 4. まとめ
  22. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 5つのステージ 事 業 拡 ⼤大 を す る 上 で 重 要 な フ レ ー ム ワ ー ク 1.  E m p a t h y 解 決 す べ き 問 題 を 明 確 に し 、 初 期 の 成 ⻑⾧長 を ⽀支 え る 要 素 を 集 め る た め の ⼗十 分 な ソ リ ュ ー シ ョ ン を ⾒見見 つ け る 3 . Vi r a l i t y 新 た な ユ ー ザ ー 獲 得 に フ ォ ー カ ス す る 4 . Re v e n u e マ ネ タ イ ズ に 関 す る 仕 組 み に フ ォ ー カ ス す る 5 . S c a l e 競 合 や マ ー ケ ッ ト の 潜 在 的 S c a l a b i l i t y な ど 、 事 業 拡 ⼤大 に フ ォ ー カ ス す る 2 . S t i c k i n e s s 少 数 の ア ー リ ー ア ダ プ タ ー に 対 す る Re t e n t i o n や E n g a g e m e n t を ⾼高 め る
  23. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 5つのステージ 事 業 拡 ⼤大 を す る 上 で 重 要 な フ レ ー ム ワ ー ク 1.  E m p a t h y 解 決 す べ き 問 題 を 明 確 に し 、 初 期 の 成 ⻑⾧長 を ⽀支 え る 要 素 を 集 め る た め の ⼗十 分 な ソ リ ュ ー シ ョ ン を ⾒見見 つ け る 3 . Vi r a l i t y 新 た な ユ ー ザ ー 獲 得 に フ ォ ー カ ス す る 4 . Re v e n u e マ ネ タ イ ズ に 関 す る 仕 組 み に フ ォ ー カ ス す る 5 . S c a l e 競 合 や マ ー ケ ッ ト の 潜 在 的 S c a l a b i l i t y な ど 、 事 業 拡 ⼤大 に フ ォ ー カ ス す る 2 . S t i c k i n e s s 少 数 の ア ー リ ー ア ダ プ タ ー に 対 す る Re t e n t i o n や E n g a g e m e n t を ⾼高 め る
  24. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 5つのステージ E m p a t h y ス テ ー ジ ◆ や る こ と ・ 必 要 な こ と 1.  質 の ⾼高 い フ ィ ー ド バ ッ ク を 集 め る 2.  解 決 す べ き 問 題 を 発 ⾒見見 し 、 ソ リ ュ ー シ ョ ン を ⾒見見 つ け る 3.  G O O B す る 4.  少 な く と も 1 5 ⼈人 に は ヒ ア リ ン グ を す る ◆ や ら な い こ と ・ 不不 必 要 な こ と 1.  ⼤大 量量 の ユ ー ザ ー を 集 め よ う と す る こ と 2.  グ ロ ー ス ハ ッ ク に つ い て 考 え る こ と 3.  Re t e n t i o n な ど に つ い て 考 え る こ と
  25. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 5つのステージ E m p a t h y ス テ ー ジ 例 ) Po s i t i o n S t r a t e g y の 場 合 •  タ ー ゲ ッ ト の ユ ー ザ ー 層 に ヒ ア リ ン グ し ま く っ た •  投 資 家 な ど に 積 極 的 に ⾒見見 て も ら う 機 会 を 作 っ た •  G A で ユ ー ザ ー 数 を ⾒見見 た い 気 持 ち と の 葛 藤 に 戦 っ た
  26. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 5つのステージ E m p a t h y ス テ ー ジ つ ま り ・ ・ ・ L e a n S t a r t u p の概念念に則 り、 MVPの価値検証を⾏行行うことだけ にフォーカスする ※ M V P = M i n i m u m Vi a b l e P r o d u c t 解決すべき問題を明確にし、初期の成⻑⾧長を⽀支える要素を集め るための⼗十分なソリューションを⾒見見つける そ う す る こ と で ・ ・ ・ ⇨ M V P の 検 証 が 不不 ⼗十 分 な ま ま 、 K P I や ユ ー ザ ー 獲 得 、 グ ロ ー ス ハ ッ ク に つ い て ⾔言 及 し て も 意 味 が 無 い ( 順 番 が お か し い ) 。
  27. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 5つのステージ 事 業 拡 ⼤大 を す る 上 で 重 要 な フ レ ー ム ワ ー ク 1.  E m p a t h y 解 決 す べ き 問 題 を 明 確 に し 、 初 期 の 成 ⻑⾧長 を ⽀支 え る 要 素 を 集 め る た め の ⼗十 分 な ソ リ ュ ー シ ョ ン を ⾒見見 つ け る 3 . Vi r a l i t y 新 た な ユ ー ザ ー 獲 得 に フ ォ ー カ ス す る 4 . Re v e n u e マ ネ タ イ ズ に 関 す る 仕 組 み に フ ォ ー カ ス す る 5 . S c a l e 競 合 や マ ー ケ ッ ト の 潜 在 的 S c a l a b i l i t y な ど 、 事 業 拡 ⼤大 に フ ォ ー カ ス す る 2 . S t i c k i n e s s 少 数 の ア ー リ ー ア ダ プ タ ー に 対 す る Re t e n t i o n や E n g a g e m e n t を ⾼高 め る
  28. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 5つのステージ S t i c k i n e s s ス テ ー ジ ◆ や る こ と ・ 必 要 な こ と 1.  ア ー リ ー ア ダ プ タ ー を 熱 狂 的 な フ ァ ン に 転 換 す る 2.  Re t e n t i o n と E n g a ge m e n t を ⾼高 め る 3.  ア ー リ ー ア ダ プ タ ー に 対 し て ど の 機 能 が 最 も 重 要 な 訴 求 要 素 に な っ て い る の か を ⾒見見 極 め る ◆ や ら な い こ と ・ 不不 必 要 な こ と 1.  ユ ー ザ ー が 増 え た か ど う か を 気 に す る こ と 2.  P V 数 な ど を 気 に す る こ と 3.  ボ タ ン の ⾊色 を 変 え た り 、 バ イ ラ ル を 気 に す る こ と
  29. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 5つのステージ S t i c k i n e s s ス テ ー ジ 例 ) P r o j e c t A の 場 合 •  ユ ー ザ ー と の 信 頼 関 係 構 築 の た め に ⼿手 厚 い サ ポ ー ト を し た •  ユ ー ザ ー が こ の プ ロ ダ ク ト の ど こ を 評 価 し て く れ て い る の か に つ い て 、 多 数 ヒ ア リ ン グ し た •  Re t e n t i o n を ⾼高 め る た め に メ ー ル 通 知 な ど の 改 善 を ⾏行行 っ た
  30. Z I G E x N C o . ,

    L t d . 5つのステージ S t i c k i n e s s ス テ ー ジ つ ま り ・ ・ ・ 少 数 の ア ー リ ー ア ダ プ タ ー で い い の で 、 あなたのプロダクトの熱狂的なファンを作ることを考える ※ 熱 狂 的 な フ ァ ン = Re t e n t i o n や A c t i v e 率率率 が ⾼高 い ユ ー ザ ー ⇨ 1 0 0 万 ⼈人 の ユ ー ザ ー が 1 度度 だ け 訪 れ る プ ロ ダ ク ト よ り も 、 1 0 0 ⼈人 の ユ ー ザ ー が 定 期 的 に 使 っ て く れ る プ ロ ダ ク ト を ⽬目 指 そ う
  31. Z I G E x N C o . ,

    L t d . もくじ 1.  Lean Analyticsとは? 2. 良良いKPIと悪いKPI 3. 5つのステージ 4. まとめ
  32. Z I G E x N C o . ,

    L t d . まとめ •  プ ロ ダ ク ト を 成 ⻑⾧長 さ せ て い く 順 番 と 、 K P I を 正 し く 認 識識 し よ う •  プ ロ ダ ク ト の 成 ⻑⾧長 フ ェ ー ズ は 5 つ の ス テ ー ジ に 分 類 さ れ る •  ユ ー ザ ー が 集 ま ら な い 、 バ イ ラ ル し て い か な い と い う 課 題 を 抱 え て い る 場 合 は 、 E m p a t h y か S t c i k i n e s s ス テ ー ジ に そ も そ も 問 題 が あ る 可 能 性 が あ る •  K P I と し て 採 ⽤用 す る 指 標 は 、 ア ク シ ョ ナ ブ ル な 指 標 で あ る 先 ⾏行行 指 標 が 望 ま し い
  33. Z I G E x N C o . ,

    L t d . エンジニア x 事業推進について •  「 エ ン ジ ニ ア だ か ら ◯ ◯ を や っ て い れ ば い い 」 と い う 考 え ⽅方 で は チ ー ム の 成 果 を 最 ⼤大 化 で き な い •  事 業 全 体 を ⾒見見 る こ と が で き な い エ ン ジ ニ ア は 、 近 い 将 来 、 東 南 ア ジ ア 系 の エ ン ジ ニ ア に 代 替 さ れ る 可 能 性 も あ る •  「 エ ン ジ ニ ア だ か ら 」 と い う 考 え で は な く 、 「 事 業 を 成 ⻑⾧長 さ せ る メ ン バ ー の ⼀一 ⼈人 」 と い う 視 点 が ⼤大 切切