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ユーザーさんを理解するためのVIEW作り

Masaya Hirano
May 10, 2018
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 ユーザーさんを理解するためのVIEW作り

Masaya Hirano

May 10, 2018
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Transcript

  1. ユーザーさんを理解するための
    VIEW作り
     2018.05.09
    本日のLT

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  2. 平野 雅也 ひらの まさや
    Retty株式会社 (14年新卒入社)
    職歴:バックエンドエンジニア>プラン
    ナー>アナリスト(新卒採用)
    担当PJ:SEO>CV最適化>人気店ロ
    ジック作り>データ分析チームMGR(今
    年4月から)
    担当食:ステーキ
    好きなBI:スプレッドシート
    About me
    ※インターンからだと 13年9月にJOIN

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  3. 本題の前に

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  4. ちょっとだけ
    会社&
    Rettyデータ分析チームの紹介

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  5. 日本最大級の実名グルメサービス「Retty」
    を運営している会社
    https://retty.me/announce/philosophy/

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  6. スマホ時代の実名グルメサービス「Retty」
    月間利用者数3,000万人突破

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  7. Rettyデータ分析チームの紹介 - ミッション
    意思決定の
    質とスピードを
    向上
    仕組み作り
    ・事業における意思決定の質とスピード
    をデータ分析を用いて最大化
    ・組織全体がデータを使ってコミュニケー
    ションする環境作り
    ・分析のための仕組み/基盤作り

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  8. データ分析チーム
    ・体制:人数5名、アナリスト×4、データエンジニア×1
    ・主な業務内容:
    KPI設計/課題発見のための分析 /効果検証
    DWHの運用開発/ログ基盤開発運用/ダッシュボード作り
    Rettyデータ分析チームの紹介 - 組織の位置付け
    PJ① PJ② PJ③ その他PJ
    プロダクト部門
    営業
    部門
    広報
    経営企

    etc
    分析
    基盤
    派遣型:アナリストが PJに派遣され、分析を主軸にチームの目標達成に貢献する
    依頼型:アナリストが派遣されていない PJからの分析案件を依頼ベースで対応する

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  9. それでは本題

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  10. 本日のテーマ
    サービスのグロースにおいてかかせないユーザー理解
    Rettyではユーザーさんの理解のために以下を行っている
    1. ユーザー行動データを見まくる
    2. 仮説を元にセグメントを切って集計
    3. ユーザーインタビュー

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  11. 本日のテーマ
    サービスのグロースにおいてかかせないユーザー理解
    Rettyではユーザーさんの理解のために以下を行っている
    1. ユーザー行動データを見まくるためのVIEW作り
    2. 仮説を元にセグメントを切って集計
    3. ユーザーインタビュー
    のお話です

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  12. Why?
    ユーザー行動データを見ることが大事
    見て出てきた仮説をセグメントを切って集計しよう
    とかはよく聞く

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  13. Why?
    実際にどんなユーザー行動データを
    どのように作っているかは
    あまり聞かない

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  14. Why?
    他社の事例も知りたい!
    まずは自分から!

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  15. どんなユーザー行動データ?

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  16. どんなユーザー行動データ?
    アプリ:ヘビーユーザーのユーザー行動データ
    どんな検索ワードで
    検索したか
    どんなお店を見てい
    るか
    登録日
    ユーザーさんの動き
    home(=タイムライン)を見る⇒検索バーをクリック⇒検索条件指定画面で検索ワードを
    指定⇒検索結果を見る

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  17. どんなユーザー行動データ?
    アプリ:ヘビーユーザーのユーザー行動データ
    タイムラインを良く見る

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  18. どんなユーザー行動データ?
    アプリ:ライトユーザーのユーザー行動データ
    検索が多い

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  19. どんなユーザー行動データ?
    アプリ:初訪問ユーザーさんがCVする直前のユーザー行動データ
    写真をよく見ている
    ユーザーさんの動き
    口コミを見る⇒店舗TOPに表示されている画像を見る⇒TELする(=CV)
    「写真の閲覧はCVに影響がある?」みたいな仮説出しを行って
    いる

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  20. どんなユーザー行動データ?
    他にも以下のようなカラムも出してたりします
    ● ユーザーさんの投稿数、訪問数
    ● お店の料理ジャンル
    ● お店の写真数
    ● 人気店かどうか
    ● など、目的に応じて使い分けています

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  21. どのように作っているのか?

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  22. どのように作っているのか?
    ● BigQueryでVIEW化しています
    ○ ユーザー行動データを見るための有料ツール等もある
    が、複雑な条件でみたいとなると生ログを使いたい
    ○ プランナーでも見れるようにしたいのでPython等のスク
    リプト言語は使わず、BigQueryで完結させる
    ○ 後から柔軟にカラム変更・追加をしたいのでテーブル化
    ではなくVIEWにする

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  23. 作ってよかったVIEWを
    一部紹介
    ※ユーザー行動データ用の VIEWとは関係ないVIEWもあるが
    気にしないでください

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  24. JOINするだけでダッシュボードが
    作れるVIEW
    day uu
    5/1 xxxx
    5/2 xxxx
    5/3 xxxx
    day report_count
    5/1 xxxx
    5/2 xxxx
    5/3 xxxx
    view③
    view②
    day regist_uu
    5/1 xxxx
    5/2 xxxx
    5/3 xxxx
    view①
    day regist_uu report_count
    5/1 xxxx xxxx
    5/2 xxxx xxxx
    5/3 xxxx xxxx
    day regist_uu uu
    5/1 xxxx xxxx
    5/2 xxxx xxxx
    5/3 xxxx xxxx
    チームA用ダッシュボード チームB用ダッシュボード
    JOINの組み合わせを変更するだけで目的別ダッシュボードが簡単に作れる

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  25. 集計軸となりそうな変数が揃っている
    カラムだらけのVIEW
    Column Name 用途
    datetime pageviewした日時
    page_url pageviewしたページのurl
    page_type pageviewしたページのurlタイプ
    (例:お店詳細、お店一覧、 TOP)
    next_page_type pageviewしたページの次ページ urlタイプ
    (例:お店詳細、お店一覧、 TOP)
    prev_page_type pageviewしたページのの前ページ urlタイプ
    (例:お店詳細、お店一覧、 TOP)
    area_axis_name pageviewしたページがお店一覧ページの場合のエリア軸の名前
    (例:渋谷×居酒屋の一覧ページだった場合は「渋谷」)
    category_axis_name pageviewしたページがお店一覧ページの場合のエリア軸の名前
    (例:渋谷×居酒屋の一覧ページだった場合は「居酒屋」)
    Retty webサイト用のpageviewテーブルを拡張したVIEWのカラム例
    集計軸

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  26. よく使う集計期間のVIEW
    day regist_uu
    5/1 xxxx
    ... xxxx
    ... xxxx
    5/7 xxxx
    day regist_uu
    5/1 xxxx
    ... xxxx
    ... xxxx
    5/31 xxxx
    day regist_uu
    2017/5/1 xxxx
    ... xxxx
    ... xxxx
    2018/4/30 xxxx
    v_regist_uu_last7day v_regist_uu_last31day v_regist_uu_last1year
    速攻で集計したいのに_PARTITION BETWEEN
    TIMESTAMP() AND TIMESTAMP()を毎回書くのすら面倒
    ⇒よく使う集計期間ごとにVIEW化してしまおう

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  27. みんなが使えるようになり
    分析の生産性が上がった

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  28. まとめ
    ● ユーザーさんの理解のためにユーザー行動データ
    をみまくる
    ● ユーザー行動データはBigQueryでVIEW化して作

    ● 作ったVIEWをみんなが使えるようになり分析の生
    産性が向上

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  29. ご清聴ありがとうございました

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