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持続的なサービス提供のための計測と分析

 持続的なサービス提供のための計測と分析

MiyabiGouji

March 24, 2022
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Transcript

  1. 本セッションの目的 • 本セッションを聞いて欲しい人 ◦ サービスの施策検討者 ◦ データドリブンな開発をされたい方 • 話すこと ◦

    開発者が効果検証を行うプロセス • 話さないこと ◦ データを収集ツールや分析、実装の手法 ◦ KPIツリー・財務シミュレーション 4
  2. 施策の経緯 15 • ビジネス課題: 定期購入の継続率を上げる • 訪問回数・記事閲覧本数を指標とする • 記事閲覧本数を改善する施策を立案した 発表資料:

    メディアにおける顧客体験とエンゲージメントの最適化 https://www.domo.com/assets/downloads/jp-city-tours/B-3_Bre akout_The%20Nikkei.pdf
  3. データを収集する方法を決める • Firebase A/B Testing • Google Analytics • 自社計測基盤

    欲しいデータを計測・集計できればツールはなんでもOK 24
  4. 検証結果と次のアクション • 検証結果 ◦ 記事消費本数は0.16本増加 (p値: 3.71*e-10) ◦ 記事PVは0.1%増加(p値: 9.2*e-18)

    ◦ 該当記事への遷移率が著しく減ってしまった • アクション ◦ 記事内のリンクを目立たせて再検証する 31
  5. 結果 • 一人当たりの記事閲覧本数は「ダイアログなし・前文あり」が一番高く、 0.29本増加 (p値: 1.92*e-16) • PVも3%増加 (p-value: ほぼ0)

    • ネガティブチェックとして懸念していた遷移率・遷移数の減少を抑えること ができ、PVの増加に対して無視して良い数値になったといえそう 41
  6. 44