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仮説検証サイクルを高速で回す為に、DMMポイントクラブ アプリチームが行っている取り組み | ...

Shunsuke Nakao
December 15, 2021
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仮説検証サイクルを高速で回す為に、DMMポイントクラブ アプリチームが行っている取り組み | DMM iOS Meetup #2

Shunsuke Nakao

December 15, 2021
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  1. 自己紹介 中尾 俊介 Nakao Shunsuke 合同会社DMM.com プラットフォーム事業本部 メンバーシップサービス部 DMM ポイントクラブグループ

    iOS Engineer @noa4021J github.com/noa4021J 2021年4月新卒入社。DMMポイントクラブ iOSアプリの開発に従事。
  2. iOS Engineer 4人 Android Engineer 4人 DMMポイントクラブの開発体制 Designer 1人 Product

    Owner 1人 Growth/Marketer 1人 Mobile App team Web team Frontend Engineer Backend Engineer 6人 全体で20名弱が在籍。内、新卒8名 (19新卒以降)
  3. • 仮説検証サイクルに「 BMLループ」を 型として採用 • 職能に関係なく全員が仮説を立て、データ を取って分析し学習する。プロダクトへの 反映は各職能で行う DMMポイントクラブの開発手法 Build

    Measure Learn Product Data Idea 1. Build … 仮説からプロダクトを作る 2. Measure … プロダクトをリリースし、顧客の反応を 計測、”データ”を得る 3. Learn … データをもとに学習し、新たな仮説に反 映する cf: リーン・スタートアップ - エリック・リース著
  4. 仮説検証サイクルの高速化を目指す専門チーム (通称: カセツバクシンオー) Designer 1人 Web team Backend Engineer 1人

    Mobile App team iOS Engineer 1人 Android Engineer 1人 1ヶ月ペースで1~2名程度入れ替え 開発リソースを全て施策進行に振った、施策の進行に専念するチーム
  5. DMM PointClub 開発メンバー 施策BANK 施策をチケット化 IDEA 施策チーム プロダクトへ反映 PRODUCT 施策チームの責務

    検証結果共有 LEARN データ分科会 DATA データ計測、分析 MEASURE 検証方法の要件定義、実 装 BUILD #施策案壁打ち
  6. DMM PointClub 開発メンバー 施策BANK 施策をチケット化 IDEA 施策チーム プロダクトへ反映 PRODUCT 施策チームの責務

    検証結果共有 LEARN データ分科会 データ計測、分析 MEASURE 検証方法の要件定義、実 装 BUILD #施策案壁打ち BUILD → MEASUREを専門に回し 続けることで試行回数を増やし、仮説 検証サイクルを高速に回す為のノウ ハウを蓄積。 定期的にメンバーを入れ替え知見共 有しながら、開発チーム全体へ還元す る
  7. 施策チームの活動サイクル 1. 施策案の要件定義、検証方法の策定 2. (デザイン作成) 3. 実装 4. QA /

    リリース 5. 分析用ダッシュボード、クエリの作成 6. 定例での検証結果共有
  8. 1. 施策案の要件定義、検証方法の策定 2. (デザイン作成) 3. 実装 4. QA / リリース

    5. 分析用ダッシュボード、クエリの作成 6. 定例での検証結果共有 施策チームの活動サイクル 基本、1施策1担当 適宜必要なメンバーの取り付け、外 部との調整など、横断的な施策の進 行をリードする。
  9. PRD Product Requirements Document Step1. 施策案の要件定義、検証方法の策定 施策BANK Design Doc •

    何を(What) • 何のために(Why) • どのように作るのか(How)を定義する ( What / Why ) • 問題、仮説などのWhyに対するソ リューションの定義 • 実現可能性の調査 • ステークホルダーとの合意形成 ( What / Why ) • PRDで決めたソリューションの具 体的な実現方法の定義(デザイン, システム設計) • テスト項目の作成、周知やリリー ス時の計画など ( How ) 優 先 度 (粗削り)
  10. Step6. 定例での検証結果共有 データ分科会にてダッシュボード、検証結果を共有。 • 仮説は何だったか • 検証方法は何か • 検証結果はどうだったか 学習結果を元に、開発メンバーがそ

    れぞれ新たな施策を作成 データと試行回数を積み重ね、仮説 検証の質を上げていく 施策メンバーは次に待つ新たな施策へ...
  11. 導入前 施策チームの導入後の結果 導入後 • 開発系(機能拡充etc) : 2個 • 開発以外(マーケetc):1個 3個

    11個 • 開発系(機能拡充etc) : 7個 • 開発以外(マーケetc):4個 施策実施量/月
  12. • 開発リソースを施策の実施に移動させたのが高速化の大きな要因なため、ト レードオフ →試行回数が増えていくにつれ、作業効率は上がっていくと想定 施策チーム導入で得た知見 Pros Cons • 施策の進行のみに集中することが決まっている為、施策の進行が止まること がない

    → 1つの施策で待機が発生しても、別の施策を並行して進行可能 • 施策進行の形式化により施策の進行速度が上昇 → 施策進行がある程度形式化され、合意形成のタイミングが最適化された