データ駆動経営の道しるべ：プロダクト開発指標の戦略的活用法

by ham

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© Findy Inc. 経営と開発現場をつなぐ戦略⽀援SaaS「Findy Team+」プロダクト開発関連ツールのデータを⾃動で解析し、様々なデータを可視化‧分析データ連携 / 統合 1 可視化開発ワークフローを可視化し明確なインサイトを取得 2 AI分析 AIを活⽤して、開発効率と開発者体験を最⼤化するための課題を⾃動で特定 3 改善データに基づいた意思決定でビジネス成果を最⼤化プルリクエスト、イシュー、ミーティング等の活動データ

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© Findy Inc. プロダクト開発における戦略⽴案〜プロジェクト評価を⼀気通貫でマネジメントし、開発⽣産性向上へプロジェクト投資分析 (新機能やリファクタリングの開発投資割合等) 投資設計 / リソース計画ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）戦略⽴案プロジェクト評価要件定義 / 設計 / コーディング / テスト / デプロイ / メンテナンス ROI評価 / ナレッジ蓄積開発投資のROI最⼤化 4Keys分析 / プルリク分析 / プロジェクト分析 (デプロイ頻度‧リードタイム‧プルリク作成数等) 開発者⽣産性の可視化‧向上開発者サーベイ / ミーティング分析 (開発者満⾜度サーベイ‧ミーティング時間等) 開発者体験の可視化‧向上プロジェクトアウトカム分析 (売上‧NSM‧KPI 等) 開発投資のROI最⼤化 EM / エンジニア事業責任者 / PdM CTO / 開発部⻑経営と開発現場をつなぐ戦略⽀援SaaS「Findy Team+」

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© Findy Inc. 19 事業⽬標の例 SaaS（BtoB向けソフトウェア） - MRR (⽉次経常収益) / ARR (年次経常収益) - 顧客獲得単価 (CAC) - 顧客⽣涯価値 (LTV) - 解約率 (チャーンレート) - アクティブユーザー数 (DAU/WAU/MAU) ECサイト（BtoC向けEコマース） - 流通取引総額 (GMV) - コンバージョン率 (CVR) - 平均注⽂単価 (AOV) - リピート率 - カート放棄率 SNS‧メディアアプリ - アクティブユーザー数 (DAU/WAU/MAU) - 平均セッション時間‧滞在時間 - エンゲージメント率 - リテンション率 (継続率) モバイルゲーム - 課⾦率 (Conversion Rate) - ARPPU (課⾦ユーザー1⼈あたりの平均収益) - ARPU (ユーザー1⼈あたりの平均収益) - 継続率 (リテンションレート)

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© Findy Inc. 20 事業⽬標の例 SaaS（BtoB向けソフトウェア） - MRR (⽉次経常収益) / ARR (年次経常収益) - 顧客獲得単価 (CAC) - 顧客⽣涯価値 (LTV) - 解約率 (チャーンレート) - アクティブユーザー数 (DAU/WAU/MAU) ECサイト（BtoC向けEコマース） - 流通取引総額 (GMV) - コンバージョン率 (CVR) - 平均注⽂単価 (AOV) - リピート率 - カート放棄率 SNS‧メディアアプリ - アクティブユーザー数 (DAU/WAU/MAU) - 平均セッション時間‧滞在時間 - エンゲージメント率 - リテンション率 (継続率) モバイルゲーム - 課⾦率 (Conversion Rate) - ARPPU (課⾦ユーザー1⼈あたりの平均収益) - ARPU (ユーザー1⼈あたりの平均収益) - 継続率 (リテンションレート) ⾃分たちが開発しているものの事業⽬標を改めて確認してみましょう！

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© Findy Inc. 24 事業⽬標とアウトカムを連結 - 「業務が効率化された」「コストが削減できた」など、プロダクトを使い続ける価値を感じている - 解約率 (チャーンレート)が改善 - 「⽇常業務に不可⽋なツールだ」と感じ頻繁に利⽤ - アクティブユーザー数の向上 - 探している商品をストレスなく⾒つけスムーズに購⼊ - コンバージョン率の向上 - 「⾯⽩いコンテンツに出会えた」「有益な情報を得られた」「他⼈との交流が楽しめた」 - 平均滞在時間が向上

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© Findy Inc. 26 確実なアウトカムを発⾒することは困難ディスカバリーの精度を上げるプラクティスはたくさんがあるが... - 「⼀次情報」に徹底的にこだわる - 「⾔葉」ではなく「⾏動」を信じる - ソリューションありきで考え始めない - 思い込みを捨てる - 複数の情報源を組み合わせる - プロトタイプなどを活⽤するアウトカムはどこまで突き詰めても不確実性を完全に払拭することはできない「正解がわからない」ことを受け⼊れ仮説検証サイクルを⾼速で回すことが重要

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© Findy Inc. 29 優先度の算出⼿法 RICEスコア - 3つの要素を掛け合わせ、⼯数で割ることで、施策の優先度を客観的に評価する⼿法 ICEスコア - 3つの要素を掛け合わせ、施策優先度を客観的に評価する⼿法狩野モデル - 5つの品質タイプに分類し、優先度を判断 - 当たり前品質 - ⼀元的品質 - 魅⼒的品質 - 無関⼼品質 - 逆品質 TAM / SAM / SOM - 発⾒した顧客の課題が、どれくらいの市場規模(＝期待価値の上限)を持つのかを段階的に把握 Reach×Impact×Conﬁdence Eﬀort RICEスコア = ICEスコア = Reach×Impact×Ease TAM SAM SOM

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© Findy Inc. 30 優先度の算出⼿法 RICEスコア - 3つの要素を掛け合わせ、⼯数で割ることで、施策の優先度を客観的に評価する⼿法 ICEスコア - 3つの要素を掛け合わせ、施策優先度を客観的に評価する⼿法狩野モデル - 5つの品質タイプに分類し、優先度を判断 - 当たり前品質 - ⼀元的品質 - 魅⼒的品質 - 無関⼼品質 - 逆品質 TAM / SAM / SOM - 発⾒した顧客の課題が、どれくらいの市場規模(＝期待価値の上限)を持つのかを段階的に把握 Reach×Impact×Conﬁdence Eﬀort RICEスコア = ICEスコア = Reach×Impact×Ease TAM SAM SOM 関係者間で優先度の決め⽅を認識することでより良い議論に繋がります⾃分たちが開発しているものはどのように優先度を決めているのか改めて確認してみましょう！

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© Findy Inc. 33 ⼯数⾒積もりの精度向上 - MVP(Minimum Viable Product)を意識し、スコープを絞る - 規模が⼩さければ成功確率(≒⾒積もり通りに完了する確率)が上がる引⽤: CHAOS REPORT 2015 https://www.standishgroup.com/sample_research_ﬁles/CHAOSReport2015-Final.pdf

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© Findy Inc. 34 ⼯数⾒積もりの精度向上 - 開発前の⾒積もりはズレるものと関係者全員が認識して、定期的に再⾒積もりする引⽤: プロジェクトの本質とはなにか: ⽇経クロステック https://xtech.nikkei.com/it/article/COLUMN/20131001/508039/ - 早い段階で⾒積もりのズレに気づくことで、リカバリ策を打ちやすい - 再⾒積もり前提なので⾒積もり⼯数を短縮したり過度なバッファを積まなくて良い

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© Findy Inc. 40 同時に開発できる数を増やす - 採⽤(正社員, 業務委託, AIエージェント...) バックログ - A開発 ← 開発ライン① - B開発 ← 開発ライン② - C開発 ← 開発リソースなし - D開発 ← 開発リソースなし - E開発 ← 開発リソースなし … 採⽤してラインを増やすバックログ - A開発 ← 開発ライン① - B開発 ← 開発ライン② - C開発 ← 開発ライン③ - D開発 ← 開発ライン④ - E開発 ← 開発リソースなし …

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© Findy Inc. 45 アウトプット量 / スピードを可視化‧向上 - アウトプット量を把握することで気づきを得る ※プレッシャーをかけない ○ リードタイム ○ プルリクエスト数サイクルタイム (PRのオープンからマージまでのリードタイム) チームサマリ (PR作成数/⼈) アウトプット量やスピードは改善しやすく改善効果も⾼いので歪む可能性があるという理由で活⽤しないのはもったい！正しく活⽤することで個々の開発パフォーマンスを向上させていきましょう💪

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© Findy Inc. 47 機能開発 / 改善 / 運⽤の割合を可視化‧改善 - ⽇々開発を続けていると様々な要因で開発時間が減少していきます ○ 機能開発だけしていると、技術的負債などの増加によりデリバリー速度が低下していく ○ トイル(問い合わせや障害対応)が多く、機能開発に時間が使えていない ○ ミーティングが多く、機能開発に時間が使えていないこれらは⽇々の業務に溶け込んでおり意識的に把握しようとしないと気づくことも難しい！可視化することで開発時間がじわじわ奪われていっていないか定量的に把握しましょう

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© Findy Inc. 58 ⽣成AIが活⽤できる基盤になっているか - ⽣成AIの活⽤が今後の開発⽣産性を⼤きく左右する ○ ⽣成AIが活⽤しやすい基盤を整えることが急務！ - ⽣成AI活⽤に必要な基盤 ○ バージョン管理システムの導⼊ ○ 開発環境の統⼀ ○ ⾃動テストの整備 ○ CI/CDの⾃動化 ○ ⼩さいバッチ単位の反映 ○ 疎結合なアーキテクチャ今まで開発⽣産性の⽂脈で語られてきたプラクティスと同じ！