20140407_kddi_growth_hack_pub.pdf

by wadap

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Growth Hacking for nanapi Co-Founder CTO Shuichi Wada / @wadap

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Introduction • 和田修一 / @wadap • 1981年生まれ • 株式会社nanapi Co-Founder（共同創業者）  取締役執行役員 CTO • サーバインフラ〜サーバサイド開発が得意分野 • 現在でもインフラ周りのメインエンジニア

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Biography • 2005年新卒にて楽天株式会社へ入社  サーバ・インフラ系の部署に配属される • 2009年楽天を退職し、弊社代表の古川と起業  株式会社ロケットスタート CTOに就任 • 2011年社名を株式会社nanapiへ変更  株式会社nanapi 取締役執行役員 CTOに就任

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• 即レスQAアプリアンサー  「アンサー」で検索！ • 質問してから数分以内に回答がくるのが特徴 • 2013年12月リリース  LineQとリリース被った！ 0VS4FSWJDFT

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• 英語圏の人に向けた新サービスをリリース • 4/1にリリース済み  ※国内へは未告知 • 英語圏を中心に展開をしていく予定 0VS4FSWJDFT

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What’s GrowthHack? • バズワードに騙されないように！ • 数値を正しく因数分解し、実行し、その結果を分析して成果を出すこと • 要するに、正しくPDCAサイクルを回すこと

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どのようにしてそれぞれの数値を伸ばせば良いのか？

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-　William Edwards Deming - ”神ならば信じよう。神でない人はデータを持ってきなさい。”

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• どのようにデータ解析が世間的に活用されているのかを多く紹介されている • Web業界というよりも、医療系など様々な話が多く興味深い • データ分析の重要性を理解するための入門書５冊  http://goo.gl/RAOoSx Data Analysis

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Data Driven • 回遊施策やSEOなど、最終的に雰囲気で実施されてしまうことが多い • 大事なのは、実行されたあとにその結果がどのような数値を招いたのかを検証すること • そのためにビッグデータを解析する

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• GoogleAnalyticsにおけるアクセス解析 • TreasureDataにおけるデータマイニング Analyze Tools

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Problems of Google Analytics • 1000万PV/monthを超えると、細かい解析結果がサンプル値となってしまう • サービスのデータに依存した複雑な解析が難しい

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• クラウド上に構築されているデータ解析プラットフォーム • ログを直接送ることで、あとからSQLでデータ解析を行うことができる TreasureData

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Log Format • データ解析を行う際に大事なのは、解析対象となるログのデータ設計 • 取得するログは “非正規化” することが大事 • RDBMS感覚で正規化を行いすぎるととにかく解析しづらいデータになる

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• TreasureData上のデータは、 SQLで抽出できる • Hiveをベースに実装されているので、基本的なMySQLの知識だけで抽出可能 • この画面を非エンジニアにも提供し、データ解析を実施 How to analyze Data

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Analysis Example ͱ͋ΔվमΛߦͬͨͱ͜Ζएׯ17͕ݮগͨ͠ɻ ۩ମతʹͳͥ17͕ݮগͨ͠ͷ͔ʁ ϥΠτϢʔβʔ͸ճ༡਺͕ݮগ ϔϏʔϢʔβʔ͸ճ༡਺ɾ๚໰਺ڞʹ਺஋͕ݮগ

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• クエリの実行パターンはある程度限られるのでドキュメント化 • データ解析をエンジニアのものだけにしないことが大事 • SQLは非エンジニアでも触れるくらいの心意気を育てる All employees use

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Growth Hack • GrowchHackとはイコール企業文化につながる • データ解析による判断が正義になるか • 本当の意味でユーザーを大切にしているか

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