プロダクトをGrowthさせるデータ駆動戦略の基礎知識【Developers Summit 2019】

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石垣雅人 - DMM.com LLC 2019/02/15 Developers Summit 2019 データ駆動戦略の基礎知識プロダクトを Growthさせるユーザーレビュー基盤のKPIツリー公開 DMM.comにおける #devsumiA 【15-A-6】

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© DMM.com 2 About me Masato Ishigaki Product Owner at DMM.com Account(ID) , Auth , Personalinfo to Back-end : ~2018/7 Review, Push to Front-end & Back-end : 2018/7~ Scrum Team : Product Owner : 2017/9~

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© DMM.com Summary 6 t Second Functions Third Functions Fourth Functions Fifth Functions Growth First Function 原文: Data-Informed Product Building (Sequoia Capital Data Science Team) Ｓ字カーブの連続 Product Growth = Learning from Prev-Functions

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© DMM.com Summary 7 t Second Functions Third Functions Fourth Functions Fifth Functions Growth First Function 原文: Data-Informed Product Building (Sequoia Capital Data Science Team) Ｓ字カーブの連続 Product Growth = Data-Driven

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© DMM.com Summary 8 t Second Functions Third Functions Fourth Functions Fifth Functions Growth First Function 原文: Data-Informed Product Building (Sequoia Capital Data Science Team) Ｓ字カーブの連続 Product Growth = Data-Driven 『データ駆動』

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© DMM.com 17 スプリントバックログインクリメント開発→リリース効果検証プロダクトバックログ仮説に妥当性を持たせる仮説立案 A/Bテスト,etc... A B データ駆動戦略とは? データ駆動戦略で何ができるのか 1. プロダクトの状態を可視化できる。 2. 仮説/施策を作り、売上に貢献できる 3. 意思決定を最速化できる。 4. 意思決定を定量的に共有できる。 5. 未来を予測して戦略が作れる。

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© DMM.com 37 Service Review Cart Purcase Registration ★★☆ ★☆☆ ★★★ ☆☆☆ Guest Member Member Search ・星の数 / コメント / 平均評価・参考になった数 / いいね押下ユーザー・商品レビュー枠の中でどこまでスクロールしたか(先頭 or 末端) ・レビューを見た後の行動(購入したか, カート追加, 離脱) etc... どんな行動ログをトラッキングしているか

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© DMM.com 53 1. 優れた指標は比較ができる a. 指標として出した数値が、他社と比較できたりこの時間に CVが上がっているなど時間軸で比較できたりする必要があります。 2. 優れた指標はわかりやすい a. 指標が出した数値の意味が一瞬でわからなかったりすると、組織として数値を追う文化ができにくい。 3. 優れた指標は比率や割合である。 a. 指標を数ではなく比率にすることでその数値を上げていけば良いのか下げていけば良いのかわかりやすい。優れた指標でないとデータは『駆動』しない

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© DMM.com 相関指標 = AとBが関係していること。 → これから起こることが予測できる。 68 『相関指標と因果指標』優れた指標でないとデータは『駆動』しない因果指標 = A to Bであること。 → 未来を変えることができる。『交番の数』が多いほど『犯罪件数』も多い。 → 交番を減らしても犯罪は減らない。相関関係であって因果関係ではない。【テーマ】因果関係を探すために相関関係がありそうな数値をグラフ化してモニタリングし続ける！ Q. レビュー増加率あがる相関関係は何か？・月ごとのレビュー投稿数のばらつきはある？・アクティブユーザー数との関係は？

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© DMM.com labo IDEA BUILD PRODUCT MEASURE DATA LEARN IDEA BUILD PRODUCT MEASURE DATA LEARN IDEA BUILD PRODUCT MEASURE DATA LEARN Customer Problem Fit Product Solution Fit Product Market Fit Design Thinking Lean Scurm Data Science ペルソナ分析カスタマージャーニー A/ Bテスト顧客開発ユーザーストーリーマッピング Product Back Log DailyScurm Sprint Planning Sprint Review Transition to Scale Build Product Idea INDEX MEASURE KPI CVR CTR ARPPU Unit Economics DATA LTV CAC CAP CCP 82 Lean

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© DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 86 アジャイルマーケティングとは？・従来のマーケティングにアジャイルやリーンを適応したマーケティング手法 = アジャイル・リーンとの親和性が高い ① キャンペーン中に『ニアタイム』にデータを取得小さく始めて、小さく改善をデータ駆動で高速で繰り返す。 ② 過去のキャンペーンのデータを必ず蓄積して計測。そこから計測→学習して次のキャンペーンにつなげる。

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© DMM.com アジャイルマーケティングを用いたCP手法 90 ①『想定される効果は？』 Q. レビューが増えるたびにどのくらい売上が上がるのか。 0→1 1 →2 2→3 レビュー増加数売上増加額 (1コンテンツ1日あたり) コンテンツ数 50万 40万 30万 50万 20万 30万 DMMでも、レビューが 0→1になることで過去実績より、数百万円以上 1日単位で売上が上がることが実証されている。 10ポイント付与しても十分ペイする。