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4,000万ユーザーRettyでの
データ分析の活用
Hiroki Noguchi
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● 自己紹介・会社紹介
● 4,000万ユーザーに至るまでの暗黒時代とデータ分析の活用
● おまけ
Index
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自己紹介・会社紹介
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自己紹介
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野口大貴
Retty株式会社
のぐちひろき
京都大学文学部卒業後、株式会社 Speeeに入社。200サイト
以上のWebサイトのマーケティングコンサルを行う。
新規事業企画や東南アジアメディアのグロースも担当。
その後、チケットアプリスタートアップでのマーケティング
責任者を担当し、Retty株式会社に転職。新卒採用責任者や
Webやアプリチームのマネージャー、商品開発担当を経て、
現在はプロダクト部門担当執行役員を務める。
Retty料理担当としては、オイスターバーを担当。最近はサウナーとし
て、サウナとサウナ後に合うご飯屋さん巡りが趣味。
roki_n_
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noteやってます @roki_n_
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のべ200名参加のプロダクトマネージャーイベントを運営しています
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プロダクトマネージャーとは
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Product managers own "What" and "Why".
Project managers own "How" and "When".
The Quora post of Ian McAllister,
who worked for Airbnb→Amazon.
プロダクトマネージャーの定義 ↓野口のスキルイメージ
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業務での分析
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基本はデータアナリストが分析→PMの意思決定支援。
PMやプランナー、デザイナーもSQLやBigQueryを駆使。社内勉強会も。
基本的は自社でリリース時にログ実装→分析。
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ユーザーインタビューの活用
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新機能の着想やユーザーの課題発見の
ために、ユーザーアンケート、対面・非対
面でのインタビューを積極的に行ってい
る。
Ex.）
- マスグルメサービス利用調査
- お店URLシェアについて
- 投稿利便性
- ネット予約利便性
- オフ会満足度
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本日のお話の対象者
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グロースハックの担当者やPMの方
データサイエンティスト、アナリストとして、
事業の意思決定支援をされている方
グロースや開発の組織体制やKGI・KPIについて、
思考、意思決定されている方
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4,000万ユーザーに至るまでの
暗黒時代とデータ分析の活用
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ユーザーグロースは決して順風満帆ではなかった
not 順風満帆
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筋の悪い分析・施策を繰り返した3度の暗黒時代が存在した
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①2014〜2015年 SEO暗黒時代
まとめ記事の作成やアイデアベースの施策が中心。
検索ボリュームやGoogle Analyticsユーザー数ぐらいしかデータ分析が
できていなかった。
課題を可視化できておらず、マーケットボリュームも見立てられていなかった。
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業界最大手サービスをベースにマーケット感を推定
マーケット把握の解像度を上げた。
業界でのヒアリングデータや各種分析ツールでの数値をベースに、
「エリア・ジャンル」、「お店」などのページタイプ、口コミのありなし、
店舗の人気度など様々な軸で推定。
業界最大手からマーケットのアッパー数値を見立てた。
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クロール数を可視化
新しいページを生成しても、流入が増えない状態が続いたが、
Google Botのクロール数内訳を可視化、生ログ分析も行い、
課題特定を行った。リンク不足、コンテンツが少ない状態
でのnoindex付与が逆効果だったなどのLearning。
ページ
リリース
GoogleBot
クロール
インデックス
順位変動
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SEO暗黒時代を脱却
PDCAサイクルが確立され、ロングテールSEOが成功。
その後のユーザー数の伸びに繋がった。
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②2016年 SEOやりすぎ時代
ロングテールSEOが成功したため、さらに施策を進めた。
Elasticsearchを活用し、大量のキーワードページを生成。
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ユーザー数は踊り場に
低品質なページ群は効果を発揮せず、ネガティブ要素が多く、逆効果に。
同時にアプリのユーザー数や投稿数も伸び悩み。
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Web
CTR・CVR
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KGIの転換
来店数を追うKGIに変更し、KPIも整理。SEOも徐々に追わなくなる。
2015〜
SEO
アプリ投稿
運用
KGI：なし
アプリ内
まとめ閲覧
2017〜
SEO
アプリMAU
KGI：来店数
ネット予約
検索
運用
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予約数改善に振り切る
サイト全体のリニューアルや予約カレンダー設置など大幅UX改善を敢行。
2015 2018
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結果的にユーザー数もアップ
体験の質が上がり、予約数アップ。ビジネス的な送客効果も大幅に改善した。
サイト内行動指数が上がったせいか、結果的にSEOでも大きな効果があった。
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③来店数 KPI迷走時代
来店数というKGIそもそもの設定とそれを改善するためのKPI設定を
見誤ること9ヶ月。
KGI来店数に
地図PVを含める
直帰率改善
ウォークイン来店を可視化しようとした。店舗への端末設置など
も検討したが、難易度が高く、断念。
SEOありきなWebサイトであったため、直帰率が悪い
サイトだった。直帰率が改善されれば、来店数が増えるのでは
ないかと目論んだ。
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奇をてらわず王道な改善に収束
現実的なKGIに変更したグロース体制に。
またKPI選定はファネル分析をベースに行うように。
測定可能な電話・
ネット予約数のみを追う
ファネル分析をベースに
CTR・CVR改善
最初からイノベーティブな KGI設定は不可能。業界
慣習通り、ビジネス的な効果も可視化できる数値を
改善する方向に変更。
直帰率は構成要素が曖昧なので、入り口に近い CTR、
出口に近いCVRの改善にシフト。やるべき施策が
明確になり、本質的な UX改善ができるように。
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ファネル分析により、CVまでの流れを可視化
ランディングからCVまでの流れを可視化し、分析。
数値インパクトのあるドライバーを発見し、改善していく。
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検索チームダッシュボード例
A/Bテストの効果測定のようなアドホックな分析に加えて、
分解したダッシュボードの数値を毎日モニタリングする。
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PMとしてのデータ分析 活用 まとめ
まず数値の可視化。加えて、業界情報収集、ユーザー
インタビューで解像度を上げる
ファネル分析、リテンション分析等を活用し、KPIに
インパクトのあるドライバーとマジックナンバーを見つけに行く
KGI・KPIに応じて、組織の形は柔軟に変える
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今後への課題
- 機械学習を活用した画像選定、レコメンドエンジンの改良
- マスの認知度調査やユーザー行動分析。それらを活用した
改善サイクル
- データアナリストの支援を受けて、意思決定・実行できるPM人材の
採用と育成
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おまけ
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Food Data Platform
Rettyに日々蓄積・更新され続ける食領域の各種データを収集／格納／整形／統合／
管理を行い、企業のサービスとシームレスにデータ連携を行うことができる
ビックデータ連携基盤。
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データエンジニア、データアナリスト、PM、広告事業営業、
フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアなど
様々な職種で採用強化中です！！
気になる方は、ぜひRetty人気店にランチ行きましょう！！