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4,000万ユーザーRettyでのデータ分析の活用 〜サービスグロースのためのデータサイエンス・運用セミナー〜/ Utilizing data analysis with 40 million users Retty

4,000万ユーザーRettyでのデータ分析の活用 〜サービスグロースのためのデータサイエンス・運用セミナー〜/ Utilizing data analysis with 40 million users Retty

サービスグロースのためのデータサイエンス・運用セミナーでのRetty PdM野口の登壇内容です。

https://fandom-mkt-event01.peatix.com/

■自己紹介・会社紹介
データ分析チームの紹介

■4,000万UUに至るまでの3つの暗黒時代
①SEO暗黒時代
②SEOやりすぎ時代
③KPI迷走時代

■データ分析活用に関する学びとこれからへの課題

■おまけ

Hiroki Noguchi

October 17, 2019
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Transcript

  1. 4,000万ユーザーRettyでの
    データ分析の活用
    Hiroki Noguchi

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  2. 2
    ● 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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  3. 3
    自己紹介・会社紹介

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  4. 自己紹介
    4
    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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  5. noteやってます @roki_n_
    5

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  6. 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
    6

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  7. プロダクトマネージャーとは
    7
    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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  8. 業務での分析
    11
    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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  9. ユーザーインタビューの活用
    14
    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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  10. 本日のお話の対象者
    15
    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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  11. 16
    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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  12. 17
    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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  13. 18
    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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  14. 19
    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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  15. 20
    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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  16. 21
    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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  17. 22
    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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  18. 23
    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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  19. 24
    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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  20. Web
    CTR・CVR
    25
    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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  21. 26
    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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  22. 27
    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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  23. 28
    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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  24. 29
    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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  25. 30
    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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  26. 31
    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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  27. 32
    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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  28. 33
    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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  29. 35
    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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  30. 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!!

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