人はいかにして定性×定量のデータ分析者になるのか

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May 28, 2020

 人はいかにして定性×定量のデータ分析者になるのか

Insight Tokyo #2 登壇資料

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shakezo

May 28, 2020
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Transcript

  1. 人はいかにして定性×定量のデータ分析者になるのか 2020/5/28 @shakezo

  2. 自己紹介 1.新卒でテクノロジーコンサルタント プロダクトマネージャー @mercari 2.リブセンスのAnalyticsグループ立上げに参画   3.メルカリにデータアナリストとして参画   Naoki Shinbo@shakezo

    ・マーケティングリサーチ&データ分析のコンサル ・様々な企業研究所と機械学習や推薦システムのR&D  ・UXデザイングループの立上げ ・レコメンドなど機械学習施策の推進   ・データに強いプロダクトマネージャー   ・出品部門のリードアナリスト&UXリサーチャー   ・定性・定量を組み合わせた分析の推進   ・副業でUXリサーチのお手伝い   ・データ活用による意思決定支援の仕事を幅広く経験
  3. 得意なこと PM AI BI UX AIのプロダクトマネジメント インサイトアナリティクス プロダクトグロース ・AIのUI・UXデザイン/プロダクトマネジメント ・施策検討のためのUXリサーチ

    ・ユーザーインサイトの発見 ・プロダクトのGrowthポイントの発見 ・KPI設計 ・プロダクト改善によるGrowth Hack ✔ ✔ ✔
  4. 本日お話しすること ① 定量→定性にどのように越境していったか ② データアナリストのためのUXリサーチの学び方

  5. ① 定量→定性にどのように越境していったか

  6. Q.なぜ定性×定量分析が大事なのか A.片方の分析スキルだけで解決できる問題は限定的だから

  7. きっかけは前職時代 • が、サービスは伸び悩んでいる状態がつづいていた • レコメンドエンジンや検索結果の最適化は十分な成果を出していた • 専門領域であるデータ×◦◦でこの課題を解決する方法を模索していた プロダクトのコア機能開発やピボットをデータで支援 =UXデザインやユーザリサーチを学ぶぞ!となった          

  8. その後の軌跡 Step1. 国内のUX系書籍をほぼ全て購入して勉強 @livesense Step2. 小規模プロジェクトを走らせて経験値を積む @livesense Step3. 本業としてがっつりUXリサーチ&デザイン @livesense

    Step4. BI&UXRの分析プロセス統合 @mercari Step1〜3では 1年ほどBIやAIなどの仕事から離れてUXリサーチ&デザインにフォーカス
  9. 1.国内のUI/UX系書籍をほぼ全て購入して勉強@livesense UI/UX本だらけになった本棚 入門書、理論書、実践書など目についてた本は とりあえず読んで分野の本質をつかむ 体系化されている分野なので良い本を発見でき れば知識は本からの学習でも身につく https://note.com/shake02/n/n78061c556c3b データサイエンティストが1年でUXデザインを 身につけるために読んだ本 おすすめの本はこちら

  10. 2.小規模プロジェクトを走らせて経験値を積む@livesense • 社内のプロダクトマネージャーに営業 • 興味を持ってくれたPMと一緒にお試しの小規模共同プロジェクトを開始 • 興味をもってくれたデザイナーにも手伝ってもらう

  11. 3.本業としてがっつりUXリサーチ&デザイン@livesnse 就職口コミサイトの求人マッチ&検索の UI/UXデ ザインを人中心デザインに方法論で設計 • デプスインタビューによる課題抽出 • ペルソナ、ジャーニー作成 • 上位下位分析による価値抽出

    • デザインスプリントによるアイディエーション
  12. ここまでは 事業課題解決にそれが必要だったから学んだというのが正直なところ 特に定性×定量データ分析という視点は考えてなかった

  13. 結果的に UXデザインを学ぶ過程てUXリサーチを自然と身につける 定性と定量分析ができるプロダクトマネージャーに

  14. Step4. BI&UXRの分析プロセス統合 @mercari グロースではどこをどのように伸ばすかの両方が問われる

  15. 定量と定性でできること BI UXR 定量 定性 ・KPI設計、モニタリング ・A/Bテスト設計、検証 ・サービス全体の分析 ・グロースポイントの発見 ・カスタマー理解

    ・インサイトの発見 ・アイディアの仮説検証 ・ユーザビリティ評価
  16. BIとUXRは相互補完関係にある 問題が発生している原 因や構造の特定や文脈 の把握が得意 問題が発生している場 所の特定や施策インパ クトの見積もりが得意 BI UXR 定量

    定性 どこでどのような問題がどれくらい発生しているかわかる
  17. 分析プロセス 目標設定 1 2 3 4   課題特定   施策設計 効果測定

    BI BI&UXR UXD BI どの指標を改善する べきかのか? その指標はどこ で発生している 何の問題を解決 すれば改善する のか その問題はどう すれば解決でき るのか 施策の効果はど れくらいあったの か
  18. 大型らくらくメルカリ便のグロースプロジェクト ・ 定量分析×定性分析によるお客様問い 合せのボリュームと原因を分析して CS問い合わせ率を大幅改善 定量データ分析からポテンシャルを見積 もり 旧来から存在していたサービスの名称および訴求ポイントを変更 定性調査から顧客インサイトの発見・ 訴求ポイントの変更

    訴求ポイントを大型 →たのメルへ変更&配送サイズの拡張
  19. ② データアナリストのためのUXリサーチの学び方

  20. データアナリストがUXRをやると気づくこと • データソースが定性データ(interview,観察)だがプロセスは大体同じ • また、分析時の頭の使い方が似ている • 仮説構築力、構造化力、抽象度コントロール力が大事 相性はとても良い。 データアナリストなら1年頑張れば戦力として十分に通用するレベルになる

  21. どのように学ぶか?(個人的なおすすめ) 1. デザインプロセスを最初に抑えることが大事 2. プロセスの中の定性分析の役割を理解する インタビューなどを個々のスキルを学ぶだけでは仕事には使えない 3. 個々の分析方法を学習する 分析のインプット・アウトプットはなにか?それをどのように利用するか KA法、KJ法、◦◦法....

  22. デザインプロセスの例(人間中心設計) https://popinsight.jp/blog/?p=4219 引用元

  23. UXリサーチ&デザインのプロセスが分かる本 やさしい むずかしい

  24. UXデザイン&リサーチが体系的に学べる場所 • 産業技術大学院大学 人間中心デザインコース 半年間で理論から調査・分析・評価まで一通り学ぶことができる . • Xデザイン学校 レベル別にコース分けされている。 UXデザインの基礎から実践的なスキルまで学ぶことができる

  25. 終わりに • 定性×定量分析ができると対応できる課題解決の幅が圧倒的に広がる • どちらも同じ分析。データアナリストが定性を学ぶのはコスパ良い • 興味を持っている方はぜひ挑戦してみてください