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2025-03-25-データアナリストが機能開発までやってみた話

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March 27, 2025
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 2025-03-25-データアナリストが機能開発までやってみた話

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March 27, 2025
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  1. © Commune Inc. All rights reserved ⾃⼰紹介 2 ⽥辺 ひかり

    ~2021 ⼤学院で⾃然⾔語処理を研究 2021.4 Gunosyにデータアナリストとして⼊社 - マーケティングチームの広告分析 - プロダクトの効果検証, A/Bテスト - 社内⽤ダッシュボードの運⽤ 2024.4 コミューンへ⼊社 - 顧客向けダッシュボードの開発 - プロダクトの効果検証 本⽇は社内⽀援→機能リリースに 軸⾜が移った体験について話します!
  2. © Commune Inc. All rights reserved ⽬次 • プロダクト紹介 •

    Community Data Labでの機能開発 ◦ どうしてデータアナリストが開発? ◦ 実際のリリースまでのスケジュール ◦ 振り返ってみて
  3. プロダクト紹介 コミューンは、単なる場作りを越えて活性化し、 事業成果が出るコミュニティサクセスプラットフォーム © Commune Inc. All rights reserved ロイヤルユーザー育成のためのUXを⼀気通貫で提供

    プロジェクトを成功に導く運⽤サポート体制 ⽀援と実績で培ったノウハウ提供 コミューンの3つのポイント 1.プロダクト 2.運⽤サポート 3.ノウハウ提供 4
  4. © Commune Inc. All rights reserved 5 プロダクト紹介 🏢 顧客

    (SaaS契約者) エンドユーザー プロダクトを提供 コミュニティサイトを運営 コミュニティサイトを利⽤ 󰢨󰢧󰢧 󰢨󰢧󰢨 コミューン社 󰳕 BtoBtoCの構造なことが多いサービスです
  5. © Commune Inc. All rights reserved ⽬的 データ機能のアウトプットを早めたい! Community Data Lab なぜアナリストが機能開発までやるように?

    7 PdM, 開発チームはすでに機能開発を抱えており、⼿いっぱい → データチームが独⽴して動くことで • PdMのリソースを奪わず • 開発時期の調整を待たず に機能をリリースしよう! とはいえデータのミスは顧客からの信頼を落とすリスクも⾼い → ラボとしてβ版段階でリリースすることで • ミスを⼀定許容しつつ • 速く作り、速く改善するスタンス でリリースしよう!
  6. © Commune Inc. All rights reserved Community Data Lab リリースまでのスケジュール 8

    要件定義 ダッシュボード作成 ‧価値の整理 ‧既存機能の把握 ‧競合調査 model作成 社内リリース バグ修正 顧客へお知らせ ‧セキュリティ対策 ‧ヘルプページ準備 ‧デザインの調整 動作レビュー グラフ可視化 リリース フォロー お問い合わせ対応 バグ修正 使い⽅セミナー ステーク ホルダー 2~4weeks 1~3weeks フロントエンド実装 エンジニア デザイナー カスタマーサクセス サポート カスタマーマーケ
  7. © Commune Inc. All rights reserved ドキュメント • 資料の置き場所 •

    仕様書に問い合わせへ回答できる情 報が載っているか 9 振り返ってみて:スピードを早めるためのテンプレート テーブル実装 • 最低限リーダブルに書く • 意図が曖昧なdistinctは使わない • inner joinで意図せずデータが欠損していないか • テストが通っているか (dbt) ◦ unique_combination_of_columns ◦ not_null ▪ 特にIDとURL ▪ NULLを許容する場合は、 BIツー ル上でどう扱うか • 検算 ◦ レコード数が一致するか ◦ 合計値が一致するか 2周通らなくていい、細かい設定や決めごとはテンプレート化していきます • 対象ユーザー • アクションを取消した際の挙動 • 属性値が編集された際の挙動 • フィルタと連動するカラム
  8. © Commune Inc. All rights reserved • 個⼈スキルの拡張 ◦ プロジェクトマネジメント⼒

    ▪ タスクを「1-2週間」→「1-2ヶ⽉」単位で計画できるようになった ▪ ⼈に依頼する機会が増えたことで、ボトルネック察知⼒が上がった ◦ 分析を通じた後⽅⽀援 + 機能開発による直接貢献 ▪ 統計⼿法が使いづらい(サンプルサイズが⼩さい、顧客がさまざまで⺟集団を均⼀と捉えられない など..) 環境下では代わりになる貢献⽅法 • データアナリストだからこその強み ◦ 思ったより関係部署との連携がスムーズだった ▪ 事業会社でPdMと並⾛していたおかげで、なんとなく知っていたことが多かった ◦ 分析結果を伝えるスキルが、ダッシュボード機能の説明に転⽤できた ◦ 効果検証‧モニタリングをセルフでできる 10 振り返ってみて:データアナリストが機能開発するメリット
  9. © Commune Inc. All rights reserved 11 まとめ:データアナリストが機能開発までやると.. 機能つくる 独立して動ける

    分析する リリースすると ユーザーの 解像度が上がる ユーザーと 接点が増える 定量と定性 両方が使える
  10. © Commune Inc. All rights reserved 14 振り返ってみて:価値は届けられているのか?というとまだまだ 伸ばしたい技術 •

    ユーザーを「知る」技術 ◦ 定量×定性の分析 i. 定量で観察対象に当たりをつける →観察からN1の成功事例を見つける  →再現 させる ◦ CSを通じて課題感を吸収→機能に反映する関係づくり • 機能を「使ってもらう」技術 ◦ リリースで終わらずに使ってもらうまでのサポートノウハウ ◦ サービスの使い方や価値を、人間が教えられるのは toB特有 • 機能を「買ってもらう」技術 ◦ 営業がデータ機能の価値を商談で伝えられるようにする