田畑 直

今やサービスの企画・開発そして改善をデータ・ドリブンで行うのは、もはや常識です。 サービスの良し悪しを語る時に、担当者の感覚値と最終的な売上を見て判断するだけでなく、ユーザーの動きを数字に落として判断する際に取り上げられるようになったのは、適切にユーザの動きを見て、価値を提供するための大きな進歩だと考えられます。 ただし、その一方で最近は数字だけが独り歩きしてしまうケースもあるようです。   結果として、目標としているKPIは瞬間的に改善されるものの、実のユーザーが必要としているものと合致せず結局は長期的に見るとユーザを失ってしまう。そのような話を聞く機会が増えました。 このような『悲劇』を防ぎ、ユーザーと優良な関係を長く保ち安定的な成長を目指すためには、正しい目標の設定と、それに応じた指標の設計が必要です。今回は『継続率』という指標の重要さを紐解いた上で、KPI設計全体の流れと、気をつけるべきポイントをお伝えします。

経営におけるデータの重要性が語られるようになる一方で、私たちが日々「データ分析・KPI分析」についてお客様とやり取りする中で、以下のような声もよく耳にするようになりました。 「サービスの運用をする上でデータの活用が大事なのはわかるけれど、どう手をつけたらいいの？」   「製品改善のためにデータは取得しているけれど、十分に活用出来ている気がしないのはなぜだろう？」   今回の講義では、これらの疑問を解消すべく、KPI設定から、分析の実践までの流れについてステップ・バイ・ステップで迫ります。 サービス開発のための「データ分析」をするために、まずおこなわなければならないのは「仮説立案」です。ただ闇雲に、データやKPIを追いかけても消耗してしまいます。 また、今回の授業では、ベンチャーキャピタリストであるDave McClureが提唱したサービスを推し測るための指標「Acquisition／Activation／Retention／Referal／Revenue」という「AARRR」の正しい理解を深めていければと思います。 サービス改善をしていく上で、データを開発に活かすにはどうすればよいのか、経営者の方であれば、どのようにチームを数値に意識を向けさせるのか。仮説を立てて、検証するという考え方の重要性を紐解きながら、「データ分析」のプロセスについて基礎から学べる場に出来ればと考えています。