定量データの収集・分析で工夫していることや気をつけていることはありますか?

回答者(4名)

ビジネスオーガナイザー
渡邉 侑

FactとInsightを明確に分けて関係者に伝えることは大事かと思います。また分析の本質は比較なので、比較対象を間違えると分析結果も本末転倒になることがあるため、プロジェクトやプロダクトに合った最適なものを選択することも重要かと思います。

STORES株式会社
シニアプロダクトマネージャー
浅田 純史

Howというより、データを収集したあとの利用目的が重要だと思います。
収集したり、その結果をGraphにしてみても、結局、活用方法が決まってなければ、意味がありません。
それによってHowの内容も変わってくるでしょう。
PMとして気をつけることは、上記だと思います。

株式会社ROBOT PAYMENT
プロダクトマネージャー
中尾

定型的な指標については、利用データに関するKPIを設定し、社内BIツール経由で定期的に取得し、スプレッドシートに展開・共有しています。アドホックな分析はBIツールから直接SQLを実行して必要なデータを取得しています。

株式会社Granty
代表取締役CEO

松原 泰之

toCプロダクトの経験が多いので、Webサイトやネイティブアプリの行動ログデータやDBのトランザクションデータなど、定量データがたくさんある環境が多かったです。また、複数事業が一つのサービスに混在している(例えば、転職サイトと人材紹介、ダイレクトリクルーティング)ようなケースの場合、指標も多く存在します。その際の定量データ収集・分析はやろうと思えばいくらでも行えてしまうので、課題仮設を定めることが大事です。データ分析のための課題管理表(課題仮設、データ分析要件、結果、施策展開できるのか等)をチームで共有していました。

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