Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
UX MILK ONLINE
Search
にしむらじゅん
April 23, 2020
Design
0
67
UX MILK ONLINE
にしむらじゅん
April 23, 2020
Tweet
Share
More Decks by にしむらじゅん
See All by にしむらじゅん
"hey Talk" Product Manager #1 データチーム
jnishimu
1
1.4k
Yahoo!ショッピングにおける人を動かすためのスキルセット
jnishimu
3
5.2k
Other Decks in Design
See All in Design
保育AIプロダクトの UXデザインで考えてきたこと / hoiku-ai-ux-design
hiro93n
0
230
はじめての演奏会フライヤーデザイン
chorkaichan
1
190
そのUIコンポーネント、これから先も使えますか?―Headless UI,Open UI,グローバルデザインシステム
sakito
2
2.4k
佐藤千晶|ポートフォリオ
chimi_chia
0
420
“ことば”が苦手なデザイナーへの処方箋 「なんとなく」から「意図」へ、 デザインを動かす言葉の力
mixi_design
PRO
0
140
「キャリア」のプロダクトをつくる私の「キャリア」への向き合い方 / JAM de NIGHT DESIGN SESSION Vol3
visional_engineering_and_design
1
930
Figmaレクチャー会Part2 もっと使いこなす編@千株式会社 社内勉強会
designer_no_pon
0
190
チームをデザイン対象にする / Design for your team
kaminashi
0
210
Crisp Code inc.|ブランドガイドライン - Brand guidelines
so_kotani
1
260
アイデアを加速させる!Firefly ボードで発想の幅を広げよう
connecre
1
230
アプリ360onWeb使い方と裏ワザ?紹介!
ikejun360
1
420
Spectrum Tokyo_ デザイナーが事業責任者になってみた
shin_2
0
180
Featured
See All Featured
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.1k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
9.8k
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
850
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
286
14k
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
60
37k
Code Review Best Practice
trishagee
74
19k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.7k
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
51
The Spectacular Lies of Maps
axbom
PRO
1
400
The B2B funnel & how to create a winning content strategy
katarinadahlin
PRO
0
190
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
51k
Transcript
サービス改善における数値との付き合い⽅ hey / STORES データアナリスト ⻄村 純
⾃⼰紹介 ⻄村 純(hey / STORES) データアナリスト @jnishimu ぜひ、フォローしてください! 2008.04 ヤフー
ヤフオク、広告、ショッピング データアナリスト / サイエンティスト 2019.08 STORES 「⾃分でつくれる本格的なネットショップ」 データアナリスト
アジェンダ • 定性と定量の役割分担 • 事業の数字と施策の数字は区別する • データ分析は部分最適化が得意
アジェンダ • 定性と定量の役割分担 • 事業の数字と施策の数字は区別する • データ分析は部分最適化が得意
データ分析が得意なこと なぜ役割を把握しておくことが⼤事なのか
データ分析が得意なこと 数字で勝ち負けを出されると 何も⾔えなくなってしまいがち
データ分析が得意なこと 全体の⽅向性(戦略)を決める 具体的な施策を実⾏する 全体⽅針 要素分解 注⼒ポイント特定 施策の⽅向性 具体化 / 仕様化
定量データが 得意なこと 定量データが 苦⼿なこと 世界観 なぜやるのか 過去ログ分析 現状の調査 定量データによる ユーザーの分解 ログデータによる 事前調査・効果検証 インタビューなどによる 定性的な検証 全体の体験(UX)の統⼀ UIデザイン 全体の体験(UX)の統⼀ アイデアの共有
アジェンダ • 定性と定量の役割分担 • 事業の数字と施策の数字は区別する • データ分析は部分最適化が得意
事業の数字と施策の数字は区別する 1ユーザーの1ヶ⽉の注⽂回数を 「7回」から「10回」にしよう! 例えば、ECサイトにおける事業の数字
平均はここらへん 中央値はここらへん 注⽂数 ユ ‡ ザ ‡ 数 事業の数字と施策の数字は区別する 事業数字は平均値で語られることが多いが
施策で狙うべきはどこ? ユーザーが多いのはここ(最頻値)
アジェンダ • 定性と定量の役割分担 • 事業の数字と施策の数字は区別する • 定量データは部分最適化が得意
定量データは部分最適が得意 クリック数(クリック率)が 上がるようにつくって 例えば、レコメンドエンジン
定量データは部分最適が得意 あなたへのおすすめ 多様性はなくていいの? すでに買ったものは出していいの? クリック数アップを考えると こうなるんだけどなあ…。 考慮すべき要素が多くなると 難しくなる
まとめ
まとめ データ分析には得意なことと 苦⼿なことがあるので それを理解して、 定性と定量を融合させていきましょう
ありがとうございました
None