4,000万ユーザーRettyでのデータ分析の活用 〜サービスグロースのためのデータサイエンス・運用セミナー〜/ Utilizing data analysis with 40 million users Retty

サービスグロースのためのデータサイエンス・運用セミナーでのRetty PdM野口の登壇内容です。

https://fandom-mkt-event01.peatix.com/

■自己紹介・会社紹介
データ分析チームの紹介

■4,000万UUに至るまでの3つの暗黒時代
①SEO暗黒時代
②SEOやりすぎ時代
③KPI迷走時代

■データ分析活用に関する学びとこれからへの課題

■おまけ

Transcript

1. 4,000万ユーザーRettyでの データ分析の活用 Hiroki Noguchi
2. 2 • 自己紹介・会社紹介 • 4,000万ユーザーに至るまでの暗黒時代とデータ分析の活用 • おまけ Index
3. 3 自己紹介・会社紹介
4. 自己紹介 4 野口大貴 Retty株式会社 のぐちひろき 京都大学文学部卒業後、株式会社 Speeeに入社。200サイト 以上のWebサイトのマーケティングコンサルを行う。 新規事業企画や東南アジアメディアのグロースも担当。 その後、チケットアプリスタートアップでのマーケティング 責任者を担当し、Retty株式会社に転職。新卒採用責任者や Webやアプリチームのマネージャー、商品開発担当を経て、 現在はプロダクト部門担当執行役員を務める。 Retty料理担当としては、オイスターバーを担当。最近はサウナーとし て、サウナとサウナ後に合うご飯屋さん巡りが趣味。 roki_n_
5. noteやってます @roki_n_ 5
6. のべ200名参加のプロダクトマネージャーイベントを運営しています 6
7. プロダクトマネージャーとは 7 Product managers own "What" and "Why". Project managers own "How" and "When". The Quora post of Ian McAllister, who worked for Airbnb→Amazon. プロダクトマネージャーの定義 ↓野口のスキルイメージ
11. 業務での分析 11 基本はデータアナリストが分析→PMの意思決定支援。 PMやプランナー、デザイナーもSQLやBigQueryを駆使。社内勉強会も。 基本的は自社でリリース時にログ実装→分析。
14. ユーザーインタビューの活用 14 新機能の着想やユーザーの課題発見の ために、ユーザーアンケート、対面・非対 面でのインタビューを積極的に行ってい る。 Ex.） - マスグルメサービス利用調査 - お店URLシェアについて - 投稿利便性 - ネット予約利便性 - オフ会満足度
15. 本日のお話の対象者 15 グロースハックの担当者やPMの方 データサイエンティスト、アナリストとして、 事業の意思決定支援をされている方 グロースや開発の組織体制やKGI・KPIについて、 思考、意思決定されている方
16. 16 4,000万ユーザーに至るまでの 暗黒時代とデータ分析の活用
17. 17 ユーザーグロースは決して順風満帆ではなかった not 順風満帆
18. 18 筋の悪い分析・施策を繰り返した3度の暗黒時代が存在した
19. 19 ①2014〜2015年 SEO暗黒時代 まとめ記事の作成やアイデアベースの施策が中心。 検索ボリュームやGoogle Analyticsユーザー数ぐらいしかデータ分析が できていなかった。 課題を可視化できておらず、マーケットボリュームも見立てられていなかった。
20. 20 業界最大手サービスをベースにマーケット感を推定 マーケット把握の解像度を上げた。 業界でのヒアリングデータや各種分析ツールでの数値をベースに、 「エリア・ジャンル」、「お店」などのページタイプ、口コミのありなし、 店舗の人気度など様々な軸で推定。 業界最大手からマーケットのアッパー数値を見立てた。
21. 21 クロール数を可視化 新しいページを生成しても、流入が増えない状態が続いたが、 Google Botのクロール数内訳を可視化、生ログ分析も行い、 課題特定を行った。リンク不足、コンテンツが少ない状態 でのnoindex付与が逆効果だったなどのLearning。 ページ リリース GoogleBot クロール インデックス 順位変動
22. 22 SEO暗黒時代を脱却 PDCAサイクルが確立され、ロングテールSEOが成功。 その後のユーザー数の伸びに繋がった。
23. 23 ②2016年 SEOやりすぎ時代 ロングテールSEOが成功したため、さらに施策を進めた。 Elasticsearchを活用し、大量のキーワードページを生成。
24. 24 ユーザー数は踊り場に 低品質なページ群は効果を発揮せず、ネガティブ要素が多く、逆効果に。 同時にアプリのユーザー数や投稿数も伸び悩み。
25. Web CTR・CVR 25 KGIの転換 来店数を追うKGIに変更し、KPIも整理。SEOも徐々に追わなくなる。 2015〜 SEO アプリ投稿 運用 KGI：なし アプリ内 まとめ閲覧 2017〜 SEO アプリMAU KGI：来店数 ネット予約 検索 運用
26. 26 予約数改善に振り切る サイト全体のリニューアルや予約カレンダー設置など大幅UX改善を敢行。 2015 2018
27. 27 結果的にユーザー数もアップ 体験の質が上がり、予約数アップ。ビジネス的な送客効果も大幅に改善した。 サイト内行動指数が上がったせいか、結果的にSEOでも大きな効果があった。
28. 28 ③来店数 KPI迷走時代 来店数というKGIそもそもの設定とそれを改善するためのKPI設定を 見誤ること9ヶ月。 KGI来店数に 地図PVを含める 直帰率改善 ウォークイン来店を可視化しようとした。店舗への端末設置など も検討したが、難易度が高く、断念。 SEOありきなWebサイトであったため、直帰率が悪い サイトだった。直帰率が改善されれば、来店数が増えるのでは ないかと目論んだ。
29. 29 奇をてらわず王道な改善に収束 現実的なKGIに変更したグロース体制に。 またKPI選定はファネル分析をベースに行うように。 測定可能な電話・ ネット予約数のみを追う ファネル分析をベースに CTR・CVR改善 最初からイノベーティブな KGI設定は不可能。業界 慣習通り、ビジネス的な効果も可視化できる数値を 改善する方向に変更。 直帰率は構成要素が曖昧なので、入り口に近い CTR、 出口に近いCVRの改善にシフト。やるべき施策が 明確になり、本質的な UX改善ができるように。
30. 30 ファネル分析により、CVまでの流れを可視化 ランディングからCVまでの流れを可視化し、分析。 数値インパクトのあるドライバーを発見し、改善していく。
31. 31 検索チームダッシュボード例 A/Bテストの効果測定のようなアドホックな分析に加えて、 分解したダッシュボードの数値を毎日モニタリングする。
32. 32 PMとしてのデータ分析 活用 まとめ まず数値の可視化。加えて、業界情報収集、ユーザー インタビューで解像度を上げる ファネル分析、リテンション分析等を活用し、KPIに インパクトのあるドライバーとマジックナンバーを見つけに行く KGI・KPIに応じて、組織の形は柔軟に変える
33. 33 今後への課題 - 機械学習を活用した画像選定、レコメンドエンジンの改良 - マスの認知度調査やユーザー行動分析。それらを活用した 改善サイクル - データアナリストの支援を受けて、意思決定・実行できるPM人材の 採用と育成
34. 34 おまけ
35. 35 Food Data Platform Rettyに日々蓄積・更新され続ける食領域の各種データを収集／格納／整形／統合／ 管理を行い、企業のサービスとシームレスにデータ連携を行うことができる ビックデータ連携基盤。
36. データエンジニア、データアナリスト、PM、広告事業営業、 フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアなど 様々な職種で採用強化中です！！ 気になる方は、ぜひRetty人気店にランチ行きましょう！！