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#データ分析

仮説/データドリブンで企画を立案し検証していくためのフレームワーク

仮説/データドリブンで企画を立案し検証していくためのフレームワーク

自分やチームがきちんとデータに基づいて仮説を構築し、その仮説に基づいて施策を立案し、それを検証していく思考ができるようなフレームワークを作ってみました。

イケてるテック企業というのは例外なくエンジニアやデザイナーなどの創り手がイキイキしています。そして、彼らがイキイキしているためにはメンバーからの理不尽なオーダーがない状態、つまり全ての議論や意思決定がデータや仮説を起点にしてなされている状態が必

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サービス改善やグロースハックでぶち当たる「これは正しい因果か、因果が逆なのか、ただの相関なのか問題」の解決法

サービス改善やグロースハックでぶち当たる「これは正しい因果か、因果が逆なのか、ただの相関なのか問題」の解決法

グロースやサービスデザインのメンタリングをする中で、しばしば相談を受けるのが、

「ある機能Aを使っているユーザーの継続率が高いことが分かったが、これは正しい因果関係かどうか、どうやって確かめればいいか?」

という相談だ。

具体的には「ある機能Aを使っているユーザーの継続率が高い」ときに以下の3つのパターンが考えられる。

A)順因果:機能Aを使うことがユーザー継続率の押し上げにつながっている

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