データドリブン思考

今週のお話は当たり前な話で申し訳ない・・

というか、読むと当たり前だと感じるけど、実際にサービスを立ち上げたら上手く実行できなかくてとても反省しています。

我々生き物（のはず）、実は常にデータから決断をし続けています。
周りのものに反射されている光を目で感知して、どの姿勢でどこに進むかを決めます。そして、食べ物の匂いを嗅いでから食べるかどうかを決めます。
もちろん、全て過去の経験で学んだことから決断し続けています。

ただ、数字で考えるのは自然とできない。

みんな感で生きて決断をすることが多い。僕も含めて。
日常生活では別にそれで問題は特にないかもしれませんが、感に任せるのはギャンブルにすぎないことが多い。その感は過去の経験でできてて、自分の中で100％それが正しいと思っても、チームで働く時にその感を具体的に言語化できなければ納得されないでしょう。
一番みんなが納得してくれるのは、数字です。

今週の記事では、チームで問題を解決するためのデータドリブンプロセスというものについて説明したいと思います。

まずは目標を決める

まずはここから。課題を解決したいという純粋な気持ちから目標が決まります。ここで重要なのは、具体的な数字で目標を決めることです。

その目標を達成するためのKPIを決める

KPIというのは、Key Performance Indicatorの略です。
簡単にいうと、目標からどれぐらい離れているかを表すデータです。

実験サイクルを実施

イメージ的にどうなるかを描いてみました：

一個一個説明させてください：

開始

最初は明確な目標とKPIを決めましょう。

例えば：
目標：アカウント登録のフローを最後までクリアするユーザーの割合を50%から70%に上げること。
KPI：もちろんクリア率、そしてフローに含まれてる各画面のユーザーの離脱率、待機時間、エラー率を測ってみよう。

目標に向けて、スタート！

① 観察

観察期間は、単純に上記に決めたKPIのデータを溜める期間です。
＊もしそのデータを測る方法がまだ実装されていないなら、次のアクションはそれをまず実装することになるでしょう。

② 分析

観察したデータに意味を付けます。
そして、自分の目標までどのぐらい離れているかを測ります。

もし目標が達成されていたら、ここで終了となります。ちゃんと祝いましょう 🎉 🍻 そして、次の目標を決めましょう 🚀

そうでない場合は、まずは取得したデータを設定したKPIと比較します。
その分析で、前の実験の結果という貴重な情報が分かるはずです。
よかったこと、よくなかったことをみんなで振り替えて、その情報と今まで学習した情報の元に、次に改善するKPIを決める。

例えば：３つ目の画面で離脱する人が多いので、そこをまず改善してみましょう。

③ 計画

チームメンバーを集め、次のアクションを具体的に計画します。
早く実装できて結果が測れるのが理想です。

例えば：デザイナーとエンジニアとコミュニケーションをとって、改善したい画面の変更箇所と必要な時間を見積もります。

④ 実行

あとはやるしかない！デザイン・開発を頑張ってリリースしましょう。
そして、① 観察 に戻りましょう 😊

なぜこんなことをやるの？

自分のお客さんのことを知る
顧客のニーズをより把握することによって、市場の要望に応えるプロダクトに近づけて社会により大きなインパクトを与える。

チームのメンタルのため
チームがどこに向かっているかを明確にしないと、色々迷う。
自分のやったことに意味があったというのは、KPIをみたら分かりやすいでしょう。そして、今後転職した時に数値で自分の貢献したことが具体的に説明できます。

自分のサービスの状況が説明しやすい
投資家や得意先に数字で実績を見せることが出来るので、色々話が早いです。また、会社の透明性を高めることにより、信用度も高くなります。

大事にすべきポイント

その開発プロセスを選んだ場合、下記のことに注意しましょう。

実験の期間を出来るだけ短くすべき。
実験をするのにリソースと時間が必要、なるべく早く結果をみて自分たちの向いてる方向が正しいかどうかを確認することが大事です。
また、結果が早く見えた方がチームのやる気が保てる。
大きな実験なら、小さな実験に分担して実行した方が良い。

途中で別の実験を始めない方が良い
サイクルは逆流できないと思ってください。
何かの決断をしたら、よっぽど大きな理由がない限り、最後まで実験して結果をみることが大事。

最後に

実はこのプロセスはプロダクト開発だけではなく、全ての目標に応用できます！例えば、ダイエットでXキロ痩せたい、ギターで 200bpmの速さである曲が弾けるようになりたいとか。とにかく、目標を数字でちゃんと定義しましょう。