リーンアナリティクスの概要を30分で理解できるようスライドを作成しています。実際に社内プレゼンでは30分で終わりました。
リーンアナリティクスの前提となるリーンスタートアップについても簡単に説明しているため、前提知識がない人でも一通り理解できると思います。
なにかご不明の点があれば、以下までご連絡ください。
info@sikmi.com
You can get an overview of LEAN ANALYTICS in 30 minutes. Actually the in-house presentation was the end in 30 minutes.
Due to the brief description of THE LEAN STARTUP that is the premise of LEAN ANALYTICS , and I think that it can be understood one way in humans there is no prerequisite knowledge .
If there is any questions something , please contact the following .
Y Combinator 創業者 Paul Graham からのスタートアップへのアドバイス(スタートアップが迷った時に読む Paul Graham から...Takaaki Umada
スタートアップが迷った時に読む Paul Graham からのアドバイス集です。これまでのエッセイをトピック別にまとめ、アドバイスを抽出しました。
Y Combinator のプログラムを通して、数百社のスタートアップに対して アドバイスを続け、Y Combinator が他アクセラレーターとは別格のスタートアップを続々と輩出してこれたのは、おそらく Paul Graham のスタートアップへのアドバイスが的確だったからだろう、と思っています。なので日本でも Paul Graham のエッセイにアクセスしやすくなれば、スタートアップの皆さんの架空の相談先の一つとして役立つのではないか、と思いまとめた次第です。
併読して役立つであろうスタンフォード大学の How to Start a Startup のサマリーは以下においています。
http://www.slideshare.net/takaumada/how-to-start-a-startup-42996994
リーンアナリティクスの概要を30分で理解できるようスライドを作成しています。実際に社内プレゼンでは30分で終わりました。
リーンアナリティクスの前提となるリーンスタートアップについても簡単に説明しているため、前提知識がない人でも一通り理解できると思います。
なにかご不明の点があれば、以下までご連絡ください。
info@sikmi.com
You can get an overview of LEAN ANALYTICS in 30 minutes. Actually the in-house presentation was the end in 30 minutes.
Due to the brief description of THE LEAN STARTUP that is the premise of LEAN ANALYTICS , and I think that it can be understood one way in humans there is no prerequisite knowledge .
If there is any questions something , please contact the following .
Y Combinator 創業者 Paul Graham からのスタートアップへのアドバイス(スタートアップが迷った時に読む Paul Graham から...Takaaki Umada
スタートアップが迷った時に読む Paul Graham からのアドバイス集です。これまでのエッセイをトピック別にまとめ、アドバイスを抽出しました。
Y Combinator のプログラムを通して、数百社のスタートアップに対して アドバイスを続け、Y Combinator が他アクセラレーターとは別格のスタートアップを続々と輩出してこれたのは、おそらく Paul Graham のスタートアップへのアドバイスが的確だったからだろう、と思っています。なので日本でも Paul Graham のエッセイにアクセスしやすくなれば、スタートアップの皆さんの架空の相談先の一つとして役立つのではないか、と思いまとめた次第です。
併読して役立つであろうスタンフォード大学の How to Start a Startup のサマリーは以下においています。
http://www.slideshare.net/takaumada/how-to-start-a-startup-42996994
フォーカスするためには、たぶんどうやってフォーカスするか(前回)に加えて、何にフォーカスするかを決める必要があって、今回は後者、つまり「フォーカスポイントを決める」方の話です。
スタートアップの初期は Y Combinator 的に言うところの Do things that don’t scale (スケールしないことをしよう)をはじめとした明確なフォーカスポイントがあると思います。ただ次第に自分たちでフォーカスポイントを決めなければいけなくなってきて、そのときにどのようにフォーカス先を意思決定すれば良いのか、どうすれば良い意思決定ができるのか、という問いが出てきて、その際に方法論の必要性が生じます。
そこで意思決定の方法論を検討するのですが、スタートアップのような情報不足や資源の制約下では、ゲーム理論をはじめとしたいわゆる規範的な normative 意思決定理論よりは、行動経済学や認知心理学の記述的な descriptive 意思決定からのアプローチが良いのかなと思い、Kahneman をはじめとした行動経済学の研究成果をベースにしています。
Gunosyデータマイニング研究会 #97でA/Bテストに関して述べている KDD2007の論文"Practical Guide to Controlled Experiments on the Web:
Listen to Your Customers
not to the HiPPO"を紹介した記事になります。著者はMicrosoftの方です。
フォーカスするためには、たぶんどうやってフォーカスするか(前回)に加えて、何にフォーカスするかを決める必要があって、今回は後者、つまり「フォーカスポイントを決める」方の話です。
スタートアップの初期は Y Combinator 的に言うところの Do things that don’t scale (スケールしないことをしよう)をはじめとした明確なフォーカスポイントがあると思います。ただ次第に自分たちでフォーカスポイントを決めなければいけなくなってきて、そのときにどのようにフォーカス先を意思決定すれば良いのか、どうすれば良い意思決定ができるのか、という問いが出てきて、その際に方法論の必要性が生じます。
そこで意思決定の方法論を検討するのですが、スタートアップのような情報不足や資源の制約下では、ゲーム理論をはじめとしたいわゆる規範的な normative 意思決定理論よりは、行動経済学や認知心理学の記述的な descriptive 意思決定からのアプローチが良いのかなと思い、Kahneman をはじめとした行動経済学の研究成果をベースにしています。
Gunosyデータマイニング研究会 #97でA/Bテストに関して述べている KDD2007の論文"Practical Guide to Controlled Experiments on the Web:
Listen to Your Customers
not to the HiPPO"を紹介した記事になります。著者はMicrosoftの方です。
AIアクセラレーターが何をやっているのか。の資料です。
▼こちらのイベント資料の流用です
あれから1年。。第2弾:スタートアップの成長に寄与するアクセラレーターが本音で語る!
2019/11/20(水) 19:00 ~ 21:30
Plug and Play Shibuya by 東急不動産 (東京都 渋谷区道玄坂 1-10-8 渋谷道玄坂東急ビル1F)
[主催] Plug and Play Japan株式会社
6. ステップは、新しくはない。PDCAを細分化し高速
展開するため、前述の3点に比重が置かれている
①KPIを選ぶ (参考:The lean start up Framework)
②方向性を決める
③効果ある改善ポイントを探す
④データがなければ、よい示唆となる定性的情報を/あればデー
タ同士の共通点を探す
⑤仮説を設計する(仮説の効果を計測する指標も含まれる)
⑥MVPによるテストをする/サービスを作り変える
⑦結果を測定する
⑧意味のある仮説・変更だったのかを判断する
⑨成功!/Pivot・あきらめる/②にもどり新しい方向性を作る
/再度③に戻りもう⼀度テストする
Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal
by Lean Analytics on Feb 17, 2013 52P
7. まず、フレームワークに従いサービスのモデルと
ステージを確認し、仮の指標を探す
モデル
ス
テ
ー
ジ
※ 著者のプレゼンでは最後に出てくるが実務的には先に使ってヒントをもらったほうが早そう
Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal
by Lean Analytics on Feb 17, 2013 53P
8. 仮の指標を目印に、手に入るデータを評価、改善す
べきポイントを決める、手順はこんな感じ
① 定性でヒントを得て、定量で検証するのが基本
② インサイトと数値を切り分けて⾒る (1のくりかえし?)
③ ⾏動できる(変えられる)数字 に注目する
④ 関連性を⾒つけ 原因をテストする
⑤ 実績を変える数値に注目する
※ 著者のプレゼンはこの5つを上げているが①、②、については一般的な事柄。
重視しているのは
「結果(PV/UUなど)ではなく、結果を変えられる数値(CVR/CTRなど)の数値に注目する」
「その数値を重視するかどうかは、関連性を⾒出し、本質的原因かどうかをテストすればわかる」
的なことを話していた。
これはリーンスタートアップの唱える革新的会計にも通ずるので言いたいことはそういうことっぽい。
Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal
by Lean Analytics on Feb 17, 2013 52P
14. ※ 最後に著者が言いたかったことっぽい一文のまとめを。
Choose only one metric. Yes, one metric. It’ll soon change.
In a startup focus is hard to achieve.
Having only one metric addresses this problem.
Metrics are like squeeze toys.
ARCHIMEDES HAD TAKEN BATHS BEFORE.
Once, a leader convinced others in the absence of data.
Now, a leader knows what questions to ask.
ひとつの指標を選べ。そう、ひとつだ。どうせそれはすぐ変わる。
スタートアップでは、集中することが一番むずかしい。
ひとつだけ指標をもつことは、この問題に取り組むことなんだ。
指標なんてものは、グニャグニャするおもちゃみたいなものなんだから。
アルキメデスだってお風呂に入ったことがあったから王冠の謎が解けた。
やってみるべきだ。
かつて、リーダーはデータがなくても他の人を導ける人だった。
いまは、何を聞くべきかわかっている人、それがリーダーなんだ。
Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal
by Lean Analytics on Feb 17, 2013 54P~63P