20120622 data conference

Onlab [DATA] Conference
サービスローンチ後の戦略

2012/06/22
@managami

目次
• 予測分析
• アナリティクス・アクセス解析・KPI設定
• デザインの最適化・機能の検証・コンバー
ジョンの最適化

• 検索エンジン最適化
• データ／デザイン
• メール配信と分析

• 予測分析
Peter Skomoroch 氏

LinkedIn社 Principal Data Scientist

Peter氏は、LinkedIn社にてチーフ・データ・サイエン
ティストを勤め、データと行動分析の研究を行う。ま
た、データマイニングと予測分析に特化したコンサル
ティングサービスを提供するData Wrangling社の創業者で
もある。

データサイエンティスト

• データサイエンティストチーム所属
• マーケティングチームは別にいる
ディシジョンサイエンスチーム

• KPI、レコメンデーション、サジェス
チョン

データサイエンティスト

• 結局ユーザは何を見て何をクリックし
ているのか

• トラッキング、ABテスト
• プログラミングのスキルある方がいい

データ予測分析

• データを見るというと普通、大した変
化のない横ばいのデータをみるが、平
均だけ見ても意味がない

• もっと深堀りしたデータを見なければ
ならない

• 変化を見つける
• 機転を利かせる
• 単なる直感でなく、体験によるアルゴ
リズムに基づく直感でなければならな
い

• データ分析による４つの原則
• 分析（Analyze）
• 即座につくる（Improve）
• 予想する（Anticipate）
• 順応する（Adapt）

• LinkedInでは分析は全てHadoop
• 見やすくするのにExcel
• ユーザに自らデータを整理させる
• クラスタリング、重複を排除、面白い
相関を見つける

「あなたは、穴が開
くほどデータを見て
いますか？」

• アナリティクス・アクセス解析・KPI設定
Hiten Shah 氏

KISSmetrics社 CEO

Hiten氏は、ウェブアナリティックス(分析)ソリューショ
ンを提供するKISSmetrics社の創業者。 KISSmetricsは顧客
獲得やリテンション（顧客維持率）等を上げる分析ツー
ルで、eBay、Square、FourSquare、Amazon等が活用して
いる。

アナリティクス・アクセス
解析・KPI設定
• アクションが取れる測定
• Google Analysis は役に立たない測定ばか
り

• PV、トラフィックがあがったからと
いってどうアクションすればいいの
か？

解析・KPI設定
• ユーザ中心の測定
• どういったユーザなのか、ユーザから
学ばなければならない

• データアナリティクス
→ユーザアナリティクス

解析・KPI設定
• ユーザの行動サイクル
• サイトに来て、探して、買う、滞在時
間

• なぜツールは自前で作るのか？
• 顧客データと測定結果を結びつける

解析・KPI設定
• どんなユーザが？何を？
• 購入する前の行動を測る
流入元、コンバージョン

• 最も価値の高いユーザとは？
一番利益を生んでいるユーザ

解析・KPI設定
• 誰が重要なカスタマーか、その人たち
に何をするか

• ユーザのことを早く学ぶことが重要
• 勝つための唯一の方法は早く学ぶこと
だエリック・リース

解析・KPI設定

• リーンスタートアップ
• Build, measure, learn faster
• すべては仮設から始まる
• できるだけ早くサイクルを回す

解析・KPI設定

• 生涯価値
平均的なお客様がどれだけのお金を
払ったのか

• PVが問題ではなく、顧客維持が大事

• デザインの最適化・機能の検証・コンバー
ジョンの最適化
Optimizely社共同創業者兼 President

Optimizelyは、プログラミング0ですぐにA/Bテストが実
装できるツールである。 Starbucks、TechCrunch、
37Signals、SalesForce等、数々の企業が活用している。前
職はGoogle社でGoogle App Engineのプロダクトマネー
ジャーとして勤務。イリノイ(Urbana-Champaign)大学で
Computer Scienceを専攻。

デザインの最適化・機能の検
証・コンバージョンの最適化

• 企業のステージによって方法は違う
• 生き残るための術は個々に違う


• とても早いステージでは
作る前に10人に話しを聞く

最初からコードを書くな

PhotoShopで書けば十分


• とても早いステージでは
ユーザのどんな問題を解決するのか

どうやって見つけてもらうのか

仮説を立てるための情報を収集

• アナリティクスはこの時点では重要
じゃない

• カスタマーが使っているのを見てみれ
ばいい

• メールすればいい、聞いてみればいい


• 誰も文句を言わないショートカット
• 料金別メニュー表を作ったが、料金に
よる機能制限の仕組みを作らなかった

• 小さなスタートアップはユーザと密な
コミュニケーションがとれる

• 解約時がユーザとの一番のコミュニ
ケーション

• 解約理由は製品の欠陥を教えてくれる

• 成長期
この段階で始めてアナリティクスが重
要になってくる

• 様々なツール
google analytics,
kissmetrics,ﬂurry,kontagent

• 次のアクションを導き出すのはABテス
ト

• 直感に頼ってはいけない
• 成長のステージによってアナリティク
スの方法は違う


• 何に対して、何からABテストするか
• ユーザが離脱したところが一番の見所
• 何が気に入らないのか


• テストの期間はどのくらい？
• サービスによって違うが最低2週間が目
安、平日、休日、十分なトラフィック

• テストのし過ぎに注意


• Reﬁnement
トライをしていくと収斂する

• Exploration
枝を次々に探索していく


• 何パターンまでテストする？
• トラフィックによって変わる
• 多くのパターンを試すには十分なトラ
フィックが必要


• ユーザをグルーピングしてケースを分け
る

• ABテストはデザインプロセスに取って
変わるわけじゃない

参考
• Optimisely
https://www.optimizely.com/

• 検索エンジン最適化
Ray Grieselhuber 氏 Ginzamarkets社共同創業者兼 CEO

Ray氏は、過去5年間マーケティングおよび広告システム
を開発し、P＆G社、Intel社、Cisco社などをクライアン
トとし、グローバル市場へのオンライン事業拡大、コス
ト削減、売上増加の支援を行った。Ginzamarkets社を創
業する前は、数々の賞を受賞する米カリフォルニア、サ
ンディエゴを拠点とするCovario社で、チーフアーキテク
トおよび製品開発部長を務める。その後、東京でファイ
ヤーウォッチングメディア株式会社を経営。

検索エンジン最適化

• （目新しい話はなかったので飛ばしま
す）

• （汚いメモで良ければ差し上げます）

• データ／デザイン
Chris Palmieri 氏 AQ株式会社代表取締役

イリノイ大学でグラフィックデザインと日本文化を学ん
だ後、2001年に日本に移住し、2004年にAQ（エイ
キュー）を設立。日本国内外の企業やコミュニティのた
めに、ウェブサービスやアプリケーションを中心にUI/
UXデザインを重視したアプローチでクリエイティブプ
ロセスの指揮を取っている。2007年に立ち上げたストー
リーと地図を連動させた文学サイト「Hitotoki」は、世
界6都市に展開した。2005年から現在まで「TokyoArt

データ／デザイン
• UX User Experience
• UX見た目だけのことではない
• ユーザに与えるいい経験
• ユーザについてなるべく多くのことを
知る


• UXでは制御できない部分
いつ使うか、誰と使うか etc

• 商品に関する意思決定には影響を与え
られる

• 定量的データ
• 誰が、いつ、何を、どうした
• 数年前はデータ取得にコストがかかっ
たが、今はほどんどかからない

Google Analytics etc..

• スタートアップ初期では数値は取れな
い、そこは重要じゃない

• 定性的データ
• あなたが思っているより簡単だ
外に出てユーザに聞いてみればいい


• 定性的データの収集
• 質問票
• card sorting
• Usability Testing

• Usability Testing
• ユーザの声を聞いたらなるべく早く
議論

• あまり細かいことは聞かなくていい
• とにかく短時間、高頻度で


• UXはデザイナーの責任ではなく、メン
バーみんなの責任である

• メール配信と分析
Taylor Wakeﬁeld 氏 Mailgun社共同創業者

Taylor氏は、email、deliverbility、サポート、企画、マーケ
ティング、営業など、エンジニアリング以外の全てを
担っている。Mailgun社設立前は、事業管理ソリューショ
ンを提供するコンサルティング会社Proﬁsta社に共同創業
者として参画。それ以前は、Bear Stearns社の、クレジッ
トデリバティブ部門にてマネージングディレクターを勤
めた。

メール配信と分析

• Eメールは死んだのか？

参考

• How to leverage email and its data to
engage your users and proﬁt!

http://prezi.com/ipuykc88vvfg/how-to-
leverage-email-and-its-data-to-engage-your-
users-and-proﬁt/


• Eメールは死んだのか？
• TwitterやFacebookの何倍も使われてい
る

• まだ死んでない


• ROIが高い
• １ドルEメールに投資するなら他のSNS
に投資するより効果がある

• ただし問題がある、SPAMだ


• Eメールの90％がSPAM
• たくさんのフィルター
• フィルターの誤検知
• 受信者はいつも疑っている


• Eメールをユーザの受信トレイに到達さ
せ読んでもらう、到達性

• 到達性を上げる魔法はない
• 認証＋評判＝到達性


• 認証
RDNS, SPF, DomainKeys,・・

• 評判
• あなたは本当に信頼のおける送り主か

• メール送信は徐々にトラフィックをあ
げること

• 信頼を構築する３つの方法
• メール受信を許可したユーザだけに
送信

• 信頼を構築する３つの方法
• ユーザからのフィードバックを記録
し、尊重する

• 適切に送信、願わくばコンテンツに
反映？（意味良くわからず）

• 2種類のEメール
• Marketing Blast Email
マーケティングとしてばらまく

• Transactional Email
取引、連絡


• 全てのEメールはユーザの関心のある内
容でなければならない

• EメールもABテストすべき
• ユーザに対するリマインダー

• 忘れたころにリマインド、繰り返し
• 継続的なキャンペーに
• 双方向のコミュニケーションにする
• 一方的に送るのでなく、リアクション
もできるべき

• Eメールのデータ
開封有無（率）、バウンス、ドロッ
プ、スパム判定、クリック有無
（率）、誰が開いたか

トラッキングする

• 到達性を高めるのに近道はない
• ただ大量にばらまくのではなく、ユー
ザが欲しい時に送ってあげる

• パーソナライズが一番重要
• Twitter、Facebook、LinkedInはいい

参考
• LinkedInが語る、スタートアップ企業の
ためのデータ予測分析
http://www.atmarkit.co.jp/news/201206/22/
onlab.html
• Onlab [DATA] Conference
http://onlabdataconf.peatix.com/

参考
• Optimizely
https://www.optimizely.com/
• How to leverage email and its data to
engage your users and proﬁt!
http://prezi.com/ipuykc88vvfg/how-to-
leverage-email-and-its-data-to-engage-your-
users-and-proﬁt/

参考

• Google Analyticsにページ最適化ツールの
「Website Optimizer」が統合
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/
1206/02/news014.html

参考

• 「リーンスタートアップ」図解付き解
説。トヨタのDNAを継ぐ新規事業マネ
ジメント手法。
http://media.looops.net/naoto/2012/05/10/
eric_ries/

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Editor's Notes