編集部注
本記事は技術評論社の協力に基づいて記事作成しております。
はじめに
はじめまして。ゆずたそ（@yuzutas0）と申します。私は業務支援ツールのプロダクトマネージャーとして活動する傍らで、データ基盤＆KPIダッシュボードの受託開発や、業務改善のコンサルティングを行っています。主な相談元は各社のCPO、CSO、CTO、VPoEといった方々です。
この寄稿記事では「データ活用施策を成功に導くステップ」について解説します。記事の内容は、拙著『実践的データ基盤への処方箋』（技術評論社）の1章9節「ユースケースを優先的に検討しツールの整備を逆算する」をもとに加工・編集したものとなります。
想定する読者は、担当プロダクトのデータ活用施策を検討する方です。「プロダクトの会員数ダッシュボードを用意しよう」「デジタル広告を見直して流入を増やそう」「クーポンメールを配信して売上を伸ばそう」といった施策を検討するときには、ぜひ参考にしてみてください。
データ活用施策を検討するにあたって「何か特別なことをしなければいけない」といった先入観に陥り、手段と目的が入れ替わってしまうことがあります。そうではなく、プロダクトの機能開発やUI改善と同じように、堅実なステップを経ることが大事だと気付いてもらえると幸いです。
データ活用施策とは何か
本稿における「データ活用施策」とは、データ活用によって「顧客や社員」の「作業や判断」の「Q：Quality（品質）」「C：Cost（費用）」「D：Delivery（期間）」「S：Scope（範囲）」を改善することを指します。
例えば、プロダクトマネージャーが売上の集計に1時間を費やしていたとしましょう。ダッシュボードを構築して、1分で売上を可視化できるようになれば「時間削減」が改善効果と言えます。同様に、スパム投稿を自動検知できれば巡回スタッフの負担を減らせますし、おすすめ商品をレコメンドすれば顧客が商品を探す手間を省くことができます。
一般的なECサイトであれば、以下のような施策を検討できます。
- 顧客数、売上高、在庫、販売数、仕入数、仕入原価、広告コストのモニタリング
- ECサイト閲覧から購入完了までの利用ファネルの可視化
- 法人販売チームごとの商談開始から契約完了までの営業ファネルの可視化
- 新機能開発による効果の見立てや、ABテストによる効果の計測
- 機械学習による商品のレコメンド
- 公序良俗に関する商品レビュー（迷惑投稿）の自動検知
- 顧客からの問い合わせの傾向分析
- 問い合わせ受信から対応完了までの時間（リードタイム）の推移の可視化
- 広告配信や検索結果の最適化
- インフォグラフィック（統計情報の可視化）を駆使した人気カテゴリ紹介のプレスリリース
- ECサイトが表示されるまでの時間（レスポンスタイム）の把握と障害検知
- 障害発生時に影響の対象となる顧客数の調査
プロダクトとデータは不可分です。プロダクトを取り巻くあらゆる活動において、データ活用のチャンスがあるはずです。
