すぐに使える分析で妥協してはいけない理由

公開: 2020-04-01

人間には多くの才能がありますが、完璧な意思決定は間違いなくそれらの 1 つではありません。ビジネスの成長に関して、自分の直感を本当に信頼できますか? おそらく、事実とデータに頼るほうがよいでしょう。

もちろん、そうするでしょう。幸いなことに、市場もこれを認識しており、アプリの追跡と分析を可能にする多くのソリューションを提供しています. Google Analytics、Firebase、Mixpanel、Facebook Analytics などのツールから選択できます。

それらのそれぞれは、出発点として適切な事前定義されたダッシュボードを多数提供します。それにもかかわらず、彼らが提供する洞察に落ち着くことは、ビジネスの惨事への最も確実な道の 1 つです。この記事では、その理由を説明します。

ビジネスインテリジェンスの本当の目的は何ですか?

ビジネスインテリジェンス (BI) は基本的に、収集されたデータを、ドメインごとにカスタマイズされたダッシュボードの形で実用的な洞察に変換します。プロセス全体がデータ駆動型であるため、意思決定がより効率的で強力かつ正確になります。

なぜ適切な分析と BI を気にする必要があるのでしょうか? 理由は単純明快です。利害関係者として、アプリのパフォーマンスを知りたいと考えています。この目的のために、いくつかの重要な質問に答える必要があります。

どの機能が使用されていますか?
人気のあるコンテンツとそうでないコンテンツは何か?
主要なターゲットグループのコンバージョン率は?
ユーザーはアプリのクリティカルパスをどのようにたどりますか?
彼らはいつ、なぜ解約するのですか？
彼らはいつアクティブになり、どうすれば彼らの関与を維持できますか?

ビジネスインテリジェンスは、ソフトウェア開発プロセスでどのように役立ちますか?

最高の分析ツールを基本的に統合しても、そのままではドメイン固有の統計の多くは得られません。たとえば、Firebase を統合すると、アクティブなユーザー、その人口統計、デバイス、さらには開いている画面の数が得られます。

しかし、それは述べられた質問に直接答えるものではありませんよね？インストール数や月間アクティブユーザー数に関する情報は重要ですが、これらがアプリの実際の目標になることはめったにありません。

既製のソリューション以上のものを必要とするのはなぜですか?

これらのツールは一般的なもので、誰にでも合うように作られています。それは、彼らが本当に誰のために作られたものではないことを意味します. さまざまなソース (アプリデータベース、CRM、市場分析など) からデータを集計することも、アプリケーションに固有のメトリックを表示することもできません。 これらのツールは、ビジネスにとって非常に誤解を招く可能性がある状況の限定的で不完全な全体像を提供します。また、通常、収集されたデータを掘り下げて、提示された結果を理解しようとする能力も制限されています。

ここで誤解しないでください。これらのツールは素晴らしいので、使用することをお勧めします。適切にカスタマイズする必要があるだけです。コンテンツ、収益化 (サブスクリプションなど)、またはユーザーエンゲージメントに関する詳細な洞察を得たい場合は、カスタム分析イベントを慎重に計画して実装する必要があります。次のステップは、収集されたイベントとアプリのデータベースに保存されたデータの両方を利用してカスタム BI ダッシュボードを構築することです。このようなダッシュボードを使用して、これらの質問に直接答える最も重要な数値を視覚化できます。

データ主導の意思決定の影響

マッキンゼーグローバルインスティテュートは、データ駆動型の意思決定プロセスが、それを利用する組織にどのように影響するかについて研究を行ってきました。これらの調査結果は、重要な指標を確認することが実際に必須であることを明確に裏付けています。 しかし、立ち止まって、製品の成功を定義する数字を真剣に考えたことはありますか? 成長ハッカーが言うように、あなたの北極星または成長関数は何ですか?

分析の構築を開始する前に、重要な指標を明確に述べる必要があります。ほとんどの製品は、収益成長のいくつかの共通の要素を共有します。これらは、新規ユーザーの獲得、アクティブ化、および維持である可能性があります。それにもかかわらず、すべてのアプリには、収益に影響を与える独自のビジネス固有の要因があります。

収益に影響を与える要因を特定する方法

アプリのコアバリューを体験しているユーザーと最も直接的に相関するアクションを特定します。 Uber の場合は、完了した乗車、乗車回数、乗車を再予約した乗客の数などです。 Facebook の場合は、承認された招待の数、または追加された投稿、コメント、および反応の数になります。

分析ツールが提供する基本的な指標は、明らかに価値があります。ページビュー、インストール数、またはセッション数を含めることができます。ただし、製品にとって重要な指標を追跡することはより重要です。 Google Analytics などのツールは、何百ものグラフを提供します。残念ながら、それらは役立つというよりも混乱を招くことがよくあります。

慎重に分析を計画する

この時点で、単に「すべてを追跡」して後で意味を理解することに決めたくなるかもしれません。これは非常によくある間違いです。そんなことをすれば、すぐに災害につながる可能性があります。

アプリで起こっていることすべての全体像を簡単に把握できると思うかもしれません。すべてのボタンとすべてのアクションに対してイベントを送信するように開発チームに依頼するだけですよね? うーん、ダメ。

データサイエンティストは何のために必要ですか?

確かに、開発者は、選択した SDK を追加し、すべてのアクションに対してイベント送信を実装することを喜んで義務付けます。しかし、彼らが全体像を念頭に置いていない場合、どうなるでしょうか? 彼らは、重要だと思うものを無謀に送信するだけです。最終的に大量のデータが得られることは間違いありませんが、データは構造化されておらず、無秩序であり、重要なパラメーターが欠落している可能性が高いです。そのため、プロセスにデータサイエンティストを含め、データ収集計画を作成することが非常に重要です。

データ収集計画とは何ですか?

データ収集計画は、基本的に、アプリケーションから送信する必要があるすべてのイベントのドキュメントです。 データサイエンティストが準備するのに数日しかかかりません. この努力は、開発時に報われます。そうすれば、開発者はイベントの実装について考える必要なく、ドキュメントに従うことができます。

私自身の経験から学び、ここで何が最も効果的かを見つけました。データサイエンスチームによるデータの収集と活用のワークショップで、計画の作成を開始します。このミーティングでは、データ収集の目標を確認します。次に、製品を調べてデータポイントを確立し、主要な指標を決定します。最後に、ダッシュボードでの表示方法について話し合うことができます。このような会議は、誤解のリスクを最小限に抑えます。

重要なことを視覚化する

数十のソフトウェアプロジェクトに携わってきた私は、意思決定者がビジネスインテリジェンスに手抜きをしがちであることを知りました。残念なことに、BI は彼らが意思決定の基にし、成長を促進し、成功する製品を構築するために使用できる唯一のツールです。この態度は、製品に対するアイデアが正しければ、必ず成功するという誤った仮定に基づいていることがよくあります。

しかし、現実は大きく異なります。成功したすべての製品は、データ駆動型の実験を通じて常に改善されています。市場は残酷です。居眠りすると負けます。そのため、アプリケーションの主要な指標を常に追跡することが非常に重要です。ただし、ダッシュボードを巧みにカスタマイズしないと、膨大な量の構造化されていないログを取得するだけです。 BI の使用を思いとどまらせるだけの情報過多に直面するでしょう。

情報過多を避ける方法

必要なのは、一目で最も重要なパラメータを明確に確認できることです。そうすれば、データの活用を簡単に深く掘り下げることができます。これには、ダッシュボードのカスタマイズが必要です。これらの分析に基づいて、ビジネスインテリジェンスダッシュボードを構築できます。ユーザーがアプリをどのように操作するかを学び、結論を導き出し、ビジネスモデルに適用することができます。

Google アナリティクスや Firebase などの分析ツールを使用して、ある程度は行うことができます。しかし、多くの場合、多くの異なるデータソースからの結果を組み合わせて、カスタム BI ダッシュボードを作成する必要があります。以下は、Google データスタジオで作成された非常にシンプルでありながら有益なカスタムダッシュボードの例です。

ご想像のとおり、このようなダッシュボードは、経験豊富なデータサイエンティストにとって比較的簡単に作成できます。通常、Tableau、Graphana、Google Data Studio、Power BI などのツールで作成するには数日かかります。ソフトウェア製品の実装にかかる全体的な労力と比較すると、ほとんど何もありません。付加価値を考えると、カスタムダッシュボードは決して妥協すべきものではありません。

盲目的に市場に出ないでください

アプリが公開されたときに、少なくとも分析を実施することがいかに重要であるかはいくら強調してもしすぎることはありません。そうしないと、アプリが市場で検証されたときなど、最も必要なときにアプリに関する重要な洞察を得る唯一の機会を失うことになります。 適切なデータ分析は、必要な実装時間に関しては驚くほど安価です。 それでも、最も単純なソリューションに落ち着く企業によって、それはどういうわけか無視されることがよくあります.

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アプリのパフォーマンスを簡単に伝える方法で、データを収集して視覚化する必要があります。それ以下で妥協しないでください。遅れをとって、その理由さえ知らずに自分自身を見つけたくはありません。重要な飛行パラメータを常に監視する適切な機器がなければ、パイロットが飛行機を操縦できないのと同じように、適切なデータ分析とプレゼンテーションがなければ、盲目的に飛行することになります。

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