#pmconfjp PMが学ぶべき、最低限のデータ活用スキルとは Twitter実況まとめ
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Keisuke Yokoi
@KSKyokoi
現場の「もやもや」はだいたい正しい → 同意ですね。ただ「もやもや」というのがあんがい重要かつ厄介で、直接的な表現が正しいわけではないので、吸い上げる能力も重要だと思う #pmconfjp #pmconfjp_2_2
2019-11-13 10:39:42
村上朝祥@B2B SaaS
@ux_burger
もやもや会議後、現場が協力的になるというメリットも。 #pmconfjp #pmconfjp_2_2 pic.twitter.com/BawWjOs3xO
2019-11-13 10:39:47
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KANE
@higuyume
"何よりも生データを見てみる" 統計分析などをする前に生データから仮説を立ててみる #pmconfjp #pmconfjp_2_2
2019-11-13 10:41:36
Keisuke Yokoi
@KSKyokoi
Excelはサマってあるので、生データからインサイトをチームで議論するだけでも結構違う #pmconfjp #pmconfjp_2_2
2019-11-13 10:43:55
ymeguro | Newt
@yohei_meguro
サマリされたデータじゃなくて、まず生データにあたったほうがいいというのはとても共感 #pmconfjp #pmconfjp_2_2
2019-11-13 10:42:53
nagai
@ngyt_dev
Orient（モデル化） 指標を設定して概念図に落とし込む。 結果だけ見るとなんかやれそうに思うけど、これを推し進めるのって相当勇気いると思う。 指標が本当にこれで正しいのかもチーム内で議論を重ねる必要がありそう。 #pmconfjp #pmconfjp_2_2
2019-11-13 10:48:53
村上朝祥@B2B SaaS
@ux_burger
モデル化:現実の見方や言語化、可視化してKPIツリーに紐付けること。 #pmconfjp #pmconfjp_2_2
2019-11-13 10:43:16
村上朝祥@B2B SaaS
@ux_burger
データ観察の結果得られた仮説をもとにレコメンドを作った結果、CVが10倍(!) #pmconfjp #pmconfjp_2_2 pic.twitter.com/YFWRbYcFr9
2019-11-13 10:44:59
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村上朝祥@B2B SaaS
@ux_burger
ダイレクトリクルーティングでの事例。リボン図でなくパオーン図を採用(かわいい)。マッチング後のCVが改善。 #pmconfjp #pmconfjp_2_2 pic.twitter.com/1JxS1GHuHJ
2019-11-13 10:46:15
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Keisuke Yokoi
@KSKyokoi
リボン図からパオーン図！ビズリーチで言うオンラインマッチ→入社のようなマッチングした後に離脱する２段階モデルに使う #pmconfjp #pmconfjp_2_2
2019-11-13 10:46:02
村上朝祥@B2B SaaS
@ux_burger
データ観察の結果得られた仮説をもとにレコメンドを作った結果、CVが10倍(!) #pmconfjp #pmconfjp_2_2 pic.twitter.com/YFWRbYcFr9
2019-11-13 10:44:59
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Keisuke Yokoi
@KSKyokoi
KPIツリーに出てきにくいが「スピード」が重要な指標となることは多い（例えばマッチング後の面接設定メールなど）これはセールス指標などで役立ちそう #pmconfjp #pmconfjp_2_2
2019-11-13 10:48:55
村上朝祥@B2B SaaS
@ux_burger
速度をモデルに追加。面接設定後、時間が経つとモチベーションが下がっていく…というインサイトから。面白い…！ #pmconfjp #pmconfjp_2_2 pic.twitter.com/ylZh9ALrii
2019-11-13 10:49:03
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Haruki Sonehara / 🇺🇸シリコンバレーのプロダクトマネージャー(B2B・B2C)
@Haruki_Sonehara
KPIのモデリングは、機械学習のFeature Engineering(特徴量エンジニアリング)に相通づるスキルがあると思ってる #pmconfjp
2019-11-13 10:49:02
tomohi | PM
@tomohi_pm
ジョブ理論にも書かれていたことを思い出した。 ユーザーが一番モチベーションが高いタイミングに素早く動くということ。 指標にされにくいけど、ユーザー観点でもとても大事なことだと思う。 #pmconfjp #pmconfjp_2_2 pic.twitter.com/gNPvHJ39wl
2019-11-13 10:51:39
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nagai
@ngyt_dev
総数問題のモデル化 スカウト受信数を追うのではなく、１件でも返信する確率を上げる。 総数が漸近線になってしまう場合は、 いい感じのとこで止めて、次のファネルをKPIに設定する。 #pmconfjp_2_2
2019-11-13 10:51:54
Keisuke Yokoi
@KSKyokoi
総数問題も指標の意味を考える。「返信率」ではなく「１件でも返信する確率」など。それに加えて「退会率」などネガティブ要因もKPIツリーに加えることで爆打問題に対応する #pmconfjp #pmconfjp_2_2
2019-11-13 10:52:01
KANE
@higuyume
"メール爆打ちが起こりやすいのは「送れば送るほど、KPIツリーの数字が増えるモデル」だから" メールを送っている側も苦しい気持ちで送っていることもあるんだろうなぁ 送らないでKPIが下がったら 「なんで送っていないんだ！」って怒られそう #pmconfjp #pmconfjp_2_2
2019-11-13 10:52:41
村上朝祥@B2B SaaS
@ux_burger
メール爆打ち問題に対して。 メール総数と返信確率はカーブを描き、適切な閾値がある。当時のKPIだと打つほど良いされていたが、退会率や開封率などネガティブな指標で相殺するようにした。 #pmconfjp #pmconfjp_2_2 pic.twitter.com/s5VP3ZYOJx
2019-11-13 10:53:11
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ymeguro | Newt
@yohei_meguro
ある施策の正の効果だけじゃなくて、負の効果も測れるようなKPI設定にすべきということかな（正の効果しか測ってないとメール爆打ち問題が起きちゃう） #pmconfjp #pmconfjp_2_2
2019-11-13 10:53:43