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大公開!初代データモンスターの分析ワザ(1/3) 〜 第1回データモンスターNo.1決定戦

こんにちは!

イベント運営のMasakiShogoです。

データモンスターNo.1決定戦の優秀賞の発表内容が非常に示唆に富み、役立つので公開して欲しいというご要望を受けて特別コンテンツとして公開することになりました。

本文後半では、Amplitude上のレポート機能であるNotebookのリンクにて、優秀者の実際の分析アウトプットもご覧いただけます!

第1回目は、6人のチームワークによって見事優秀者に選出されたLIFULL HOME'Sチームをご紹介します。

3回に分け、以下の内容でお届けいたします。

1|コンテストの課題

今回の課題は下記の通りです。
デモ環境のAmpliTunesには、Amplitude ウェブサイトのトップページ「無料体験」からアクセスできます。

あなたは音楽配信サービス「AmpliTunes」のプロダクトマネジャーです。
経営陣から「2021年11月のAmpliTunesサービスの総評と、今後の施策案を提出してほしい」と依頼を受けました。
下記のAmplitudeのデモ環境にアクセスし、AmpliTunesのデータを分析して、その結果に基づいて総評と施策案をまとめてください。

本コンテンツをご覧の方は日々データ活用をされているかと思いますが、役職者やビジネスユーザーが扱う課題は往々にして抽象的な内容になりがちです

例えば、以下のような課題がデータサイエンティストからあがってくるかもしれません。

「サービスの売上はxxxです」
「時系列で表すとxx月の売り上げは上がっています(下がっています)」
「xxxという課題が見つかったので改善施策が必要です」
「機械学習を使って相関係数を導き出しました」

事実としては正しいものの、実際に課題の解決につながる施策を実行するのは難しいのではないでしょうか

上記のレポートを受け取ったとしても、施策は各現場に任せるしかなくなり、データドリブンのサイクルがそこで切れてしまいます。

今回のコンテストの課題は、このようなビジネスユーザーからの抽象的なお題を再現したものでした。

これを受け、皆さまはどのような分析をされるでしょうか?

それでは、優秀者の発表をご覧いただきましょう。

2|優秀者1組目:LIFULL HOME'Sチーム 発表動画

発表者:株式会社LIFULL 大久保慎さま・鈴木真衣子さま

3|審査員コメント

今回のイベントでは、データ分析のバックグラウンドを持つゲスト審査員の皆さまからも「非常に良かった」と高い評判をいただきました。

・データの相関関係を丁寧に分析していた
・ユーザーのついついとってしまう0.1秒後の行動を丁寧に発見していた
・Web解析の経験を踏まえ、「分析→仮説としてのインサイト→体験」のステップを個々で考えるのではなく、なめらかに次に移動させるためのクリエイティブをまとめると更にAmplitudeを活用できるという改善ポイントの提案

審査員:窪田 望 氏(株式会社クリエイターズネクスト CEO & Founder)

本チームは課題提出者の中でも分析の丁寧さが光っていたとのことです。施策の数も多く、実際にビジネス場面に応用可能なプレゼンを披露してくださいました。

4|Amplitude Notebookのリンク

LIFULL HOME'Sチームは、Amplitudeのレポート機能である「Notebook」を使って分析を進め、スライドにまとめてくださっていました。

Notebookでは自由な形式で、Amplitudeのチャートを貼り付けてまとめることができます。貼り付けたチャートのデータはリアルタイムで更新されるので、常にチームと最新の情報を共有できるのが特長です。

Amplitudeのアカウントをお持ちの方であればどなたでもNotebookをご覧いただけます。ぜひ、優秀者のNotebookをチェックしてみてください。

LIFULL HOME'SチームのNotebookを見る

5|運営より一言コメント

なんと、2021年からAmplitudeを利用し始めたばかりのユーザーさまが優秀賞に選ばれました!日頃からビジネス視点を取り込んだデータ活用経験が支持を得たのだと思います。

施策は先行指標を特定し、キャンペーンでユーザー行動の活性化を目指すという、コンバージョン最大化を目指す鉄板のアプローチです。

同様の分析は皆さまのサービスでも実践的な施策として利用することができます。ぜひ、動画でその具体的な手法をご覧ください。


優秀者2組目は、Sansanチームです。一体どんなプレゼンを見せてくれるのでしょうか。
Sansanチームのレポート(データに基づく完璧なストーリー!優秀者の分析ワザ(2/3) 〜 第1回データモンスターNo.1決定戦)はこちらからどうぞ!