マインドマップギャラリー グロースハッキングを理解するための 1 つの図 - データ分析
データ分析の手法は、複雑で高度なアルゴリズムやチャートを必要とせず、データの背後にある問題を理解できるかどうかが重要です。データ分析はグロースハッカーにとって必須のスキルの 1 つです。グロースハック思考を習得するための基礎は、データ分析の考え方やデータ分析モデル、ツールをマスターすることですが、データの変化から問題やチャンスをいかに発見するかが、グロースハック思考の重要なスキルとなります。
2022-08-18 16:03:49 に編集されました人件費の管理は、企業が経済的利益を最大化するための重要な手段です。企業は、課題に対処するために中核となる競争力を継続的に向上させる必要があります。
これは教育技術のガイドではなく、教育の雰囲気を見つける旅です。読者の皆さん、この本では、それぞれの教育的な物語を通して、本当の教育者がどうあるべきかがわかります。繊細で機知に富み、子供たちにとって何が適切で何が不適切かを知っていて、何を言うべきか、何を言ってはいけないのか、注意を払うのかを知っています。子どもの個性を尊重し、子どもの個々の生活世界に注意を払い、子どもの話を「見る」「聞く」方法を知ってください。真の教育者だけが子どもの心を理解し、似非教育の調子を整え、教育と成長をより美しく充実したものにすることができるのです。
この本では、著者は、ほとんどの人が知識とスキルを学ぶのに適した一連の学習方法を詳細にまとめています。著者の意見では、あらゆる学習は、正確なインプット、深い消化、そして複数のアウトプットという 3 つの段階に分けられると考えています。 1 つ目は知識のインプットです。これは、最初に新しい知識を取り入れ、次に知識を消化し、インプットされた知識を理解し、最後に学んだ知識を使用することを意味します。この本が、学習中に混乱している人、または新しいスキルの学習方法がわからないすべての人に役立つことを願っています。
人件費の管理は、企業が経済的利益を最大化するための重要な手段です。企業は、課題に対処するために中核となる競争力を継続的に向上させる必要があります。
これは教育技術のガイドではなく、教育の雰囲気を見つける旅です。読者の皆さん、この本では、それぞれの教育的な物語を通して、本当の教育者がどうあるべきかがわかります。繊細で機知に富み、子供たちにとって何が適切で何が不適切かを知っていて、何を言うべきか、何を言ってはいけないのか、注意を払うのかを知っています。子どもの個性を尊重し、子どもの個々の生活世界に注意を払い、子どもの話を「見る」「聞く」方法を知ってください。真の教育者だけが子どもの心を理解し、似非教育の調子を整え、教育と成長をより美しく充実したものにすることができるのです。
この本では、著者は、ほとんどの人が知識とスキルを学ぶのに適した一連の学習方法を詳細にまとめています。著者の意見では、あらゆる学習は、正確なインプット、深い消化、そして複数のアウトプットという 3 つの段階に分けられると考えています。 1 つ目は知識のインプットです。これは、最初に新しい知識を取り入れ、次に知識を消化し、インプットされた知識を理解し、最後に学んだ知識を使用することを意味します。この本が、学習中に混乱している人、または新しいスキルの学習方法がわからないすべての人に役立つことを願っています。
中心テーマ
データ分析
1. データ分析の考え方と価値
ビッグデータ時代
人と人のつながりがデータを生み出す
デバイス間の接続によりデータが生成される
ツールとサービス間の接続によりデータが生成される
ビッグデータ[5V]特性
データ量
絶対に量が多い
スピード
生成、取得、更新
幅
多種多様なデータ
価値
特定分野への応用
現実
データの信頼性が高い
データ | 定義
データとは、物事を数値化する手段であり、物事の現実の存在状況を客観的に表す数値指標です。
データ分析の価値
感情に頼らず、証拠に頼ってください
定量的な基準が製品の改善を促進します
隠れたニーズを発掘する
精製機能を向上させ、運用コストを削減します
2. 経営指標制度の確立
索引
ユーザーがビジネスプロセスのステータスを追跡および評価できるようにする指標です
インジケーターを分類するさまざまな方法
基本指標
新規ユーザー、アクティブユーザー、起動数
交通標識
PV、UV、直帰率
使用状況データ
使用期間、頻度、2回目の来院間隔
ビジネス指標
注文量、顧客単価、再購入率、QRコード読み取り率
洗練されたインジケーター
ダブルイレブンの女性ユーザーお一人様料金
コストインデックス
CAC、LTV、PBP
データメトリクスの感度を高める方法
もっと読んで、もっと覚えてください
良い指標
匹敵します
優れた指標は比較可能
単純
良いインジケーターはシンプルで理解しやすいものです
比率
良い指標は通常、比率です
5 つの異なるグループのインジケーターの違いに注意してください。
定性的指標と定量的指標
探索的指標とレポート指標
予測指標と事後指標
関連する指標と実用的な指標
指標の階層化
北極星インジケーター (コア インジケーター)
第 1 レベルのインジケーター
企業の戦略と目標を測定する
二次指標
第 1 レベルのインジケーターのパス
レベル 3 の指標
セカンダリインジケーターパス
北極星インジケーター
真北メトリクス
企業がユーザーにもたらす核となる価値の具現化
これは企業の長期的な価値を高めるための手法です。
会社の長期的な優先事項を明確にし、チームを結集する
North Star メトリクスを測定するための 6 つの基準
この指標は製品の核となる価値を反映できますか?
このインジケーターはユーザーのアクティビティを反映していますか?
この指標の改善は、会社が前向きに発展していることを示していますか?
この指標をチームが理解して伝えることができますか?
この指標は実用的な指標ですか?
インジケーターシステムの構築【OSMモデル】
ビジネス指標
会社/事業/製品/機能の目的
事業戦略
ビジネス目標を達成するために採用される戦略
測定方法
合理的な測定方法
3. 製品のユーザーエクスペリエンスを測定する
ユーザーエクスペリエンス指標システム[HEARTモデル]
H
ユーザーの喜びと満足度を測定する
E
ユーザーのエンゲージメントとアクティビティを測定する
あ
新規ユーザーの受け入れを測定する
R
既存ユーザーの再訪問と維持率を測定する
T
主要なタスクの完了を測定する
H:プレジャーNPS
NPS (ネット プロモーター率) は人気のある満足度指標です
一般に、30 が良好、50 が非常に良好、70 が優れていると考えられています。
ネット プロモーター スコア (NPS) = (推奨者の数 / サンプルの総数)X100%-(批判者の数 / サンプルブックの総数)X100%
E: エンゲージメント
ユーザーあたりの日/週あたりの平均訪問数
毎日発生するシェア数など
A: 受け入れます
アップグレード率
新機能の使用率
新規ユーザーの購入コンバージョン率
R:定着率
訪問を繰り返すユーザーの割合を測定します。優れたエクスペリエンスにより、ユーザーは継続的に訪問を繰り返すことができます。
ユーザーグループ別の維持率、製品機能の維持率
T: タスクの成功/失敗率
ユーザーはあなたの製品を通じて問題を解決したり、タスクを完了したりできますか?
4. データ分析プロセス
データ分析の前提条件
分析の目標を理解し、データをデータのために使用しない
先を見据えた計画を立て、期待と結果が得られて初めてそれらを比較できるようになります。
データ分析プロセス
データ収集
データはファイルとしてダウンロード可能
サーバーのアクセスログからデータを閲覧可能
インタラクティブなインターフェースを通じてデータにアクセス可能
データにはアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) 経由でアクセスできます。
データは技術的なスクレイピング手段を通じて取得できます
データクリーニング
ツール: Excel または Python
データ分析
ポートレートのグループ化
特定の行動/ポートレートに一致するユーザーを集計し、クラスター分析
トレンドディメンション
多次元のトレンドをリアルタイムで迅速に理解して、製品と市場の迅速な反復を促進します。
漏斗観察
既知のコンバージョンパスに従って各ステップのコンバージョンステータスを分析します
行動の軌跡
特定のユーザーグループの行動軌跡の探索的理解
保持率分析
行動/行動グループと再訪問の間の相関関係を理解する
A/B テスト
さまざまな設計が結果に与える影響を比較する
最適化モデリング
予測モデルを構築してビジネス結果を最適化する
調査結果を検証する
3つの誤解に注意してください
誤った相関
原因と結果の逆転
サイレントデータ
視覚化
Excel統計グラフ、情報マップ、リアルタイムレポートグラフ
5. A/B テスト
意味
Web またはアプリのインターフェイスまたはプロセスの 2 つ (A/B) または複数 (A/B/n) バージョンを作成し、同じ時間軸で同じ (類似した) 構成を持つ訪問者グループ (ターゲット グループ) をランダムに作成します。各グループからユーザー エクスペリエンス データとビジネス データを収集し、最終的に正式採用に最適なバージョンを分析および評価します。
価値
データ駆動型の継続的な最適化クローズドループプロセスを確立します。
(UX)デザインにおける意見の相違を解消し、実績に基づいて最適な解決策を決定する
比較実験を通じて問題の真の原因を特定し、製品の設計と運用レベルを向上させます。
A/B テストを通じて、新製品や新機能の発売のリスクを軽減し、製品のイノベーションを保証できます。
進化とA/Bテスト
自然選択、適者生存、複数のソリューションが提供されテストされています
異なるソリューション間の変数は 1 つだけです
結果を一定の基準で判定し、最適解を選別する
データの最大の特徴は客観性です