[初出:ProductZine
本稿では,
はじめに
はじめまして。ゆずたそ
この寄稿記事では
想定する読者は,
データ活用施策を検討するにあたって
データ活用施策とは何か
本稿における
例えば,
一般的なECサイトであれば,
- 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,
STEP1 事業目標を達成するには何が必要か?
データ活用施策が失敗する理由の1つ目は
- 1年後の目標
- 売上40億円
- 内訳:顧客40万人×単価1万円
- 現状
- 売上30億円=顧客30万人×単価1万円
- 顧客内訳:新規登録10万人+継続利用20万人
(※去年からの解約10万人)
- 課題
- 単価は問題ナシ
- 顧客数にギャップがある
- 年間の新規登録が10万人,
解約が10万人なので, このままだと1年後も顧客数が横ばい
- 1年間の施策案
- 1:デジタル広告配信による登録促進
- 2:解約候補者へのクーポンメール配信
実務においては,
データ集計に時間がかかる場合や,
STEP2 優先順位が高い施策はどれか?
データ活用施策が失敗する理由の2つ目は
以下の表は,
データ活用施策の意思決定マトリクスの一例
データ活用施策の案 | ||||
---|---|---|---|---|
①デジタル広告配信による登録促進 | ②解約候補者へのクーポンメール配信 | |||
意思決定の観点 | 施策によって期待される効果 | 売上への貢献度 | ◯:大きい | ◯:大きい |
影響する人数 | ◯:多い | ◯:多い | ||
顧客体験の向上 | ― | ― | ||
従業員体験の向上 | ― | ― | ||
施策実施にかかるコスト | 人数 | ◯:少ない | △:多い | |
費用 | ×:大きい | ― | ||
期間 | ◯:短い | ×:長い | ||
リスク | ― | ― |
この例では,