なぜ重要か
施策の効果を知り次の改善に活かすためにはどのように利用されているのかを知ることが必要です。AARRRなどのフレームワークと合わせて、プロダクトの利用データを分析することで今のプロダクトの問題点やキャッシュポイントなどが浮き彫りになります。
チェックリスト
メトリクスの計測
- 各施策をリリースする際にはデータ分析の方法が合わせて検討されていて、効果測定が可能になっている
学習と改善
- 消費者行動モデルを知り、各施策が行動モデルにどのような影響を与えているのかを定量的に分析をする。そして、その結果をプロダクトチーム全体に共有する。
プラクティスと習慣
- プロダクトにあった消費者行動モデルを設計し、定量化する
- ユーザー調査で検証した仮説がインタビューを実施した一人ではなく、多くのユーザーに受け入れられていることを利用データから確認する
アンチパターン
- 手当たり次第に分析、改善を進行し、KPIやNorth Star Metricが向上しない施策を実施している
- 統計学の知識に乏しい分析結果を元にプロダクトの意思決定を実施する
3. 素早い仮説検証
プロダクトマネジメントクライテリア - プロダクトをつくるチームのチェックリスト