10分でわかったつもりになるLean Analytics_10min lean analytics

ディップでは新規事業立ち上げでリーンスタイルをとることもあるのですが、その指標の考え方に活用しているリーン・アナリティクスについてシェアします！

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デジガレでおこなわれた【緊急開催！】リーン・アナリティクス著者Alistair Croll氏による“リーン・アナリティクス入門”のざっくり要約です。 デジガレさん、ありがとう！

1. 1. 10分でわかったつもりになるLean Analytics Use Data to Build a Better Startup Faster
2. 2. ・ 2013 4/8 デジガレで⾏われた【緊急開催！】リーン・アナリティクス著者Alistair Croll氏による“リーン・アナリティクス入門”のざっくり要約です。デジガレさん、ありがとう！・ 4割程度の同時通訳で⾏われたため、⼤部分はスライドシェアで共有されている Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal from LeanAnalytics とわたしの推測によるものです。＜出典＞http://www.slideshare.net/Leananalytics/lean-analytics-overview-from-growtalk-montreal・ 10分にまとめるために、1時間のセミナーを思いっ切り端折りました。興味がある人は原書にあたるか、日本語版（発売未定）をお待ちください。※ 素人訳なので誤訳等々あるかもです。間違ってたら是非教えて下さい。※ わたしが働いているディップ株式会社ではリーンなひとを募集しています。 ご興味ある方はぜひコンタクトください。◆ まとめた人 http://about.me/sin10k/
3. 3. リーン・アナリティクスはサービスを すばやく成功に導くための改善の手法USの起業家であり、データ分析の専門家であるアリステア・クロールの書籍 ※日本語版は未定
4. 4. リーン・スタートアップではあまり語られず「ん？ここどうなってるの？」となっていた箇所USのシリアルアントレプレナー、コンサルタントであるエリック・リースの書籍 ※日本語版は日経BP社より発売中
5. 5. 時間制限下の「高速改善／市場最適」に特化し 難しい「KPI設計」を単純化したのがキモ① フレームワークである程度のモデルを類推する② データを有効性を測る5つの視点で⾒る③ ひとつの指標（KPI）にしぼる※ 著者は「間違えるかもしれないが、どのみちスタートアップはゴールも⾒えていないのだからフォーカスしてすばやく検証せよという発想」 的なことを話していた。 Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal by Lean Analytics on Feb 17, 2013 52P
6. 6. ステップは、新しくはない。PDCAを細分化し高速 展開するため、前述の3点に比重が置かれている ①KPIを選ぶ （参考：The lean start up Framework） ②方向性を決める ③効果ある改善ポイントを探す ④データがなければ、よい示唆となる定性的情報を／あればデー タ同士の共通点を探す ⑤仮説を設計する（仮説の効果を計測する指標も含まれる） ⑥MVPによるテストをする／サービスを作り変える ⑦結果を測定する ⑧意味のある仮説・変更だったのかを判断する ⑨成功！／Pivot・あきらめる／②にもどり新しい方向性を作る ／再度③に戻りもう⼀度テストする Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal by Lean Analytics on Feb 17, 2013 52P
7. 7. まず、フレームワークに従いサービスのモデルと ステージを確認し、仮の指標を探す モデルステージ ※ 著者のプレゼンでは最後に出てくるが実務的には先に使ってヒントをもらったほうが早そう Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal by Lean Analytics on Feb 17, 2013 53P
8. 8. 仮の指標を目印に、手に入るデータを評価、改善す べきポイントを決める、手順はこんな感じ ① 定性でヒントを得て、定量で検証するのが基本 ② インサイトと数値を切り分けて⾒る （１のくりかえし？） ③ ⾏動できる（変えられる）数字 に注目する ④ 関連性を⾒つけ 原因をテストする ⑤ 実績を変える数値に注目する ※ 著者のプレゼンはこの５つを上げているが①、②、については一般的な事柄。 重視しているのは 「結果（PV／UUなど）ではなく、結果を変えられる数値（CVR／CTRなど）の数値に注目する」 「その数値を重視するかどうかは、関連性を⾒出し、本質的原因かどうかをテストすればわかる」 的なことを話していた。 これはリーンスタートアップの唱える革新的会計にも通ずるので言いたいことはそういうことっぽい。 Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal by Lean Analytics on Feb 17, 2013 52P
9. 9. 全ページ太字の③「⾏動できる数字」とはPVなど ではなく、それを変えられる数値のこと Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal by Lean Analytics on Feb 17, 2013 14P
10. 10. ならば何か。それを⾒つけるには関連性を探し 本質的原因であるかをテストする必要があるあるビーチの溺死者は「アイ 気温上昇と共に「遊泳客あたり 「遊泳客あたりの監視員数」をス売上」「気温」と相関があ の監視員数」が減るから？「救 増やして⾒たら「溺死者」がりそうだが「原因」なのか？ 命者」の数が原因？ 減ったので「原因」のようだ 溺死者（結果） アイスクリームの売上（相関） 気温の推移（相関）※ 著者のプレゼンのたとえでは「Test」「Optimize」は言及されていなかったが、「アイスを売るのをやめたら、溺死が減るかって、そうじゃないだろ？」的にこういうことが言いたかったみたい。testとoptimizeはわたしの創作です。 Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal by Lean Analytics on Feb 17, 2013 18P~31P
11. 11. セグメントを分け「相関」に基づく仮説のA/Bテスト と多変量分析でのコホート分析で原因がわかる Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal by Lean Analytics on Feb 17, 2013 38P
12. 12. 「結果」への有意な違いが認められるパターンで加え た「相関」が「原因」でありKPI。これを追え。 Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal by Lean Analytics on Feb 17, 2013 40P
13. 13. それだけ？ですが、時間制限あるベンチャーには「迷走よりも決めて早く改善」によさそうです。 ※ 著者は「間違えるかもしれないが、数値なんか変わるんだから、迷うよりも経験して改善しろ」的 なことを話していた。 Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal by Lean Analytics on Feb 17, 2013 59P
14. 14. ※ 最後に著者が言いたかったことっぽい一文のまとめを。Choose only one metric. Yes, one metric. It’ll soon change. In a startup focus is hard to achieve. Having only one metric addresses this problem. Metrics are like squeeze toys. ARCHIMEDES HAD TAKEN BATHS BEFORE. Once, a leader convinced others in the absence of data. Now, a leader knows what questions to ask. ひとつの指標を選べ。そう、ひとつだ。どうせそれはすぐ変わる。 スタートアップでは、集中することが一番むずかしい。 ひとつだけ指標をもつことは、この問題に取り組むことなんだ。指標なんてものは、グニャグニャするおもちゃみたいなものなんだから。アルキメデスだってお風呂に入ったことがあったから王冠の謎が解けた。 やってみるべきだ。 かつて、リーダーはデータがなくても他の人を導ける人だった。 いまは、何を聞くべきかわかっている人、それがリーダーなんだ。 Lean Analytics overview from GROWtalk Montreal by Lean Analytics on Feb 17, 2013 54P~63P