行動可能な分析を活用した商品の影響力向上

商品の影響力を高めるための実践的なデータ分析の活用' (Shouhin no eikyou-ryoku wo takameru tame no jissen-teki na data bunseki no katsuyou)

アナリストとして効果的な製品変更を実現する方法

「これは興味深いですね。調査してくれてありがとう」と、ステークホルダーがあなたの分析を見て言った後、いつも通りに業務を進めます。なんだか馴染みがありますか？そこで、分析の結果を実行可能な成果に結びつけるためのテンプレートが登場します。これによって、ステークホルダーが実行したいと思う実行可能な結果が得られます。

免責事項: 私は記事の説明のために実用的な例を使用することを好みます。この記事では、Spotifyのオーディオブックを参照します。すべてのデータポイントは架空のものです。

実行可能性の定義

分析の作業は長くて煩雑なプロセスであることがあります。関連するデータを見つけ、整理し、有用な情報を抽出し、最終的に見栄えの良い形式でまとめるためには数週間かかることもあります。分析にどれだけの作業を注ぐかに応じて、分析がビジネス上の決定につながらない場合は、よりいっそうイライラすることがあります。

分析が効果的であるためには、対象の意思決定が既にされていない時期に到着するだけでなく、関係する利点やリスクを含めた具体的で実行可能な洞察を提供する必要があります。

• 埋め込みとベクトルデータベース 実践的なガイド！
• GPT – 直感的かつ徹底的な解説
• データの行方を理解する：ソースから宛先まで

実行可能な洞察は、単に興味深いデータポイントを提供するだけでなく、この洞察が対象の問題とどのように関連しているか、その影響は何か、さらには対応する利益やリスクとともに可能なオプションや次のステップを明確に示します。

例を見てみましょう。今回はSpotifyのオーディオブックの機能の例です。

• 実行できない: 25歳未満のユーザーはほとんどオーディオブックを使用しません。→ これは良いことなのか、悪いことなのか？ユーザーがオーディオブックを聴くべきであり、何か対応すべきことはあるのか？
• 実行可能: 25歳未満のユーザーはほとんどオーディオブックを使用しません。なぜなら、彼らはアプリ内の機能をまったく探索していないからです。しかし、オーディオブックを聴くユーザーは、20%高いリテンション率を持っています。→ この情報から、オーディオブックは若いユーザーのリテンションを増やす可能性のある機会を表していることがわかりますが、ユーザーを促すためにさらなる作業が必要なようです…

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!