メトリクス分析のコツは良いIssueを見つけること

メトリクス分析のコツは良いIssueを見つけることと思う。
ラフなメモ。

【参考】
DXの本丸は「データ」にあり　「問い」からはじめるデータ分析とその活用法 - ログミーBiz

データ分析から導き出す「強い野球チーム」のつくり方　映画『マネーボール』で学ぶデータサイエンス - ログミーBiz

akipiiさんはTwitterを使っています: 「ソフトウェア工学のメトリクス分析の考え方にも適用できるので参考にする。データ分析から導き出す「強い野球チーム」のつくり方　映画『マネーボール』で学ぶデータサイエンス - ログミーBiz https://t.co/ZmCzuVEIUy」 / Twitter

akipiiさんはTwitterを使っています: 「データ駆動はイシュー駆動。良い問いが解決策を生み出す。メトリクス分析も同じだな。DXの本丸は「データ」にあり　「問い」からはじめるデータ分析とその活用法 - ログミーBiz https://t.co/XRe7ceo6u0」 / Twitter

【1】問題解決を図るときに、定量データを扱うのは有効だ。
最近は、Webログやスマホ履歴のようにビジネスの副産物として簡単にデータを集められる。
すると、溜まったデータをいかに活用するか、が大事になる。

『マネーボール』という映画では、貧乏球団が強いチームを形成するのに必要な問題は、「出塁率の最大化」だった。
そこに問いの価値がある。
選手の人間性、選手の組み合わせ、とかそんな観点の問題ではなかった。
問いを「出塁率の最大化問題だ」と立てられたら、あとは、バッター個人のデータを分析して、確率論に持ち込めばいい。

つまり、良い問い（Issue）を把握するのが大事。
良いIssueは数字で答えたくなる。

良いIssueを探るには何が必要なのか？

顧客行動の理解ならカスタマージャーニーを使う。
お客さんがその商品を購入したいと思うタイミングとか、ファンになるまでのステップごとに定量データを集めて分析する。
そうすれば、どこでユーザが離脱するのか、どこでユーザの満足度が低いのか、が浮き彫りになってくる。
これを業務システム開発に置き換えれば、一連の全体の業務フローを描いて、それぞれのステップごとに分解することになるだろう。

次はこれをどうやって定量化していくか？

KPIツリーによる指標分解を使う。
売上＝客数ｘ客単価。
顧客数を＝認知人数×購入率、みたいに分解していく。

掛け算か足し算で異なる。
掛け算では、2つの指標を独立だとみなす。
足し算はセグメントに分ける。

基本は、カスタマージャーニーマップのステップごとにKPIツリーで分解していく。
この辺りのプロセスは、ECサイトの分析であるAARRRの手法と全く同じ。

【2】ソフトウェア開発プロセスのメトリクス分析でも、同じような考え方を適用できる。

たとえば、WF型開発のPJであれば、工程ごとにゲートがある。
各ゲートに着目してQCDの観点でメトリクスを作ることはできる。

では良いIssueとは何なのか？
Issueをどうやって解決するのか？

良いIssueを見つけるのが大事。
「イシューから始めよ」の通り、質よりも量で頑張ると、生産性が非常に悪い。
大量にアウトプットを出しても、正解にたどり着くルートはせいぜいそのうち5％ぐらいしかない。
そうならば、事前に本来のIssueを絞り込んで、生産性を高めるべき。

メトリクス分析では、良いIssueを立てて、そこからKPIツリーで分解した各要素のどこにインパクトがあるのか、を見るのが大事。