誰も正解を持っていない中プロダクトを開発しなければならない。不確実性との戦いである。
情熱を科学で支える。データ駆動戦略とは、データを駆動させることで事業の優れた価値を見つけ、組織がデータを中心に意思決定する世界。このゴールのイメージがとても重要になる。
本書ではデータ駆動する上でスクラムなどの開発手法の話にも言及があるが、その辺はすっ飛ばして、あくまでも”データ基盤” を作る上で必要な情報のみまとめる。
データ駆動戦略を用いた事業の捉え方と、プロセスは以下の順番を遡ると説いている。
- 事業でどうやって収益を得ているか知る。
何をインプットとするか。
インプットに対してどのような処理が行われているか
何をアウトプットとしているか
時には１ユーザーの売り上げベースでミクロの視点で見る必要もあり、
合計の売り上げで見るマクロの視点で見る必要がある。 - その後、事業構造を KPI で表現して予測可能性を作る。
KPI を作るにあたり、 KGI (Key Goal Indicator) の理解や、
CSF (Critical Success Factor) に関する知識が必要。
KGI – CSF -KPI
といったツリー構造になる。
- KPI から見えた課題に対して施策を実行していく。この際、費用対効果が高い KPI を選定する。
KPI として訪問者数を目標値として老いたとする。
キャンペーンなどの施策を行いながら、訪問者数を増やしていく。
この時重要なのは、施策の優先順位付けに時間をかけるのではなく、
施策の実行スピードを重要視することである。
- 仮説検証のサイクルを回す。必ず成功する施策はない。失敗を許容し多くの施策を回す。
不確実性の高い事業の中で、全て成功するとは限らない。失敗を許容する仕組みを用意する
- KPI サイクルを高速に合理的に回す
スピードを上げる。
データ基盤を作る上では、まずはデータを集約することが第一歩にな理、データパイプラインが必要になる。
データ集約は組織全体で行わないと効果が限定的になり、局所最適化になってしまう。