マーケのネタ帖を運営する株式会社サイカ主催「数式なしの統計分析。エクセルでできる文系デジタルマーケターのための統計分析セミナー」。
2月8日に行われた第2回目のセミナーから、グループで行うワークショップについてレポートします。
統計分析は、以下の6ステップで進めることができます。
解決したい課題に対して、どんな要因が影響をしているのかを考えるのが仮説設計。分析において、データを集める前の大変重要な作業です。
そして「想定して考える」という文系マーケター得意の分野でもあります。
セミナーでは、統計の考え方・流れについて説明を聞いたあと、4つのグループにわかれてワークショップに取り組みました。グループごとにサイカの担当者がサポートに入りますので、初めての仮説設計でも無理なく進めることができます。
ニュースアプリのマーケターとなって、仮説設計をしよう
こんなストーリーですすめます
- あなたは、ニュースキュレーションアプリを運営するマーケティングチームの一員です。数1000万ダウンロードを達成した人気アプリですが、最近は新規ダウンロード数が伸び悩んできました。収益のアップには、DAU最大化のための施策に取り組まなければなりません。
では、DAUの変動に要因する要素を洗い出し、どんな施策をするべきか考えていきましょう。
個人とチームで行う、グループワークの流れ
1.個人で仮説を20書き出す。（5分）
まず、DAUに影響があると思われる仮説を内部要因・外部要因に分けて書き出します。内部要因とは、出稿量やデザインなど運営側で対応が取れる要因のことです。外部要因は、天気や競合など、自分たちでは主体となれない要因のことをさします。
2.仮説に優先順位をつけ、5つ選ぶ。（5分）
1.で書き出した20の仮説のうち、優先順位をつけて５つ選び出します。あらかじめDAUに対して影響が大きいのは、内部要因・外部要因のどちらだろうと割合を決めておくと選びやすくなります。
3.チームとしての仮説をまとめる（15分〜20分）
2.で選んだ5つの仮説をチーム内に共有します。自分が、どんな点を意識して仮説を立てたかも説明しましょう。
話し合いを行い、チームとしての仮説を5つにまとめます。
実際のセミナーでは、どんな仮説が集まったのでしょうか。
4チームの仮説をご紹介します。
Aチーム ［内部要因3つ/外部要因2つ］
内部要因は、まず見た目について。UXも含めてデザインの観点からリニューアルが必要かなと全員の意見が一致しました。2つ目が既存ユーザーのリピート率。3つ目が流入経路です。
外部要因については、競合の比較とターゲットの興味を挙げました。競合については、マーケットの規模や価格が影響しているんじゃないかと考えました。
Bチーム［内部要因4つ/外部要因1つ］
キュレーションメディアのアプリなので、コンテンツは非常に大事です。コンテンツの質や誰を対象にした内容なのかも含め、アプリのユーザーに刺さっていないのではないか？と考えました。影響度がかなり高い内部要因だと思っています。
また、ダウンロードしたけれども飽きられたという可能性があるので、あらためて認知をしてもらう必要があるかなと。プロモーションの見直しも課題ですね。ユーザーの滞在時間を延ばす施策は必要で、アプリ通知の頻度やタイミングも関係しているのではないかと思いました。
Cチーム［内部要因3つ/外部要因2つ］
他のチームのみなさんと一緒で、コンテンツはとても大切だなと考えています。トップページだけ見られて、他のページに遷移していないというのはありそうです。また、コンテンツの更新頻度も考えられますね。
そして、更新されたコンテンツが正しくユーザーに届いているのかという点。通知が適切にされているのか？の議論も出ました。
外部要因としては、たとえばオリンピックのような季節性や特別なイベントでもユーザーの動きに影響があるんじゃないかなという意見もありました。
Dチーム［内部要因2つ/外部要因3つ］
やはり、ダウンロードしたユーザーに認知されているのかという課題があると考え、広告の出稿量を内部要因に挙げました。そして、ニュースの量やコンテンツの中身ですね。ここはやはり重要です。
外部要因としては、口コミに注目しました。また、季節性というのも考えています。アプリを見る余暇時間がどのくらいあるかという話なのですが、たとえばお正月。おやすみなので、アプリを開く回数が増えるかもしれない。ユーザーの生活パターンやリズムでも影響を受けていそうだと話し合いました。
仮説設計をチームで行う理由が実感できる
短い時間で、さまざまな仮説が挙がりました。
今回のワークでは行いませんでしたが、続いては「仮説を元にデータを集めることはできるのだろうか？」というステップに移ります。
「DAUの変動要因にデザインが関わっているのでは？」という仮説を例にすると、
・デザインの良し悪しは数値化できるのか？
・アンケートを取るなど、数値化できそうだ
・アンケートデータがあるのか、新規で行うのか？
上記のように、データを集めるにあたっても話し合いが発生します。中には、データ化できない仮説もあるかもしれませんし、データが集めにくい場合もあります。この取捨選択を通して、分析にかけるデータを選んでいくのです。
仮説設計をみんなで行う理由が見えてきましたね。
講師・平尾喜昭（株式会社サイカ・代表取締役CEO）からのコメント
同じ会社のメンバーでこのワークを行うと、チームによって挙げてくる要因が違い、重要だと思う判断の優先順位に差が出るというケースがよくあります。
今日は、ほとんどがみなさん初めましてのメンバーとなりましたが、デザイン・認知・競合という要因が共通していますね。構成要素が似ていて、面白いです。
このグループワークは、オフィスで簡単にできる内容となっています。ぜひ、チーム内・チームを越えてワークに取り組んでいただき、お互いが課題の要因として何を考えているのかを理解し合うエクササイズとして活用いただけると嬉しいです。
仮説設定が、なぜ重要なのかを実感できると思います。