はじめに
プロダクトマネージャー（PdM）は、意思決定の多くをデータに基づいて行う必要があります。
感覚や経験に頼るだけではなく、適切なデータ分析手法を活用しながら、
ユーザーの行動や市場の動向を的確に把握することが重要です。
本記事では、PdMが実践すべきデータドリブンな仕事術を紹介します。
データドリブンの基本
- 意思決定の根拠を明確にする: 直感ではなく、データに基づいた根拠を持つ。
- 適切なデータソースを活用する: Google Analytics、BIツール、ユーザーアンケートなど。
- KPIを設定し、進捗を可視化する: 目標数値を設定し、効果測定を行う。
データを活用した具体的なアクション
KPIの設計
データドリブンな業務を実践するためには、明確なKPI（重要業績評価指標）の設定が不可欠です。
例えば、以下のようなSMART（具体的、測定可能、達成可能、関連性のある、期限のある）な目標を設定しましょう。
- 「月間アクティブユーザー数を20%増加させる」
- 「コンバージョン率を10%向上させる」
ユーザー行動分析
ユーザーの行動を分析することで、改善点を特定できます。
ファネル分析やヒートマップを活用し、離脱ポイントを明確にしましょう。
- ファネル分析でユーザーの流れを可視化
- ヒートマップツールを使い、ユーザーの動きを分析
A/Bテストの実施
新機能の導入やUIの改善において、A/Bテストは有効な手法です。
例えば、「ボタンの色を変更した場合のクリック率の変化」などを比較し、
最適な選択をデータに基づいて決定します。
市場調査と競合分析
市場調査や競合分析を行うことで、プロダクトの方向性を明確にできます。
類似プロダクトのKPIを比較し、トレンドを分析しましょう。
- 競合他社のプロダクトパフォーマンスを調査
- ソーシャルリスニングを活用し、ユーザーの声を収集
データドリブンな意思決定のためのツール
- Google Analytics: ユーザーの行動分析
- Looker / Tableau: BIツールによる可視化
- Hotjar: ヒートマップ・セッションリプレイ
- Optimizely: A/Bテストの実施
まとめ
データドリブンな仕事術を身につけることで、より正確な意思決定が可能になり、
プロダクトの成長を加速させることができます。
適切なデータを活用し、定量的な根拠を持った戦略を立てていきましょう。
今後のPdM業務に役立つデータ活用方法を取り入れ、実践してみてください！
よくある質問
- 最初に設計すべきKPIは？
-
Aha到達率・TTV・翌日活性の3本柱です。全施策に共通イベントを入れて週次で学習します。
スキル面は PdMに必要なスキル を参照。 - 数値だけで動けない時は？
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定性で「行動の理由」を補完し、Outcome→Bet→施策→計測で接続します。
取り方は ユーザーインタビュー を参照。
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