「のどが渇いた」というユーザーに何を出す？ ユーザーの「欲しい」に惑わされない、本当のインサイトを見つけるUXデザイン・UXリサーチ
2022年9月13日 株式会社メンバーズ ポップインサイトカンパニーでのウェビナーのスライドです。「ユーザーが欲しいと言った機能をつけたのに使われない！」という経験はありませんか。プロダクトをつくるとき「ユーザーの心理を理解しよう」とよく言われます。しかし、ユーザーに言われたままやることと、ユーザーが本当に望んでいることは異なります。「UXデザイン・UXリサーチ」は、ユーザーを理解するための専門技術です。ユーザーインタビューやユーザビリティテストを用いてファクトを集めることで、ユーザーの表面的な言葉に惑わされない、本当のインサイトにたどりつくことができます。かんたんなワークも交えながら、体系的に解説いたします。Read less
ソーシャルゲームの運用に欠かせないデータ分析基盤の作り方 – てっくぼっと！
はじめに初めまして、バックエンドエンジニアの伊藤皓程です。2015年にサイバーエージェントに入社してからソーシャルゲーム2本、その後アドテクで広告配信システムの開発に携わりました。
個人プロダクト開発で、困った時にどうするか - Qiita
Introduction Webエンジニアであれば、「自分達の手で0から作ったプロダクトで世の中を変えられたらな、それで食べてけたらなー」と夢見ることがあるのではないでしょうか。 私たちは、夫婦2人で、プライベートの時間でアプリ開発と運営をしています。その過程でぶつかった壁がとてもたくさんありました。 全てのプロダクトで当てはまることではなく、あくまでも特定のケースなのでなかなか一般的な手法として展開しずらい事例が多いですが、これらの困った体験が何かのお役に立てればと思い書きました。 実際に起こったこともあれば、起こってはないが、経験から推測するとこのケースはこう対処すればいいのかもしれないと思ったこと、の両者を記載しています。本やブログなどで得た知識をそのまま紹介するというよりは、実体験に基づいた内容になっています。 人が集まるまで 作る時間が無い 困った たくさん機能開発したいが、普段
メルカリの分析チームとは？その全ての疑問にひとつひとつ答えます | メルカリエンジニアリング
この記事はMercari Advent Calendar 6日目の記事です。 メルカリのBIチームのアナリスト/マネジャーの @hikaru が、メルカリの分析チームの事情についてお送りします。 ※ BIチーム…メルカリ内の分析を一手に担うチーム。Business Intelligenceチーム。 この記事について イベントやカジュアル面談などでメルカリの分析チームの内幕についてよく聞かれる質問があります。 いえ、それどころか場合によっては社内であまり一緒に仕事する機会がない方々からも、チームに関して質問されることがあります。 ※ カジュアル面談…メルカリでは、社内のポジションに興味ある方にオフィスに来ていただいて1on1でざっくばらんに話す会を頻繁に行っています。 正直、分析チームというのは外部から何をやっているか見えづらい面もあるため、理解できます。 よく頂く質問としては、 組織的なこ
データ分析からUI改善 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。サービス開発部デザイナーの平塚です。 クックパッドでは一部のデザイナーは日々の業務でSQLを書いて数値を見たり、リリースした施策の分析を行っています。 このエントリーでは機能をリリースしてデータ分析し、そこからUI改善を行った事例について紹介したいと思います。 なぜデザイナーがデータ分析？ サービスやプロダクトを改善するには現状について定性的・定量的の両方を理解しておく必要があります。 そのため、自分が進める施策やデザインするものを数値で把握しておくことで、より納得感を持って施策を進められます。 データ分析というと数学や分析の深い知識が必要そう…と構えてしまう印象ですが、日頃から自分の担当分野の基本的な数値を見ておくだけでもデザインで悩んだときの判断材料として使えるなど、デザイナーが数値をみる利点は多々あります。 分析の流れ 私は最近からデータ分析に取り組み始めたのですが、今は
［CEDEC 2017］一周年で驚異的な伸びを見せた「逆転オセロニア」における，データアナリストの働き方とは
［CEDEC 2017］一周年で驚異的な伸びを見せた「逆転オセロニア」における，データアナリストの働き方とは ライター：徳岡正肇 ソーシャルゲームの運営にあたって統計を利用するというのは，それこそ「怪盗ロワイヤル」の時代から変わらない技法の一つだ。実際，一時期のソーシャルゲーム関係の講演は，より高い利益を産むためにいかにして（あるいはどのような）統計を活用していくかという話題が中心にあったとすらいえる。 しかしながらスマートフォン時代に入り，この手の話題が技術カンファレンスの中心にくることは，明らかに減った。むしろ「統計は大事だけれど，ゲームの面白さを大事に」といった言葉のほうが，メディアにも露出する機会が増えていったように思う。 この一方でデータ分析を行う側は，次のステップに入っている。しかもそれは必ずしも最近はやりのビッグデータがどうこう，という話とは抜本的に異なる。 CEDEC 20
メルカリのデータサイエンスチームと分析エコシステムのはなし | メルカリエンジニアリング
※各プロダクト名の頭の”Google”は省略しています ※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています 各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。 ◆ 1.BigQuery “弊社分析の中核的存在” 利用シーン： データの集計 どんなツールか Google BigQuery SQLの超速いやつ どんな大きなデータでも、複雑なクエリでも、高速で結果を返してくれる頼れるアニキ メルカリの分析での使い方 速いは正義 メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。 そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。 BigQueryは とにかく「高速」の一言。なのでトライアンドエ
Webサービスのための7つのデータ分析基本パターン | Wantedly Engineer Blog
ウォンテッドリーでは、「シゴトでココロオドル人の数」の最大化を目指して開発を行なっています。 その上で、このWantedly Visitでは、「MAU」「応募」「売上」を大きな三つの指標としてサービスを運営しています。 サービスによって、分析指標は異なりますが、今回いくつかのデータ分析の基本パターンについて説明したいと思います。 AARRRとはベンチャーキャピタリストである、デイブ・マクルーアが成功するビジネスの構築に必要な「5つの要素」の頭文字からその名前をつけたものです。 具体的には、獲得・アクティベーション・定着・収益・紹介です。 Wantedlyでは初期からこれらの指標をKPIとして定め、開発を行ってきました。これらのAARRRを監視するために必要な分析のパターンを今回ご紹介します。また、特に定着はその中でも最重要でサービスの成長の鍵になります。 7つの分析パターン１. DAU /
【転職会議】クチコミをword2vecで自然言語処理して会社を分類してみる - Qiita
はじめに LivesenseAdventCalendar 2016 の20日目を担当する @naotaka1128 です。 現在、転職会議という転職クチコミサービスのデータアナリストを担当しております。 転職会議は会社のクチコミが数百万件集まっている日本最大級の転職クチコミサービスです。現状はクチコミや評点を表示しているだけなのですが、今後はクチコミを自然言語処理などで分析して今までは手に入らなかったような有益な情報を世の中に提供していきたいと思っております。 今回はその取っ掛かりとして word2vec および doc2vec という自然言語処理の技術を用いてクチコミを分析し、会社の分類などを行ってみようと思います。 使用する自然言語処理技術 昨今、word2vecという自然言語処理の技術が話題です。ご存じの方も多いかと思いますが、大量の文章をもちいて単語をベクトル表現で数値化し、以下の
みんなのウェディングのデータ分析基盤の作り方。
Storytelling For The Web: Integrate Storytelling in your Design Process
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