データ分析のマネジメント論２：アナリスト育成への向き合い方｜Jun Ernesto Okumura
前記事では、データ分析組織の役割や成長フェーズについて概観しました。この記事では、実際にマネジメントとしてどのようにアナリストメンバーに向き合っていくかを考えていきます。前提として、ある程度段階が進んだ（前記事との対応でいうと、効率化がある程度進んだ後半のフェーズの）分析組織を想定します。 Disclaimer ● 所属組織における評価や採用基準についての言及ではありません。 ● toCのモバイルサービス（ゲーム、タクシー配車、オンラインデーティング）での著者の経験をもとにまとめています。なるべく一般化できることを意識したつもりですが、当てはまらないドメインや組織もあると思います。 ● ある程度成熟した分析組織の話になります。データ基盤が運用されていて、KPIのモニタリングやアドホック分析が周っているフェーズの組織を念頭に置いています。 ● データサイエンティストや機械学習エンジニアについ
グロースを実施する時にやることのメモ｜樫田光 | Hikaru Kashida
ダメだ、noteで記事を書き始めたが1500文字くらい書いてお蔵入りになった。対策に仕立てないとPublishしたくないという謎の病だが、大作に仕上げる気力がない。 これは深刻だ。Shortな記事でも公開していけるような仕組みと心構えを考えないと... — 樫田光 | Hikaru Kashida (@hik0107) May 6, 2020 そのため、この記事はライトに書いてみる。 きっと、間違いや浅い知見もたくさんあるだろうが、知るかそんなこと。 だいたいいつも前置きで疲れるので、前置きなしで。 1 / LTVを見る顧客が将来的にサービスにもたらしてくれる収益の総和 顧客獲得のコスト（CAC：Customer Acquisition Cost）という投資に対して、きちんと回収できているか= Profitableかどうか の判断のために使う。 LTV ＞ CACの関係になっていることを「
事業の成長構造を理解してレバーを明確にする｜yoshihiko_tochinai
注）この記事は”10Xに入社して見えてきたPMFの実現方法”のパート3となります。パート１から読まれることをオススメします。 サマリー事業を継続的に成長させるためには、その成長構造を理解して適切なレバーを引くことが重要である。10XではStailerのFlywheelを定め、全ての機能・非機能の開発をこの構成要素となるレバーに紐づかせている。今回はSelectionの具体例を紹介し、どのように組織の中で取り組んでいるのかを説明する。 事業成長の鍵となるFlywheel10Xの話をする中で、少しだけAmazonの話をさせてもらいたい。 Amazonでは成長のレバーとして、Input MetricsとOutput Metricsを明確にわけていて（例えそれが小売であろうと、Prime Videoであろうと、Alexaであろうと）、事業部は明確にそのInput Metricsにフォーカスする。
January 17: Focus on the inputs, measure the outputs
“Senior leaders that are new to Amazon are often surprised by how little time we spend discussing actual financial results or debating projected financial outputs... We believe that focusing our energy on the controllable inputs to our business is the most effective way to maximize financial outputs over time.” - Jeff Bezos Most leaders and businesses focus on output metrics and aim to improve the
データ分析のマネジメント論１：データ分析組織とは何か｜Jun Ernesto Okumura
この記事について以前、個人のデータキャリアを振り返る記事を投稿しました。この記事ではN=1のエピソードを書くことでアナリストキャリアの解像度を多少でも上げることを目的としていましたが、その後マネジメントを続けていく中で、また社外のアナリストの方々と話す中で、データアナリストの評価や育成について考える時間が増えました。 そもそも、データアナリストの評価基準はまだ様々な議論があり定まっていないような気がします。データ分析は「データを使って意思決定をサポートすること」という方向性は納得されていても、何を持ってその状態が達成できているかが言語化されていないために、組織としてあるべき姿やメンバーの動き方が定義されていない、という背景があるかもしれません。 加えて、意思決定の価値を定量化することは難しいです。チームの分析活動をROIで表現しづらかったり、それとなく成果を出していて周りからの信頼も厚けれ
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