ユーザーリテンションの測定と考え方｜丸山太郎
ANRIというVCでキャピタリストをしています丸山です。こちらのリンクは自己紹介ページです。ご興味あればぜひ 今回はスタートアップ向けにユーザーリテンションの測り方について深堀したいと思います。リテンションは超重要指標であり高リテンション無くして成功はありえませんが、意外と考え方が曖昧だったり、注力が不足しているケースが多いと感じたためnoteにしてみました。 そして急にえらそうで申し訳ないのですが、長いnoteを書いてしまったので、まず読む価値があるかどうかを把握して頂くために、自社のプロダクトに対して下記質問にいくつ答えられるか試してみてください。 現在の7-Day Bounded Retentionは何％ですか？ それは業界平均・トップレベル企業と比較して高い・低いですか？ Retention改善に向けて全社で注力しているKPIは何でしょうか？ そのKPIにはどうやって辿り着きました
データ活用でマルチプロダクト戦略を推進するエクスパンションモデル｜okada | SmartHRデータアナリスト
23年8月からSmartHRのデータアナリストとして働いている岡田（@taka_san_777）です。 前回のnote「新入社員から見た、今、SmartHRのデータ分析が面白い理由」ではSmartHRのデータ分析が面白い理由をご紹介しましたが、今回は私が取り組んでいる「マルチプロダクトにおけるエクスパンション推進」についてご紹介させていただきます。 また、引き続き、絶賛データアナリストの仲間を募集中ですので、SmartHRにおけるデータ分析のお仕事や面白さを少しでも知ってもらえると幸いです。 サマリ結構、長文になってしまいましたので、最初にこのnoteのサマリを書きます。 マルチプロダクト化とエクスパンションを推進するメリットは、データを全てのプロダクトで分断することなく繋げられるため、顧客体験が良くなります。また、セールス・マーケティング活動を効率化できた分、プロダクト・サービスの価値向
「分析SQLスタイルガイド」をかなり真面目に考えた - Qiita
目次 なぜSQLのスタイルガイドが重要なのか この記事の目的 この記事の対象者 分析SQLスタイルガイドの指針 基本ルール 命名規則 インデントルール 別名ルール joinルール クエリ分割ルール ⭐ コメント欄で「いや私はこう思う！」という意見をたくさんいただきました！ぜひそちらも御覧ください！（決して揶揄ではないです） なぜSQLのスタイルガイドが重要なのか SQLはプログラミング未経験者でもとっつきやすい言語と言われ、エンジニアや分析を本業としていない人でもSQLを使う機会が増えてきていると思います。 そんなSQLですが、こちらのブログでも指摘されている通り、一般的なスタイルガイドが定まっていません。スタイルガイドとはコードの書き方マナーようなもので、どこで改行するか、空白はいくつ入れるか、大文字を使うかなどの諸々を指します。 もしスタイルガイドが無いとこんな事が起こります コードに
メルカリにおけるA/Bテスト標準化への取り組み
2021/7/28, Retty ✕ Mercari Analyst Talk Night! https://mercari.connpass.com/event/218848/
Data Management Guide - 事業成長を支えるデータ基盤のDev&Ops #TechMar / 20211210
---------------------------------------------------------------------------------------- 【PR】一緒に働きましょう！ https://kazaneya.com/kdec ---------------------------------------------------------------------------------------- 「Tech × Marketing Conference 2021 #データマネジメント」基調講演の登壇資料です。 https://techxmarketing.connpass.com/event/229173/ データ活用やDXが注目されている一方で、実際にプロジェクトを進めようとすると「必要なデータが入力されていない」「用途を実現できるほどデータ品質が高
【10,000字詰め込みました】10Xのデータに関わる職種を紹介します（2022年12月版） - 10X Product Blog
はじめに グロース本部でデータサイエンティストをしています@Kazk1018です。この記事では、先日社内にて公開した「10X Data Jobs」という、10Xのデータに関わる職種や業務、具体的な事例などについて書いたドキュメントの内容を紹介します。 今はAdvent Calendarの季節ですが、本記事はAdvent Calendarではなく、10Xのメンバーで書いているAdvent Calendarについてはこちらにありますのでぜひ本記事と一緒にご覧ください！ 「10X Data Jobs」とは？ 背景として、社内外から「あれ？この業務はどの職種が担当しているんだっけ？」「これから応募したいと思うんですがこの職種は○○のような業務は担当していますか？」という問い合わせが多くありました。これは半年でデータに関わる職種のJD(職務記述書)の変更や追加があったことが主な要因と思われます。たし
データ基盤にありがちな「何を使って作ればよいか？」という問いに対する処方箋を用意してみました. - Lean Baseball
ちょっと昔まではデータ基盤の管理人・アーキテクト, 現在は思いっきりクラウドアーキを扱うコンサルタントになったマンです. 私自身の経験・スキル・このブログに書いているコンテンツの関係で, 「データ基盤って何を使って作ればいいの?」的なHow（もしくはWhere）の相談. 「Googleのビッグクエリーってやつがいいと聞いたけど何ができるの?」的な個別のサービスに対するご相談. 「ぶっちゃけおいくらかかりますか💸」というHow much?な話. 有り難くもこのようなお話をよくお受けしています. が, （仕事以外の営みにおける）個人としては毎度同じ話をするのはまあまあ疲れるので, データ基盤にありがちな「何を使って作ればよいか？」という問いに対する処方箋 というテーマで, クラウド上でデータ基盤を構築する際のサービスの選び方 （データ基盤に限らず）クラウド料金の基本的な考え方 をGoogle
Selection Bias in Online Experimentation
Take a break for a few minutes outside “Cairo’,” one of our kitchens in San Francisco. The coffee is hot, and the view is fabulous. In online experimentation platforms, we choose the experiments with significant successful results to launch to the product. When estimating the aggregated impact of the launched features, we investigate a statistical selection bias in this process and propose a corre
Quasi Experimentation at Netflix – Netflix TechBlog – Medium
Colin McFarland, Michael Pow, Julia Glick Experimentation informs much of our decision making at Netflix. We design, analyze, and execute experiments with rigor so that we have confidence that the changes we’re making are the right ones for our members and our business. We have many years of experience running experiments in all aspects of the Netflix product, continually improving our UI, search,
エンジニアとアナリストの間で兵站を担う「データアーキテクト（データ整備人）」は1つの役割として確立しておいた方が良いと思うので整理してみた | データ分析とインテリジェンス
エンジニアとアナリストの間で兵站を担う「データアーキテクト（データ整備人）」は1つの役割として確立しておいた方が良いと思うので整理してみた 「データ整備人（仮）」改め「データアーキテクト」にしよう 「データ整備人（仮）」という、「データベースからSQLを書いて抽出する」という仕事についての考察というか「なにこれ？」という話 続・「データ整備人（仮）」という「関わっている人が多くて、誰かがやらないといけないということは共通認識だけれども名前すらない役割」に関する雑多な話 という2つの記事を書いたところ思わぬ反響があり、特に前者は非常に多くの人に読んでもらった。どうも自分が考えていた以上にこの役割というか業務に関わっている人は多いらしい。 そこでこの役割が何かを考えると、業務の範囲、求められるスキルの幅広さ、その重要性を考えるとこの役割はデータ活用における「兵站」と表現できそうで、だとしたら一
「雑用扱いで名前もない」 データ分析の土台を支える“SQLを叩く人”の重要性を問い直す
「雑用扱いで名前もない」 データ分析の土台を支える“SQLを叩く人”の重要性を問い直す：これからのAIの話をしよう（データ整備人編）（1/3 ページ） 多くの企業がデータの分析・活用に取り組んでいますが、その中で抜け落ちがちなのが、データ整備の視点です。データベースからデータを抽出・集計して分析者に渡す作業は地味に見えますが、データ分析の土台を支える極めて重要な仕事です。 この役割は、戦争でいうところの「兵站」（へいたん）に当たるほど重要なのではないか――データ分析に関する情報発信を続けるしんゆうさんが、自身のブログでこう問いかけた所、予想以上の反響があったといいます。 ※兵站：戦場で、前線の部隊のために軍需品や食料などの供給・補充を行う機関 しんゆうさんは、データを抽出・集計して分析者に渡す人を「データ整備人」「データアーキテクト」と呼び、データ分析に関する勉強会を開催するなどの啓蒙活動
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垣内勇威｜WACUL 代表取締役 on X: "メールの基本指標の目安 ・Bounces Rate（不達率）：10%以内 ・Open Rate（開封率）：15%以上 ・CTR（クリック率）：1%以上 ・CVR（コンバージョン率）：1%以上 ・Unsubscribe Rate（購読解除率）：0.25% 勉強になります！" / X
垣内勇威｜WACUL 代表取締役 on X: "超雑にでも数字の感覚があると便利 ・CVR1~2% ・訪問数10万/月は誰でもいける ・有料検索CPC100~500円 ・1記事のCV数1~3件/月 ・メールクリック率1~2% ・リード獲得後のアポ率50% もちろん業界で全然違うが、桁数を知ってるだけで世界が違う ビジネスが成立するかどうかくらいなら一瞬で分かる" / X
「データ分析」において「分析以外の役割」はキャリアになるのかを考える - Speaker Deck
データ整備の基礎
【新】ワークマン、脅威の「エクセル経営」の全貌
Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD on Twitter: "AirbnbのBIチームの紹介記事。 ✓Airbnbのデータサイエンス部門は4年間で4倍の126人体制。 ✓データ担当者は3つの役割に大別される。 https://t.co/FOUvojLvBW(分析) 2.Algorithms… https://t.co/kgxpBPc8qE"
Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD on Twitter: "Airbnbでは2016年時点で、定量的なデータによる意思決定が出来る社員が30%しかいなかった。これはFacebookやDropboxの様な急成長するTech企業と比べて遥かに低い水準 この危機感に対し、Data Univer… https://t.co/N2FjTifnm4"
Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD on Twitter: "Netflixのデータサイエンス部門で、全面的にJupyter Notebookを採用している話。 ツールの域を超え、全てのデータ関連業務をNotebookでこなしている。 “Beyond Interactive: Notebo… https://t.co/17tzoX0Wc8"
Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD on Twitter: "UberのA/Bテスト基盤 Experimentation Platform (XP) に久しぶりにアップデートがあった。 ✓ 常に1000超のExperimentが走っている ✓ Experimentには3つのタイプがある… https://t.co/3IdID4lZh6"