課題発見と指標設計
- ファネル分解: サインアップ→定着→課金の各ステップでどれだけ落ちているかを可視化し、誰の課題かを特定する。
- セグメント切り分け: LTV・リテンション・流入チャネルごとに指標を比較し、投資すべきターゲットを絞り込む。
- ノーススター整備: チームで追う中核指標と補助指標の関係を図解し、意思決定の共通言語をつくる。
- ドメイン解像度: 業種特有の業務フローやUXパターンを学び、数字の裏にあるユーザー行動を理解する。
プロダクトアナリスト / グロースアナリスト
ファネル洞察で顧客体験を磨き上げる
PMやUXが「次にどの課題を解くか」迷ったとき、数字とユーザーの声を束ねて意思決定を押し出すのがプロダクトアナリスト。グロース会議で実際にどう立ち回るかを、現場目線で書き下ろしました。
役割概要
プロダクトアナリストは、日々飛び交う「ユーザーの声」や施策アイデアをデータで裏付け、優先順位を決める役割です。ログ・アンケート・サポート問い合わせを突き合わせ、どのセグメントが、どの画面で、どれだけ離脱しているのかをあぶり出します。
PM、UX、開発、CSが集まる場で「この仮説なら投資する価値がある」と言い切れるよう、メトリクス設計から実験設計・効果検証・振り返りまでを伴走。数値の裏で起きているユーザーストーリーを翻訳し、チームの意思決定を前に進めるのがミッションです。
主な業務領域
実験と意思決定
- A/Bオペレーション: サンプルサイズ設計、割付、止め時の判断まで責任を持ち、結果発表も自ら担う。
- アドホック分析: 「昨日のプッシュ通知でCVが落ちた？」といった緊急調査を数時間で片付ける。
- ROIシミュレーション: 施策がKPIに与える影響を最悪・期待・ベストの3ケースで試算し、決裁者に伝える。
- 短サイクル運用: リリース直後の数字を即チェックし、次の施策案を1週間以内に返すスピード感で回す。
ストーリーテリングと連携
- 定性×定量の統合: インタビューで得た違和感をログで裏付け、施策企画者と同じ言葉で議論する。
- レポーティング: 経営層向けには1枚のサマリー、実務チーム向けにはダッシュボード＋コメントで成果を共有。
- CS/マーケ連携: 解約理由や問合せログをデータ化し、改善案の優先度をマーケ・CSと一緒に決める。
代表的なプロジェクト
株式会社メルカリ A/Bテストによるプロダクト機能改善
「購入ボタンのデザイン変更」などのA/Bテストを実施し、購入率への影響を分析。さらに、新規・既存顧客別、OS別など、セグメントごとに効果を深掘りし、データに基づいたUI/UXの継続的な改善サイクルを回している。
Google EC サイト内の広告は邪魔？
ECにおける第三者広告は、多くの消費者に受け入れられ、購買行動に影響を与えている、という嬉しい検証結果。 消費者は、サイト内の広告が新商品の発見や関連情報の入手に役立つと認識しており、特に関連性の高い広告に対して好意的です。
株式会社リクルート フォームが多いアプリケーションの UX 改善
フォームが多いアプリのUX改善についての知見紹介。改善は、WCAG 2.0などのアクセシビリティ基準と、ユーザーの動作・思考・ミスを減らすというUX原則に基づき進行されました。キーボード操作時のみアウトラインを表示するフォーカス表示の改善や、エラー表示の最適化などが挙げられています。
スキル&マインドの3層マップ
テクニカル
- SQL×BIツール: BigQuery＋Looker/Tableauで自動更新ダッシュボードを構築し、例外検知も仕込む。
- 実験デザイン: A/Bテスト、差分の差分、プロペンシティマッチングなどをシーンに応じて使い分ける。
- データモデリング: ユーザー・イベント・セッションを整備し、誰が使っても壊れないマートを提供する。
ビジネス理解
- プロダクトKPI設計: 事業目標を分解し、ノーススターと先行指標を整合させる。
- 顧客ジャーニー把握: リサーチで聞いた違和感をログで裏付け、数字と声がズレたときの背景を説明できる。
- 投資判断: 施策コスト・開発工数・期待リフトを掛け合わせ、優先順位の根拠を示す。
コラボレーション
- 会議ファシリテーション: グロース定例で議論が迷子にならないよう、ハイライトと決定事項を言語化。
- マーケ/CS連携: 解約理由や問合せログをデータに落とし込み、改善案の優先度を揃える。
- ストーリーテリング: 数字だけでなくユーザーの行動動画や引用を添え、納得感のある提案資料を作る。
- 直感とのすり合わせ: PMやデザイナーの仮説とデータ結果が食い違った際に、落とし所を一緒に探る。
キャリアの伸び方
グロースリード: 指標設計と実験運用の経験を活かし、グロース組織全体のOKRや予算管理を担う。
プロダクトマネジャー: データで施策優先度を組み立ててきた視点を活かし、PMとしてロードマップ策定に移行する道も王道です。
リサーチ／コンサル: UXリサーチャーやグロースコンサルとして複数プロダクトを横断支援し、顧客インサイト×データで価値提供するケースも増えています。
キャリアに関するあれこれ
- Q: 定量とインタビュー結果が矛盾したら？
- 数字が良くてもユーザーが不満と言うなら、属性や導線でセグメントを切り直します。声とログが一致する粒度まで掘るのがアナリストの腕の見せ所です。
- Q: ドメイン知識はどれくらい必要？
- PM並みの業界理解が求められると思ってください。SaaSなら営業プロセス、ゲームならメタ設計など、分析前に勉強時間を確保しないと提案が刺さりません。
- Q: 「データも大事だけど直感でいく」と言われたら？
- 感情的に否定せず、直感が正しければどんな数字になるかを逆算して提示します。共通のゴールを押さえた上で、検証プランや最悪時のフォロー策をセットで提案すると通りやすいです。