デジタル アナリティクスの「ああ」の瞬間

「あはは」の瞬間は、私の人生で最も好きなことの 1 つです。 時々、何か新しいことを学んだり、別の角度から何かを見たり、何かがカチッと音を立てたりします。 その瞬間、あなたの脳は新しい学習、または一部の人が「あはは」と呼ぶものを登録します。

製品チームは、新しいユーザーを「あはは」の瞬間に導くことについてよく話し合います。 「あはは」の瞬間は、ユーザーがその製品を必要とする理由や好きな理由を理解するポイントを表します。 Uber が最初に登場したとき、私は見知らぬ人の車に乗ることに懐疑的でした。 しかし、ある日、どうしてもタクシーが必要だったのですが、見つけられなかったので、Uber を試してみました。 数分以内に、車が直接私のところに来て、行く必要のある場所に連れて行ってくれました。現金やクレジットカードで支払うことを心配する必要はなく、代わりに車を降りました. それが私の Uber の「あはは」の瞬間でした。それ以来、タクシーやレンタカーをあまり利用していません。

私がデジタル アナリティクス業界に参入し、これまで長くこの業界にとどまっている理由の 1 つは、「あはは」の瞬間が大好きだからです。 私の最初の「あはは」の瞬間の 1 つは、CME で働いていたときでした。 デジタル分析製品を使用した直後に、ユーザーが Web サイトで何を検索したかを追跡しました。 10 個の検索フレーズが全検索の 75% を占めていることがわかりました。 次に、この新しい洞察を使用して、検索ボックスの横に「推奨リンク」（私のチームは後で冗談で「Greco-mended Links」と呼んだ）を配置しました. 1 週間以内に、当社の Web サイトでの検索数が約 70% 減少しました。 「あはは」の瞬間を利用して、私は洞察をより良いユーザーエクスペリエンスに変えました.

残念ながら、デジタル アナリティクスの課題の 1 つは、「あはは」の瞬間にたどり着くまでに多くの作業を行わなければならないことです。 まず、答えたい質問と収集する必要があるデータを特定する必要があります。 次に、データをデジタル分析製品に取り込むために実装する必要があります。 その後、データが正確であることを検証する必要があります。 次に、チャート/レポートの作成方法についてユーザーをトレーニングする必要があります。 次に、データを正しく解釈して分析できるように、データ、ウェブサイト/アプリ、およびビジネスを理解している人が必要です。 「あはは」の瞬間を見つける機会を得る前に、先行するすべての項目がスムーズに進む必要があります。

デジタル分析業界の多くのベンダーは、自社の製品が組織のエクスペリエンスの向上やデータ主導型の意思決定に役立つと述べています。 Amplitude の使命は、[データを通じて] 組織がより良い製品を構築できるよう支援することです。 しかし、デジタル分析製品の実際の価値は、 「あはは」の瞬間を生み出す能力にあると私は主張します。 より良いデジタル エクスペリエンスを作成し、より良い製品を構築することは、マーケティング、製品、およびデータ チームが「なるほど」と思う瞬間を持つことの副産物です。 したがって、組織は、デジタル分析製品を評価する際に、これらの「あはは」の瞬間を味わい、「あはは」の瞬間を生み出すことがどれほど簡単か、または難しいかを検討する必要があります。

あなたのチームは「あはは」の瞬間を記録/数値化していますか?

デジタル分析で最も苛立たしい部分の 1 つは、チームが「あはは」の瞬間を文書化または定量化できないことです。 私は、さまざまなチームのさまざまな人々がデジタル分析製品を活用して驚くべきことを学んでいるのを見てきました。 先日、私は Amplitude のクライアントとの電話で、いくつかのレポートを見て、5 つの「あはは」の瞬間を過ごしました。 わずか数分間で、顧客が少なくとも 1 つのアイテムを表示する時間の 46% が、少なくとも 1 つのアイテムをショッピング カートに追加することがわかりました。 次に、このコンバージョン率が製品カテゴリによってどのように変化したかを特定するために、さらに掘り下げました。 そこでは、男性用シャツがコンバージョン率が最も高く、女性用ジュエリーが最も低いカテゴリであることがわかりました。

残念なことに、これらの急速な「あはは」の瞬間を生み出すことは素晴らしいことでしたが、それらを学んでいる人がほんのわずかであるという事実に私は衝撃を受けました。 この場合、会議の参加者だけがこれらの洞察について学びました。 おそらく後日、これらの「あはは」の瞬間を記念する振幅ノートが作成されるでしょうが、人々は忙しくなり、他のことに移ります. 組織内で毎日どれだけの「あはは」の瞬間が失われているかを考えさせられました。 適切な人が適切なタイミングで適切なインサイトを知らなかったために、どれだけの機会が失われましたか? 私が一緒に仕事をしたほとんどの組織は、「あはは」の瞬間と、そこから導き出せる洞察を文書化または定量化するのが苦手です。 洞察は、製品チームが新しいことを試し、実験から学ぶように導きます。 「あはは」の瞬間は、多くの場合、金に値する価値がありますが、組織やデジタル分析ベンダーが、それに値する敬意を持ってそれらを扱っているとは思いません。

デジタル分析チームが採用できるアプローチの 1 つは、「あはは」の瞬間を手動で文書化することです。 チームは、データから学んだ重要なことをカタログ化し、これらの学んだことを組織と共有する場所を見つけることができます。 私が Salesforce で働いていたとき、私たちはこれを試みました。 私たちの地域にはホワイトボードのある大きな壁があり、重要なことを学ぶと、それを壁に追加しました。 後で、これらの学習を社内の wiki で電子的に文書化します。 残念ながら、それは大変な作業であり、組織の全員とこれらの「あはは」の瞬間を共有するための優れた方法がまだありませんでした.

デジタル分析製品が「あはは」の瞬間を最大化する方法

では、デジタル分析製品はどのようにして「あはは」の瞬間の生成と共有を最大化できるのでしょうか? まず、デジタル分析製品は、「あはは」の瞬間を最大化する環境を作成する必要があります。 「あはは」の瞬間を増やす方法の 1 つは、コラボレーション機能を利用することです。 データ アナリストがほとんどの時間を 1 人で作業している場合、「あはは」の瞬間を持つのは彼らだけになる可能性があります。 デジタル分析は、多くの場合、チーム スポーツではなく個人スポーツです。 ほとんどのデジタル分析製品は、コラボレーション機能が制限されています。 レポートを作成してダッシュボードに追加し、コメントを含むテキスト ボックスを追加することもできます。 多くの場合、グラフはスライド プレゼンテーションに追加されて表示された後、ファイル サーバー上で永久に失われます。 組織内の何人かの人々が洞察について知っているかもしれませんが、その後すぐに、彼らはエーテルに迷い込んでしまいます。 後で新しい人が組織に参加した場合、彼らはこの以前の仕事から学ぶことはほとんどありません.

Amplitude には、コラボレーションに専念する全製品チームがあります。 このチームは、お客様がコラボレーションを促進し、洞察を共有できるようにする方法を常に模索しています。 Amplitude が洞察と知識の伝達を改善しようとした方法の 1 つは、ノートブック機能を使用することです。 Amplitude ノートブックは、データと洞察を使ってストーリーを伝える自由な方法を提供します。 ノートブックには、テキスト、画像、ビデオ、グラフ、表、および注釈を含めることができます。

Amplitude Notebook には、完全なディスカッション スレッド機能もあり、ユーザーは他のユーザーを招待して、データに関するディスカッションに参加することができます。

ディスカッション スレッドは、特に私たちの新しい仮想作業環境では、複数の人が協力してアイデアを出し合うのに最適な方法です。

ノートブックとディスカッション スレッドのもう 1 つの利点は、それらがデジタル分析製品内で発生することです。 製品内に含まれているということは、ユーザーが常にクリック 1 つでデータに飛び込んでさらに探索できることを意味します。これは、共有ドライブで PowerPoint プレゼンテーションを読んでいる場合には当てはまりません。 製品内で洞察を共有することのもう 1 つの利点は、将来の従業員が過去の分析や学習を検索して見つけることができることです。 すべてのディスカッションと解説は製品内に保存されており、新しいチーム メンバーが読んで、組織が過去に学んだことをすぐに理解することができます。

新しい分析/データ チーム ノース スター メトリック?

あなたが分析チームまたはデータ チームの一員である場合、ノース スター メトリックは何ですか? チームが組織にもたらす価値をどのように定量化しますか? あなたのチームは、コスト センターまたはプロフィット センターと見なされていますか? すべての分析およびデータ チームは、組織に提供する正確な価値を定量化したいと考えていますが、多くの場合、それは困難な場合があります。 前述のように、データが組織にどのように役立ったかを文書化することは、困難で時間がかかる場合があります。

最初の適切なステップは、チームとエンド ユーザーが生み出す「あはは」の瞬間の数を定量化することです。 これは完全な北極星の指標ではありませんが、1 か月に 100 個のデジタル分析の「なるほど」の瞬間を生み出すチームは、おそらく 10 個の瞬間を生み出すチームよりも優れていると思います。 これを行うには、組織は「あはは」の瞬間を定義することから始める必要があります。 組織の成熟度によって、何が「あはは」の瞬間として分類する価値があるかが決まる場合があり、これらは組織ごとに異なる場合があります。

「あはは」の瞬間のリストが生成されると、各四半期の終わりに戻って、これらの「はは」の瞬間にどのような行動が取られたかを確認できる場合があります。 結局のところ、「あはは」の瞬間を特定しても、組織がそれを行動に移さなければ意味がありません。 これらのアクションには、デジタル プロパティの変更、コンテンツの追加/削除、製品機能の変更、マーケティング キャンペーンの調整などがあります。 アクションを「あはは」の瞬間に結びつけることで、組織がこれらの「はは」の瞬間を確実に活用できるようになります。

「あはは」の瞬間がアクションに関連付けられた後、実行されたアクションに増分収益またはコスト削減を割り当てることができる場合があります。 いくつかの仮説的な例を次に示します。

• 「あはは」の瞬間は、特定のマーケティング キャンペーンが新しいリードを生み出していないことに気付いたときです。 このアクションは、パフォーマンスの低いキャンペーンからパフォーマンスの高いキャンペーンに支出をシフトすることでした。 これにより、リードあたりの全体的なコスト (CPL) が向上し、1 ドルあたりの収益が増加しました。
• 組織は、どの製品機能が投資の増減に値するかを決定する必要があります。 「あはは」の瞬間、機能 A は高い顧客エンゲージメントと維持率につながっていましたが、機能 B はそうではなかったことがわかりました。 この洞察は、製品チームが時間とお金をどこに投入するかを決定するのに役立ち、下流の顧客エンゲージメントと維持の増加につながり、それが収益の増加につながりました.

「あはは」の瞬間は、分析/データ チームが組織内でどれほど効果的であるかを示す良い代用になる可能性があります。 「あはは」の瞬間をアクションや収益/コストの削減に結び付ける時間を取らなくても、組織がデータの使用を通じてどれだけ学んでいるかを知ることは不可欠です。 この情報は、組織がデータと分析チームに行った投資を正当化するのに役立ちます。 「あはは」の瞬間を定量化することは、新しい分析チームの人員と分析製品への継続的な投資を正当化するのにも役立ちます。

あなたの組織は「あはは」の瞬間を捉えて共有していますか? デジタル分析製品は、「あはは」の瞬間を生成して文書化するのにどの程度役立ちますか? 「あはは」の瞬間を記録し、それをアクションと収益またはコスト削減に関連付けていますか?