セルフサービス分析を拡張するには無駄のないデータ分類法が必要

タクソノミーの設計は、製品分析と密接に関連しています。 業界、会社の規模、製品ポートフォリオ、データの成熟度に関係なく、無駄のない分類法なしにスケーラブルな製品分析を確立することはできません。 これは、ほとんどの企業がクロスプラットフォームおよびクロス製品のユーザー ジャーニーを追跡し、将来のシナリオを予測する方法で製品分析手段を設定する必要があることを考えると特に重要です。

つまり、製品分析ソリューションを立ち上げた瞬間から、データ分類法を将来にわたって保証する必要があります。 以下の主要な原則に従って、製品分析を長期的に成功させるように設定してください。

製品分析とデータ分類法の将来性を保証するためのベスト プラクティス

1. 最初の製品の分類法に多額の投資をする

製品分析はチーム ゲームであり、プロセスに関与する人々の明確な役割と責任を定義する必要があります。 強力なセットアップには、次の 2 つの重要な役割の関与が必要です。

• 製品分析でカバーする必要があるユースケースのコア セットを定義するビジネス リーダー(多くの場合、製品の責任者または副社長)
• 分析実装の技術面を推進するテクニカル リーダー(多くの場合、シニア エンジニアリングの役割)

これらの役割はどちらも、製品レベルで意思決定を行うことができるように、製品に関するクロスプラットフォームおよびクロスチーム ビューを持つ必要があります。 実装に関与する製品チームとエンジニアリング チームが複数ある場合、これら 2 つの役割がチームを調整できることが重要です。 これにより、関与するチームの数に関係なく、製品分析の一貫性が確保されます。 多くの場合、より広範なリーダーシップ チームを常に最新の状態に保つことで、製品分析に関するさらなる勢いと興奮が生まれ、会社全体のロードマップでの作業を向上させるのに役立ちます。

チームが製品の分類法を構築する準備ができたら、核心的な詳細に飛び込む前に、製品の全体像を確立する必要があります。 これを行うには、次のようなトップダウンの質問を考えて、製品分析がチームのために答えます。

チーム内でこれらの基本的な質問について共通の理解を確立すれば、常に製品分析の対象範囲を拡大し、最大の可能性を秘めた領域 (例: 不明確な使用経路、最大のドロップ -オフ）。

製品分析のユース ケースを定義したら、次はデータの分類法を定義します。 つまり、これは次のもので構成されます。

• イベント
• イベント プロパティ (イベントのコンテキスト)
• ユーザー プロパティ (ユーザーのコンテキスト)。

この段階での目標は、上記の質問に沿って、分類法をできるだけスリムに保つことです。 私たちの経験では、20 ～ 30 個のイベントを計測するだけで、チームが常に尋ねる質問の約 90% に答えることができます。

多くの場合、ほんの一握りのイベントだけで、一般的なビジネス上の質問に対する確実な答えが得られます。 これにより、企業は実際の (単に意図したものではなく) ユーザー ジャーニーを理解できるようになり、次のような新しい洞察が得られます。

• 製品の本当のペルソナ
• ユーザージャーニーの摩擦点
• コンバージョンに至るユーザーとそうでないユーザーがいる理由
• ドロップオフの瞬間にどの UI を改善する必要があるか

Amplitude の Data Taxonomy Playbook で、イベント、イベント プロパティ、およびユーザー プロパティのドキュメント化について詳しく学ぶことができます。 重要なポイントには、タクソノミーを簡潔に保つこと、一貫した命名規則を使用すること、計測イベントとプロパティの間で適切なバランスを取ることが含まれます。

2. 低レベルの UI 要素を追跡しない

Amplitude のプロフェッショナル サービス チームでの経験では、低レベルで重要でない UI 要素を追跡することは、スケーラブルでない製品分析の最大の兆候です。 多くの場合、イベントとイベント プロパティの定義を混同するインストルメンテーション アプローチを反映しています。

たとえば、製品チームは、製品のチェックアウト フローを改善するための賭けに取り組んでいる場合があります。 彼らはこの賭けに取り組んでいるときに、UI 要素を追加または削除するいくつかの反復をテストする可能性があります。 各テストのパフォーマンスを測定しようとしているときに、次のようなイベントを追跡する自然な傾向があるかもしれません:

• チェックボックスがクリックされました
• ボタンがクリックされました
• トグルスワイプ
• クリックされたフィールド テキスト

最初の分類法が上記のような UI 要素でいっぱいになっている場合は、一歩下がって再編成する時期かもしれません。 はい、チームはチェックアウト フローの改善に取り組んでおり、これらの要素を調整していますが、覚えておいてください: このフローの目標は、ユーザーがシームレスに移動できるようにすることです。 企業がアナリティクスのユーザージャーニーとして見たいのは、おそらく「チェックアウト開始」→「支払い方法が選択されました」→「支払い詳細が選択されました」→「トランザクションが送信されました」です。 このタイプのフローは、「ボタンのクリック」→「チェックボックスの選択」→「フィールドテキストのクリック」などのフローよりもはるかに有益でスケーラブルです。 ステップ間の変換を評価する際にまだ細分性が必要な場合は、次の 2 つの代替方法でこれに対処できます。

1. イベントのイベント プロパティで UI 要素を計測します。 たとえば、「Transaction Submitted」イベントは、ユーザーがチェックボックス、ボタン クリック、またはその他の UI 要素を使用してアクションを実行したかどうかを示すプロパティを持つことができます。
2. A/B テストを使用して、ドロップオフの高いステップのコンバージョンを改善します。 たとえば、ステップ 1 と 2 の間で大きなドロップオフが見られる場合は、多くの場合、反復プロセス中に複数の要素をインストルメント化するよりも、変更された UI を使用して A/B テストを実行し、サンプルで客観的な結果を観察する方が効果的です。

3. ビジネス成果へのリンクを確立する

最終的に、製品分析の設定により、デジタル製品がビジネスをどのように促進するかが明らかになるはずです。

十分に整備されたデータ分類法を使用すると、チームがユーザー ジャーニーで探索できる多くの要素があります。たとえば、次のようなものがあります。

• ペルソナ
• 共通パス
• 主要指標に対するリリースの影響
• 変換ドライバー
• ユーザージャーニー
• もっと

製品分析で成功するチームは、追跡するイベント、ビジネス、製品が行う「エンゲージメント ゲーム」の間のループを常に閉じていることがわかります。

(エンゲージメント ゲームとは、製品が推進する 3 つの主要な「ゲーム」のうちの 1 つを指します。トランザクション、注意、または生産性です。これらの方法の詳細については、Amplitude のMastering Engagementプレイブックを参照してください。)

たとえば、製品が「生産性ゲーム」に陥った場合、優れたオンボーディング ファネルを作成できますが、その優れたオンボーディング ファネルはビジネス目標に十分ではありません。 製品は最終的に生産性の約束を果たさなければなりません。 これは、ユーザーが価値 (生産性) を高めるコア機能を使用するために戻ってくる必要があることを意味します。 オンボーディング フローの成功を追跡するだけでなく、製品分析を活用して、ユーザーが重要なアクションをどのように繰り返しているかを評価してください。

4. すべてを一度に追跡しない

最近のほとんどのデジタル企業では、データの追跡が必須であると認識されており、テクノロジー業界では、膨大な量のデータの収集、保存、および処理がますます容易になっています。 製品分析から始めて、すでに CDP またはデータ ウェアハウスを持っている企業は、多くの場合、タクソノミの設計ステップをスキップして、すでに収集したすべての貴重なデータのストリーミングを開始する傾向があります。

Amplitude でのプロフェッショナル サービスの実践は、古い原則に戻ります。 10 個の関連するわかりやすいイベントのセットを Amplitude ユーザーに表示することは、600 個のイベントのリスト (多くの場合、重複があり、重要なイベント プロパティがない) を表示するよりも常に優れています。または重要なコンバージョン率は何ですか。

セルフサービスのスケーラブルな製品分析を促進する無駄のない簡潔な分類法を装備することは、完全にあなたの手に委ねられています。

1 つの製品から製品間の分析まで

製品分析のリーンな初期実装を提供することで、マーケティング、製品、エンジニアリングなど、すべてのデジタル チームの洞察が解き放たれます。 これらの信頼できる洞察により、組織をデータインフォームド カルチャーに向けることもできます。 チームは、データのボトルネックからセルフサービス分析に移行し始め、サイクルを数週間から数分に短縮します。

最初の製品の無駄のない分類法は、会社の製品分析の標準を設定し、他のチームが例に従うことを可能にします。 クロスプロダクト分析の成功は、企業が達成したいビジネス成果に関連する適切な分類法がすべてのプロダクトに備わっている場合にのみ可能になります。