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データ x プロダクトを中と外からみた世界について

この記事はリクルート プロダクトデザイン室 アドベントカレンダー 2023の 11日目です。

こんにちは!『ゼクシィオンライン招待状』でプロダクトマネージャーをしています、河原圭佑です。このプロダクトを担当する前は、データ推進室という部署の『Air ビジネスツールズ』担当組織に所属しており、データ利活用の為の基盤整備や、データを利用した案件の企画推進を担当していました。

このエントリーではデータ利活用という文脈で、プロダクトチームの中と外から見た時にどのようにデータという力がプロダクト改善に寄与できるかという話を共有したいです。

  • 「データ」と聞くと抵抗があるプロダクト担当者

  • もっと直接的にプロダクトの価値向上に貢献したいと思っているデータアナリスト

このような方に向けて書いており、

  • データ利活用ができると、顧客解像度が上がり、プロダクト改善が爆速になる

  • プロダクトマネージャーとして、施策推進に必要な分析スキルは身につけるべき

  • データアナリスト業務は、プロダクトマネージャーの業務と共通点がある

ということを共有したいです。


データ推進室時代の業務と課題感

改めて説明すると、データ推進室は、リクルートにおけるデータ利活用を専門とした横断組織です。データ推進室では、プロダクトの改善や推進に関わる人がデータドリブンな意思決定を自分で行い、素早く施策を回せるようにする為、セールスやプロダクトのメンバーを対象に、「SQL勉強会」を開催したり、メタデータの拡充を含む基盤の整備を行ったりしています。当社の別のグループと比較しても『Air ビジネスツールズ』周りのデータ基盤、及び関係者の利活用に対する積極性はかなり最先端をいっていました。

しかし施策検討の仮説分析やモニタリングの作成が自走できる環境が整っているとはいえ、難易度の高くない分析依頼がデータチームに寄せられるケースはやはり存在し、自分でやった方が明らかに早いのに、と思う事がよくありました。

依頼を受けてデータチームが分析するときは、以下のようなやりとりが発生し、簡単なものでも依頼から完了までかなりの時間がかかっていたからです。

  • 分析依頼が発生するに至った背景の理解

  • 依頼者が出してほしいものが、ビジネスゴールを達成できるものなのかの確認

  • もともとの想定依頼に対する追加要件の発生

あるあるですが、ビジネス課題や背景をヒアリングすると、欲しいものが当初の依頼とは異なる事がよくあります。簡易分析してもインパクトが小さかったり、追加で見たい分析が発生すると、意味ある結果を得られるまでのリードタイムがさらに発生したりする状況でした。データ分析依頼をされても、プロダクトに価値を素早く提供できていないのではという課題感は常に持っていました。

なぜ分析の依頼がきていたのか

プロダクトデザイン室に来てから気づいたのは、カスタマーに1つの価値を届けるために、想像より数多くのタスクが発生しているということでした。

・カスタマーインタビュー
・セールス担当との対話によるクライアント価値の特定
・UI / UX検討
・デザイナー / エンジニアとの競業
・社内レビュー(法務観点・セキュリティ観点)
・ボードメンバーとの合意形成
・モニタリング整備
など、多岐に渡る業務を行っており、単純にやることが多いですね!

そのような背景がある中でカスタマーに価値を届けることにフォーカスしようとすると、カスタマーやクライアントの理解により多くの時間を使い、その他のことは他の得意な人に依頼してしまった方が良いな、と思っている自分に気づきました。

実際にプロダクトマネージャーは、多様なスキルを持ったメンバーに協力を仰ぎながらプロダクトの価値をユーザーにデリバリーするロールであると考えられます。よってデータ分析が得意なメンバーがいるのであれば、分析に関することは依頼した方が良いのではと考えてしまうのは普通だなと今では考えていますし、だからデータチームに簡単な分析の依頼がきていたのではないかなと思っています。

データが使えることで出せるプロダクト改善の価値

得意な人に頼る事はもちろん大切ですが、一方でプロダクトデザイン室に来てユーザーインタビューやUI/UXの検討をする中で確信したことは、データ利活用スキルは素早くインパクトのあるプロダクト価値をユーザーに届けるための強力な武器になるということです。自分は特に「ユーザー解像度の向上」「施策推進のスピードの加速」においてそれを顕著に感じました。

まずユーザーインタビュー前に詳細アクセス解析をすることで、どのようにサービスを利用しているかの行動を把握したうえで、定量データに基づいた仮説の検証が可能です。顧客セグメントごとにインパクトが大きそうな課題に対して優先順位をつけることで、どの行動や心理状態をより深掘って質問するべきなのかの濃淡をつけることができ、より効率的なインタビューができました。

例えば「ゼクシィオンライン招待状」のユーザーインタビュー前には以下のような軸で見た分析結果を持って、ユーザー心理はどのようなものであるのかを紐解こうとしました。

  • 設定ページでの滞在時間

  • 設定ページの機能ON/OFFをどのタイミングで行うのか

  • ユーザーはいつページに再来訪するのか

  • ユーザーはいつ準備を完了させるのか

またプロダクトを素早くデリバリーするという観点でも武器になります。

例えば施策を企画した際に、あるセグメントにおいて特定の動きをしているユーザーの存在比率をレビューで求められたケースがありました。この数値は複数のデータソースを集計してアクセス解析をしないといけないものでした。

もしデータチームにこれを依頼したとすると、背景の説明から入り複数回のやりとりを重ねないと出せないものでしたが、自分でデータを整形することにより、翌日には分析結果をもとに施策の妥当性を会話し、上位レイヤーの合意をもって施策をスピーディーに実施することができました。

データ施策推進とプロダクトマネジメントの共通点

プロダクトマネジメントを進めるにつれて、ここで必要になるスキルはデータ施策の推進に必要とされるスキルとかなり共通した面があるなとも感じています。

  • ニーズを把握した上での施策立案

  • 多様なステークホルダーと会話して施策を実行する

データ案件を作って推進する際は、まずプロダクト関係者にビジネス課題をヒアリングして、何を課題と捉えており、今は事業としてどのKPIを優先度高く改善しなければいけないのかの事業背景を理解します。その中でインパクトが大きく、データの力で成果が出せそうな課題の探索を行って施策の検討をしています。時にはフィールドワークとして、クライアントの所でどのようにサービスが使われるかを見に行くこともあります。

プロダクトマネジメントにおいても、ユーザーの観察経由での課題の把握と、インパクトが出せる課題を特定する定量分析というタスクを行うという点はほぼ同じです。差分としては、ユーザーの心理状態の把握や課題の理解の深さ、またそこから導き出される機能のUI / UXの検討で、データ案件では行わないですが、同じようなプロセスです。

またデータ施策を実際に運用に落とし込む時は、別の部署の人と協業することが必要不可欠です。考えたデータ施策を実現するためには、施策に当初から関わっているわけではない人に協力をお願いをしなければいけない事が大部分でした。なので、施策を通じて担当者が合意できるWin-Winの関係ができるように仕立てたり、担当者やその上司を含めて合意形成をしたり、チームのリソースをいただく交渉をする必要があります。

プロダクトマネージャーもまた、様々な社内のステークホルダーと会話し、合意形成をしながらプロダクトの価値をカスタマーに届けるロールです。様々な制約の中で、少しでも円滑に関係者に動いてもらえるようなコミュニケーションをしながら、他部署の人と協業して施策を実行できるスキルが共通しているなと思いました。

まとめ

最後までご覧いただきありがとうございました!

データ推進室のメンバーとしてプロダクトの外側から見ていたときは、環境があるのになぜ自分でできそうな分析をしないのかと思っていましたが、それは限りある時間のなかでプロダクトマネジメントロールの価値に向き合った結果であったこと。やりたくないから分析の依頼をしているわけではないのだということが身にしみてわかりました。

一方プロダクトの中側から見ると、データ利活用スキルがあるとプロダクト改善がより早くまわり、筋の良い施策を打てる事は事実でした。ですので、データチームが作ろうとする、「施策者自らがデータ分析をして企画推進していく世界」は間違ってはおらず、プロダクトマネージャーとしてそのスキルを身につけるメリットは大きいのだと思いました。

もし年末何も予定がないと思っている方がいらっしゃったら、データ分析の勉強をしてみるのも良いと思います!

またデータアナリストからキャリアの幅を広げていきたいという方も、プロダクトマネージャーを選択肢の一つとして興味を持っていただけたら嬉しいです!


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