10X在籍4年目、プロダクトマネージャーの@ysk_urです。
この記事は10Xアドベントカレンダー2024の12日目の記事です。 プロダクトマネージャーとして、機能をリリースした直後（翌日）や、企画案を検討しているときなどに直接データをいじって確認したくなる瞬間が多々あります。
データ基盤チームが提供している公式のダッシュボードだけでは見えない視点を補い素早く意思決定に活かすため、最近は「野良ダッシュボード」を量産するようになりました。 この記事では、具体的な取り組みとその成果についてご紹介します。 10Xには既にデータ基盤チームが提供する素晴らしい公式ダッシュボードがあります。ただ、それでは追えない先行指標や、プロダクトマネージャーとして独自の視点で見たいデータがあり、自分で手を動かして作ることにしました。 また、データ基盤チームとは定期的にプロダクト分析の定例を設けており、ストックされた分析レポートも増えてきてQueryを書くための学習コストが下がっていることもあり、自分でやるのも大変じゃない状況になっていました。 特に以下のような理由から、自分で作っちゃうかと思って始めました。 使っているツールはもっぱらLooker stuidoかGoogle スプレッドシートです。野良なので捨ててもいいや、くらいの気持ちで作ってます。抽出したデータを加工してグラフにするなどのExcelとかスプシ操作が得意な人はスプレッドシートでもいいんじゃないかなと思います。 Looker Studioは、10Xでデータエンジニアをしている吉田さんが使い方を説明してくれたおかげで虜になりました。たくさん詰め込むとちょっと遅くなるけど便利です。社内ではこのブログよりもっと色々教えてくれました。 10Xではデータ基盤チームがmartを整備してくれているので比較的分析は容易になっています。 ただ今回はログのテーブルにQueryを投げることが多かったので、過去の分析レポートで蓄積されたQuery等を流用して作成していきました。 欠品商品の推薦機能のダッシュボードについての紹介です。
ネットスーパーの顧客体験向上を目指し、欠品商品に対して代わりとなる商品を推薦する機能を開発しました。この機能は「お気に入り商品」や「いつも買う商品」で欠品が発生した際、代替候補を提示する仕組みです。 今期は商品探索の行き止まりを消すための機能開発を複数進めていたのでその中の1つです。1つ1つは小さいインパクトですが合計で5~6個ほど新機能を提供したのでトータルの体験として以前より商品を探す体験がスムーズになったかなと想像してます。 「商品探索の行き止まり」とは、商品リストの最下部に達した時だったり、商品が欠品している場合などを指します。 ダッシュボードで分析を進めた結果、利用率は想定より低いことが判明しました。あまり使われていないことの仮説としては下記のようなものです。 この分析から、現時点ではアルゴリズム改善には積極的なリソースを割かない判断をしました。さらに、初期のアルゴリズムは他で導入済みのものを流用していたため、低コストで機能提供できたのもポイントです。 この取り組みを通じて、次のような重要なインサイトが得られました。 新機能を出したけど何もされないまま放置みたいなことはたまにあると思いますが、今回は意思を持って現時点では積極的な改善をしない結論を出しています。 自由にダッシュボードを作ってみたのですが、プロダクトマネージャーとしては2つの視点で野良ダッシュボードの価値を説明できるなと思っています。 なお、野良ダッシュボードをもとに公式のダッシュボードへの追加検討の相談も進んでいます。また、プロダクトマネージャーが書くQueryは心配な側面もあるのでそのあたりはデータアナリストやデータ作ってる開発チームの人に相談するようにしました。 是非皆さんも野良ダッシュボード作ってみるところからはじめてみてはどうでしょうか。QueryはLLMに相談すると良いですよ。
あと、このブログもLLMに相談して70%くらい書いてもらいました。 明日は、ソントプさんの記事です、お楽しみに！
はじめに
なぜ野良ダッシュボードを作ったのか？
どうやって野良ダッシュボードを作ったのか？
作ったダッシュボードの一部紹介
1.特に役に立ったものたち
顧客体験系
生産性・店舗分類系
2.ちょっと役に立ったものたち
ABテストモニタリング
新機能モニタリング
具体的に役に立った事例
評価と結果
得られた学び
さいごに
プロダクトマネージャー向け野良ダッシュボードの活用方法
