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4週間かかる分析を5分で完結 Amplitudeが実現する「DX2.0」

 近年、多くの日本企業ではDXが推し進められ、ユーザー数の定点観測や、過去データからの課題抽出が一般的になってきた。一方、それら課題に関して具体的な施策を検討する段階においてはいまだマーケターの経験や勘が頼りになっている。こうした中「海外では次のステップとしてデータのインテリジェンス化に取り組んでいます」と語るのは、Amplitude カントリーマネージャーの米田匡克氏だ。MarkeZineでは、米田氏にデータ利活用の現状と課題、進むべき次のステップについて話を聞いた。

「DX2.0」はデータのインテリジェンス化

――近年DX(デジタルトランスフォーメーション)推進が叫ばれる中、多くの企業でマーケティングへのデータ活用が活発になりました。一方で、先んじてデータ活用に取り組んできた一部の企業との差はなかなか縮まらないように思います。御社では現在日本企業において一般化しつつあるデータ活用に、どのような課題があるとお考えでしょうか。

米田:DXがバズワードとなり、多くの日本企業で様々なデータを取り扱うようになりました。現状では、過去6ヵ月における全体のアクティブユーザーの推移はどうだったかといった、過去のビジネスパフォーマンスの可視化などが主だった使われ方だと思います。

Amplitude カントリーマネージャー 米田 匡克氏(撮影場所:WeWork KDX虎ノ門1丁目)

米田:一方、欧米の企業、特にGAFAMレベルでは、その次のステップとしてデータの「インテリジェンス化」に取り組んでいます。言うなれば「DX2.0」です。

 膨大なユーザー情報(足跡)を分析することで、パフォーマンスの可視化だけでなく、施策を改善する「示唆」を統計的に得る、これがデータのインテリジェンス化です。ビジネスの持続的な成長に有効な手段ですが、日本企業の多くはまだ、データをインテリジェンス化させられる段階にまで至っていません。これが今後の課題であると考えます。

――国内企業がデータのインテリジェンス化に至っていない理由や、そのネックについてどのようにお考えですか。

米田:欧米ではマシーンラーニングで課題・示唆を自動的に出してくれるところまで進化していますが日本企業の多くは、最新技術を使いきれていません。データから課題・示唆を分析している企業はありますが多くが人力で、データサイエンティストなどの力量次第であるのが現状です。しかも分析のスキルに加えSQLなどにも精通したスーパーマン的人材はなかなかいません。人材不足も大きなネックになっていると考えます。

ビジネス成長の影にある「マジックナンバー」

――データのインテリジェンス化の具体的な事例があれば教えてください。

米田:昔、「Burbn(バーブン)」という現在地共有サービスがありました。しかし、単に自分の居場所を教えてもあまりバズりませんし、ユーザーもなかなか定着しませんでした。そんな中、過去データから定着しているユーザーの特徴を調べたところ、彼らは写真共有機能を多用していたことがわかったのです。

 「定着ユーザー=写真共有の利用者」という相関関係が見え、そこから「一定の期間に○回以上写真を投稿すると、ユーザーとして定着する」というマジックナンバーを見つけ出しました。これにより、運営企業は定着ユーザー獲得施策を実行し、「多くの人たちに写真共有体験を」という新たな方針へと転換していった結果、サービスを現在のInstagramに進化させました。

米田:このように、ユーザーの継続率や収益などの重要な指標が途端に向上するとき、それと相関関係のある何らかのユーザー行動、またその特定の回数(=マジックナンバー)がわかれば、その行動を誘発する施策を打てばよいとわかります。マジックナンバーでいえば、Facebookの例が有名で「10日間で7人以上と友達になると、そのユーザーの継続率が途端に上がる」という相関関係を見つけたという話があります。

 私としては、こうしたデータに基づく有効な施策示唆、それによる改善こそが「DX2.0」だと考えています。さらに現在は技術が進歩し、分析が数秒でできるためその分PDCAを速く何度も回し、数多くの学習を重ねられます。

次のページ
海外で「分析の自動化」を実現させてきた仕組み

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この記事の著者

石盛 丈博(イシモリ タケヒロ)

西南学院大学経済学部経済学科経済学専攻卒業。2014年12月、Lancers登録を機にライターとして業務を開始した。主にビジネス、キャリア、ライフスタイル関連の記事を執筆。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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