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img オンラインサロン「 西野亮廣 エンタメ研究所」の
1年前の無料掲載記事

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2020.07.04

けんすう「アル開発室」

アルで出来ていないことNo.1は、簡単にいうと「数値による改善」

昨日の投稿の続報です。

西野亮廣エンタメ研究所 無料公開記事  エックスドメイン 1月18日 ━━━━━━━━━━━━ おはようございます。 楽屋で、カジサックが赤ジャージに名札(白のガムテープ)を自分で貼っているところを見 ...

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西野亮廣エンタメ研究所 無料公開記事  

7月4日
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あらすじ

アルというサービスをやっているけんすうといいます。西野さんのサロンにて、マンガサービスの進捗について語っています。西野さんからの投資を受けてエンタメ事業を行っている関係で、毎週投稿させていただいております。

https://alu.jp/

毎週火曜日に更新するはずでした。。今日は木曜日です、すいません。

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お知らせ
https://note.mu/kumami01/n/nca171b8c3c21

マンガ愛をガツーンと紹介してもらいたい気持ちになったので、こういうキャンペーンをはじめました。マンガ好きで記事を書いてみたい人はご応募ください!

困っていること
今日はたまには、ちょっと専門的な話をしようと思います!なるべく誰にでもわかりやすく書いていきたいと思いますが、わかりにくかったらごめんなさい!

今、アルで出来ていないことNo.1は、簡単にいうと「数値による改善」です。

このサロンの方でも、数値で改善しているよ!という会社に勤めている人もいるかもしれません。ビジネスの基本として扱われてたりします。

アルなどのアプリなどを提供している会社だと、どこからどういうユーザーさんがきて、どう行動したか、、というところを洗い出して「このページで理想の動きはこうだけど、5%しかやっていないから、こういうふうに画面を変えよう」みたいなことをやっていくわけです。

こういう動きをしている最先端が中国です。

なんで中国が最先端かというと、オフラインでもオンラインでも関係なしに、あらゆるところでデータをためていくことで、体験を向上させまくっているからです。

みなさん、ニュースなどで、「中国のキャッシュレスはすごい」みたいな話を聞いたことがあると思いますが、あれはキャッシュレスかどうかは割とどうでもよく「あらゆるところでデータを取得して、それをお客さんの体験向上に使う」のが大事なのですね。

たとえばスーパーであれば、どういう属性の人が、お店にどう入ってきて、何を見くらべて、どういう迷い方をして、どう購入の意思決定をするか・・・、などのデータが取れると、棚の陳列を変えたり、人によってオススメを変えたりできるわけです。

https://note.mu/shao1555/n/ne6680470a931

一つの事例を見るならこのブログ記事がオススメです。

ざっくりいうと行列に並ぶとQRコードを渡されて、それを読み取ると順番が今何番かわかり、そのサイト上で先に注文をしておけ、テーブルに座ってテーブルのQRコードを読み取ると、先程注文した料理が来て、レシートにあるQRコードを読み込むとその場で支払いが終わり、入会手続きやカードの発行なしに、そのお店のポイントが自動的に貯まる、、みたいなことが起こっています。

オンラインでもオフラインでもデータを取り続けると、どの点でもデータによる改善が回せるため、中国ではあらゆる点において体験の向上が起こっているのかなーと思っています。

「データによる判断」というと、人の温かみがない、と感じる人が一定いるんですが、データを見て、本当にお客さんが困っている、ストレスに感じているところを取り除いて、体験をよくする、というものなので、顧客志向が圧倒的なのですね。

今後、日本の、人に依存した「おもてなし」みたいなものは、中国には圧倒的な差をつけられてしまうと思います。

というわけで

そろそろアルでも数値による改善を全力でやろうかなと思っていました。

IT業界にいる人などは「今までしてなかったの!?」と驚くかもしれませんが、はい、していませんでした!というのも、リリースして半年くらいは、機能のベースを作り、最低限の体験を作るというのにフォーカスしたかったからです。

固まっていないうちから数値で管理すると、間違った数値をよくしたりしちゃうことがあるため、失敗しやすいなと思っていたからです。

ただし、半年たって、ようやく「これくらいの機能がベースだよね」というのができたので、これからは徹底的にやっていきます。

とりあえず「ダッシュボード」みたいな数値をぱっと一覧でわかるものを作ってもらいました。まずはデータの見える化です。

そのあとに、仮説をたてて「ここは、こういう理由でよくないんじゃない?」みたいなのを見つけて改善していきます。

たとえば「この、マンガのシリーズページで、購入している人の数が極めて悪いので、このページはよくないんじゃないか」という仮説があったら、違うデザインをもう一つ用意して、半分のお客さんにはAというページを、半分のお客さんにはBというページを見せたりします。

そうすると、Aは10%しか買わなかったけど、Bは30%買った、とわかります。すると、Bのページのデザインのほうがよいよね、とわかるわけです。A/Bテストといいます。

※この手法は15年くらい前からある、基本中の基本です。

こういうことを繰り返してサービス全体の使い心地をあげていくということです。

今後

弊社では一週間ごとに、やる施策の優先順位を1からつけていきます。その順番を毎週のように細かく見てやっているのですが、今までは「絶対にないとだめな機能」みたいなことをベースに作っていました。

今後は「この施策をやると、数値にどのくらい影響するか」というのを考慮にいれていきます。

そして、その予測の精度が重要になるかなと。この施策をやると、この数字が5%伸びるから、やったほうがいいよね、みたいな判断の精度があがればあがるほど、開発の効率性があがるので、ゴッリゴリに改善していくフェーズに入ってきたと言えます。

これらは、一朝一夕には大きな効果がでないんですが、毎日0.05%改善するだけでも、1年後にはすごいことになるので、楽しみにしていてくださいー!

おまけ
というわけで、バリバリのアプリの話をしてみましたが、反応が悪かったら、来週から「西野亮廣の炎上の歴史」みたいな連載になるかもしれません。

よろしくおねがいします。

 

 

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