データ分析で大事なのは「とにかくシンプルに」！ メルカリ流Data Analytics実践のススメ | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2018 Autumn

[kk831]

「最初から精緻さにこだわらない」

[JD_KAORI]

“「もう少し、いろいろな軸で考えたほうがいいのではないか」という指摘に対しては「3次元以上になると複雑過ぎて理解できない」と説明し、シンプルさを死守”

[light940]

シンプルに始めて、ちゃんとセグメントごとに細かいKPIを立てる事が出来れば可視化としてはとても良い。運用に分析を組み込むのも凄い大事で、可視化した後にちゃんと考える時間をとって振り返りをするのも良い。

[yone-yama]

"ある程度の分析と、あとは決めの問題"

[yoiIT]

担当者は成功するシナリオしかやりたがらない。だから、無駄に複雑な母数の少ないセグメントの施策をやりたがるんだよなぁ。失敗しても、失敗した理由がわかる方が次のアクションで成功しやすいんだけどね。

[miyatakesan]

耳が痛い。しかし、メルカリのような先行企業がハッキリ言ってくれるのはありがたい。何が大事かよく分かっていない人間ほど「あれもこれも」で選択・決断しなくて泥沼になる。

[ryownet]

良記事。全体施策→セグメント→さらに分割→セグメントごとにKPI策定→こまかい施策につなげる。最初はシンプルに、精緻さにこだわらない。同意しかない

[kojikoji75]

一年以上足踏み状態の自分としてはかなり参考になる

[s-feng]

まさに！>>1.Too Late to Start-志を高く持ち過ぎた結果、半年たっても始まらない/2.Too Hard to Operate-セグメントが多すぎる等、運用が回らない /3.Too Difficult to Understand-セグメントの切り方等が複雑で一部の人しか理解できない