ほとんどのマーケティング従事者が興味を持たない「エーザイの統合報告書」がヤバいから読んだ方が良いぞ！という件｜池田紀行@トライバル代表
PwC Japanの坂野さんと、エーザイ専務執行役CFOにして早稲田大学大学院会計研究科客員教授も務める柳さんの対談記事です。 コンサルファームのPwC（プライスウォーターハウスクーパース）と企業のCFOがESGと財務の話をしている時点で、大半のマーケターが「あ、この記事は自分にとって関係ないな」と感じるのでは。 ちなみに、PwC Japanの坂野さんが書いたこの本は（まだ読んでいる途中ですが）めちゃくちゃ必読です（「ESGとかCSRとかSDGsって、儲からないけど、しょうがなくやらなきゃならない企業の社会的責任でしょ？」って思っている人こそ読む本です）。 ここから、僕が感じたエーザイのヤバさ（良い意味）について解説します。 ESGと財務情報の相関性を定量的に検証しようとしている先に挙げた記事の中で、柳さんはこう言っています。 ESGのさまざまなKPI（重要業績評価指標）と企業価値との関連
定期的に見かけるSAPを入れても碌なことがないみたいなやつ。現場の人や中間管理職の感想としては全く正しいが、本当にERPがゴミならば（主にグローバル大企業で）これだけ普及しているわけもないわけで、なにかしら使う側に問題があるのかもしれません。 マジレスするとSAPというかERPは給料の高い人の生産性を上げるもので、給料の安い人の使い勝手とか優先度低いし、末端にたくさんのデータの入力を要求するから。別になんの矛盾もない。 https://t.co/F2J5TdeWXw — (っ╹◡╹c) (@Heehoo_kun) March 21, 2024 私が新卒入社した会社でも当時のメインフレームをSAPに置き換えるみたいな話があって、コスト削減で大変な工場でそんなものは入れられないみたいな議論があったのは覚えています。その時のラインマネージャーの一人が、「ERPは給料が安い人を大量に使って給料が高
従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
人気シリーズ『図解 人材マネジメント入門』や『図解 組織開発入門』の著者であり、企業の人材マネジメントを支援する株式会社壺中天の坪谷邦生氏が、MBO（目標管理）をテーマとした新刊の発行にあたり、各界のエキスパートと対談を行います。第3回の後編は『最高の結果を出すKPIマネジメント』の著者である中尾隆一郎氏と、人事評価制度に不満が出やすい理由や、ハイパフォーマーを育てるマネジメント手法について語りました。 「成果を出せば評価される」という考えが不幸の始まり 坪谷邦生氏（以下、坪谷）：私はもともと人事制度のコンサルタントなので、KPIマネジメントと評価・報酬との紐づけが気になるんです。メールで「密結合ではなく、疎結合にしたほうがうまくいく」と教えていただいたのですが、もう少し詳しく聞かせていただけますか？ 中尾隆一郎氏（以下、中尾）：普通の人は、成果を出したら評価をされて、給料が上がって、昇進
「名前のない仕事」ができる人は強い
ℹ この記事は推敲中のため、今後大幅な変更が加えられる可能性があります。 ここのところ至るところで話している気がするので、この機会にブログにまとめておくことにする。 最近人にポジティブなフィードバックをするときや、ある人の仕事ぶりをポジティブに伝えるときに「名前のない仕事」という言葉で表現することが非常に多くなった。 この表現自体は以前から必要に応じて使っていたものの、感染症の影響下にあった世界の雪解けにつれて、こう表現できるシチュエーションが増えたように感じる。 「名前のある仕事をそつなくこなすことは誰でもできる、ただ名前のない仕事は、その意識と実行力が伴った人間が行って初めてできる」という言葉の理由を改めて伝えたい。 直接話す人達にはその文脈に即したその人の活躍を交えて伝えられるが、誰に対してもその機会があるわけではないので。そのため抽象的な話にはなるが、この記事を通じて企業組織に所属
目標設定の基本
NTT Com Open TechLunch #7「エンジニアリングマネージャー と 目標設定」の登壇資料です。20分くらいの短いセッションなので網羅的ではありません 2. 吉羽龍太郎 / Yoshiba Ryutaro アジャイル開発、DevOps、クラウドコンピューティング、インフラ構築自 動化、、組織改革を中心にオンサイトでのコンサルティングとトレーニン グを提供。Scrum Alliance認定スクラムトレーナー(Regional, CST-R) チームコーチ(CTC) / 認定スクラムプロフェショナル(CSP) / 認定スク ラムマスター(CSM) / 認定スクラムプロダクトオーナー(CSPO) 2
「目標設定、ニガテなんですよね」組織に属するメンバーを育成し、評価する。そのための材料として「目標設定」を活用している組織は多い。MBOか、それに類する形を採用しているところが多いのではないか。（観測範囲での判断なので今は違うかもしれない） そして、「目標設定」を行う組織は多いというのに、「私、目標設定得意なんですよ」というエンジニアの存在は寡聞にして存じ上げない。なぜなのだろう。 エンジニアの目標設定は難しい？組織のレベルでは、「売上○○円」「ユーザー数○○人」「平均DAU○○」といった目標が設定されることが多い。財務に直結するものだ。翻って、エンジニアたちは組織にどう貢献するのか。エンジニアリングだ。直接売上がどうこうではなく、「どうすればビジネスに貢献するか」から立脚された仮説に基づいて行動をしていくことになる。 こうすれば画面遷移数が減って使いやすくなる、その事により利用率が向上す
マーケティングを20年やってきて、それなりに、というか、かなり効果測定には向き合ってきた自負があります。 広告やマーケティング効果測定に関する本はだいたい読んだし、大学の先生たちとディスカッションを重ねたこともあります。 宣伝会議の広告効果測定講座や広報効果測定講座でも過去8年以上に渡って延べ1,000人以上の実務家へ問いを投げかけてきましたし、多くの企業で効果測定に関するコンサルティングも手掛けてきました。 その上で、「効果測定」（＝マーケティング効果の検証）というテーマは、まるで出口のない深い森のように感じます。 でも、このテーマにちゃんと向き合わないと、これからより一層、ROI検証が厳しくなるこの世界で、誠実な仕事に取り組めないとも思います。 ということで、今回はこの難しいテーマを（体力の続く限り）まとめてみます。 商品が生まれて店頭に並びお客さんに買ってもらうまでには基礎研究や応用
OKRはツリーではない
2022.09.17 Scrum Fest Mikawa 2022 CLUE 15:00-15:45 Proposal https://confengine.com/conferences/scrum-fest-mikawa-2022/proposal/17037/okr
年収の上げ方がわかった気がする
まず金を稼ぐことは悪ではないということを自覚する。これがあると潜在的に「稼ぐ」という考え方をブロックしてしまう。金があるとどんないいことがあるか、金がないとどんなめんどくさいことがあるかを比較して「年収を上げる」という選択を能動的に選びとる。昭和的思考を継承していると「稼ぐ＝悪」というのが体に染み付いていがち。 自分が何歳くらいのときにどのくらいの年収がほしいかを決める。無定見な決め方でもいいけど、その場合中間地点を作ってそこまでに何をしなければいけないか・どういったスキルを取得するべきかを逆算する。雑に決めると雑な結果しか出ない。必要なら金を払ってでもいいから、有用そうな他人と相談して構築する。いきなり高すぎる目標を立てると長い期間やっても達成できないので、数ヶ月おき・1年おきの中間地点（別にこの中間地点は年収とかじゃなくてもいい）を作ってそこへ向けて進むべし。 いざ決めたらそれを達成し
はじめに 事業としてソフトウェア開発を行う企業にとって、自分たちの開発チームの生産性が十分に高いのか、あるいはそうでないのかについては大きな関心があります。 そのこと自体は、何かを計測し、改善するというのは営利企業としては健全です。一方で、ソフトウェアエンジニアリングの世界で「生産性の高さ」だと主張できる汎用性の高い指標は存在しません。こういった状況の中で、「生産性」を巡る議論は経営やビジネス部門とエンジニアチームとの間で繰り広げられ、場合によっては大きな不和や不信感につながることも珍しいことではありません。 今回は、エンジニアの開発生産性について、さまざまなステークホルダーと議論する上で把握しておきたいさまざまな論点について解説します。それによって、「我々が本当に議論すべきテーマは何か」についての共通認識をつくるための土台を構築することを目的としています。 もしかしたら改善したいことは「
GAMEBOOKのChief Business Development Officer，Nico Nowarra氏 日本で主に女性に人気のある，いわゆる「乙女ゲーム」というジャンルは当然ながら海外にも存在し，その一部は大きな売上を上げる巨大ジャンルとなっている。なかでも有名なのはビジュアルノベル系のゲームで，プレイヤーはゲーム内で提示される選択肢を選ぶことで異なる物語体験ができるというシステムのものだ。 日本からはあまり見えてこないタイプのゲームだが，このシステムを有するゲームを実際にどう設計し，運用するかにまで踏み込んだ講演がdevcom 2019で行われたので，レポートしたい。 必要に応じてメインプロットも変更 登壇したのはGAMEBOOKのChief Business Development Officer，Nico Nowarra氏だ。GAMEBOOKは多数の乙女ゲームを制作してい
はじめに 2020年の1月から執行役員CTOに就任し、そこから数年間「CTOの役割は何か」を自問自答してきました。 就任当初から「CTOの役割とは、経営とソフトウェアエンジニアリングを接続することである」という考えはありましたが、上手く言語化できずにいました。 最近になってようやく他者へ説明できるレベルまで言語化できるようになったので、現時点での考えを残しておきたいと思い、4年ぶり（！）にブログを更新する1ことにしました。 本ブログポストの要旨 筆者の考えるCTOの役割は、「ソフトウェアエンジニアリング組織の日々の活動が企業価値の向上に繋がっている状態を作ること」です。 企業価値の向上のためにソフトウェアエンジニアリング組織が行うべき取り組みは、コーポレートファイナンスの視点を導入することで論理的に導けます。 そして、ソフトウェアエンジニアリング組織の日々の活動がこれらの取り組みに自然と向
会社などの組織、そこで働くチームや個人の目標管理のフレームワークとしてOKR（Objective & Key Results）を取り入れている会社は増えてきていると思います。似たツールとして、MBO（Management By Objective）やKPI（Key Performance Indicator）がありますが、私の理解では以下の点で、OKRはそれぞれMBOやKPIと違います。 まず、KPIのほうは簡単です。KPIはビジネスに関係する把握すべき数値のうち、ここを注視して改善すればビジネスが成功するという指標のことです。最近SaaSで特に注目されているのは、チャーンレートとNRR（Net Retention Rate）の2つです。ほかにも、CVC、CAC、LTV、MRR、ARPU、NPSなどをモニターしているのが普通かと思います。もちろん営業部であれば売上や利益、あるいは獲得したリ
「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話 - kanayamaのブログ
プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1（再） KPIの設定 step2（再） データの観測構造をモデル化する step3（再） 解くべき問題を特定する step4（再） 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5（再） 機械学習モデルを学習する step6（再） 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ！ 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます（多分） @tkana
先日サーバントワークスさんが公開した 計測によるスクラムチームのパフォーマンス向上 を読んで、 以前自分が書いた 開発の改善はKPIに翻訳しなければいけないのか をもうちょっと言語化することができそうだったのでメモ。 TL;DR 結論としては、開発の改善はKPIに翻訳しなければいけないのか でも書いた通り 開発組織はビジネスの実現を担っている職能であり、理想的には 「永久に持続性がある状態」で 「0秒 でしかも 並列数を無限」 でモノが実現されて、「不具合やパフォーマンスの劣化は 0」 であってほしい。もちろん現実世界ではどれも実現できないのでそこにいかに近づけるかということを目的に改善を実施すればよく、売上などのKPIに翻訳する必要性は必ずしもない から考え方は変わってないが、改めて整理して 開発組織は、Ability to Innovate と Time to Market 2つのケイ
全てはこのツイートから始まった tokorotenさんのツイートの「大本営」という部分。 「我々は勝っている、我々は価値がある」という常勝の発表を社内向けに繰り返す上層部というニュアンスで大本営が使われているように見えます。 そもそもなぜ「大本営」なる組織が必要になるのでしょうか？ 体感では40人程度の組織までは、大本営なしでも組織は機能します。 ところが100人を超えたあたりで抽象的な問題を扱い、非抽象的な問題に転換するための組織である「大本営」が設立されます。 この記事で書きたいこと なぜ大企業で「大本営」が必要とされるのか？ また「大本営」が「大本営」であるがゆえになぜ途中でつまづくのか？ という話を書いていきたいと思います。 そもそもなぜ「大本営」が存在するのか？ はいここから私の仮説。 大体こちらの通り、一般の人は抽象度が高い問題を抽象度が高いまま扱うことができません。 ではどう
定量評価疲弊しませんか？～Well-beingと生産性指標を組み合わせた エンジニアリングメトリクスプログラムについて～
Developers Summit 2023 登壇資料 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20230209/session/4171/ overflowは、副業・転職サービス「Offers(オファーズ)」の開発、運用を行っています。 サービスの提供を開始してから3年。サービスの拡大に合わせ、組織も比例して成長してきました。 その中で、組織の成長に伴い、どのように生産性指標を開発に取り入れていったか。 取り入れていった結果、状態把握から逸脱し何が起きたか。そして、その後どのようにして改善していっているかご紹介します。 私達が行ってきたことを例に(反省として)、数値に踊らされずに正しく運用する方法を考えるきっかけになれば幸いです。 ▼関連リンク Offers：https://offers.jp/ Offers MGR（オファーズマネージャー）：https://
「The Model」（ザ・モデル）とは、マーケティングから営業、カスタマーサクセスに至るまでの情報を可視化・数値化し、営業効率の最大化を図る、 セールスフォース・ジャパンで活用されてきた営業プロセスモデルです。「The Model」の概念から仕組み、運用のポイントまで、要点を押さえて分かりやすく解説します。 The Modelとは、優れた顧客体験を一貫して提供するために、セールスフォース・ジャパンが活用してきた営業プロセスモデルのひとつです。 The Modelが生まれた背景には、2つの時代変化があります。 ひとつは、購入検討の主導権が売る側から買う側に移ったことです。インターネットの発達などによって「購買プロセスの67%は、営業が接点を持つ前に終わっている」という時代になりました。買い手側による購入前の調査・評価が重要な意思決定の要素になっていることが伺えます。 もうひとつの時代変化は
Pull Requestから社内全チームの開発パフォーマンス指標を可視化し、開発チーム改善に活かそう - Hatena Developer Blog
こんにちは。id:shiba_yu36です。MackerelチームでWebアプリケーションエンジニアをしています。最近の開発合宿で、id:syou6162やid:polamjagと一緒に、社内の全チームの開発パフォーマンスを表す指標をGitHubのPull Requestから可視化し、開発チームの改善に活かせるようにしました。今回はその紹介をします。 説明するサンプルコードは、次のレポジトリで公開しているので参考にしてください。ここではGitHubのhatenaオーガニゼーションで集計していますが、forkして少し手直しすれば、別のオーガニゼーションの集計も可能になっています。 hatena/pull-request-analysis-sample 開発チームの改善におけるいくつかの課題感 開発チームのパフォーマンス指標に何を使うか 4つの指標のうち何からまず集計するか 変更のリードタイム
月商1000万円から1億円になるまでにやったこと｜秋山洋晃 / 売れるインスタマーケ / COO株式会社代表｜note
こんにちは。 今日はイチナナキログラムが 「月商1000万円から1億円になるまでにやったこと」 を書いていこうと思います。 前提として、 1年間という短期間で月商が10倍にも成長したのは、 「インスタグラムというトレンドの波に乗れたこと」 「メンバーの頑張り」 という二つの要因が大きいです。 その上で私がCOOとして参画してから行なってきたことを具体的なエピソードを交えてお伝えできればと思います。 ①Missionの策定私がイチナナキログラムの経営に参画したのは創業から5ヶ月が経過した2017年11月1日。 この時既に会社の月商は約1000万円ほどありました。 会社の売上は一定あったものの、創業間もないこともあり、 組織のカルチャーはできあがっておらず、メンバーがバラバラな方向を向いていました。 そこでMission（なぜこの会社をやっているのか）を策定し、社内に浸透させていきました。 正
ChatGPTでの業務効率化を“断念”──正答率94％でも「ごみ出し案内」をAIに託せなかったワケ 三豊市と松尾研の半年間
「ごみ出し案内」業務にはChatGPTを“活用しない”と決断した──生成AIを使った業務効率化を検証してきた、香川県三豊市がそんな発表をした。ChatGPT登場から1年がたち、今や職場に導入する企業・自治体も増え、中にはすでに一定の成果を出した事例もある。三豊市でも、ごみ出し案内業務の効率化を図ろうとしたが、思うようにはいかなかった。 今回の事例では、日本のAI研究の権威である松尾豊教授の「東京大学大学院工学系研究科松尾研究室」（松尾研）も協力。約半年間、実証実験に取り組んできた。なぜ、三豊市ではChatGPTを使って業務効率化できなかったのか。三豊市に話を聞いた。 なぜ、ごみ出し案内をChatGPTに託したのか？ 三豊市が実証実験を始めたのは6月1日。サービス内容は「市民からのごみの分別や収集日に関する問い合わせに対して、三豊市のごみに関する学習をしたAIが24時間自動応答する」というも
こんにちは。 データアナリスト 兼 チームのマネージャ としてメルカリという会社に4年ほど勤めていたのですが、色々やった気はするが、思い返してみると結局の所何をしたんだっけ？という気持ちに突然なりました。僕は忘れっぽいので、今後もこういう瞬間は何度も訪れそうな気がしています。 ということで、この4月から新しいことを始めるこのモーメントに自分が何をしたのかをちゃんと書き残しておくことにしました。 自分自身の記憶のアーカイブの役割とともに、誰かの参考になれば望外の喜びです。 大体2016−2019年くらいの話です（今のメルカリのデータ分析チームはもっと進化していますのであしからず。） LTVの概念を導入した2022年現在となってみると非常に不可解ではあるが、私がメルカリに入社した2016年頃には、社内では「LTVを見る」という概念はなかった。 ゆえに、投資がリクープ（回収）できているかどうかを
クリック率を最大化しない推薦システム
セレンディピティのある推薦、多様性のある推薦、コンテンツ生産者を配慮した推薦など、クリック率の最大化（だけ）を目指さない推薦システムについての紹介です。 連絡先: @joisino_ (Twitter) / https://joisino.net/
データ化すれば客観的に評価できるという考えの落とし穴──『測りすぎ──なぜパフォーマンス評価は失敗するのか？』 - 基本読書
測りすぎ――なぜパフォーマンス評価は失敗するのか? 作者: ジェリー・Z・ミュラー,松本裕出版社/メーカー: みすず書房発売日: 2019/04/27メディア: 単行本この商品を含むブログを見る僕の本業はWebプログラマで、こうした職業としてはありがちなこととして何社も転々としながら(時にフリーで)仕事をしているのだが、極少人数の企業をのぞけばだいたい「どうやって社員の成果を評価するか」といったところで試行錯誤している。 メンター的な存在が評価するようなケースもあれば、成果をできるだけ定量的・客観的に評価しようとするところもありと様々だが、やはりIT界隈ということもあり後者の機運の方が高い。より納得感のある評価制度があれば会社側も勤めている側もウィンウィンなので、定量的・客観的な評価が「本当に」できるのであればそれは良いことなのだけれども、あんまり「こりゃうまくいっている！」というところは
株式会社識学が主催した経営層向けのオンラインイベントに、創業当初から営業部門を率いてきた同社副社長の梶山啓介氏が登壇。「評価制度が会社を長期自動成長させる」と題して、インセンティブ制度の弊害や、勤務態度をマイナス評価の対象にしない理由などを解説しました。 営業職以外の数値化しづらい部門の評価制度のつくり方 司会者：ここからは質疑応答に移ります。最初のご質問は、「業務評価の定量化が困難なケースの対応例はございますか」ということです。 梶山啓介氏（以下、梶山）：先ほど「完全結果」をご紹介をしましたが、定量化、基準を明確化する時のポイントは、いつまでに、どういう状態かという期限と状態に分解することです。 期限は、四半期とか1ヶ月とか決められますよね。。どういう状態かを決めるのは、テクニカルなところが必要になります。 1つ目は、人は必ず比較をするので意外と決められるという話です。例えば総務部にAさ
他社のオウンドメディアの成功事例をチェック！コストや運営体制も解説 #成功事例 - はてなビジネスブログ
他社のオウンドメディアの成功事例を、自社にも取り入れたい方は多いと思います。 ただ、企業によって運営・編集に割けるリソースは様々です。 事例は、実際にどれだけのコストをかけて、どんな体制で運営されているかもセットで見るからこそ価値を持ちます。 そこで今回は、オウンドメディアの運用について公開されている情報を整理し、成果だけでなく、それぞれの目的やＫＰＩ，運用体制・運用方法などについて紹介していきます。 自社の状況と比較しながら参考にしてみてください。 ※記事では公表時点の情報をもとに記載しています。 （以下、掲載順） 株式会社クラシコム／ネスレ日本株式会社／楽天株式会社／株式会社カインズ／アサヒグループ食品株式会社／第一三共ヘルスケア株式会社／店舗流通ネット株式会社／株式会社メルカリ／サイボウズ株式会社／株式会社AIRDO／オリックス株式会社 オウンドメディアにおける「成功」の定義 事例紹
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、デザイナーの鈴木です。CTO室でユーザインタフェースの研究開発を行っています。 みなさんはスマートフォン向けのアプリケーションやWebページを作成する際、文字と行間の大きさをどうしたらよいか迷ったことはないでしょうか？ 私たちはこの疑問を明らかにするためにクラウドソーシングを用いた大規模な実験を実施し、どんな大きさの組み合わせが適切であるか定量的・定性的な分析を行いました。本記事ではこの実験と分析の結果について述べ、さらにこの知見をヤフーニュースに適用した結果どのような貢献が見られたかお話しします。 予備実験 読みやすさに影響を与えうるフォントプロパティはさまざまなものが考えられます。私たちはその中から文字と行間の大き
【翻訳】UXデザインのKPI例：ユーザーエクスペリエンスの測定方法を学ぶ（Kateryna Mayka, Eleken, 2021） - 体験とデザイン、スタートアップについて
www.eleken.co ユーザーエクスペリエンス（UX）は、ウェブサイト、アプリケーション、またはプロダクトの設計と使いやすさに焦点を当てています。優れたUXとは、ユーザーがそれほど困難なく問題を解決したり、ニーズを満たしたりできることを意味します。これは、ユーザーの満足度を高め、コンバージョン率を向上させ、ビジネスコストを削減することにつながります。 しかし、UXの良し悪しを決めるのはユーザーであることは、誰もが知っていることです。では、あなたやあなたのデザインチームがすべてを正しく行い、プロダクトが素晴らしいユーザー体験を提供しようとしていることを理解するには、どうすればよいのでしょうか？ ここで役に立つのが、UXデザインのKPI例です。Elekenはプロダクトデザイナーのチームであるため、KPIパフォーマンスの測定は、プロジェクトでの作業における構成要素の1つとなっています。UX
ソフトウェアデリバリーのパフォーマンスを示す4つの指標であるFour Keysについて、指標の成り立ち、改善する意義、各指標への向き合い方、近年の動向などを網羅的に解説しました。
GA4×サチコ×Looker Studioで可視化！ 現場で使われる“ダッシュボード”の作り方 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋
Google Search Console（以降、Search Console：サーチコンソール）は便利なツールではあるものの、なかなかそのデータを活用しきれていない、活用したいがデータの加工などがやりにくいという悩みをよく聞く。SEOの分析、モニタリングツールの「Amethyst（アメジスト）」を提供するJADEの郡山 亮氏が「Web担当者Forum ミーティング 2023 秋」に登壇。 無料ツール「Looker Studio（ルッカースタジオ）」を使ってSearch Consoleのデータを徹底活用し、現場で使われる、定点モニタリングしやすいダッシュボードをつくる方法を紹介した。 Search Consoleの扱いづらさをカバーするLooker StudioSearch Consoleはさまざまなことができるツールだが、今回は検索パフォーマンスの検索結果レポートに絞って紹介した。Sea
Material Design
Build beautiful, usable products faster. Material Design is an adaptable system—backed by open-source code—that helps teams build high quality digital experiences.
こんにちは、事業開発部でプロジェクトマネージャー兼エンジニアをやっている新井(@SpicyCoffee)です。10 万円の申請書を書く前に 20 万円のパソコンを買いました。 クックパッドでは、毎日の料理を楽しみにするべく日々サービス開発がおこなわれています。本稿では、サービス開発の中でも重要かつ難解な「KPI の設定」について、私がプロジェクトマネージャーとして普段考えていることや注意している点を紹介します。 KPI を決めるのは難しい サービス開発において KPI を設定し、それを改善するような施策や検証を繰り返していくことは基本中の基本です。しかしながら、現実には「KPI を設定する」という行為自体の難易度が非常に高く、日夜頭を悩ませている開発者のみなさんも多いのではないでしょうか。 以下では、その要因の一つである「KPI は複数の要件を満たす必要がある」ことについて考えます。 満た
PullRequestからチーム開発の生産性・健全性を測るCLIツールを書いてみた - $shibayu36->blog;
最近、開発チームの生産性や健全性をどのように計測したら良いかについて興味を持っている。その中で「LeanとDevOpsの科学」の中に書いてあるようなデプロイの頻度・変更のリードタイム・MTTR・変更失敗率の4指標や、開発チームの生産性・健全性を客観的に知るためにリポジトリ履歴から機械的に可視化するツールを作った - Qiitaに興味を持った。 一方、それらの指標を考えてみた時、以下のような点について悩んでいた。 マイクロサービスなどで複数レポジトリとなり、さらにデプロイ手法がそれぞれ違う状況の場合、変更のリードタイム = コミット〜本番稼働までの時間を計測するのがなかなか難しい コミットという単位だとかなり小さく、個々人のばらつきも大きすぎるように感じるので、もう少し良い単位はないのだろうか このような悩みから、PullRequestの単位で集計することで、生産性や健全性をもう少し測りやす
https://sre-lounge.connpass.com/event/227250/
はじめに 研究開発チームの関です。古川未鈴さんの結婚、ニジマス大門果琳さんの卒業、uijinの解散とアイドル業界も激動の秋を迎えていますね。 2019年8月4日から5日間、アメリカはアラスカ州アンカレッジで開催されたデータマイニング領域のトップカンファレンスであるKDD2019にGunosyから北田と関が参加・発表してきました。 これまでに2つのレポートを公開しています。 data.gunosy.io data.gunosy.io 本レポートではTutorialとして開催された「Challenges, Best Practices and Pitfalls in Evaluating Results of Online Controlled Experiments」の内容をレポートします。 内容は現在のA/Bテストのガイドラインと言ってもいい内容で、非常に参考になるポイントが多かったです。
セガ・エンタープライゼスを経て、アマゾン ジャパンの立ち上げメンバーとして2000年7月に入社。サプライチェーン、書籍仕入れ部門を経て、2005年よりオペレーション部門にてディレクターとして国内最大級の物流ネットワークの発展に寄与。2016年、同社退社。現在は鮨（すし）職人として日本の食文化に携わるとともに、成長企業での15年超の経験を生かし、経営コンサルタントとして企業の成長支援を中心に活動中。著書に『アマゾンのすごいルール』（宝島社）、『1日のタスクが1時間で片づく アマゾンのスピード仕事術』（KADOKAWA）などがある 「たくさん」は人によって受け止め方が変わるフレーズ ここ数年、アマゾンに関する書籍がいくつも出版され、その戦略を学びたいという人も多い。実際に現場で働いた佐藤氏が最も感銘を受けたのはどんな点だったのか。 「全ての業務で目標設定を数値化して、それを徹底的にクリアしてい
SaaS 最重要 KPI まとめ
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グロースの逆説 : メルカリで分析とサービスグロースをやる前に知りたかったこと｜樫田光 | Hikaru Kashida
この記事ではメルカリという会社で4年ほどプロダクトやマーケティングの分析、グロースなどをやっていた僕（ hik0107 / hikaru ）がそこで得た学びをまとめておこうと思います。 金曜の夜だしこれまでの学びをまとめてる。自分がメルカリにはいる前に知っていれば、同じ成果を出すのに20%位の時間で出来たであろう、そんな圧倒的な知見たち。まあ、それを肌身を切って知るということが大事で、はじめから紙の上の知識として知っていても意味はなかったりする側面もあるのですが pic.twitter.com/jV1ZgHr0u5 — hikaru / 樫田光 (@hik0107) December 24, 2021 特に「こうやったらうまく行った」というよくある成功談ではなく、 「これをわかってなかったために時間を浪費した」 「結局の所、これが一番大事という当たり前の結論に達した」 などという"知ってい
PV至上主義は蛇蝎のごとく嫌われています。 コンテンツの価値は無機質な数値では評価できない、質より量を追求するとモラルハザードを起こす、など様々な理由でPV至上主義は忌避されます。しかしながら、Webメディアは広告収益をもたらすための主たるドライバーであるPVを追い求めざるを得ません。そんな板挟みの中で戦略を決めあぐねているWebメディアの皆様、ぜひこのnoteでPVとの付き合い方を再考し、戦略を立てるヒントを探してみてください。 私は、文春オンラインで1年間にわたりPVを高めるために量的・質的分析を行い、インサイトを毎週欠かさず編集部にフィードバックしてきました。その間、2020年1月の約2億4千万PVから、2020年12月には約3億3千万PVまで大きくなりました。もちろん、スクープの有無によってPVは大きく変動するのですが（4億PVを超えた月もありました）、平常時のベースのPVも上がっ
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SAPは何故使いにくいのに、世界中で愛されているのか｜ヒーホーくん
文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜Shota Tajima
「成果を出せば評価される」という考えが不幸の始まり 人事評価制度に不満の声が出る、必然の理由
エンジニアの目標設定って難しいよね、という話とOKRでなんとかできるのではという話｜dora_e_m
「で、それやったら売れんの？」という愚問｜池田紀行@トライバル
開発生産性について議論する前に知っておきたいこと - Qiita
世界的な人気を誇る乙女ゲームにおける，徹底したデータドリブンによる物語構築術
経営とソフトウェアエンジニアリングの接続 - WEB SALAD
OKR運用失敗の3つの理由―、なぜ高すぎる目標が逆効果になるのか | Coral Capital
開発組織の貢献は売上として直接語るのはやはり無理があるのではないかという考察
「不安に怯える普通の人」を統率するための「大本営」と「大本営発表」
「The Model」（ザ・モデル）とは？概念と実践をSalesforceが分かりやすく解説
メルカリのデータ分析チームでやったことの振り返り｜樫田光 | Hikaru Kashida
営業職以外の数値化しづらい部門の評価制度のつくり方 評価の「項目」と「基準値」を明確にするために必要なこと
文字と行間の大きさは何が良い？読みやすさとKPI両立への挑戦
30分でわかるFour Keysの基礎と重要性
KPI 設定の難しさについての思索とそれに付随した細かな考察 - クックパッド開発者ブログ
PairsにおけるSLI/SLO再定義
A/Bテストのベストプラクティスと落とし穴 ~KDD2019 レポート~ - Gunosyデータ分析ブログ
目標を数値化して徹底的にクリア これがアマゾン流問題解決の肝
PV至上主義は悪なのか｜Shota Tajima
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