STEP2. アウトプットを実現するために必要なデータソースを書き出す アウトプットの整理ができたら、今度はインプットとなるデータソースの整理を行いましょう。 必要なデータソースは要件から読み解くことができます。 今回は「10代のユーザーの月間視聴数（性別 / 動画カテゴリごと）の推移をグラフで見たい」という要件です。 ここから、この分析に必要なエンティティ（実体）とその属性、集計値を抽出しましょう。 エンティティと属性 ユーザー 性別 年代 動画 カテゴリ 集計値 視聴数 これらのデータを管理するテーブルを、調査やヒアリングを実施して探します。 今回は以下のテーブルを使用することとします。 user：ユーザー登録に必須な入力項目を管理するテーブル user_profile：ユーザーが登録後に設定できる任意の入力項目を管理するテーブル video：ユーザーが投稿した動画を管理するテーブル

2024年3月1日に日本マクドナルドからハッピーセット「星のカービィ」について販売終了が発表され話題となりました．第1弾は2日で完売したそうですが，第2弾もわずか1日で完売する店舗もあったようで，その人気から売り切れ店舗が続出したことで販売中止になったのだと考えられます．そして，即日完売となった原因の一つに転売があるとして転売ヤーが批判の対象となっています． 第2弾は一日で完売ということになると買えなかった人も多かったのではないかと予想される一方で，メルカリで検索をするとハッピーセットのカービィの人形が大量に売り出されているのが確認できるため，転売ヤーに対する怒りが湧くのもわかります． 販売終了のお知らせ（マクドナルド公式アプリより） そこで，実際にはどの程度が転売され，即日完売に転売ヤーがどの程度影響を与えたのか推定してみたいと思います． ここでは，フェルミ推定を使って大雑把な推定を行っ

皆さんこんにちは。「ジャンプルーキー！」をご利用いただきありがとうございます。少年ジャンプ＋編集部のS浦です。 突然ですが、「少年ジャンプ＋」ではユーザーの方々からいろいろなデータを取得し、マンガ作りに活用していることをご存知でしょうか？ この度「少年ジャンプ＋」のデータ管理担当のKさんにお話を伺ってみたところ、新人作家の方々に役立ててほしい情報をたっぷりと入手することができました！ ＊＊＊＊＊ S浦：本日は快くインタビューを引き受けていただきありがとうございます！ では早速、Kさんは実際にどのようなデータを収集・管理されているのでしょうか？ Kさん：アプリ内のユーザーの行動は一つ一つデータとして収集・管理しています。特にマンガを読むページは情報量が多く、1ページごとの閲覧数はもちろん、ユーザーが途中で読むのをやめてしまった場合は何ページ目で離脱したのかというデータも取っています。 また、

Google アナリティクス（以降「GA」）の利用停止が2023年6月末と残り9ヶ月をついにきりました。Googleは代替ツールとしてGoogle アナリティクス 4（以降「GA4」）を提供しており、多くの企業がGA4への移行を始めています。 support.google.com しかし「GA4は難しそう」であったり「今はまだGAが使えるから大丈夫」ということでGA4の移行を行っていないサイトも多いのではないでしょうか。3回シリーズとして、GA4の導入や設計など数多くの案件に携わっている株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）がGA4に関しての連載を寄稿させていただくことになります。 全3回の内容は以下の通りとなります 第1回：オウンドメディア担当者がGA4に移行するべき4つの理由 第2回：オウンドメディア担当者がGA4を導入するための初期設定と活用するべきレ

Google provides two categories of tools to measure and debug performance: Lab tools: Tools such as Lighthouse, where your page is loaded in a simulated environment that can mimic various conditions (for example, a slow network and a low-end mobile device). Field tools: Tools such as Chrome User Experience Report (CrUX), which is based on aggregate, real-user data from Chrome. (Note that the field

楽天は1月28日、仮想モール「楽天市場」出店者向けのオンラインイベント「楽天新春カンファレンス2021」を開催した。店舗関係者など3万人以上が参加している。 今年は新型コロナウイルスの感染拡大を受け、オンラインでの開催となった。登壇した同社の三木谷浩史社長(=画像)は「コロナ禍で100年に一度の社会変革が進んでいる。デジタル化のスピードが10倍ほど加速していくだろう」と述べ、楽天市場の現状やネットショッピングの未来などについて語った。 楽天市場の流通総額はコロナ禍で拡大基調が加速。昨年7～8月の1人あたり月間購入額は前年同期比10・9%増、7～9月のユーザー定着率は約75%(4～6月に購入したユーザーが7～9月に購入した割合)となっており、12月の流通総額は前年同月比で50%弱の増加と好調に推移している。 また、3月に導入した「送料無料ライン」も成長を後押ししている。12月現在で導入店舗の

こんにちは、GCP Xの堀江(@RH_nage)です！ 前回の記事では、スタートアップ経営における共通の地図の1つとして取締役会資料を捉えてみることで、意外な価値がもたらされる、という話を書きました。 本記事では、それを具体的に実現するための取締役会資料の設計思想について書きたいと思います。 スタートアップの取締役会の場で、以下のような話題になったことはありませんか？ ・売上やプロダクトについてはいい議論が出来ているけど、そもそも採用の話はどうなっているんでしたっけ？ ・財務情報、KPIなどの定量情報は色々開示してくれるけど、これだけみても実際何が起こっているのか掴みずらい ・KPIのこの数字は内訳を見てみないと判断できないし、逆にこっちの数字は細かすぎて全体が掴めない抜け漏れがあったり、情報の粒度が粗すぎたり細かすぎたり、、取締役会資料に限らず、会議体の資料には日常茶飯事に起こる事象な気

**Next.jsとはVercelが作成しているReactのフレームワークです。**面倒な設定を書かなくてもすぐに使えるZero Configを標榜しており、実際にwebpackやTypeScriptと一緒にReactを書く際にも特別な準備は不要です。SSRにも対応しており、Reactで開発するならNext.jsかFacebook製のCreate React Appを使うのがスタンダードになってます。 私は実務でNext.jsを使っており、このフレームワークはとても便利だと思っています。私はNext.jsの大ファンなので、Reactでの開発時にNext.jsを使う現場が増えるといいなと思って記事を書いています。 関連記事: Next.js + esa.io + VercelでJAMStackな爆速ブログを構築する **この記事では、Next.jsでReactアプリケーションを作成する時に、

2010年の年末に『イシューからはじめよ』を出版した。何ヶ月か後、歴史的な大地震（いわゆる311）が来た。大津波の死者・行方不明者は無数、フクシマは爆発する、東京は計画停電が始まるしで、何がなんだか訳のわからない不安と混乱が世の中を覆い尽くしていた。随分目先のしかも全体観のない議論ばかりが行われていて不毛だと感じ、10日あまり経ったところで課題の全体観を俯瞰したブログエントリを書いた。 kaz-ataka.hatenablog.com 今見てもそれほど大きな違和感がない。初動、その後の対応の残念さ、せっかくの刷新にもうまく繋げられたとは言い難かったことも明らかになっているのだが、それは一旦おいておこう。 ＿ いま僕らを襲っているのは歴史的には人類最大の死因の一つ、疫病だ。 拙著『シン・ニホン』が2月20日に世に出たときはまだ中国と日本のダイヤモンド・プリンセス号にほぼ閉じた話だったが、現在

HAPPY ANALYTICSではGoogleデータポータルを利用して、自社の状況をモニタリングしています。どういったデータポータルを作成しているのか？全12ページの内容を紹介＆解説しますね。 参考になるかは分かりませんが、こんな感じの数値見ているのか、くらいの気持ちでご覧いただければ！ ページ１：月別KPI数値 ページ２：目標数値レポート（半期） ページ３：リード獲得レポート ページ４：リードから商談レポート ページ５：新規取引先責任者レポート ページ６：商談情報 ページ７：コーポレート集客 ページ８：コーポレート広告 ページ９：コーポレートサイト内 ページ１０：Twitter ページ１１：Facebook ページ１２：ブログ ページ１：月別KPI数値 メインのスライド。弊社ではファネルとして　弱リーチ⇒強リーチ⇒有効人数⇒商談数⇒売上　を設定しており、その数値がまず記載されています。

現在、リユース市場はおよそ2兆円にまで成長していることをご存知でしょうか。毎年7～9％ほどの成長をしており、近年ではフリマアプリなどの登場により、更に市場の成長を加速させています（※1）。 図1　リユース市場規模（リフォーム産業新聞社「リサイクル通信」） リユース市場といっても、2次流通には様々な商材があります。ゲーム、ブランド品、自転車、洋服などなど。それらを商材ごとに分布したマトリクスが以下となります。 図2　商品別マトリクス（リフォーム産業新聞社「リサイクル通信」を基に筆者作成） 横軸は安価な商材、高価な商材。縦軸は機能商材、情緒商材。分かりやすくいうと、バーコードや型番などで管理されているものが機能的商材で、そうじゃないものが情緒的商材。 たとえば、機能商材は、その商品を言語化しやすいです。「PS4 ドラゴンクエスト」とか、「iPhone8 64GB」とか。 ところが情緒商材は言語

1 | ノーススターメトリックについてノーススターメトリック - North Star Metric (NSM) は、ビジネス成長を求める指標設計のフレームワークで、著名なグロース企業で積極的に採用されています。 近年その有効性が再認識され、より多くの企業で採用され始めました。Amplitude でも世界中で50 回以上のワークショップを実施してます。 ここでは、Amplitude がワークショップで案内している NSM 設計手法をご案内します。 2 |  今までの指標設計指標設計の多くは KGI を設定し、それに伴い KPI を設計して「KPI ツリー」を作成しています。KGI/KPI は以下を示しています。 企業の多くの KGI は「売り上げ」といえます。その際の KPI の多くは以下のように設計されてます。 ただし、この KPI 設計には、ユーザーの「プロダクト体験」の評価が考慮され

村上 茂久 ［株式会社ファインディールズ 代表取締役］ Dec. 19, 2019, 05:30 AM ビジネス 12,991 2019年11月18日、Yahoo! Japanなどを運営するヤフーの親会社Zホールディングス（以下、ZHD）とLINEは、両社が経営統合することを基本合意したと発表しました（※1）。 日本におけるポータルサイト、およびメッセンジャーアプリを抱えるリーディングカンパニー同士の統合——ニュースのインパクトは大きく、｢国内最強のスーパーアプリの誕生か｣｢PayPayとLINE Payはどうなるのか｣など、話題は尽きません。 果たしてこの決断の裏には、ZHDとLINEのどのような狙いがあるのでしょうか？ そこで今回は、両社の経営統合のニュースを｢会計｣と｢ファイナンス｣の視点で読み解いていくことにしましょう。 一部報道では｢Yahoo!とLINEが経営統合｣と書かれてい

「1980-2000年代に、ロードサイドで拡大した小売」が勝者となった。クルマという技術によって、トラフィック（人の流れ）がロードサイドに集まる構造が生まれた。そのタイミングに、ロードサイドへ張った地方発の小売が巨大となった。ロードサイドが飽和しトラフィック構造が変化していない現在、オフラインにおいて勝者は固定され、変動は起きにくくなっている。飽和期においては、「ワンストップショッピング」というユーザー便益を提供するプレイヤーが成長。ロードサイド後期に参入したプレイヤーのうち、コンビニやドラッグストア、ドンキホーテなど。

Googleアナリティクス4ではサイト訪問の行動ログをBigQueryに出力できるようになった。 従来のGoogleアナリティクス（ユニバーサルアナリティクス）ではGoogleアナリティクス360（GA360）を利用し、そのうえでGoogleに申請しないとログデータをBigQueryに出力することはできなかった。そのためコスト面での高いハードルがあったのだが、Googleアナリティクス4ではGoogle Cloud Platform（GCP）の従量課金コストだけでログをBigQueryに出力できるようになったのである。以前はこの設定で直接Firebaseの管理画面からダミーアプリを作る手順が必要だったため大変難しかったが、現在ではアナリティクスの管理画面だけでできるようになった。 Googleアナリティクス4というのはもともとアプリ用に存在していたFirebaseの計測機能（Google

Googleは、2019年7月31日(米国時間)、Google Marketing Platform公式ブログにて、アプリとウェブデータの測定を統一したうえでレポート作成と分析を可能にするいくつかの方法を発表しました。 リンク：

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

このように、可視化されたデータを連続して見せることによってファクトを伝えるのが、データ・ストーリーの手法です。 Ben Jones氏によるデータ・ストーリーについての解説と、彼が見出した7つの王道パターン データを伝える記事を多く出しているNYタイムズですが、彼らの新人記者向けの研修の資料では、データ・ストーリーについて詳しいBen Jones氏による以下の講演動画が紹介されていました。(講演のスライドはこちらから見られます。) 講演の内容について手短に解説します。Jones氏は当時(2015年)、データ可視化ツール大手のタブローソフトウェアでプロダクトマネージャーをしていました。(ちなみにタブローは、先月Salesforceに1.7兆円で買収されています。) ある日、タブローがいくつかの可視化されたデータを連続して見せる機能を公開したところ、ユーザーはそれを使ってさまざまなデータ・ストー

アイコンのスタイルをソリッドとアウトライン、どちらを使用するか決めなければならない場合がありませんか？ 好みで決めるという人もいるかもしれませんが、それぞれ分かりやすい場合と分かりにくい場合があります。 どのような場合にソリッドを使い、アウトラインを使うとよいのかを紹介します。 ちなみに下記は、左が過去のデザイン手法、右が現在のデザイン手法です。 Solid Vs. Outline Icons: Which Are Faster to Recognize? by UX Movement 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 アイコンのスタイルがユーザビリティに与える影響 アイコンにおける特徴的な手がかり アウトラインアイコンが速い場合 ソリッドアイコンが速い場合 スタイルに違いがない場合 ボタンとしてのアイコンを使用す