第5章までの感想

イシューの建て方

「CVRが上がらない」などの課題があった際に、解決可能な課題に落とし込める能力が必要だと感じた。

実際DSを体験させて頂いたのですが際にも痛感した点でもある。

データは大量にあっても、仮説をいくつ考えられるかが解決に繋がるかどうかを決める。

そのためには、鷹の目、虫の目、魚の目（どこかで聞いた気がする）のように自分の視点を飛ばして、1つに固執しないようにする必要がある。

また、解決可能な問題に分解する際には、担当する課題の業界についても一定の知識が必要である。

既出の問題なら似たようなアプローチを採用できるて2度手間が減らせる。

自分の考えがどちらに進んでいるのかは、途中で見直す必要がある。

見直しを行うには、付箋に書いて十字線の紙に貼り付けるのが良いのかもしれない。

これを誰かに説明する場合に、自分はどんな思考回路をもとに考えたのか明確にした方が、説明は楽になる。

また、上手くいかなかった際には別の方角の施策を打てば良い

お客様アンケートやユーザーの購買情報から分かるニーズは5％に過ぎない。

そもそも、アンケートに回答しないユーザーの方が多い。

さらに、離脱したユーザーはサービスのどこが嫌だったのかは教えてくれない。

自分たちが持っているデータは、ごく一部のお客さんの更にごく一部のデータ、というバイアスがかかりまくっているもの、と認識しなければならない。

その上で、データから言えること、言えないこと、次の施策を考える必要がある。

95％の隠れたニーズやお客様の求めるものを推察する能力を磨いて、サービスを起こす。

これがAIにはまだ代替できない部分なのではないかなー、と希望的観測を持っています。

この嗅覚を鍛えるように気をつけて、働こう！