データの価値を最大化させるデザイン〜データが"読める"デザイナーから"使える"デザイナーに〜 #yjtc / YJTC21 C-2

データソリューションについて 2019年10月31日データソリューション事業発表 DATA SOLUT データの力で日本を元気 YAHOO! DATA SOLUTION YAHO JA A SOLUT YAHOO! DATA LUTIO JAPAN YAHOO! DATA SOLUTION JAPAN ビッグデータに基づいた事業創造や成長・課題解決を支援する企業・自治体向けデータソリューションサービス開始～生活者の本音やトレンドを読み解く調査・分析サービスを提供～ UTION DAT DATA SOLU AHO JAP SOL ON HOO! DATA S UTIC JAPAN ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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データソリューションについてデータソリューション事業 DS.INSIGHT 2019/10 DS.INSIGHT 提供開始「上昇キーワード」「属性別ヒートマップ」「ランドマーク検索」「時系列キーワード」「地域比較」「カスタムエリア」 DS.INSIGHT for Partner 広告代理店・コンサルティングファーム向けプランサービスプラン DS.INSIGHT for Gov 官公庁・自治体向けプランサービスプラン ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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データソリューションについてクリエイティブチームの役割 DATASOLUTIONのイベントプロモーション Yahoo! JAPANについて・1996年ヤフー株式会社設立、国内初の商用検索サイト「Yahoo! JAPAN」を開始・検索/ニュース/動画/天気/EC/メール/決済/その他と横断的にサービス展開・毎月約5,000万人のサービス利用者と、その利用データを保持月間ログインID数約5,000万人国内アプリDL数No.1 100を超えるサービス ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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データソリューションについてクリエイティブチームの役割 DATA SOLUTION ブランドアセットロゴの種類ロゴは横組みと縦組みの2種類があります。原則として、横組みをお使いください。可読性を保つためやスペースがないなどの場合に縦組みをご使用ください。横組み DATA SOLUTION 縦組み DATA SOLUTION ABCDEFGHIJKLM NOPQRSTUVWXYZ abcdefghijklm nopqrstuvwxyz ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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業務経験を鍛えるチームが担う役割 Creative Team Product Interaction Design UI Design Communication Art Direction Graphic Design Illustration Technical Cording Web Development Other UX Researcher Movie Editor Contents Design ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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業務経験を鍛えるクリエイティブメンバーはプロジェクト型で業務にアサイン C-UX、Service Design、Design System Project 1 PO/PdM Business D Tech Lead Engineer ... Design Lead Project 2 PO/PdM Business D Tech Lead Engineer ... Design Lead Project 3 PO/PdM Business D Tech Lead Engineer ... Design Lead Project 4 Business D Marketer Marketer Engineer ... Design Lead ... ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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業務経験を鍛えるクリエイティブメンバーはプロジェクト型で業務にアサイン C-UX、Service Design、Design System Project 1 PO/PdM Business D Tech Lead Engineer ... Design Lead Project 2 PO/PdM Business D Tech Lead Engineer ... Design Lead Project 3 PO/PdM Business D Tech Lead Engineer ... Design Lead Project 4 Business D Marketer Marketer Engineer ... Design Lead ... ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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業務経験を鍛える Design Leadの役割 C-UX、Service Design、Design System Project 1 Design Lead Project 2 Design Lead Project 3 Design Lead Project 4 Design Lead タスク化 / アサイン要望 Creative Team ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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業務経験を鍛える Design Leadの役割 C-UX、Service Design、Design System Project 1 Project 2 Project 3 Project 4 Design Lead = 業務内のデザインマネジメントタスク化 / アサイン要望 Creative Team ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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細分化力を鍛えるデータを使おうとするときの課題データ活用の初期ステップ 1.仮説を立てられる「施策は効果があるかもしれない」 2.データが示す意味がわかる「施策は効果があった」 3.必要なデータ(要素)がわかる「効果の要因候補はA,B,C..要因はAだった」 4.データを集計成形など活用できる「要因Aの類似抽出」など ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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細分化力を鍛えるデータを使おうとするときの課題データ活用の初期ステップ 1.仮説を立てられる「施策は効果があるかもしれない」 2.データが示す意味がわかる「施策は効果があった」 3.必要なデータ(要素)がわかる「効果の要因候補はA,B,C..要因はAだった」 4.データを集計成形など活用できる「要因Aの類似抽出」など ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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細分化力を鍛えるデータを使おうとするときの課題仮説を立てて、1つのデータを読むことできる人も増えた 1.仮説を立てられる「施策は効果があるかもしれない」 2.データが示す意味がわかる「施策は効果があった」 3.必要なデータ(要素)がわかる「効果の要因候補はA,B,C..要因はAだった」 4.データを集計成形など活用できる「要因Aの類似抽出」など ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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細分化力を鍛えるデータを使おうとするときの課題要因特定につなげることができる人がまだまだ少ない 1.仮説を立てられる「施策は効果があるかもしれない」 2.データが示す意味がわかる「施策は効果があった」 3.必要なデータ(要素)がわかる「効果の要因候補はA,B,C..要因はAだった」 4.データを集計成形など活用できる「要因Aの類似抽出」など ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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細分化力を鍛えるデータを使おうとするときの課題やってしまいがちなこと 1.仮説を立てられる「施策は効果があるかもしれない」 2.データが示す意味がわかる「施策は効果があった」 3.必要なデータ(要素)がわかる。「効果の要因は"経験的に" B である」 4.データを集計成型・利用できる「要因Bの類似抽出」など ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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細分化力を鍛えるデータを使おうとするときの課題正しく解釈することができる 1.仮説を立てられる「施策は効果があるかもしれない」 2.データが示す意味がわかる「施策は効果があった」 3.必要なデータ(要素)がわかる「効果の要因候補はA,B,C..要因はAだった」 4.データを集計成形など活用できる「要因Aの類似抽出」など ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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データの価値を最大化するデザインのまとめデータの価値を最大化するデザインのポイント1 ユースケースをフローで書き出すビジネスシナリオスーパーのイベント販促競合店の来店客数、販促分析、イベント分析、集客施策検討毎週水曜日の売り上げが伸びない課題。競合店に客が流れていることを懸念して、水曜日に集客に有効な施策が増えていることがわかった。競合店では「水曜日限定の割引デー」イベントを実施しており、ポイント目当ての客層が流れてしまっていたことがわかった。水曜日にイベントをぶつけても集客は難しいと判断し、前日の火曜日に「カーカーズの日イベント」を実施して来店を促すと共に競合店からの顧客獲得を狙う施策を提案することにした。ユーザーストーリー競合店の平均前年比人数、属性概要を把握してから自社分析グラフで競合店の水曜日の人数が増えていることを確認する。対象(日付) を指定して競合店の時間推移、時間帯別に確認する。競合店と自社店舗(水曜日)を比較して特徴を把握・要因を特定する競合店の推移を知る競合店の人口推移を知りたい競合店をセット特定の月や日を基準に見たい YYYY/MM/DDを指定または YYYY/MM/DD-YYYY/MM/DDを指定人口の多かった曜日を知りたい人口推移の各単位で確認特定の日の合計人数を知りたい人口推移で人口が多かった日にマウスオーバーして確認その日の人数を詳しく知りたい人口割合で確認時間別の人数を詳しく知りたい時間別に切り替えるその時間の人口割合を詳しく知りたい人口割合で確認以下のニーズもありそう・特定の店とここを比較したい・選択した日の人数を保存したい・人口推移詳細ページを作る・月単位、日単位、時間別の3つの人口推移グラフに並べる競合店と自店舗の比較をしたい競合店と自店舗の月間平均で比較したい競合店と自店舗をセット(月間平均) 特定の月を基準に見たい YYYY/MM/DDを指定または YYYY/MM/DD-YYYY/MM/DDを指定人口の推移を確認したい人口推移の各単位で確認または人口割合で確認人口割合を詳しく比較したい人口割合を詳しく比較したい人口割合で確認競合店と自店舗の水曜日の比較をしたい特定の水曜日を見たい水曜日の平均を見たい YYYY/MM/DDを指定または YYYY/MM/DD-YYYY/MM/DDを指定人口の差を確認したい人口推移の各単位で確認または人口割合で確認人口割合を詳しく比較したい人口割合で確認競合店と自店舗をセット(日単位または曜日平均) YYYY/MM/DDを指定または YYYY/MM/DD-YYYY/MM/DDを指定人口推移の各単位で確認または人口割合で確認人口割合を詳しく比較したい人口割合で確認時間別の人数を詳しく知りたい時間別に切り替えるその時間の人口割合を詳しく知りたい人口割合で確認 ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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データの価値を最大化するデザインのまとめデータの価値を最大化するデザインのポイント2 DL数の増加閲覧数の増加(PV) 投稿数の増加(投稿数) 投稿者数の増加 (投稿したユーザー数) 使い方の把握 (使い方ページのPVなど) ログイン・登録の増加 (devsの数など) 投稿数の増加 (投稿数) モジュール挿入の増加 (モジュール挿入記事数) コメント数の増加 (コメント数) コメント機能の利用率 (コメント数) コメント機能の認知 (コメント機能のクリック数) フォローの増加 (フォロー数) フォローの増加 (フォロー数・投稿数) フォローボタンの認知 (フォローボタンのクリック数) 投稿サポート機能の認知 (投稿数) 基本数の増加 (重要数) 基本利用率の増加 (重要数) 基本ボタンの認知 (重要ボタンのクリック数) 予約投稿の増加 (予約投稿数) 予約投稿の認知 (予約投稿機能の投稿数) 予約投稿の認知 (予約投稿機能のクリック数) 下書き数の増加 (下書き数) 下書きの利用 (コメント数) 下書きの認知 (下書きページ下書きボタンのクリック数) プロモーション流入増加 (流入数) プロモーション効果の認知 (PV数) ティザー閲覧数 (PVなど) コンテンツの着実 (記事数) モジュール挿入の増加 (モジュール挿入記事数) モジュール挿入の認知 (モジュール挿入のクリック数) モジュール挿入のクリック数 (モジュール挿入のクリック数) カバー添付数の増加 (カバー添付数) カバー添付の認知 (カバー添付のクリック数) カバー添付のクリック数 (カバー添付のクリック数) 回遊数の増加 (おすすめクリック数) 回遊数の増加 (おすすめクリック記事の PV数) 終了数の増加 (終了数) 終了数の増加 (終了数記事のPV数) タグ付与数の増加 (タグ付与の数) タグ付与の認知 (タグ付与のクリック数) タグの添付数の増加 (タグの添付数) webCAの認知向上 (webCAの認知向上) リブログ数の増加 (リブログ数) 記事ストリーム数 (遷移数) 記事ストリーム遷移率 (ストリームCTR) カバーの添付数の増加 (カバーの添付数) カバーの添付数の増加 (カバーの添付記事数) 流入数の増加 (流入数) 検索流入の増加 (検索流入数/流入数) その他の増加 (シェア数) シェア数の増加 (シェア数) シェア数の増加 (シェア数記事数) プロモーション流入増加 (流入数) プロモーション効果の認知 (流入数) プロモーション効果の認知 (流入人数(Tk.au)) ABテストの実施回数の増加 (ABテストの実施回数) メール閲覧数 ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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