Dhoshiをお迎えしていることをとても嬉しく思います。彼は10年前にMixpanelを共同設立した人の一人です。彼にはこれから、製品をどのように計測するかということについて話して頂きたいと思います。氏から格別のご尽力を頂きました。データサイエンスデータはこれまで長い間、企業に競争優位性をもたらす壕(moat)として崇められてきました。そのような話は近年のAIスタートアップ・ブームによってますます誇張されています。エンゲージメントこのシリーズのこれまでの投稿で、エンゲージメントの基礎を紹介し、コンテンツ作成と共有について検討しました(図1における生産)。この投稿では、ユーザーをつなげることの重要性を議論し、コンテンツ在庫のさまざまな水準が持つ意味を分析します。エンゲージメントこのシリーズの最初の投稿では、エンゲージメントが大切な理由と、ニュースフィードの文脈において生産-消費システムが機能する仕組みを説明しました。この投稿では、コンテンツ生産を理解し、追跡し、その数を増やす方法について説明します。エンゲージメントFacebook、Instagram、LinkedIn、Reddit、Snapchatなど、主要な全てのソーシャルアプリには、アクティビティフィードやニュースフィード、またはそれと同等の機能があります。エンゲージメント全ての優れた製品は、真の価値を提供するだけでなく、魔法のような要素を持ち、非常に魅力的な体験を提供します。あなたがある土曜日の朝、一人で退屈していて、これから何をしたいか考えているとしましょう。エンゲージメント朝、目が覚めてコーヒーを注いでるところを想像してみてください。スマートフォンからInstagramの通知音が鳴ります。あなたの親友、エミリーがスイスのアルプス山脈から美しい動画を共有しています。エンゲージメントこれまで、私たちは成長、リテンション、およびフレームワークについての議論を行ってきました。それらが消費者向け製品の開発に関連するためです。データサイエンスメトリクスの変化を分析する7回シリーズの最後の記事となりました。今回は、これまでに紹介した要因(製品の変更、季節性、その他の行動変化、ミックスシフト、データ品質)によるメトリクスの変化への対処に関する成功事例をさらにお伝えします。データサイエンスこの7回シリーズではこれまで、製品の変更、季節性、その他の行動要因、それからミックスシフトを検討してきました。今回はデータの質を取り上げます。これはしばしば、突然のメトリクス変更の原因となっています。データサイエンスこのシリーズの以前の記事では、製品や季節要因、そして、主要指標に影響する可能性のあるその他の外部要因について検討しました。本記事では別の要因となるミックスシフトについて検討します。データサイエンス本シリーズの3回目は、季節性がどのように製品の使用に影響を及ぼすかについて考察しました。ユーザーの行動は競争や、政府の行動、新製品、ソーシャルメディアでの運動など、その他の外部イベントの影響も受けます。データサイエンスこのシリーズのパート2では、製品の要因がどのように指標に影響を与えるかについて検討しました。この記事では、季節に関する要因を考えてみます。季節性はしばしば、主要な指標に劇的な変動を引き起こします。データサイエンス近年、実験的なプロダクトイテレーションの増大を受けて、新しい製品の開発が急増しています。製品を変化させると、主要なメトリクスをシフトさせるような反応がほぼ間違いなく起こります。データサイエンス製品の成功を判定するためには、メトリクスのモニタリングが不可欠です。製品にとってなによりも重要な目標を正確に示すメトリクスを選択します。選択した後は、その主要メトリクスを正しい方向に向かわせることが最優先課題になります。データサイエンスこの記事は原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。データサイエンスこの記事は原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。データサイエンスこの記事は原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。世の中が変わり、エコシステムが発達していくにつれ、企業の成長は以前よりも速くなり、製品開発も容易になっています。スタートアップに関する情報やノウハウを届けるメディアです運営元FoundXスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。