なんでこういうほうがいいかというと、ページIDなど、すごく細かい粒度のの分析は実はあまりしなくて、8割ぐらいは「何人がどのカテゴリのページを見たか?」の粒度、つまり大項目、中項目レベルで分析することがほとんどです。機能追加をしやすくしておかないと地獄になる次は、「誰が、いつ、何をしたか?」というところです。先ほどからお話ししているとおり、分析においては比較をすることが大切です。「新機能リリースした前なのか、後なのか?」「テレビCMの前なのか、後なのか?」「広告出した前なのか、後なのか?」。昔アメーバでよくあったのが、「新しい機能リリースしました。分析してください」と言われたんですが、ログが出ていないということがけっこうありました。結局、比較ができないわけですね。その機能をリリースしたことで継続率が伸びたのか、課金が伸びたのか、まったくわからない。大きな機能をリリースする時には、同時にログを出すようにしたほうがいいです。加えて、ログの追加やログの集計をしやすく設計しないとダメです。スタートアップの場合、結構頻繁に機能追加があると思います。1週間に1つ2つと、リリース回数が多いと思うんですが、ログの追加をしやすくしておかないと、本当に地獄になってしまいます。いらすとやさん、なんでもあってすごいですね。Analyticsなど、外部ツールを導入して、分析できる環境をつくる方が良いです。自前で集計基盤を構築すると結構時間がかかります。サービスが拡大するまではお金を払って外部サービスで担保する、という選択もサービス改善にとって大事だと思います。スタートアップエンジニアが大切にすべき3つのポイントそろそろまとめになります。まとめも3点ございまして、1つ目は最初からお話ししていますとおり、「エンジニアもKPIを意識しよう」ということです。それがスタートアップの生きる道です。ニーズに合ってるのか?」というところを、大事にしてほしいと思っております。2つ目が、「分析は比較」ですね。「リリース前後でどう変わったのか?」。ここだけできれば、分析としては成り立ちます。それはなぜか?」を掘り下げていく。非常に地道ですが、丁寧に見ていくことが大事だと思います。最後は「大事なことにリソースをつぎ込みましょう」。最初にお話しした、「あるアクションをしてもしなくても、継続率一緒だよね」という場合に、「じゃあ、それって本当にやる必要あるのか?」という。選択と集中と言いますが、本当に自分のサービスに必要なところに集中するために、分析やログを使って、選択と集中をしてもらえればと思います。ご清聴ありがとうございました。本セッションのスライドはこちらからご覧いただけます。Meetupに関する記事をまとめています。Meetupに関する新着記事が公開された際に、通知を受け取ることができます。