レポート：「noteの決して止まらないカイゼンを支える、エンジニアリングへの挑戦」 #devsumi2020 #devsumiC

noteをどう成長させていくかを表した図。
基本的にすべての施策や何かをする時に基本に立ち返る為に使う。
粗い図ではあるけれども、直感的に基本に立ち返るにはこのくらいの粒度の方が良いのかも。
施策を打つときはこれをベースにちゃんとドリルダウンしますと補足もありました。

単一のKPIを追わない

前述のグロースモデルにある、すべての矢印を正の方向にうまく回すには単一のKPIだけ追っていてはダメ。
例えば投稿数だけを追うとスパムみたいな投稿が量産される施策が打たれコンテンツの品質が落ちる。
（一方の矢印は伸びるがどこかの矢印が失速する。）

ブロック毎にバランス良く成長させるために矢印部分のチェックを怠らない。
何をしようがバランスが悪くなるとUXが悪くなって全く成長できなくなってしまう。

グロースモデルを支えるチーム

どうやってグロースモデルをバランス良く成長させるのか？
3チームに分割している。

• 基盤（長期）チーム
• 機能開発（中期）チーム
• カイゼン（短期）チーム

この3チームで分担してる。

このチーム編成の話はあまり役にたたないかも。
人が潤沢に居るからこそできるチーム編成だと思ってる。参考にしても…って感じ。

後回しにしがちな施策も動かせるようになった。

ただ、役割がちゃんと分かれているからこそつまらない不具合は放置されないし
継続的に新しい機能が実装できていると思うので心のそこから羨ましかった。
引用した部分がほんとにうらやましい。

データ活用はじめました

成長が鈍化した（＝グロースモデルが見えなくなった）時期があったらしい。
そこでデータ活用を始めたと。

2019年までは、CXO（深津さん）の定性的な意思（施策）決定に頼っていたけど、
グロースモデル間のバランスが悪くなってきたっぽい。

そこで、データを基に施策を決める様にしたと。
データを基に施策を決定すると、再現性や客観性が保たれてナレッジがどんどん貯まると。
至極全うなロジックだなって感じですね。

安心して創作が出来る雰囲気は引き続き維持していくのですが、
そのための施策はKPIを伸ばすという目的の上に乗らないことも多々あります。
反面、データ中心のアプローチは全体からブレイクダウンしてひとつのところにフォーカスをきめてガッと伸ばせる性質があります。
定性と定量のバランスを取りつつグロースをすすめていきたいという機運が高まってきました。
https://note.com/konpyu/n/n9a62cc04c67d 🔗

データ活用のナレッジがないのでメルカリのデータアナリストチームの人に顧問で入ってもらって、
一流のやり方を学んだと。
ソシャゲーで言う所の課金装備ですな。うらやましい。
これはメリットばかりだったと。（なんのデータを取る？って議論になった時にファシリテートしてもらったとか。）

データ取らなきゃ

今までもデータは取っていたけれども、グロースのためと言うより健康診断的なものだったと。
施策に活用するには微妙な粒度だったので、「データ分析基盤つくっちゃいましたｗ」みたいな感じ。

データによる仮説と検証

データを活用することで仮説を立てることが出来て、検証ができると。
最高だな

さらに、データを取ることでグロースモデルのどこで水漏れ（バランスが悪くなってるか）がすぐに検知できると
あれ？データ活用良いことしかないやん。

セッション内でここらへんの話が詳しく載ってますって紹介されてました。

• ぼくたちは健全なケンカ仲間。「定性」と「定量」のオトナな関係 #note_growth｜note編集部｜note 🔗

今後のnoteは…

ユーザ数が爆増でパフォーマンスが追いつかないらしい。
今年はパフォーマンスカイゼンをやっていくぜって
あとはnoteはジャンルが多すぎてレコメンドがすごい難しいらしい。
ランキング形式にしちゃうと見られる記事が限定的になっちゃうしって…
なかなか難しいですね。

まとめ

• 一貫的なモデル（グロースモデル）を作ってそれをブラッシュアップし続ける事
• データを取って活用して仮説を立て検証し、ロジックに基づいた施策を打つこと

雑感

ランチセッションなのに内容が濃すぎた…
最高だった。
最高だったと言っておきながらデータに基づいて仮説検証し成長させていくって…
至極まっとうなことしか言ってないですよね。