こんなイベント待っていた！データ思考で未知の事例改善案を議論するData-Driven Case Method参加レポート
メルカリのデータアナリストであるお二人が主催するData-Driven Case Method in Tokyoに参加してきたので、振り返りがてらレポートを書いてみました。ケースの前提をどこまで書いて良いか分からなかったのでメモ程度です。
Data-Driven Case Methodとは
株式会社メルカリでデータアナリストをしている2人が（会社とは関係なく）社内外の人とディスカッションする場がほしいと企画したイベントです。@shoei @nakatomo
特徴的なのは、プロダクト改善のケース（事例）を持ち寄って参加者の間で思いっきり議論すること。職種もデータアナリストを中心としたコンサル、ディレクター、マーケティングなど様々でした。
アナリストをしていると社内のケースばかり考えていて、違う業界の方々がどんな思考で物事を捉えているのか知りたい。そして社内チーム人数も少なく新たな視点が得られないことから、社外の方との繋がりがほしいと思って参加しました。
イベントの流れと納得の独自ルール
2つの事例がイベント2日前に参加者に提供され、事前に読んで自分の考えを持っておく。当日は主催者が用意したテーブルで2事例をディスカッションする。という感じでした。
ワークは、①事例提供者からの説明→②3〜4人のグループで議論→③各グループから話した内容を発表、質疑→④事例提供者から参考回答と感想、という流れ。
面白かったのは、「事前に自己紹介で会社名や詳しい職種について話さないこと」。◯◯のマネージャーやってますとか、あのTwitterで有名な強い人だとか、バイアスをかけずにフラットに議論するためだそうです。
確かに事例見るときに業界の人だとドメイン知識あるから信じようとか思っちゃいますよね。
事例紹介
どこまで載せて良いのか分からなかったのですが、帰った後にビール片手に振り返りながらまとめた思考メモを載せときます。
各チームの発表を聞いていましたが、こういう詳細メモとか議論のプロセスとかも共有できたら面白そう。
事例１：ダイエットアプリの売上をあげるために、体重を自動入力してくれる体組成計のポップアップ広告を出すべきか？（体重を手入力した後に）
事例２：生鮮ECサイトで継続率を上げるために、架電でどの新規顧客を優先的にフォローするべきか？（事例にあった前提条件が結構書いてないので参考までに）
ゴリゴリのサイエンティストより、思考法を鍛えたい人におすすめ
上のメモにある通り、実際のデータを使ってコードを書くとかはなく、ロジカルシンキングを鍛えている感じがしました。そこによりデータ的な側面が入っているというイメージ。
また、事例によってはドメイン知識が0の場合もあるので、その中でどうやってユーザーを想定して仮説を組み立てたり特徴量を出していくかは、思ったよりも難しかったです。
個人的には議論の仕方をどう進めたらより積極的にアイデア出るだろう？とか着地点をどのタイミングで全員とアライン取ろうか？など、グループで集まって議論することも考えるきっかけになりました。
自分の紙に計算式書くより、場に一枚大きな紙を置いて全員で同じところ見ながらの方が良い印象。人数も3人くらいがちょうど良かったです。
おもしろかったので、ぜひ第２回目も応募したいと思います。うちの会社のケースも出したり主催側もやってみたいなと思わせてくれる良いイベントでした。石井さん、中川さんありがとうございました。
もし第１回参加者の方がいましたら、Twitterぜひフォローしてください。