プロダクトデザイナーがプロダクトアナリティクスを（恐れるのではなく）愛すべき理由

Mixpanel, Incからのプロダクトティップス 第14回

　グローバルで7000社以上の導入実績をもつプロダクト分析ツールのベンダー「米Mixpanel社」のキーパーソンによる海外ブログ翻訳記事です。プロダクトマネージャーの日々の業務に役立つ、さまざまな知見をお届けします。今回は、Mixpanelのプロダクトデザイナーが、プロダクトアナリティクス（プロダクト分析）のありがちな誤解について解説します。

はじめに

　私は、知り合いのデザイナーにプロダクトアナリティクス（プロダクト分析）を活用しているか、使い慣れているかを尋ねることがあります。その場合、ほとんどの人が、ちょっと気まずそうな態度を示すことがよくあります。

　こういうパターンに陥りがちな理由は、「プロダクト」と「アナリティクス」の2つの単語にあります。

　もしも、このどちらかの単語をデザイナーとの会話に出したなら、人工知能や暗号、NFTなど、難しいテクノロジーが深く入り組んだ話題を話し始めたときのような反応があるかもしれません。

　しかし、デザイナー（テクニカルな傾向があまり強くない他の職種はもちろんのこと）に、プロダクトアナリティクスについてもっと分かりやすい視点で語れば、最終的にはプロダクトの向上につながったり、さらには効果的で迅速な意思決定に役立つと理解してくれたりして、アナリティクスの利用について怖がることも少なくなるでしょう。

　私は、Mixpanelのデザインチームの一員ですが、1人のプロダクトデザイナーとして、プロダクトアナリティクスの支持者であり、積極的なユーザーです。これからプロダクトアナリティクスへの誤解を解いていきたいと思います。

プロダクトアナリティクスの実践的な活用

　プロダクトアナリティクスは、すぐに何かの答えを見つけるためにあるのではなく、さまざまな種類の定量化可能な情報をできるだけ早く提供するためにあります。その情報を使って何をするかは、最終的には自分次第です。

　これらの情報からは定性データにはない情報が得られます。しかし、定性データからしか得られない情報もあります。どちらが良い悪いということではなくて、実際のところ、この2種類のデータはよく併用して活用されています。

　例えば、定量調査で得られる答えのほとんどは、厳密には客観的な数字（多くの場合、量も多い）であり、定性調査では深く掘り起こさなければ決して見えないような問題についての意思決定に役立ちます。

　つまり、Mixpanelのようなツールは、顧客へのインタビューに膨大な時間を費やさなければ得られないような情報を、ユーザーがプロダクト内で実際に何をしているかを調査するだけで獲得できるようサポートします。

　では、2つの事例を見ながら、私がどのようにMixpanelをデザインの意思決定に活用しているかをご紹介します。