#198 コミュニティのアナリティクス・エンゲージメント学』～感覚から数値へ！メンバー行動を可視化する3段階データ活用システム構築術～ をお話します。

コミュニティをもっと楽しく もっと先へ。 こんにちは、さかい美佐です。 #198 コミュニティのアナリティクス・エンゲージメント学』～感覚から数値へ！メンバー行動を可視化する3段階データ活用システム構築術～ をお話します。 つかみ これまで何度も、コミュニティ運営における「データ」の話を書いてきました。参加人数、投稿数、リアクション数、継続率。数字を見ること自体は、もう多くの方が当たり前にやっていると思います。 でも最近、こんな感覚はありませんか？ 「数字は見ている。でも、次に何をすればいいのかは結局"感覚"で決めている」「データはあるのに、確信を持って判断できていない」「良くなっている"気はする"けど、それを説明できない」 実はこれ、「データが足りない」のではありません。足りていないのは、アナリティクスです。 数字を集めることと、数字から"意味"を取り出すことは、まったく別の作業なんです。 結論 結論を言うと、 「感覚は、才能。アナリティクスは、その才能を再現可能にする技術」 です。 データは集めるものではなく、意思決定の言語にするものなんです。 理由は3つあります。 理由その1：感覚は正しくても、再現性がない 料理が得意な人は、「今日は塩がちょっと強い気がする」「火を止めるタイミングは、今」そんな感覚で、美味しい料理を作ります。 でも、その人が毎回まったく同じ味を再現できるかというと、実は難しい。 なぜなら、感覚は正しくても、何が味を決めているのかを分解していないからです。 コミュニティ運営も、まったく同じです。雰囲気が良い、盛り上がっている気がする、最近居心地がいい。これはすべて「体感としての正解」。 でも、その体感を「どの行動が、どの変化を生んだのか」「どこを触ると、再び同じ状態を作れるのか」まで分解できていないと、改善は偶然に頼ることになります。 理由その2：頭の中だけで回すと属人化してしまう 私自身もデータは好きで常に見ている。その先の自分の考察や仮説は、頭の中にある。施策として行動もしていました。 とはいえ、頭の中だけで回ってしまうと、私の経験値にはなっても、コミュニティの経験値にはならないんですよね。つまり属人化になってしまいます。 属人化すると再現性もその人次第になり、たった1人で運営をし続けるなら良いのですが、そうではない場合に、安定しない原因になります。 理由その3：アナリティクスは感覚を未来でも使える武器に変える翻訳装置 アナリティクスとは、単に数字を眺めることではありません。 勘が働いた瞬間に、どんな行動データが動いていたのか 「あれ？」と感じた違和感の前に、どんな兆候があったのか 成功した施策が、どの行動を、どの順番で変えたのか これらを後追いで"証拠化"する技術です。 つまり、アナリティクスとは「感覚を否定するもの」ではなく、感覚を、未来でも使える武器に変えるための翻訳装置なんです。 では、具体的にどうすればいいか、3つのアクションをお伝えします。 アクション1：数値で表すクセをつけて行動データを収集設計する まずはデータドリブンの最初である、データを意識し始めることは出来ていますか？ 具体的に言うと、数値で表すクセと思ってください。多くとは？中には？少ないとは？これらをざくっとでも良いので、数値を添えることです。 私も前職のボスに、よく教わりました。「ほとんどとは、具体的には？」などです。 メールなら開封率やクリック率が簡単にわかりますし、LPもツールでわかりやすい。動画だと視聴維持率など。 最近は使っているツールのアナリティクス＋AIと壁打ちしています。 アクション2：離脱予測機能で予測分析システムを構築する たまに書いているB to B向けカスタマーサクセスツールのGainsightやTotangoでは離脱予測機能が以前よりありましたが、今はより小規模でも使えるツールもあると思います。 HubSpot Service HubやLINEも外部ツールと組み合わせた可能性もありますね。 考え方としてはメンバーの行動をポイント化し、そのポイントが低い＝離脱の可能性です。 アクション3：4ステップでインサイト（洞察）活用サイクルを回す インサイトというのは洞察のことです。データを見た時に自分の考察を、一行で良いので書き込むと良いですよ。 私がやっていたことは、このような流れでした。 STEP1：数値を見た瞬間のことを書く。 STEP2：時間を置いて、客観的に書いてみる。 STEP3：仮説を疑問形で書く。 STEP4：考えられる施策を書く。 STEP2から4はAIと壁打ちで良いので一度やってみてください。NotebookLMでデータがあればレポートまで出せる時代ですので、楽しみながら出来そうですよ！ まとめ データ、データとうるさいかもしれませんが、私は文系出身です。しかも今はAIがあるので、誰でもぐっ〜と身近になるんです。 GA4を勉強しましょう！とは言っていません。あるものでデータを取り、そこからあなたなりのアナリティクス（分析）とインサイト（洞察）がコミュニティに活かせたら、コミュニティはもっと楽しく、もっと先に行けます。 今日は以上です。頑張るあなたを応援しています！ 最後まで聞いてくださってありがとうございます。いいねやコメントくださると嬉しいです。コミュニティに関するご質問は、この音声かnote記事にコメントください。私から回答させていただきます。 さかい美佐でした。