DMM.com を支えるデータ駆動戦略(ディーエムエムドットコムヲササエルデータクドウセンリャク)

Part1 では、データ駆動戦略の全体像を説明していきます。事業を科学的に捉え、数値モデルや KPI モデルへと落とし込む過程で生まれる「データ」というファクターをもとに事業を捉えていきます。
Part2 では、データ駆動戦略を進めるために重要な体制づくりについて説明していきます。「データ」を武器として、事業をグロースさせるための仮説検証プロセスをアジャイル開発で実現していく流れやデータから学習できる組織の作り方などが体験できます。
Part3 では、 DMM.com が実践するデータ駆動戦略を体系的に紹介していきます。データ民主化という観点やデータを集約するデータ基盤の作り方を説明していきます。最後には、 DMM.com の多くのサービスを支える基盤となっている「商品レビュー」をベースに、実際の［データ駆動戦略］を体験することができます。
エンタープライズのみならず、 EC サイトの運営に悩む方にも読んでいただきたい書籍です。
Part1: 事業を科学的アプローチで捉え、定義する
Chapter1 : データ駆動戦略でのプロダクト開発の全容公開
Chapter2 : 事業を数値モデルで表現すると予測と自動化ができる
Chapter3 : 仮説検証を回しながら不確実性を下げていく

Part2 : 強固な組織体制がデータ駆動な戦略基盤を支える
Chapter4 : なぜ、学習できる組織が必要なのか
Chapter5 : 戦略的 Unlearn による組織モデルの構築
Chapter6 : 組織構造から発生する力学を操作する

Part3 : データを駆動させ、組織文化を作る
Chapter7 : データを集約して民主化する
Chapter8 : 商品レビューをデータ駆動でグロースさせてみよう!

「データドリブン」という言葉が経営やプロダクト開発の合言葉になって久しいものの、事業の構造を数値モデルへ落とし込み、組織として仮説検証を回し続ける段階まで到達した実例は多くありません。本書は DMM.com でその実践を主導した石垣雅人氏と松本勇気氏が、同社のデータ駆動戦略を体系立てて明かした実践書で、 2020 年 9 月にマイナビ出版から刊行されました。

全体は 3 部構成です。まず事業を科学的アプローチで捉え、 KPI や数値モデルへ翻訳することで予測や自動化へつなげる考え方を示し、次に仮説検証のプロセスをアジャイル開発と接続し、「学習できる組織」をどう作るかという体制論に踏み込みます。終盤ではデータ民主化やデータ基盤の設計を扱い、同社の商品レビューを題材にグロースの進め方を追体験する流れで、手法のカタログにとどまらず組織の力学まで語られるのが特徴です。

統計学の高度な前提知識は求められませんが、プロダクト開発や運用の経験があるほど得るものが増える種類の内容です。エンジニアリングマネージャーやプロダクトマネージャー、 EC サイトの改善に手詰まりを感じている人が、自社の事業構造をモデルとして書き下ろすための最初の足場になります。