Uberキャンセル増加：5つのステップで根本原因を分析する方法

デバッグや根本原因分析に関する質問について

• 最も一般的なプロダクト面接の質問の1つに答えることになります。

• これは、デバッグまたは根本原因分析に関する質問であり、「Uberのキャンセルが増えていますが、何が起こっていますか？」などというものです。

• 私たちは、この質問に完璧なフレームワークを提供し、この質問にうまく答えて仕事を手に入れるための手助けをします。

• 今日はUberのキャンセルが増えているという例を使い、それについて5つのパートのフレームワークを通過していきます。

• まず最初に、質問を明確にするためにいくつかの質問で質問内容を明らかにします。

• まず、実際に増えているメトリクスを定義し、具体的な仮説を立てるのに役立ちます。

• その後、時間的な観点から仮説を絞り込むことも重要です。

• また、増加率がベンチマークと比較してどれくらいなのかを理解することも重要です。

• さらに、質問者に対して自分の考えを共有することで、論理的な思考力を理解してもらうことができます。

デバッグや根本原因分析に関する質問について

問題の診断と課題の同定

• このフレームワークの後半は、問題の診断方法と課題の同定に焦点を当てています。

• 製品のユーザーとして、ドライバーやライダーが存在し、供給と需要を把握しています。

• ユーザーフローを理解するために、製品の動作について詳細を説明しています。

• さらに、地域別や曜日別にデータを分割し、問題の原因を外部要因とする可能性も考慮しています。

問題の診断と課題の同定

乗車キャンセル率の増加

• 過去2週間でライダーのキャンセル率が上がり、5％から10％に倍増したことが判明した。地域や曜日に特化した分析を行ったところ、地域を超えた問題であることが分かった。

• ユーザーフローを活用し、キャンセルが増加した理由に関する仮説を立てる。例えば、目的地を入力する段階で間違えることによるキャンセルが多いのか、また、ユーザーインターフェースに変更があった可能性も検証する。

• 仮説の検証には、再注文の有無や顧客へのアンケートなどを活用することで、具体的な理由を突き止めることができる。競合他社の存在による影響なども考慮し、より具体的な仮説を立てることが重要である。

乗車キャンセル率の増加

乗り物シェアアプリの仮説と検証

• 競合に関連するチェックリストに何か投入する。

• 過去2週間の価格に関連する次の仮説。

• 乗車手配中にドライバーを探しているページを表示するセクションで、最初のキャンセルの機会。

• 確認された乗車時にETA（到着予定時刻）が長すぎると、人々はキャンセルする。

乗り物シェアアプリの仮説と検証

ルート原因分析モデルのステップ

• 2週間以内に起きたこととして、キャンセル率が10%から10%に上昇したというデータに基づき、価格に関する仮説と待ち時間に関する仮説の2つのキーポイントが浮かび上がっています。

• 価格に関する問題に対処するために、ライドシェア企業のライフトと価格を合わせるか、または特定の特長を強調し、競合他社と差別化することが挙げられます。

• ドライバーとライダーのマッチング時間が長い場合、ドライバーへのインセンティブを増やしたり、プラットフォームに非アクティブなドライバーに通知を送るなどの解決策が考えられます。

• 原因の特定と解決策の選択は、仮説に基づく優先順位付けが鍵となります。

ルート原因分析モデルのステップ

Conclusion:

問題の診断と課題の同定は、製品の改善に不可欠です。Uberのキャンセル増加について、具体的な仮説と検証方法を5つのステップで詳細に解説しました。これを活用することで、効果的な解決策を見つける手助けとなるでしょう。