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前の章に戻る8章 データ分析と改善（PDCA）
この章の目安学習時間：約90分
この章のゴール
この章を終えると、以下の状態になります。
- 「なんとなく」ではなく、数値（データ）に基づいて改善点を見つけられる。
- 仮説→実行→検証のサイクル（PDCA）を回し、着実に再生数を伸ばせるようになる。
学習の進め方
この章は以下の手順で進めます。
- インプット（動画学習）：KPI（重要指標）の意味と分析方法を学ぶ。
- チェック（理解度確認）：分析の視点を振り返る。
- アウトプット（実践ワーク）：自ら分析を行い、改善レポートを作成する。
- コーチング（提出・改善）：分析の精度についてフィードバックを受ける。
1. 講義インプット
ここに注目して視聴しよう
- 動画の評価を決める3つの重要指標（KPI）とは？
- 「再生数が伸びない…」と思った時、まず疑うべき場所はどこ？
- 同じテーマの動画でも、切り口を変えてテストする「ABテスト」とは？
8章_講義スライド.pdf (4.3 MB)
AIを活用したABテスト分析
ABテストを実践した後、数値分析をAIに任せることで改善サイクルを加速できます。投稿後24〜48時間の再生数や維持率をAIに入力してください。AIは、「なぜパターンAが勝ったか」という要因分析を行い、次回の改善案や継承すべき成功要素（フックやサムネイルの勝ちパターン）を提案します。これにより、データに基づく次の具体的な行動を迅速に決定できます。
伸びている競合動画（ベストプラクティス）との比較
自分のデータが少ない初期段階では、伸びている競合動画（ベストプラクティス）との比較分析が不可欠です。競合の成功事例から、フックの構成、サムネイルの切り口、エンゲージメント戦略などの「勝ち要素」を抽出します。この成功要素を自分の動画のABテストの仮説として活用すれば、成功確率の高い検証から始められ、PDCAサイクルを加速できます。
2. 実践ワークブック（アウトプット）
Mission：分析レポートを作成する
これまでに投稿したご自身の動画（まだ投稿数が少ない場合は競合の動画でも可）を分析します。
▼ ワーク1：数値を記録する
以下の数値を書き出してください。
▼ ワーク1：数値を記録する
以下の数値を書き出してください。
- 再生数
- いいね数
- 保存数
- 平均視聴維持率（または視聴完了率）
- 3秒離脱率
▼ ワーク2：要因を分析する（仮説を立てる）
数値が良い・悪い理由を考えて書き出します。
数値が良い・悪い理由を考えて書き出します。
- なぜこの動画は再生数が伸びたのか？（例：トレンド音源を使ったから、冒頭のインパクトが強かったから）
- なぜこの動画は途中で見られなくなったのか？（例：話が長すぎた、画面が単調だった）
▼ ワーク3：次回の改善策を決める
分析結果をもとに、次の動画で試すことを1つ決めます。
分析結果をもとに、次の動画で試すことを1つ決めます。
- 例：「冒頭のテロップを黄色と黒の警告色にして目立たせる」
- 例：「BGMのテンポを速くして、カット割りを細かくする」
3. 課題の提出（コーチング）
作成した「分析・改善レポート」をSlackでコーチに共有してください。この際にAIの分析結果とそこから考えたあなたの仮説を併記して提出する用にしましょう。（テキスト形式、またはnotion等、形式は問いません）
提出前チェックリスト
- 結果（数値）だけでなく、原因（仮説）を書きましたか？
- 「次はもっと頑張る」などの精神論ではなく、具体的な行動プランになっていますか？
理解度チェック解答例
- 解答1：冒頭で視聴者が離脱している場合、改善すべき要素は企画 と冒頭の演出です。改善策として、冒頭を再編集し、動きや結論を先に見せることが有効です。
- 解答2：ABテストでは、投稿後24〜48時間の主要KPI（再生数・維持率）を比較して価値要素を見つけ出します。
- 解答3：PDCAサイクルの「A（Action）」は、分析結果をもとに効果が出た手法の資産化 、つまり効果が出た手法を「勝ちパターン」としてテンプレ化し、これを週次で繰り返すことです。