メンターシッププラットフォームで良好なマッチングを提供するには、メンターとメンティーの両方に関する詳細情報を収集することが重要です。ここに、収集を検討できるデータポイントがいくつかあります。

メンター：

1.個人情報：名前、電子メール、場所、職業など。

2.専門的な経験：現在の役職、以前のジョブタイトル、長年の経験、産業が働いていました。

3.専門分野：特定のスキル、テクノロジー、ツールなど。メンターが熟練している。

4.可用性：メンターが会ったりコミュニケーションをとったりすることができる日と時間。

5.専門的な目標：メンターが、ネットワークの構築、知識の共有など、メンタリングを通じて達成したいこと。

メンティー：

1.個人情報：名前、電子メール、場所、職業など。

2.専門的な経験：現在の役職、以前のジョブタイトル、長年の経験、産業が働いていました。

3.関心のある領域：特定のスキル、テクノロジー、ツールなど。メンティーが学習または改善したいと考えています。

4.可用性：メンティーが会ったりコミュニケーションをとったりすることができる日と時間。

5.専門的な目標：メンティーが、キャリアを前進させたり、新しいスキルを獲得したりするなど、メンターシップを通じて達成したいこと。

また、情報を収集しすぎるとユーザーにとって圧倒的であり、プラットフォームのエンゲージメントが低下する可能性があることに留意することも重要です。そのため、効果的なマッチングのために十分なデータを収集することと、あまりにも多くの質問を持つユーザーを圧倒することはできません。
To provide good matching on your mentorship platform, it's important to collect detailed information about both mentors and mentees. Here are some data points that you could consider collecting:

Mentors:

1. Personal Information: name, email, location, occupation, etc.

2. Professional Experience: current job title, previous job titles, years of experience, industries worked in, etc.

3. Areas of Expertise: specific skills, technologies, tools, etc. that the mentor is proficient in.

4. Availability: the days and times that the mentor is available to meet or communicate.

5. Professional Goals: what the mentor hopes to achieve through mentoring, such as building a network, sharing their knowledge, etc.

Mentees:

1. Personal Information: name, email, location, occupation, etc.

2. Professional Experience: current job title, previous job titles, years of experience, industries worked in, etc.

3. Areas of Interest: specific skills, technologies, tools, etc. that the mentee would like to learn or improve in.

4. Availability: the days and times that the mentee is available to meet or communicate.

5. Professional Goals: what the mentee hopes to achieve through mentorship, such as advancing in their career, acquiring new skills, etc.

It's also important to keep in mind that collecting too much information could be overwhelming for users and lead to lower engagement on the platform, so it's important to strike a balance between collecting enough data for effective matching and not overwhelming users with too many questions.