業務活動データ分析（データに基づく業務の活動分析）

データ駆動型オペレーションアクティビティ分析

高品質で価値あるイベント運営計画を厳密に実行し、パフォーマンスの向上に貢献します。イベント中のリアルタイムのデータ監視と効果的なデータフィードバックは、イベント計画の実行とそこでの問題の迅速な解決にとって重要な保証となります。店舗を例にとると、データをどのように活用して活動運営を推進できるでしょうか?

ステップ1: 店舗データ要件に基づいてアクティビティデータインジケーターシステムを構築する

1.この活動の目的を明確にする

活動は目標を設定しないと、活動終了時に活動計画の質を測ることが難しくなり、実行者の熱意にも影響を及ぼします。同時に、長所と短所を明らかにすることが難しくなり、長期的な発展につながらないでしょう。電子商取引プラットフォーム活動の一般的な目的は次のとおりです。

a) 店舗の認知度を高める

b) 店舗GMVの増加

c) 売上を伸ばすために売れ筋商品を作る

d) 損失を防ぐために在庫を整理する

2.目的に応じて対応する指標を決定する

活動の目的が決まったら、対応する事業に応じて対応する指標を決定します。

a) 店舗の認知度を高める

この種の活動の主な目的は、露出を達成することです。割引、半額割引、免除、肯定的なレビューに対するキャッシュバック、広告、1 つ買うと 1 つ無料、1 つ無料などの割引などのプロモーション方法を通じて、より多くのユーザーの注目を集めることができます。測定指標と対応する分析は次のとおりです。

訪問者数 (UV): ユーザーの注目を集めることは、新しいユーザーを引き付けることと、古いユーザーを呼び戻すことに分けられます。新規ユーザーを引き付けるための対応するデータ指標は新規訪問者数の増加であり、古いユーザーを呼び戻すための対応するデータ指標は古いユーザーの数です。新規ユーザーの獲得と既存ユーザーの呼び戻しにかかる単価は、支出額に基づいて計算できます。より多くの新規顧客を引き付け、呼び戻すほど効果は高まり、単価は低ければ低いほど良いです。

取引注文量：一定額以上の購入に対して価格インセンティブやギフト提供などを通じて取引注文の総数を増やし、一定のコストで店舗の認知度を高めます。対応するデータ指標は、注文量の増加と平均注文コストです。発注量はターゲットによって決まり、発注コストが低いほど有利です。

露出効果: 広告はブランド認知度を大幅に高めることができます。広告効果を測定するためのデータ指標としては、露出度やインプレッション1,000回あたりのコストなどが挙げられます。露出はターゲットによって決まり、インプレッション 1,000 回あたりのコストが低いほど効果的です。

b) 店舗GMVの増加

この種の活動の目的は、販売実績指向であり、主に店舗のGMVの変化に焦点を当て、ユーザーの消費を刺激し、ユーザーの貢献を高めることです。測定角度は次のとおりです。

GMV = トラフィック * コンバージョン率 * 平均注文額（ユーザーの閲覧の観点から計算され、ユーザーのコンバージョンに偏っています）

GMV = 総 SKU * 販売率 * 在庫回転率 * 商品の平均価格（仕入、販売、在庫から計算され、サプライ チェーンに偏っています）

主な分析方法は制御変数法であり、実際の状況に基づいて比較的変化の少ないデータ指標を決定し、より大きな影響を与える単一の指標を見つけます。

c) 売上を伸ばすヒット商品を作る

このような活動は、個々の製品に対するユーザーの認知度を高めることを目的としており、売上を大幅に増加させることができます。これらは、高級品（単価の増加）と日用消費財（数量の増加）の 2 つのビジネス モデルに対応できます。データ指標は、製品の販売量と単価です。最も効果が高いのは、より低い単価で大幅な販売量の増加を達成し、ヒット商品を生み出すことです。

d) 損失を防ぐために在庫を整理する

こうした活動の目的は在庫圧力を軽減することです。在庫コストとプロモーション価格の値下げの差を比較することで、全体的な損失を減らし、ストップロス効果を達成することが目標です。データ指標は主に在庫コスト（移動平均法、月平均法、先入先出法、後入先出法、個別価格設定法、計画原価法、粗利益率法、小売価格法などの方法）と販促価格引き下げ損失（値下げ、割引、クーポン、広告などの費用）を計算します。

3.分析指標システムの合理性を確認し、以下のルールに沿って検討します。

a) 明確さ: 指標は理解しやすく、製品やテクノロジーとの連携に便利ですか?

b) 正確性: 提供されたデータがこの指標システムを正確に測定できるかどうか。

c) 計算可能: 連続性または段階的な特性を持ち、計算および要約できる。

d) 関連性: ビジネス価値または活動との関連性が高い。

e) 論理: 活動の結果と問題の解決策は論理的である。

f) 重要性: 対象者にとって価値があり、直接的かつ効果的であり、問​​題を特定して原因を突き止めることができる。

ステップ2: ビジネスデータを収集し、ビジネス部門にデータレポートを提供する

1.データ収集

データ収集プロセスは分析プロセス全体の約 80% を占め、分析に使用されるのは 20% だけです。技術的な手段によってデータ収集時間を短縮し、有効な分析時間を増やすことで、分析の深さを向上させることができます。データ収集の一般的な方法とアプローチ:

a) アンケート調査の方法：面接調査、郵送調査、電話調査、ウェブ調査等

b) フォーカスグループ: ブランド、店員などのインタビュー対象者とのコミュニケーションを通じて関連情報を取得します。

c) インターネット: Baidu Index などの検索エンジンを通じてインターネット上で公開されているデータを収集します。

d) データベース: ローカルデータベースにすでに保存されているデータ。

e) 観察方法：調査員が観察し、記録して情報を収集する方法。

f) サードパーティソフトウェア: Business Advisor、Seller Network、Intelligence Channel、その他の関連データソフトウェア。

2.データの視覚化

データ収集が完了すると、チャート、グラフ、ダッシュボードの形式でビジネス部門にフィードバックされます。これは、直接の数字よりも直感的です。最も一般的なデータ視覚化ツールは Excel であり、ほとんどのデータの問題を解決できます。さらに、SPSS/R/SAS などの統計分析ソフトウェアも良い選択肢です。技術レベルが少し低い場合は、tableau、fineBI、Qlikview、PowerBI などのセルフサービス BI ツールを選択できます。

ステップ3: データモデリングとデータマイニングの技術を使用してビジネスデータを組み合わせ、データ分析レポートを提供し、問題を定義し、解決策を提案する

運用目標の確認とデータ収集は基本的に完了しており、データの統合と分析が開始されています。手順は次のとおりです。

a) 実際のビジネスに基づいた測定指標を確立する

店舗活動の主な目的が店舗のGMVの増加であると仮定すると、この指標選択の次元は、売上高、平均注文額、訪問者数、コンバージョン率、前年比成長率、市場シェア、目標達成率などの指標です。

b) キャンペーンの初期段階での販売予測と目標設定

線形回帰分析を使用して、市場、ブランド、市場セグメントの売上を予測します。まず、準備したデータをExcelに入力し、データ>>データ分析>>回帰を選択します。

Y値入力エリアに予測するデータセット（今回の売上データ）を入力します。 X値入力領域に変更するデータセット（今回は年または月のデータ）を入力し、必要に応じて特定のパラメータを設定して、単純な線形回帰分析を実行します。 （ここに表示されているデータは参考用です）

最終的な出力予測結果は次のとおりです。

予測結果は計算により得られ、店舗自身の営業状況と合わせて、店舗自身の売上目標、市場シェア、前年比成長率を予測します。

a) 活動のウォームアップ期間と活動期間を監視する

イベントのウォームアップ期間中に予約数とトラフィックを監視し、以前の目標に基づいて予約数とトラフィック数を決定し、目標の完了状況と数量のギャップを遵守して、リソースを追加するかどうかを決定します。イベント開始前の最初の2時間のバーストボリュームを監視し、イベント販売目標の達成率に基づいて、価格割引、タオバオ顧客、クーポン、割引期間の延長など、弱い期間の販売刺激方法を決定します。

b) 要約と評価活動

エントリーポイント 1: アクティビティの目標達成率は期待どおりですか?

評価：達成データを確認し、活動効果や目標設定が妥当かどうかを評価します。目標達成度と予測に大きな差があります。実際のデータと予測データを比較し、差異をまとめ、差異の原因を分析し、データフィードバックを使用して既存のデータモデルを最適化およびアップグレードし、長所と短所を明らかにします。

エントリーポイント2: 目標は達成されましたか?市場シェアと前年比成長率は予想通りですか?

評価: ボストン マトリックスを使用して、業界平均および競合他社と比較した前年比成長率と市場シェアの変化を計算し、店舗の実際の活動の有効性を評価します。

市場平均と比較することで、店舗の競争勾配と競合他社との差を判断できます。マトリックスを特定の製品に適用して、製品構造の組み合わせが合理的かどうか、製品とリソースの割り当て構造が好循環を実現しているかどうかを分析することもできます（製品モデルの変更が多い場合は、製品属性に応じて分割できます。たとえば、テレビはサイズなどによって分類できます）。

エントリーポイント 3: 売上目標の増減に影響を与える主な要因は何ですか?

評価: 主な要因には、価格変更、製品構造、プロモーション方法、リソースの重ね合わせが含まれます。価格変動と製品構成および売上との相関関係は、回帰分析や相関分析などの定量分析手法を通じて判定することができ、特定の要因が売上に与える影響を測定することができます。促進方法や資源の重ね合わせは、観察や記述などの分析手法を用いて評価される傾向があります。

エントリーポイント4：業界によってイベントプロモーションの方法に違いはありますか？

評価: 市場における他の競合他社のプロモーション方法を観察し、自社のプロモーション方法と比較し、細部と創造性の違いを見つけ、長所と短所をまとめ、時間ノードでのリソースの重ね合わせ方法、クリエイティブな表示、ルールの理解、手動の購入と収集操作などの観点から分析します。

上記の活動データの分析に基づいて、実際の活動効果を判定し、指標を合理的に評価し、影響要因を深く分析し、合理的な提案を提示し、長所と短所を明らかにして、完全な活動分析プロセスを完了します。データ駆動型操作の手順は十分に包括的ではない可能性がありますので、ご批判やご意見をお待ちしております。