運用データ分析の実施方法 (プロダクトマネージャー: データ分析を活用して、より洗練された運用を行うには?)

プロダクトマネージャー: データ分析を活用して、洗練された運用を実現するにはどうすればよいでしょうか?

ほとんどの企業は、開発中に次のような問題に直面します。資金が不足している、トラフィックの購入が非常に高額である、しかし適切なトラフィック チャネルを見つけるのに苦労している。データ駆動型の洗練された運用の時代が到来しました。製品マネージャーはデータ分析をどのように活用して、コストを最小限に抑えながらユーザー数の増加を促進できるでしょうか?

これは、製品マネージャーが一般的に使用する「目標 - 問題 - 解決策」という論理的思考プロセスに似ています。プロダクトマネージャーは、次の 3 つの側面から考えることができます。

まず、プロダクトマネージャーは自社製品の位置付けに基づいて段階的な開発目標を設定します。業界が違えば、戦略も異なり、目標設定も異なります。

固有のユーザー成長方法は、現在の急速に変化する市場環境に適応できません。製品マネージャーは、次の問題について深く考える必要があります。

1. ターゲット ユーザー グループは誰ですか? 彼らはどのような製品を望んでいますか? 現在の製品はユーザーのニーズを満たすことができますか? 不満な点は何ですか?

2. 競合他社の弱点は何ですか?私たち自身もそのような問題を抱えているのでしょうか?他社製品に対するユーザーの不満点に対処できる機能やサービスはありますか？

3. 当社製品のユーザーが留まる理由は何でしょうか?魔法の数字は見つかったでしょうか?

多くのプロダクトマネージャーは、プラットフォームを 5 回以上使用するユーザーの維持率が高くなることを発見しました。クレジットカードを5回以上利用すると年会費が無料になるのもこのルールに基づいています。より詳細なデータ分析、例えばO2O業界の場合、ユーザーの継続率が50%を超え、初回取引後1ヶ月以内に再度購入行動が発生し、2回連続購入後には継続率が80%程度まで上昇するなど、このような詳細なデータはプロダクトマネージャーが継続的に発見し、まとめる必要があります。また、製品の反復の有効性を評価する基準としても機能します。

次に、設定した目標に基づいて、洗練された運用プロセス中に遭遇する可能性のある障害と解決しなければならない問題をリストします。

グロースハッキングの中心的な概念は、MVP（Minimum Viable Product）です。製品が正式に市場に投入されるとき、製品マネージャーは製品が完璧であることを要求する必要はありません。ある程度完成度が高まれば内部テストを実施できます。大きな問題が発生することなく社内テストが完了したら、市場テストに投入し、データを使用してその有効性を測定できます。一連のユーザーデータフィードバックとデータ分析結果のガイダンスに基づき、当社は小さなステップを踏み続け、製品を迅速に反復・改善して、洗練された運用を実現します。製品マネージャーは標準を設定し、内部テストがある程度実行できるようにする必要があります。

製品マネージャーは、製品自体に大きな問題がないことを確認するだけでなく、市場の競争環境も考慮する必要があります。

たとえば、データ分析主導の成長という概念は米国よりも中国で遅れて登場しましたが、Baidu StatisticsやGoogle Analyticsなどの無料のデータ分析ツールや、Umengなどの有料のデータ分析ツールは長い間人々の心に深く根付いてきました。シリコンバレーで発売されたデータ分析製品である GrowingIO は、市場環境において 2 つの課題に直面しています。

1. 自社の有料製品を宣伝し、これまで無料のデータ分析ツールを使用していたB側ユーザーを自社のプラットフォームに移行させる方法。

2. データ主導の成長に対する国内の認識は比較的弱い。そのため、データ駆動型成長の認知をより多くの人に広めるために、私たちも伝道者として活動する必要があります。

最後に、洗練された運用を実装する過程で遭遇した問題に基づいて、解決策を総合的に検討する必要があります。

優れたプロダクトマネージャーは、担当するモジュールに限定されず、グローバルな視点を持ち、会社の戦略や事業開発の方向性を熟知しています。ユーザーのニーズの提案から、それを満たす方法、ユーザー維持率の向上、収益化に至るまで、プロセス全体を適切に管理しています。かつて、このような文章を見たことがありますが、これは大まかに言うと、「偏執狂的」で「強迫観念的」で、上司や他の部署に敢えて「NO」と言い、完璧さを追求する人の方が、プロダクトマネージャーにふさわしい、という意味です。

製造業のエプソンは、データ分析を活用して洗練された業務を実現しました。同社の収益事業の一つであるプリンターの販売は損益分岐点に達する程度だが、収益性の高い事業であるインクは90%以上の利益を生み出すことができる。各マーケティング キャンペーンの前に、EPSON はキャンペーン収益の予測を行います。統計分析を利用することで、各キャンペーンの実際の効果と予測の偏差は約 5% になることが保証されます。市場活動の結果をこのような低い誤差範囲内で予測するために使用されるデータ分析方法とアイデアは、学ぶ価値があります。

終わり。

運営者：中国統計ネットワーク編集者（WeChat ID：itongjilove）

中国統計ネットワークは、中国で最も古いビッグデータ学習ウェブサイトです。公式アカウント: 中国統計ネットワーク

http://www.itongji.cn