製品オペレーションの理解（海外製品オペレーションは完全に個人的理解（1））

完全に人的理解に基づく海外製品オペレーション（１）

インターネットの発展に伴い、職種は徐々に細分化され、機能も絶えず洗練されつつあります。海外製品事業と国内製品事業の違いは何ですか？著者自身の理解に基づき、海外製品事業に関する関連コンテンツを共有しました。見てみましょう。

時代が進むにつれ、インターネット業界のさまざまな専門家の機能は洗練され続けています。私は長年、海外での製品業務に携わってきました。この立場についての私の理解を共有したいと思います。この立場については人それぞれ違った理解があると思います。私はマーケティングのバックグラウンドを持っているので、マーケティング本来の思考モードに入るのが簡単です。また、海外ユーザー向けのプロダクトオペレーションしか行っていないため、アウトプットできるコンテンツは比較的浅く粗雑なものになります。さらに素晴らしい洞察力をお持ちの場合は、ぜひアドバイスをお願いします。

私の考えでは、製品運用を全体的な仕事として捉えると、この仕事は、製品運用の前提構築、製品設計、運用開始、結果レビューという 4 つの段階または 4 つのステップに分けることができます。

製品運用の前提条件には、情報収集、データ分析、現状に基づく総合的な判断の3つが含まれます。

情報収集は、次の 3 つの領域に分けられます。

1. チャネル: ここで、チャネルとは、広告ユーザー、アフィリエイトまたは再販業者ユーザー、外部サイトユーザーなど、さまざまなユーザーソースを指します。異なるチャネルのユーザーには異なる特性があり、異なる方向で分析する必要があります。これはその後の分析アイデアの基礎となります。
2. ウェブサイト: ここでのウェブサイトは当社の公式ウェブサイトを指します。ウェブサイトのパフォーマンスを十分に考慮しながら、可能な限り包括的な情報とデータを収集する必要があります。
3. クライアント: クライアントとは、ユーザーのデバイスにインストールされているプログラムを指します。製品が Web ベースの製品である場合、Web サイトの情報収集では、ここのコンテンツも考慮する必要があります。

以下では、これら 3 つの側面について詳しく説明し、図示します。

チャネル：

チャネルが重要な側面として取り上げられている理由は、異なるチャネルのユーザーのプログラム内でのパフォーマンスに明らかな違いがあるためです。たとえば、SEO が優れていて、Web サイトのコンテンツがユーザーのシナリオに正確に一致している場合、製品にアクセスするユーザーのコンバージョン率は非常に高くなります。逆に、Tik Tok のエンタメキャスターを通じて PC のウイルス対策製品を宣伝すると、製品内のデータは醜悪なものになります。

そのため、情報収集を通じてユーザーチャネルを決定する必要があります。同時に、ビジネスチャネルを理解することは、製品運用にとって非常に重要です。少なくとも、ユーザーのソースを明確に把握し、ユーザー特性に基づいてデータ分析の次のステップを実施する必要があります。

Webサイト：

海外製品事業においては、Webサイトの情報収集は主に以下の3つの方法で行われます。

1. GA/GA4;
2. ポイントの自律追跡。
3. その他のツール: SEMrush、ahref、hotjar など。

GA/GA4:

海外業務で最も遭遇することが多いのは、GA/GA4の情報収集でしょう。 GA と GA4 の導入方法は異なり、GTM (Google タグ マネージャー) を組み込むことも可能です。この記事は製品運用に関するものなので、具体的な導入方法についてはここでは展開しません。また、GA サービスはまもなく終了するため、皆さん急いで GA4 を導入してください。次の内容は GA ではなく GA4 とだけ書きます。

GA4 が追跡できる情報には主に 2 種類あります。 1 つは、トラフィック ソース、デフォルトのチャネル グループなどのディメンションや、セッション数、イベント数、直帰率、滞在時間などの指標などの定義済み情報です。GA4 の定義済みコンテンツは、実際には最も基本的な情報の収集をカバーしています。もう 1 つはカスタム情報です。カスタム コンバージョン イベント、カスタム ユーザー グループなど、ビジネス自体にとって非常に重要であることがよくあります。以下では、それぞれについて詳しく説明します。

定義済み情報で最初に収集するのは、最も基本的かつ重要なデータの 1 つであると言える、Web サイトのトラフィック データの統計です。トラフィックとは、Web サイトを訪問するユーザーの数を指します。異なる次元では異なる統計手法が使用され、データには比較的大きな違いが見られます。この違いの理由は、pv と upv の違いに起因します。 GA4 の事前定義された情報収集に基づいて、Web サイト全体のトラフィック サイズを観察できるほか、フィルタリング条件を追加して特定の状況下でのトラフィックの変化を観察することもできます。スクリーニング条件を決定した後、ソース、直帰率、滞在時間などを含むいくつかの指標を通じてトラフィックの品質を観察できます。これらの指標を通じて、最適化が必要なポイントをすばやく判断できます。たとえば、ソースがすべて紹介に集中している場合は、外部ジャンプに依存しすぎていることを意味します。または、直帰率が高く滞在時間が短い場合は、ユーザーが誤ってウェブサイトにアクセスした可能性があるか、ウェブサイトが提供するコンテンツがユーザーのニーズと大きく矛盾しているなどを意味します。

事前定義された情報収集には、ユーザー特性に関するデータも含まれており、これも非常に重要です。 GA4 は、国/地域、言語、オペレーティング システム、ブラウザーのバージョンなど、権限の範囲内で比較的詳細なユーザー情報を収集します。また、他のチャネルでユーザーが登録した情報に基づいて、Web サイトを訪問するユーザーの割合、生物学的に男性か女性か、年齢層は何か、興味や趣味は何かを計算することもできます。これは、Web サイトや製品のデザインに大きな影響を与えます。

カスタマイズされた情報収集とは、事前に定義された指標がカバーされていない場合に、ウェブサイト運営者や管理者が独自の観点から GA4 ルールに基づいてイベントレポートを独自に設計することです。このルールは、以前に GA で使用された各インタラクションの詳細な追跡、GTM ルールによる追跡、またはデータ レイヤーでの追跡に使用できます。重複したデータ収集につながる可能性があるため、情報収集方法をできるだけ繰り返して展開しないことをお勧めします。どのデータセットがどの方法で収集されたかを区別することが可能であっても、これらのデータは簡単に相互に干渉する可能性があります。

カスタム情報収集において明確にする必要があるのは、コンバージョンイベントです。これは比較的複雑な定義です。ウェブサイトによってコンバージョン イベントは異なり、同じウェブサイトでも異なる観点から異なるコンバージョン イベントを定義する必要があります。たとえば、機能ボタンの使用回数をカウントする場合、イベント名、イベント カテゴリ、イベント ラベルを通じて情報を収集することも、このインタラクティブな動作をコンバージョン イベントとして直接定義して個別にカウントすることもできます。

セルフサービス埋葬場所：

一部のウェブサイトでは、GA/GA4 を使用して情報を追跡するだけでなく、他の独立した追跡方法を通じて情報を収集する場合があります。あるいは、GA/GA4 をまったく使用せず、すべての情報を独立した追跡方法を通じて収集する場合もあります。そうなると、ウェブサイト運営者や管理者の能力、開発者の技術力は非常に高いと言えます。特に GDPR が発効した後は、情報収集によって法的問題が発生する可能性が高くなるため、ほとんどの場合、そうすることは推奨されません。ただし、GA/GA4 などの他のツールを使用することで、これらのリスクを回避できます。また、自律的な情報収集は、現在のウェブサイト上のユーザー情報特性のみを対象とすることが多く、GA4 で提供されるようなユーザーの性別、年齢層、興味や趣味などを収集することはできません。

自律追跡は、主に特定の機能の個別の監視を伴い、通常は運用上の意思決定を支援するために使用される情報ですが、私は比較的あまり見たことがありません。自律追跡ポイントから情報を収集する場合、その情報を保存するためのコンテナも必要となり、目に見えない形で運用コストが多かれ少なかれ増加します。

その他のツール:

従来のGA/GA4情報収集や独立した情報収集に加えて、特定のニーズがある場合は他のツールを使用することもできます。SEOrushまたはahrefを使用して、Webサイトの全体的な状況を把握し、Webサイトのコンテンツ構築方向、トラフィックソース、外部リンク構築傾向、広告配置傾向などを分析できます。また、hotjar や vow などのテスト補助ツールを使用して、ヒートマップ監視や A/B テストなどの運用計画を実装することもできます。

クライアント：

製品にクライアントがある場合は、クライアントの情報収集も展開する必要があります。市場には成熟したツールが数多く存在し、情報収集の展開は、Web サイトに GA4 を展開するのと同じ方法で実装できます。もちろん、自律的な情報収集展開も使用できます。どちらの方法であっても、情報収集が十分に行えれば問題ありません。

セルフサービス埋葬場所：

私がもっと関心を持っているのは、自律的な埋め込みによる情報収集です。プログラム全体のあらゆるインタラクションポイントで情報収集が必要です。これは非常に大きな作業量になるかもしれませんが、間違いなく必要であり、行う価値があります。この方法によってのみ、プログラム内でユーザーのライフサイクル全体をより包括的に観察することができ、異なる属性を持つユーザーのさまざまな特徴を通じてユーザーポートレートを改善し、製品の洗練された操作を実現することも容易になります。

具体的な情報収集方法は各社によって異なりますが、情報収集において、見落とされたり、実現できなかったりする非常に重要なつながりが存在します。それは、顧客データとWebサイトのデータの連携です。企業によっては、運営しているウェブサイトとプログラムが独立している、つまり分離しているところもあります。両者が頻繁に意思疎通し、意見を交換していれば、問題は深刻ではありません。しかし、両者の意思疎通が欠如し、別々の方向に進んでしまうと、全体の解決はそう簡単にはいかなくなるだろう。したがって、情報収集の際には、データの伝達と一貫性に特別な注意を払う必要があると私は個人的に考えています。

今のところ、情報収集に関して私が思いつくのはこれだけです。内容には漏れが多くありますので、ご批判やご訂正をお待ちしております。情報収集が完了したら、次のステップであるデータ分析に進むことができます。これについては、次回の更新で説明します。

この記事はもともと @吴桐 によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。著者の許可なく複製することは禁止します。

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