コアビジネスデータ（インサイト：Bサイドでデータ分析をやってます（後編））

インサイト：B サイドでデータ分析をしています（パート 2）

B エンドと C エンドのデータ間のギャップは何ですか?具体的な分析方法は？この記事では、具体的な応用シナリオに基づいて、B サイドビジネス向けの指標システムの構築プロセスについて説明します。お役に立てれば幸いです。

7月21日に「Bサイドでデータ分析をやってます（前編）」という記事を書きました。BサイドとCサイドの業務の違いを比較し、Bサイド業務におけるデータの活用シーンを総括しました。

2年後、第1弾の記事の続きを書き、Bサイドビジネス向け指標システムの構築過程についてお話します。

最初の記事では、経営陣が関心を持ついくつかの主要な指標として、契約額、有料ユーザー数、支払いコンバージョン率、平均注文額、ユーザー離脱率、ビジネスリード数、市場シェアについて説明しました。

現在検索できる知識の中で、指標を構築するプロセスや指標構築の重要性などは徐々に標準化されてきました。これらは、新規コンテンツや革新的な知識ポイントとはみなされません。

指標構築の合理性、複雑さ、実現可能性は議論の余地があり、多くの分析インタビューの最初のステップは、特定のシナリオに基づいてコア指標を構築する方法、指標を定義および監視する方法、コア指標を追跡する方法などです...

インジケーター構築の実装が難しいのはなぜですか?

なぜ私たちは指標の構築について話し続けても、それをうまく行えないのでしょうか?インジケーターの構築は、単に製品のセットを作るだけではありません。製品はインジケーターアプリケーションのための単なるキャリアです。

数日前、地方部の会議に出席したのですが、その中で特に心に響いた一文がありました。

データ統計の立場では、それを裏付ける体系的な指標がなければ苦痛となるでしょう。毎日データを検索して収集するプロセスは非効率的であるように思えるかもしれません。

そのため、当社はデジタルトランスフォーメーションを推進し、情報コンテンツをソースからデジタル化し、人的介入を減らし、チェーン全体でデータの可視化を実現しています。

ビジネスを運営する際、最大の目標は利益を上げることです。非営利団体および団体は分析の対象外です。

プラットフォーム型Bであろうと、SaaSサービス型Bであろうと、産業型Bであろうと、ライフサイクル全体の観点からは、「収益」「ブランドの影響力」「業界の評判」と切り離せないものです。

評価とともに指標が生成されます。中央政府は省庁や委員会を評価し、部局は省庁を評価し、省局は市町村局を評価し、市町村局は郡や地区を評価し、地区や郡は部局を評価する。これは完全な評価チェーンです。

会社でも同様です。取締役会は会社の経営陣を評価し、経営陣は事業部門を評価し、事業部門はサブ事業ラインを評価します。

データ指標の構築を促進する必要性は、データ変換、データ管理、データ駆動における企業の主な問題点と切り離せないものです。特に景気低迷の市場環境では、収益目標の成長には、一連の指標を細分化し、動的に追跡することが必要になります。

たとえば、企業全体の収益額は、デュポン分析法に従って事業部門、地域、製品に分割され、さらにユーザーベース、有料コンバージョン、配信ごとに分類されます。

指標の構築は、根拠のないものではなく、見せかけだけのものでもなくて、実際のビジネスの問題点を解決するためのものです。企業の運営において、最も典型的な問題は次のとおりです。

• 同じ名前、異なる道、同じ道、異なる名前
• 口径が不明瞭で、口径に誤差がある
• 命名がわかりにくく、計算も分かりにくい
• ソースは不明、同じ部分に異なるパスがある

戦略目標を理解する - ビジネス特性を理解する - シナリオ指標を抽出する - コア指標を開発する - 追跡、監視、警告する

• 会社の事業の中核となる戦略目標と組み合わせて、財務収益と利益に基づいて指標を分類します。
• マーケティングの拡大方向と目標を組み合わせ、事業運営の付加価値に基づいて指標を分解します。
• 製品計画のアーキテクチャシステムの目標と組み合わせて、ユーザーエクスペリエンスの最適化に基づいて指標を分類します。
• プロセス構築のデータガバナンス目標と組み合わせて、管理コスト削減と効率化に基づいて指標を分解します。
• アフターサービス満足度の向上という目標と合わせて、顧客サービス需要評価に基づく指標を細分化します。
• 顧客によって提供されるプロジェクト実装目標と組み合わせて、需要ベースの配信プロセスの指標が分解されます。
• 業界の監視目標と政策動向を組み合わせて、メディア情報管理に基づいて指標を分類します。

第1回では、ユーザー、ビジネス、製品、行動、データの5つの側面からB/C側を多次元的に比較しました。指標の定義や設計にあたっては、企業が属する業界や市場の違いを十分に認識する必要があります。

B面はなぜシンプルと言われているのでしょうか？ B サイドのユーザーベースは比較的小さいため、データも少なくなることをほとんどの人が理解しています。

中国では、Cエンドのユーザー数は約7億～9億人であるのに対し、Bエンドのユーザー数は、工商統計によると、登録企業数が約4,000万～5,000万社となっている。より細分化された垂直分野に分けると、各産業のボリュームはさらに小さくなります。

具体的には、次の 4 つの点に反映されます。

1. 規模はシンプルでエンタープライズレベルであり、顧客ベースは限られています。
2. 取引を成立させるのは簡単です。 B 側の KP を処理できれば、物事は非常に簡単になります。対処できなければ、簡単なことでも前に進めません。
3. データは単純で、注文量は限られており、通常は数百万/数千万が上限です。
4. 指標はシンプルです:市場シェア、市場占有率、新規顧客と既存顧客の割合、再購入率。

しかし、実際にはBサイドの会社もかなり多く、主に業務量、受注の性質、あるいは大口契約のサービス遂行の性質によって異なります。

（１）複雑な意思決定の連鎖

限られた市場で顧客を開拓するのは困難です。 B面は企業間の関係を結びます。一見、利益にならないことのように思えますが、B側にとっては顧客事例を創出し、業界での大規模な適用を獲得するチャンスとなることも多々あります。

（２）ビジネス上のつながりが複雑である

顧客獲得、顧客成功、顧客コンバージョンは、サンプル数に正比例して増加することはありません。むしろ、ビジネスが成長するにつれてすぐに市場の障壁に遭遇し、成長のボトルネックに陥ることになります。

（３）大数の法則はB側では役に立つが、それほど役に立つわけではない

人間関係が複雑で目立たない人が、全体のボトルネックになってしまうこともあります。扱いやすい人は、扱いやすい人に見えることが多いです。舞台裏で活躍する人物が現れなければ、これまでの努力がすべて無駄になってしまうのは当然です。

トップダウン指標システムの構築は、企業の戦略目標の変化に合わせて変更する必要があり、それに伴って指標の変更も大量に必要になります。

ボトムアップ指標システムでは、各事業領域における事業活動に焦点を当てて指標を形成する必要があります。各ビジネスドメイン内でリンクが重複する可能性があるため、対応する指標を社内および部門間で明確に定義する必要があることに留意する必要があります。

3.1.1 トップダウン

BI 自体の責任と会社/チームの BI 要件に基づいて、チーム間プロジェクト モデルで BI 構築システムを設計し、個別に実装を推進します。

戦略指標: 超大規模企業で本当に必要な場合を除き、通常は 3 つ以下の戦略 (主に利益を目的としたもの) を使用します。

ノーススターインジケーター: 最も影響力のある主要なインジケーター。戦略指標とノーススター指標は共存し、発展するにつれて調整されます。

3.1.2 ボトムアップ

全体として、会社の目標は各サブ事業ラインの中期計画と短期計画に実装されます。組織構造設計の観点から、指標構築プロセスもトップダウンの管理プロセスである必要があります。

実装方法: ビジネスニーズから始めて、需要プロセスに関係するデータコンテンツ項目を抽出し、コアビジネス指標を形成します。

• xxx事業ライン、xxx製品などのフロントエンド事業の区分に応じて、事業グループに基づく指標体系を分け、収益、取引増加、ユーザー増加に焦点を当てます。
• 取引センター、ユーザーセンター、製品センター、支払センター、倉庫物流センター、請求センターなどの業務プラットフォームの区分に応じて、製品ベースの指標システムを分割し、インフラストラクチャの構築とプロセスの効率化に重点を置いています。
• 運用保守センター、データセンター、占有センターなどのバックエンド部門のサポートに基づいて、顧客満足度、要求解決率、適時性に焦点を当てた管理ベースの指標体系が分割されています。

BI チームの既存の責任とタスクに基づいて、ユーザー側のニーズを満たすことに重点を置き、標準化構築のニーズを取り込み、推進メカニズムを確立します。 BI チームは、ニーズと問題の開始者、および結果の受け入れ者として存在します。

実装：

管理は、メタデータ、再データ ウェアハウス設計、ods->dim レイヤー->dw レイヤー->ad レイヤーのアーキテクチャから始まります。

• さまざまなビジネス ドメイン、ビジネス プロセス、コア リンクに基づいて指標を構築します。
• 10 大テーマの分類に基づいて、原子粒度の DWD (データ詳細レイヤー) と DWS (データ要約レイヤー) を構築できます。これらを使用して、マーケットの内部フォーム管理を容易にすることもできます。

ユーザー、契約、製品、資産、イベント、アクティビティ、地域、内部組織、チャネル、財務。

インジケーター システムはオフライン開発センターに依存しており、インジケーターの統一された入り口です。原子指標と派生指標を定義することで、指標のビジネス的および技術的な能力を明確にし、一貫性のない指標定義、一貫性のない能力、一貫性のないデータ ソースの問題を解決し、標準化された定義を実現し、データ モデルの標準化された設計を支援します。

3.3.1 データ指標の生成

アトミックインジケーター: 分割できないインジケーター。実際のビジネスでは、原子指標は非常に複雑です。異なる時間ノードの原子インジケーターは異なり、業界標準も異なります。アトミックインジケーターには、高度な業界属性が含まれています。

派生指標: 原子指標から開発され、次元と属性を追加して形成されます。ビジネスの状況では、原子インジケーターにまで低下する可能性があります。

追記: アトミック インジケーターと派生インジケーターの定義は比較的曖昧であり、特定のビジネス シナリオではアトミックまたは派生として明確に定義する必要があります。

指標の範囲: 同等のロジック (条件、範囲、次元、測定方法)。

たとえば、次の SQL クエリ ステートメント:

ディメンションとファクト: ディメンションは有限で集計可能な列挙可能な値です。事実は変更したり調整したりすることはできません。

複合指標: 複数の派生指標を計算して形成されます。

例：2021 年の取引回数が 5 回を超える浙江省のサプライヤーの数を計算します。

3.3.2 データ指標の維持

ルールの更新は誰がいつ行うべきでしょうか?

• 生成: SQL クエリなどの条件、スコープ、ディメンション、メジャー、ファクトが明確に定義されます。
• 定義:一般的なルール。ロジックを使用してインジケーターの定義を診断します。インジケータ名とインジケータ口径が含まれます。外部ユーザー名と内部システム名では、ユーザー対象ごとに異なる名前が必要です。
• 命名規則:管理の場合は GMV、ビジネス パーティの場合は sales など、オブジェクトの命名には注意する必要があります。中国語と英語の設定は、データベース テーブルのフィールド名に基づいて生成されます。
• アプリケーション:さまざまな対象者は、さまざまな別名でインジケーターを理解します。たとえば、GMV はタスク シナリオにおける月間売上出力として定義されます。
• 反復メンテナンス:ビジネス、システムなどの状況が変化すると、指標の定義を再定義して変更する必要があります。

3.3.3 データ指標の破壊

ライフサイクルの終了

破棄: インジケーターを破棄することもオプションですが、通常は使用されません。複合指標を破棄するシナリオは、複合指標が現在の動作要件を満たしておらず、価値を生成しない場合です。

インジケーターの適用のいくつかの側面: データ視覚化製品、BI ビジネス レポート、ユーザー タグとポートレート、リスク モデル、早期警告。

視覚化とは、データを最も直感的な方法で提示し、データ間のつながりやパターンを発見し、データの背後にある関係性を理解して、意思決定の推奨事項や洞察を得ることです。

実際のプロセスにおける4つの主要な機能：コア指標監視、リアルタイム動的監視、対外広報宣伝、異常変化早期警告管理。

• コア指標の監視: 主要なビジネス指標、パフォーマンスデータ、コア運用データ、変更や傾向を迅速に把握できるため、タイムリーな意思決定と調整が容易になります。
• リアルタイムの動的監視、各部門のタスク完了状況の概要、主要イベントのビジネス進捗の把握、問題のタイムリーな解決
• 対外広報と宣伝、投資家、パートナー、顧客に対して会社の業績、事業開発、戦略計画を紹介し、宣伝効果を高め、企業イメージを向上させる
• 異常早期警告管理: 異常な変動や閾値を超えると早期警告メカニズムが作動し、関係者に通知して潜在的なリスクを防止し、事業の安定した運営を確保するための対策を講じます。

ビジネスレポートにより業務の効率化が図れます。自動化されたデータ処理と分析、迅速なレポート生成、データの視覚化、リアルタイムの監視と早期警告、部門間のデータ共有、ビジネス プロセスの最適化を通じて、作業効率を向上させ、運用コストを削減できます。

（１）自動化と洞察

オペレーターが手動で行うデータ処理およびチャート分析プロセスを置き換えます。

• データ モデリングによる自動レポート作成により、手動操作とエラーが削減され、作業効率が向上します。
• さまざまなチャート視覚化機能により、Excel データ表示の問題を置き換え、問題に対する洞察を迅速に得ることができます。
• ビジネスドリルダウン分析

統計は数字を見たいというニーズを満たすことしかできません。

問題をより深く理解し分析するには、データの視点からデータの背後にある原因と影響要因をより深く理解する必要があります。また、データを層ごとに分解することによってのみ、パターンを発見することができます。

データ指標を通じて、ユーザーのニーズや行動の特性を抽象化し、人口タイプを定義することで、より正確な製品やサービスを提供し、マーケティング戦略を最適化し、企業の競争力と業務効率を向上させることができます。

（２）利用者特性

データを通じて、ユーザーの消費習慣、好み、社会的行動、ライフスタイル、その他の側面が特徴付けられます。

ユーザーの興味、趣味、ニーズを抽象化し、ターゲットを絞った製品機能やマーケティング戦略を設計し、ユーザーの満足度とロイヤルティを向上させます。

（３）ビジネスチャンスの発見

顧客グループを分けることで、グループごとに差別化されたサービスとマーケティング戦略を提供し、ユーザーエクスペリエンスとサービス品質を向上させます。

競合分析と組み合わせることで、「敵が持っていて自分にないもの」と「敵が持っていて自分にあるもの」の重複領域を特定し、より大きなビジネスチャンスを模索することができます。

データ分析は、過去の経験を要約することと将来の出来事を予測することの 2 つのカテゴリに分けられます。これには、履歴データと業界標準の分析、データのしきい値と警告範囲の特定、組織化された「戦い」を戦うための監視と管理のためのイベントの形成が含まれます。

• 財務比率、利益指標、キャッシュフロー指標などの財務リスク。
• 生産効率、製品品質、サプライチェーン管理などの運用指標。
• 市場シェア、売上高、顧客満足度などの指標などの市場評価。
• 業界の動向は、業界の成長率、業界の利益率、業界のリスクなどの指標を通じて判断できます。
• 信用モデル。最も代表的なものは Sesame Credit Score で、他には信用格付け、信用リスクなどがあります。

B サイド企業は、非常に強い業界特性を持っています。業界の背景が異なると、提示される内容にも大きな違いがあります。

B2B/B2G は、メーカーとディーラー、政府とサービスプロバイダー、チャネルエージェントと販売業者を結びつけるプラットフォーム企業です。トラフィック、露出、顧客獲得、訪問、購入、発注、支払い、倉庫保管および物流、ラストワンマイル配送までのトランザクションプロセスがあります。埋め込みポイントへの依存度が高く、業界特性が強い。

主要な指標: GMV、コンバージョン率、ROI、再購入率。

SaaS ソフトウェアは、需要とサービスにおいて業界間で特に大きな違いがあります。情報ソフトウェアサービス、人事サービス、財務会計サービス、企業経営コンサルティングサービス、IT技術サポートサービス、法律コンサルティングサービスなど。

コア指標: 買戻し率

PaaS (サービスとしてのプラットフォーム) は通常、企業や組織向けに設計および開発されたインターネット ソフトウェア ツールを指し、企業の作業効率の向上、コストの削減、ビジネス管理レベルの向上を目的としています。

小売業界では、ブランドイメージを早く確立し、販売重視になることで、最大限の利益を確保しながら顧客のニーズに応えることができます。

主要指標: GMV、リンク率、平均注文額

当社は、インターネットやモバイルインターネット技術を活用し、自動車の販売、修理、メンテナンス、リース、中古車取引など自動車業界向けにオンラインとオフラインを統合したサービスを提供しています。このプラットフォームを通じて、自動車情報の照会、試乗の予約、オンラインでの注文、金融サービスの申し込みなどが可能となり、消費者により正確でカスタマイズされたサービスと製品を提供することができます。

主な対象は、自動車メーカー、ディーラー、修理・メンテナンス会社、レンタカー会社、物流・運送会社などです。

細分化されたシナリオに応じて、より詳細な分類を行うことができます。

商業性と専門性を重視し、大企業や機関のニーズと目標をターゲットにし、より幅広い製品とサービスをカバーし、大規模なプロジェクト規模、包括的なサービス内容、強力な専門性と高いサービス要件を特徴としています。

金融業界は、企業、家庭、個人の柔軟な資金ニーズに迅速に対応し、資金不足の問題を解決します。また、保険契約の締結を通じて、金融機関に安定した収入源を提供し、特定のリスクによる損失を多くの保険顧客に分散させます。

主なものには、保険、保証状、ローン、クレジットカード、消費者分割払い、インターネット金融、マイクロローンなどが含まれます。

インターネット技術とプラットフォームを通じて、医療機関、医師、製薬会社などのBエンドユーザーに対して、一連のオンライン医療サービスを提供するビジネスモデル。

サービスには、オンライン相談、遠隔医療、ケース管理、医療画像処理、健康記録管理などが含まれます。

このプラットフォームは、企業、機関、個人向けに、短編ビデオ、コース、コピーライティングなどのコンテンツの作成、制作、配信サービスを提供します。

主要指標: GMV、LTV、

この記事はもともと @郑小柒是西索啊 によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。無断転載は禁止です。

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