製品運用データ（喬一牙：データ駆動による製品と運用の閉ループをどうやって完成させるか？）

喬一牙：データ駆動型の製品と業務のクローズドループをどのように完成させるのでしょうか？

この記事はもともと、36Kr のエンタープライズ サービス レビュー エキスパート チームのメンバーである Qiao Yiyaによって執筆されました。

Qiao Yiya: 1,500 社を超える企業のデジタル変革の実践を目の当たりにし、チームの知恵を共有します。

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インターネット時代では、製品や運用のシナリオでデータ分析ツールがますます使用されるようになりました。優れた製品を作るには、その製品が対象とする人々の特性を十分に理解することが前提条件となります。ユーザー操作についても同様です。ユーザーの運用効率を起点として、製品を継続的に最適化し、運用能力をさらに高めることが好循環です。

一部の企業の実態

この写真はいくつかの企業の実際の状況を反映しています。企業が意思決定を行う際、異なる役割によって異なる方向に向かうことがあります。企業文化としては常に「顧客中心、データ駆動」を標榜しているものの、実際の実装となると、データとユーザーが切り離され、データは地下に埋もれ、ユーザーは檻の中に閉じ込められてしまうケースが多々あります。

製品担当者と運用担当者は、日々の仕事の目標が異なります。製品担当者は主に製品ライフサイクルに焦点を当て、製品戦略を策定し、製品の反復を促進します。一方、運用担当者は、ユーザーの定着率、貢献度、忠誠度を高めるために、ユーザー グループを意図的に編成および管理します。コラボレーションと効率の観点から、製品と運用の2つの役割のクローズドループを作成するには、まず考え方の違いを脇に置き、お互いの視点で協力し、2つの役割が統一されたコンセンサスに達する必要があります。

データは最高の「バベルの塔」であり、合意を統一するための最高の統一言語です。データアナリストは、データから行動モデルと指標システムを構築することで接着剤として機能し、製品担当者と運用担当者を共通言語でより適切に結び付けるのに役立ちます。

製品担当者と運用担当者の統一されたコンセンサスに基づいて、製品担当者は運用の観点から製品設計を検討し、パノラマファネルの観点から考え、運用効率に注意を払う必要があります。

1. 運用の観点から製品設計を検討する

運用の観点から製品設計を検討する場合、製品担当者は、問題点や課題の観点から単純に問題を検討するのではなく、古いユーザー、新しいユーザー、異なる地域のユーザー、異なるシナリオのユーザーなどのグループにユーザーを分類します。これらのレイヤーに基づいて、異なるユーザーに差別化されたサービスを体験させる方法について深く考える必要があります。これらのセグメントの背後には鮮明でユニークなシナリオがあり、それぞれに製品の改善とデータ強化の機会が含まれています。

2. ファネル全体について考える

下の写真は、ソーシャル属性を備えたフィットネスツール製品です。製品には、トレーニング、電子商取引、コンテンツ、ソーシャル、アプリケーション、その他の分類されたコンテンツが含まれます。各コンテンツには独自のファネルがあります。しかし、ユーザーの利用プロセスは、ファネル a を完了して次にファネル b を完了するというプロセスではなく、さまざまな種類のコンテンツが絡み合って繰り返されるプロセスです。製品担当者が製品について考えるときは、運用上の考え方を持ち、製品内のユーザーの流れを動的に見る必要があります。

パノラマファネルを考える

3. 製品運用効率を考慮する

製品や企業さえも、有機的な効率「マシン」とみなすことができます。 「マシン」は継続的に実行され、正のフィードバックを通じて常に最適化されます。製品自体は操作に対して静的です。製品の運用効率を測定するには、製品の運用状況を動的に考慮する必要があります。各製品は、運用効率の最初の指標、または全体的な運用状況を評価できる比較的動的なノース スター指標を独自に定義する必要があります。例えば、運用効率 = デイリーアクティブユーザー数 * アクティベーション率 * シェア率 * (1 + △ アクティベーション率) (1 + △ シェア率) の累計積となり、製品の運用効率や改善効果を表現できます。指標は運用の最適化にフィードバックされ、運用の最適化の結果は製品の反復に取り入れられます。

オペレーターは、製品の観点から運用上の問題を考慮し、運用をできるだけ手動化せずに自動化する方法を検討する必要があります。ユーザーグループ間で製品の機会を見つけ、日常業務から得られる「知識」を探し出し、それを製品に取り入れることで、自己成長のクローズドループを実現し、運用作業をより簡単にします。運用方法は一般的にはより動的ですが、自動化および機械化された「ルーチン」にまとめることができる日常的なタスクも多く、それが製品化のチャンスとなります。 Uber の自己成長のクローズドループは、製品がどのように循環するかを示しています。表面的には操作のように見えますが、実際には各リンクが製品に変換されます。

製品と運用のクローズドループを推進する製品インテリジェンスの実現は、いくつかのレベルに分けられます。

ルールで記述できるグループ操作を実現できる。

複雑なルールや戦略に従ってグループ操作を実現できる。

パーソナライズされたモジュール、プッシュ、推奨を実現できます。

手作業を完全に機械に置き換えることができます。

1. 行動とユーザー価値タグに基づくセグメント化された操作

これは比較的伝統的かつ洗練された操作方法です。ユーザー属性によって特性の異なるユーザーを選別し、過去の行動や行動特性に基づいてグループラベル（オペレーターが理解できるラベル）を生成することで、オペレーターはこれを基に洗練された操作を実現できます。たとえば、コンテンツ プラットフォーム上のさまざまなタグを持つユーザーにアプリ メッセージをプッシュしたり、サイト内メッセージを送信したりします。

ダイレクトバンキングのセグメント化された業務の事例です。当社では、カードの紐付け、口座開設、顧客預金、投資および財務管理、日々の請求書の支払いなどに基づいて、富裕層顧客グループやユーザー損失警告グループなどのグループ分けを行い、顧客を管理しています。次に、これら 2 つのグループに対して洗練された操作を実行し、高純資産顧客グループを CRM にプッシュして、リコールまたは購入促進プッシュを行うことができます。プッシュ センターは、解約を回避するためにユーザーに解約警告を通知できます。

図1. リテール銀行のセグメンテーション運用事例

2. リアルタイムのパーソナライズされたプッシュとパーソナライズされたモジュール

プッシュのプロセスでは、プッシュをより効率的にし、より高いコンバージョン率を実現するにはどうすればよいかを考えます。図に示すように、イスラエルの企業は、ユーザーの行動中にいくつかの行動データを収集し、現在のシナリオ、ステータス、デバイスの種類などに基づいてスコア付けしようとしています。たとえば、人気のレシピアプリでは、消費者がスーパーマーケットに入ると、レシピに従って材料を購入する必要があるため、レシピアプリを使用します。消費者がレシピに従って料理を準備しているとき、通常はキッチンテーブルの上に携帯電話を置き、止まることなく検索したり閲覧したりすることがあります。電話が止まっているときは、おそらくベッドに横になって、さまざまなレシピを調べているのでしょう。デバイスとユーザーの現在の状態をリアルタイムで収集し、ユーザーが歩いているか、横になっているか、携帯電話がテーブルの上にあるかを判断します。このようにして、ユーザーの状況を判断し、それに応じたスコアを付与します。スコアは、現在のステータスでどのような種類のモジュールとコンテンツをプッシュする必要があるかを反映します。スコアが高い（ユーザーの没入度が最も高い）とき、ユーザーのコンバージョン率が最も高くなり、ユーザーとのコミュニケーション（プッシュ）に最適なタイミングとなります。

ユーザーの行動データの収集

3. パーソナライズされた推奨事項

パーソナライズされた推奨サービスの本質は、製品を無数のセグメント化されたシナリオと市場に適応させることです。新規顧客を引き付けるという点では、パーソナライズされた推奨事項の効果は小さいですが、維持とコンバージョンへの影響は大きくなります。パーソナライズされた推奨事項の目的は、可能な限り上限に到達できるように支援することであり、上限は市場への参入を選択した時点ですでに決定されています。パーソナライズされた推奨事項は、ユーザー維持率とユーザー エクスペリエンスを向上させる効果的な方法であることが証明されています。

4.ボット！ボット！

ボットベースの運用とボットベースの製品を通じて、手動の運用方法を体系的な思考に置き換え、運用効率を向上させることができます。

A社は海外ショッピング向けのアプリです。米国では、電子商取引市場は比較的安定しています。業界の基準は翌日の維持率が 30% 以上で、平均コンバージョン率は 2% を超えています。この会社はどのようにして業界のベンチマークを突破したのでしょうか?コンバージョンを本当に向上させるにはどうすればいいでしょうか?

一般的に、A 社はバリュー チェーンに沿って改善の機会を探し、どのポイントで人員を削減し、どのポイントで効率を高めることができるかを確認します。製品の発注から倉庫保管、配送まで、日常業務ではプロセス全体で機械を使用して手作業を置き換える方法を模索しています。具体的には、カテゴリー運用、交通運用、物流人員削減、手発注削減などです。

たとえば、従来の注文プロセスでは、ユーザーが注文した後、電子商取引プラットフォームがユーザーに代わって注文し、商品を注文場所の倉庫に送り返してから出荷する必要があり、多くの人手が消費されます。 A社は物流ソフトウェアロボットを開発しました。ユーザーが注文すると、米国の直接購入ウェブサイトでユーザーが生成され、注文が確定して会社に返送されます。例えば、コンテンツ面では、コンテンツロボットがタイトル、写真、おすすめ商品など、フェスティバル、カテゴリ、ユーザーに基づいてイベントコンテンツを自動的に整理することができ、操作を製品に統合することで、より多くのコストを節約できます。

まとめると、良好な閉ループを確立するための万能薬は存在しません。ツール、方法論、チーム思考のサポートが必要です。

ツールの面では、行動分析ツール、運用支援システム、ユーザーライフサイクル管理、ユーザータグ、ポートレートシステムなどが含まれます。これに基づいて、システムはユーザーライフサイクルを管理でき、機械が手作業に取って代わり、より洗練された操作を実現できます。方法論の面では、ユーザーライフサイクルタグを中心に、さまざまなユーザーグループを説明し、より洗練された運用と製品の成長を実現するための指標システムと行動タグを構築します。チーム思考の面では、問題主導の企業文化を構築し、データをツールとして活用し、データに語らせます。このプロセスでは、アナリストは接着剤の役割も果たします。

つまり、データ駆動型製品とクローズドループ運用は、同社にとって継続的なプロセスなのです。いかなるツールや方法論もすぐに結果を生み出すことはできません。それは複合チーム + 効果的なツール + 方法論に依存します。

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原題：「データ駆動型製品・業務のクローズドループをいかに完成させるか？」

著者: 喬一牙

この記事は36氪エンタープライズサービスレビューから引用したものです