製品運用KPI（データ製品のKPIをどのように設定するか？）

データ製品のKPIを設定するにはどうすればいいですか?

編集者注: KPI は作業の重要な部分であり、作業完了の基準となります。しかし、データ製品の特殊性により、KPI を策定することは困難です。この記事の著者は、データ製品の KPI を設定するためのアイデアをいくつか提供し、それを皆さんと共有します。

個人にとって、目標はモチベーションを与え、明確な目標は前進する道を照らす灯台となります。管理者にとって、目標は同僚のパフォーマンスをより公平かつ公正に評価し、主観的な評価を客観的な結果に置き換えることができます。目標は SMART 原則に従って設定する必要があります。

S (具体的): 目標は具体的である必要があります。つまり、達成したい行動基準を具体的な言葉で明確に説明する必要があります。たとえば、「ユーザー認知度の向上」、製品品質の向上、応答速度の向上、専門的なサービスの提供などは、すべてユーザー認知度の向上のカテゴリに分類される可能性があります。「ユーザーの認知度を高める」だけでは方向性が定まらず、どう進めていけばいいのかわからなくなってしまいます。
M (測定可能): 目標は測定可能であるため、目標が達成されたかどうかを測定するための明確な基準が必要です。「ユーザーの製品使用時間を増やす」など、定量化可能な指標を設定するのが最適です。現在の状況はどうですか? 目標を達成するにはどの程度の改善が必要ですか?
(達成可能な) 目標は達成可能である必要があります。達成不可能な目標は単なる空約束であり、個人やチームの熱意に影響を与えます。
R (関連) 目標は、ビジネスの方向性やその他の目標に関連しています。メインのビジネスに関係のない目標は、リソースを占有するだけです。
T（期限付き）目標には明確な完了時期が必要です。そうでない場合は、無期限に延期されます。

SMART 原則を満たす目標を設定することは重要ですが、目標の達成度を定量化できる KPI (主要業績評価指標) を設定することはさらに重要です。

C エンド製品や営業部門の KPI は比較的簡単に決定できます。例えば、コンバージョン率がXXに上昇し、8月の売上高がXX万に達したとします。指標が決まったら、過去の事業成長をもとに高・中・低目標の成長率を計算したり、過去のデータをもとに時系列予測モデルで予測したりすることで、翌月のKPIが出てきます。しかし、B サイド製品、特にデータ製品は通常社内で利用されるもの（商用データ製品は社外の会社の従業員に利用される）ですが、その製品の KPI をどのように決定すればよいのでしょうか。

ユーザー数を確認しますか?たとえば、1 日のアクティブユーザーが 5 人いる精密マーケティングプラットフォーム (DMP) と、1 日のアクティブユーザーが 500 人いる OA 製品を比較した場合、DMP プラットフォーム製品のパフォーマンスが非常に悪いことを意味するのでしょうか。もちろん違います。DMP のコアユーザーグループは比較的限定されており、主にユーザーによる操作が中心だからです。企業内の運用担当者の数はわずか数人である場合があります。これらの人々は製品を毎日頻繁に使用し、数百万または数千万のユーザーにリーチし、数十万の新規顧客を獲得したり、古い顧客を思い出したりするかもしれません。 OA プラットフォームは、従業員の日常のオフィスシナリオのためのポータルにすぎません。

バージョンの反復速度と需要量を確認しますか?毎週反復される製品は、製品計画中に設計上の欠陥があり、後でやり直しが必要になる場合や、ユーザーの需要の調査と探索が徹底していない場合があり、製品がプロモーションやアプリケーションのためにリリースされた後に、他のユーザーから新しい需要が生じる可能性があるため、必ずしもうまく機能するとは限りません。

当然のことながら、データ製品の KPI は、UV の数や需要の完了だけで単純に決定できるものではありません。ユーザーの利用性と製品価値という2つの側面を総合的に考慮する必要があります。データ製品の価値は、意思決定のサポート、コスト削減と効率性の向上、データの強化に分けられます。

意思決定支援: 一般的には視覚的なレポートやデータ分析製品で、企業が業務上の問題を特定し、データ製品を通じてビジネス戦略を調整するのに役立ちます。
コストを削減し、効率を向上: ツールデータ製品は、データの取得と分析の効率を向上させ、開発時間と人件費を節約します。
データエンパワーメント：パーソナライズされたレコメンデーション、AI製品、CDP/DMPプラットフォームなど、データ製品を通じてユーザーのコンバージョンを促進し、ビジネスの成長を促進

UGC 製品: 主にツールであり、ユーザーはプラットフォームに基づいてデータ処理タスク、データ視覚化レポートの構成、または SQL クエリを実行します。 DMP 精密プラットフォームを例に挙げます。

ユーザーの利用状況：DAU、MAU、累計ユーザー数、アクセス頻度、利用時間、アクティブユーザーの割合（アクセスユーザー数／権限有効化ユーザー数）、ユーザー満足度（アンケート調査により定量的な指標を策定）
コンテンツの制作と消費: 人数、シナリオ数、タグ数、到達したユーザー数
労働効率の向上: ビジネスセルフサービス構成と開発および収益化への依存により、単一のマーケティングシナリオの期間がXX日からXX時間に短縮され、XX人/日の人件費が節約され、毎週のマーケティング頻度がXX増加します。

改善された結果: 洗練されたグループ VS ビジネス経験または拡張バージョンのプラットフォームアルゴリズムモデルまたはシステム推奨に基づいて、注文数とコンバージョン率の指標で単純に測定することはできません。ユーザーにアプリプッシュを送信すると、プラットフォームを使用していなくても注文とコンバージョンが生成されることがあり、ユーザーがクリックするかどうかはプッシュコピーなどの多くの要因によって影響を受けるためです。

システムパフォーマンス: データ処理効率、データの適時性、インターフェースQPS、インターフェース応答時間

PGC タイプの製品: プラットフォームは、カスタマイズされたテーマレポート、インタラクティブなデータクエリと分析システム、データサービスインターフェイスなど、企業が直接使用または呼び出すコンテンツを生成します。データ視覚化プラットフォームを例に挙げます。

ユーザーの利用状況：DAU、MAU、累計ユーザー数、アクセス頻度、利用時間、アクティブユーザーの割合（アクセスユーザー数／権限有効化ユーザー数）、ユーザー満足度（アンケート調査により定量的な指標を策定）
プラットフォームの安定性: システムパフォーマンス (2 秒以内のページ読み込み時間)、障害の継続時間、障害の頻度、データ異常の数
改善された結果: 分析効率の改善 (インタラクティブ分析、インテリジェント分析時間対 SQL データ収集またはオフライン Excel 分析時間)、一時データ取得頻度の変更 (カスタマイズされたレポートは通常、標準化されたデータ収集のニーズを満たすために起動されます。レポートが起動されると、対応する一時データ取得が削減されます。そうでない場合は、固定レポートがビジネスニーズを十分に調査してカバーしていないことを意味します)
ビジネス価値: 問題発見の割合 (データシステム監視と早期警告/システム発見によって発見された異常の数 + 手動発見)

定量化可能なデータ製品 KPI を開発することは、製品の反復の方向性を導くだけでなく、作業の概要やレポート、さらには職務経歴書でも作業の価値をより説得力のあるものにします。データ製品の KPI について他に何かアイデアはありますか?議論やアイデアの交換を歓迎します。

Data Goer、WeChat パブリックアカウント: 「Everyone is a Product Manager」のコラムニスト、Data Goer。開発キット、データ資産とデータガバナンス、BI とデータ視覚化、精密マーケティングプラットフォーム、その他のデータ製品をカバーするデータミドルエンド製品分野に重点を置いています。ビッグデータソリューション企画と製品ソリューション設計が得意です。

この記事はもともと「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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