運用データ ppt (GMV から始めて、目標分割と式の分解を確認します)

GMVから始めて、目標分割と数式分解を見てみましょう

GMV は電子商取引において非常に重要な指標ですが、電子商取引会社によって GMV のアルゴリズムがまったく異なります。アルゴリズムが異なれば、計算されるデータも大きく異なります。この記事では、著者が 4 つの側面から GMV 式の導出プロセスを詳しく説明しており、これはすべての電子商取引の実践者にとって非常に参考になります。

GMV (Gross Merchandise Volume) は文字通り、総取引額、つまり取引金額を意味します。単位は通貨単位です。人民元決済の場合は元となります。

例として、Taobao ストアを挙げてみましょう。この店舗の 1 か月の GMV = すべての顧客の合計消費量であり、次の式で表すことができます。

計算式 1: GMV = 顧客の合計取引額 = 顧客 1 の取引額 + 顧客 2 の取引額 + 顧客 3 の取引額 + …

この式に基づいて、GMV はバックエンドで簡単に計算できます。実際、これが私たちのバックエンドが GMV を計算する方法です。

しかし、このような計算式は計算には使えるものの、細分化されすぎていて、私たちの業務指導業務には意味がありません。

今月購入する顧客が 10,000 人いる場合、この式には 10,000 個の変数 (各顧客の取引金額) が含まれることになり、運用において 10,000 個の変数を正確に制御することはできません。したがって、統計的知識を使用してこの式の形式を変更してみることができます。

まず、統計値である平均顧客単価、つまり各顧客の平均取引額を導入しましょう。

式1-式2: 平均顧客支出 = GMV / 購入する顧客の総数

ここでの GMV は、式 1 の GMV です。これと購入した顧客の合計数は、バックエンドの統計によって取得できます。次に、小学校の数学の知識を使って式 2 を変形し、式 3 を導きます。

式2-式3: GMV = 購入する顧客の総数 * 顧客の平均支出

この時点で、より快適に感じるはずです。この式は、運用作業をガイドするために使用できます。

たとえば、上司が来月の GMV を増やすように依頼したとします。次に、この KPI (重要業績評価指標。達成しなければならないデータ指標、つまり仕事の目標) を、式 3 に従って、顧客総数の増加と平均顧客単価の増加という 2 つのプロセス指標に割り当てることができます。つまり、平均顧客単価を変更せずに消費顧客総数を増やすか、または、消費顧客総数はそのままにして、平均顧客単価を上げる。または両方を増やします。

ここでの例に注目してください。目標を分割するという考え方を反映しています。大きな目標を小さな目標に細分化し、一つずつ達成することで、最終的に大きな目標を達成することができます。

この目標の分割は、特定の実行、つまり式の分解に反映されます。つまり、インジケーターを、分割できなくなるまで、より細かい粒度のプロセス インジケーターに継続的に分割します。

たとえば、式 3 は、ターゲット指標 GMV を、消費する顧客の総数と平均顧客単価という 2 つのプロセス指標の積に分割します。もちろん、これら 2 つの指標は最も詳細なものではなく、さらに細分化することができます。

まず、Taobao で買い物をする顧客のプロセス パスから始めます。

販売者はTaobaoストアに商品を公開します。顧客はプロモーションページを閲覧したり、キーワードなどを検索したりして、ページ上の商品リストで店舗の商品を確認できます。次にクリックして製品の詳細ページに入り、製品の詳細を参照します。最後に、購入するかどうかを決定すると、次の式が成り立ちます。

式4: 購入した顧客の総数 = クリックUV * 訪問から購入までの率

で：

• クリック UV: このストアの商品をクリックしたユニークビジターの数。携帯電話で Taobao にログインしてこの商品をクリックし、その後コンピューターで Taobao にログインしてこの商品をクリックした場合、両方とも 1 人のユニーク ビジターとしてカウントされます (同じアカウントは 1 人のユニーク ビジターとしてカウントされます)。
• 訪問購入率: この店舗で消費および購入するすべての独立した訪問者の比率。この指標は、式2の平均顧客単価と同様に統計値であり、一般的に過去のデータを使用して計算されます。生徒の中には少し混乱する人もいるかもしれません。これについては、後ほどアプリケーションのセクションで説明します。ここでは、これらの式の導出プロセスを覚えておき、私たちの考えを段階的に実行してください。

式 4 を式 3 に代入すると、式 5 が得られます。

式 3 + 式 4 - 式 5: GMV = クリック UV * 訪問購入率 * 平均顧客単価

このフォーミュラ 5 はあなたにとって馴染み深いものですか?これは、すべての操作クラスで言及されている GMV 式です。

上記のプロセスがこの式の構築と導出のプロセス全体です。オリジナルのF1と似てないですか？式 1 は計算 (バックエンド計算) に使用され、式 5 はオペレーターが運用計画に使用するためです。どちらも GMV を表しますが、用途が異なるため形式は大きく異なります。

前のセクションでは、式 5: GMV = クリック UV * 訪問から購入までの率 * 平均顧客単価を取得しました。この式はさらに細分化することができます。

式 3 から式 5 を分解するには、段階的なアプローチを使用します。つまり、顧客のショッピングのステップを分析し、各ステップのプロセス指標を乗算式にします。

次に、分類方法を使用します。顧客ソースに応じて、クリック UV をさまざまなチャネルのクリック UV に分割します。

式 6: UV をクリック = サイト上の UV をクリック + サイト外の UV をクリック = (サイト上のリソース位置 1 上の UV をクリック + サイト上のリソース位置 2 上の UV をクリック + …) + (サイト外のリソース位置 1 上の UV をクリック + サイト外のリソース位置 2 上の UV をクリック + …)

次に、ステップバイステップ方式を使用します。このストアの製品は、特定のリソース位置に n 回表示され (リソース位置の露出)、そのうち m が独立した訪問者によってクリックされます (m 回のコンバージョン、コンバージョン率 = m/n)。これにより、m 回のクリック UV が形成されます。つまり、式 7 になります。

式 7: リソース ポジションのクリック UV (m) = リソース ポジションの露出 (n) * コンバージョン率 (m/n)

式 6 + 式 7 - 式 8: クリック UV = オンサイト露出 * オンサイトコンバージョン率 + オフサイトクリック露出 * オフサイトコンバージョン率 = (オンサイトリソースポジション 1 露出 * オンサイトリソースポジション 1 コンバージョン率 + オンサイトリソースポジション 2 露出 * オンサイトリソースポジション 2 コンバージョン率 + ...) + (オフサイトリソースポジション 1 露出 * オフサイトリソースポジション 1 コンバージョン率 + オフサイトリソースポジション 2 露出 * オフサイトリソースポジション 2 コンバージョン率 + ...)

式5 + 式8 - 式9:

ここでは、Qidian College の Hu Xing 教授の PPT を借用します。この時点で、操作クラスで繰り返し言及されているこの GMV 分解式がどこから来たのかがわかりました。全体の式分解において、分類と段階的な分析の考え方を繰り返し使用しました。これら 2 つのアイデアは、将来的に会社の内部指標を分解する際にも非常に役立ちます。

前の 2 つのセクション (変換、段階的な分解、分類分解) での導出の後、式 1 から式 5 が得られ、さらに詳細な分解式 9 も得られました。

計算式 1: GMV = 顧客の総取引額 = 顧客 1 の取引額 + 顧客 2 の取引額 + 顧客 3 の取引額 + …

式 5: GMV = クリック UV * 訪問購入率 * 平均顧客単価

フォーミュラ9:

この時点で混乱する人もいるかもしれません。これらの変更の目的は何ですか?

式 1 は、バックグラウンド追跡データに基づいて、一定期間に生成された GMV を計算するために使用されます。追跡データとは、各顧客の消費記録、消費人数、その他アプリのサーバー側に記録されたデータです。次に、式 1 を使用して、この期間中に発生した GMV を取得できます。

式 5 と、より詳細な式 9 は、運用計画をガイドするために使用され、主に 2 つの機能があります。

1. KPI の見積もり: たとえば、上司から次の四半期の GMV を見積もるように依頼された場合、または計画しているプロモーションの GMV を見積もる必要がある場合は、数式 9 を使用して履歴データを挿入することで GMV を計算できます。
2. KPI の達成: たとえば、上司から来月 1,000 万の GMV を達成するように求められたり、元旦のプロモーションを計画して 5,000 万の GMV を達成するように求められたりした場合、式 9 を使用して、上司から与えられた GMV 目標を各チャネルの露出に分割できます。さらに、コピーやアクティビティの方法を設計することで、より多くのクリックや参加を促し、各チャネルのコンバージョン率や訪問から購入までの率を高めることもできます。また、全額割引プロモーションなどの割引制度を設計することで平均注文額を増やすことができ、式の右側にあるさまざまなプロセス指標を改善することで、左側の最終目標指標である GMV を達成できます。

実際の作業プロセスでこれらの知識ポイントを確認してみましょう。

KPI の見積もり:

各リソース位置の露出は制御可能です。オフサイト リソース ポジションは一般的に金銭で購入され、オンサイト リソース ポジションは一般的に社内で応募されます。予算と会社によって割り当てられたリソースの数に基づいて、各リソース ポジションの露出を計算できます。

各リソース位置の変換率は、一般的に比較的安定しています。経験に基づいて、このチャネルでトラフィックが配信された最新の時点のコンバージョン率を使用して計算できます。なぜなら、一定期間内に各チャネルを通じてリーチできる人数は決まっており、また、短期間で自社のブランドトーンが変わることはないため、各チャネルを通じてリーチできる人の割合は基本的に決まっているからです。

訪問から購入までの率: この指標も履歴データを使用して計算されます。アクティビティ KPI の算出であれば、一般的には今年と昨年の類似アクティビティの来店購入率をベースに微調整します (季節要因の変化や今年の市場動向を考慮して、繁忙期には来店購入率が上昇し、閑散期には低下することが多く、景気が良いときには上昇し、景気が悪いときには低下します)。四半期/年間のKPI予測であれば、前四半期/前年のデータ（季節要因や経済状況）をもとに微調整するのが一般的です。

平均注文額: 同一訪問時の購入率。類似/昨年のイベントや前四半期/年のデータに基づいて微調整されます。

上記の分析方法を使用することで、各リソースポジションの露出、コンバージョン率、訪問購入率、平均注文額の推定値を得ることができます。これらを式 9 に代入すると、GMV の推定値が得られます。この推定値はKPIとして運用計画に書き込むことができます。

KPI が決まったら、次は作業計画を実行して KPI を達成します。

GMV KPI を達成するために必要な各リソース ポジションの露出を計算します。

KPI を自分で見積もれば、最初のステップは簡単です。 KPI算出時に想定した各リソースポジションの露出をそのまま利用し、数量に応じて購入または申し込み、広告出稿することができます。

この KPI が上司から与えられたもので、計算プロセスがない場合 (上司も計算しなかったかもしれませんが、財務諸表の見栄えが良くなり、投資家が満足し、株価が上がり続けるためには、このくらいが妥当だと考えただけかもしれません)、最終的な KPI を達成するために、式 9 を使用して、GMV 目標値 (KPI) に基づいて、各リソース ポジションの露出、コンバージョン率、訪問購入率、平均注文額を計算する必要があります。

各リソース ポジションのコンバージョン率、訪問から購入までの率、平均注文額は、実際には比較的安定しています。 KPI を見積もる方法を参照し、履歴データを使用して KPI を適切に増減することもできます。

このように、各リソース位置の露出を除いて、式 9 のすべての変数は固定されます。方程式を有効にして KPI を達成するには、適切な露出の組み合わせを選択するだけです。

計算された露出に応じて、さまざまなチャネルで配信されます。

通常、作業は毎週要約してレビューする必要があります。現時点では、エクスポージャーが予想レベルに達したかどうかを確認するために、今週の実行データを Formula 9 に再度入力する必要があります。想定したコンバージョン率、訪問から購入までの率、平均注文額と実際の値の差を計算し、今週の最新データを使用して Formula 9 を入力し、残りの作業量を修正しました。

• コンバージョン率: ユーザーが広告を見た後に訪問するかどうかという問題。あるチャネルのコンバージョン率が予想よりも低い場合は、来週はこのチャネルの広告量を減らして、コンバージョン率の高いチャネルの広告量を増やすことを検討したり、広告コンテンツがこのチャネルのユーザーの悩みを的確に捉えておらず、ユーザーに印象を与えられていないかを考えたりすることができます。これは当社の広告に問題があるのか​​もしれませんし、チャンネルのユーザーが当社のブランドに適合していないことが問題なのかもしれません。
• 訪問から購入までの率: ユーザーは商品の詳細ページを見て、購入するかどうかを決定します。購入率が想定より低い場合は、商品詳細ページに問題があるのではないか、セールスポイントが正確ではないのではないかなどを考える必要があります。これは通常、商品情報の表示に問題があることが原因です。
• 平均注文額: ユーザーが購入する金額。平均注文額が予想よりも低い場合は、商品の選択、価格設定、プロモーションに問題があるかどうかを検討する必要があります。これは通常、製品自体と価格設定に問題があります。

継続的な修正を経て、最終的な KPI に近づいていきます。

それは最終的に達成されるかもしれないし、達成されないかもしれない。これは芸術です。 KPI を達成できるかどうかは、一方ではチームの能力に依存し、他方では KPI が適切に設定されているかどうかに依存します。

足の不自由な人に、ボルトより速く100メートルを走れとか、コービーより上手にバスケットボールをしろと要求するなら、その目標自体に問題がある。ここでの私の提案は、すべてが科学的であるべきだということです。 KPI を見積もる最初のステップから始めて、各ステップで慎重に見積もる必要があります。もちろん、上司が野心的で、この KPI の達成を主張しても問題ありません。彼をもっと頑張らせる方法を見つければいいだけだ。

電子商取引に携わっている友人、特に電子商取引プラットフォームに携わっている友人は、「実際の取引額」という言葉を聞いたことがあるでしょう。この実際の取引額は、GMV（総取引額または売上高）とはかけ離れています。何が起こったのかわからず混乱し、数学をきちんと学んでいないと感じていますか?

心配しないでください。それはあなたのせいではありません。これは単なる数字ゲームであり、投資家を自慢したり騙したりするために使われるゲームです。

• GMV: 注文をキャンセルしたか、商品の受け取りを拒否したか、商品を返品したかに関係なく、支払われた注文の金額は GMV に含まれます。
• 実際の取引金額: 購入者が商品を受け取って受領を確認し、その後返金を要求しなかった後の注文金額のみが、実際の取引金額に含まれることができます。

なぜ 2 つのインジケーターを作成する手間がかかるのでしょうか?計算が簡単な指標が 1 つあるほうが良いのではないでしょうか。

実際、これらすべては、データの見栄えを良くし、タイムリーなものにするためのものです。

想像してみてください。タオバオのダブルイレブンでは、GMV が 1 兆になるかもしれません。しかし、偽造注文に対する返金やその後の返品も含めると、実際の取引額は5000億円程度にとどまる可能性がある。これら 2 つの数字の差は少々大きすぎるため、1 兆という数字の方が見た目も良く、響きも良く、より権威があります。そして、実際の取引金額を計算したい場合は、相手が受領を確認するのを待たなければならず、7日間の理由なし返金期間を待たなければなりませんか?

実際の取引額を発表しなければならない場合、恥ずかしい場面が発生します。11月18日、ダブルイレブンの後、タオバオはダブルイレブン期間中の実際の取引額を発表しました。国民の記憶が7日間しか持たないこの時代では、温かい食事を冷ましてから冷凍し、みんなに食べてもらうようなものです。活動のペースをコントロールし、全員の参加意欲を高める効果を達成することは、単純に不可能です。

詳細は省きますし、投資家を騙すというとんでもない話についても詳しくは述べません。正直に言うと、私はとても正直なので嘘はつきません。

ROI を計算するときに、なぜ実際の取引額ではなく GMV を使用することが多いのかと疑問に思う人もいるかもしれません。

前述のとおり、これは実際の取引量の適時性（統計的な遅れ）によるものです。この値を計算するには、顧客が受領を確認し、商品を返品しないのを待つ時間が必要です。この遅れは、段階的な運用データに従って最初に運用計画を調整することに役立ちません。

実際、このような統計的遅れを持つすべてのデータ指標は、一般的に指標として使用されるわけではありません。指標は高度にリアルタイムである必要があり、ここでアクションが実行されると、データの変化がバックグラウンドで確認できます。ただし、このインジケーターは、大きなステージを要約してレビューするのに非常に役立ちます。

たとえば、実際の取引金額とGMVが大きく異なる場合、注文のキャンセル率と返品率が非常に高いことを意味し、その理由を突き止める必要があります。

最後に、皆さんに「終わりを念頭に置いて目標に向かって始めなさい」という有害なアドバイスをお伝えしたいと思います。

初心者によくある誤解は、職務内容やスキルの移行の明確化で行き詰まり、「これはその役職の人がやるべきことではないのか」「自分たちが学ぶ必要があるのか​​」などと考え、次のような疑問を抱くことです。

実際、職位の区分は社会的な分業と仕事の効率性の向上のみを目的としており、学問分野の区分は知識のより良い分類と教育のみを目的としていることを理解する必要があります。

私たち個人としては、仕事や科目に縛られる必要はありません。あなたの周りの大物たちを見れば、わかるでしょう。大物は常に、自分はすべてを知っていると感じています。それは主に、「終わりを念頭に置いて開始し、目標志向であること」の重要性を理解しているからです。

私は問題を解決できるあらゆることを学び、実行します。長期的には、膨大な知識とスキルから物事を行うための根底にある論理と指針となる理念を抽出し、独自の方法論を洗練させることができます。たとえ馴染みのない業務に遭遇したとしても、問題解決の枠組みをすぐに明確にし、解決のためのリソースを動員することができます。

そのため、私たちは、どんな勉強や活動であっても、誰もが「終わりを念頭に置いて目標に向かって始める」ことができることを願っています。特定の知識ポイントについて混乱していて、それをどのように使用すればよいかわからない場合は、その特定の知識ポイントから抜け出して、目標が何であるかを確認すると、すべてが明確になります。

著者: Jimmy、公開アカウント: Jimmy嘚啵嘚

この記事はもともと @Jimmy によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。無断転載禁止

タイトル画像はCC0ライセンスに基づいてUnsplashから引用しています