製品データ運用（ケース分析：製品/運用部門はどのようにして独自のデータ思考を訓練できるか？）

ケース分析: 製品/オペレーション部門はデータ思考をどのように訓練できるでしょうか?

「データ機密」とはどういう意味ですか? 3 年間事業を運営していても、重要なデータを一度も見たことがないかもしれません。企業が 3 年間製品を開発してきたにもかかわらず、まだデータ表示プラットフォームを持っていない場合があります。この場合、データに敏感になるように自分自身を訓練することは不可能でしょうか?

データに敏感であるとはどういうことか、またデータ思考をどのように訓練するかについて、事例を使って説明しましょう。

次の質問を聞いてください。JD.com の 3C カテゴリ部門で働いていて、過去 3 か月間に携帯電話の売上が着実に減少していることに気付いたとします。どうすればよいでしょうか。

重要なポイント: これらの問題を解決するには、解決策から直接始めるのではなく、まず問題自体を研究する必要があります。問題の根本を突き止め、その原因を診断し、解決する必要があります。問題の特定から始めて、データ思考とデータ感度を養います。

場合によっては、和解不可能な対立に直面する分岐点に行き着く可能性があることに注意してください。

たとえば、次のような質問を受けたとします。「プレミアム コンテンツを共有するための製品を立ち上げており、コンテンツを投稿するための新しいインターフェイスを試しています。この新しいインターフェイスにより、ユーザーがサイトに費やす時間は増えましたが、共有されるコンテンツの量は減りました。どうしますか?」

どちらかを選ばなければならない場合は、会社の目標に基づいて決定してください。

企業ごとに目標が異なるだけでなく、製品によっても時期によって目標が異なる場合があります。

たとえば、スタートアップ企業は、当初は A ラウンドと B ラウンドではユーザー獲得を主な目標と見なすかもしれませんが、C ラウンドと D ラウンドの後は収益を優先する可能性があります。

焦点は段階によって異なります。全てを欲しがる会社は、たとえ死ななかったとしても、生きているわけでも死んでいるわけでもない。

キャリアにおいても同じことが言えます。段階が異なれば、焦点も異なります。全てを欲しがれば、何も得られません。

このような問題に直面したときは、問題を分解することで、問題の本当の原因を見つけることができます。以下に、一般的なデータの問題をいくつか示します。これらのデータの問題を解決する方法を見てみましょう。

ここでは、一般的なデータの問題とその原因をいくつか示します。

同時に、数式を使用して問題を解決することで、複雑な問題を簡素化することができます。問題に遭遇したときは、それを数式に分解してみてください。

利益の減少:利益 = 収益 - コスト。つまり、収益が減少するか、コストが増加するかのどちらかです。

収益の減少:収益 = 販売量 * 価格。つまり、売上が減少するか、価格が下がるかのどちらかです。

このデータの問題の理由: 利益または収益が減少した場合、これはさまざまな製品レベルでのユーザーの購買行動の変化を意味している可能性があります。

売上減少:売上 = ユーザー数 * 購入コンバージョン率、ユーザー数 = 新規ユーザー数 + 既存ユーザー数。そのため、新規ユーザーの数が減ったり、既存ユーザーが失われたり、購入コンバージョン率が低下したりします。

新規ユーザー数が減少します:新規ユーザー = トラフィック * 獲得コンバージョン率なので、トラフィックが減少するか、獲得コンバージョン率が低下します。

このデータの問題の原因は、販売量が減少するか、新規ユーザー数が減少する場合です。これら 2 つは、それぞれ製品の古いユーザー数と新しいユーザーの数の変化によるものである可能性があります。

コスト増加:コスト = 固定費 + 追加費なので、人件費、原材料費、購買費、サプライチェーン費などの固定費の増加、または割引プロモーション費用、遠隔地への郵送費などの追加費の増加はすべて追加費となります。

このデータの問題の理由: 固定費または追加費。どちらも、サプライヤーの価格上昇、ディーラーの利益構造の変化、返品の増加、またはその他のさまざまな変更が原因である可能性があります。

ユーザーの減少:考えられる理由としては、新規ユーザー数の減少、既存ユーザー数の減少、またはこれら 2 種類のユーザーの滞在期間の短縮などが挙げられます。新規ユーザー数は減少します: 新規ユーザー数 = 検索からの新規ユーザー + 推奨からの新規ユーザー + 直接訪問からの新規ユーザー。

したがって、このデータの問題の原因は、検索トラフィックの減少、参照トラフィックの減少、または直接訪問の減少である可能性があります。

たとえば、利益が減少する理由をどうやって把握するのでしょうか?

まず、利益とは何なのかを明確にしましょう。

利益 = 収益 - コスト = 販売量 * 価格 - (固定費 + 追加費) = (新規ユーザー数 + 既存ユーザー数) * 購入コンバージョン率 - (固定費 + 追加費)

もちろん、この式をさらに細分化することもできます。たとえば、新規ユーザーと既存ユーザーの購入コンバージョン率は異なる場合があります。新規ユーザーのコンバージョン率と既存ユーザーの再購入率を計算できます。

このような問題の場合、数式を使用して、[利益]を収益、売上高、新規顧客数、ユーザーコンバージョン率などに分類できます。

ここで重要なのは、問題の根本原因を特定することです。どの変数が変化しているかがわかれば、問題が発生した理由を分析できます。しかし、この種の問題はあらゆる理由で発生する可能性があります。

しかし、どんな問題にも最も基本的な問題があり、この問題は侵害されたり削除されたりすることはできません。これがアリストテレスが提唱した第一原理です。

ここにいくつかの提案があります。このような問題に遭遇した場合は、遭遇した基本的な問題を特定するための第一原理という考え方を試してみてください。

たとえば、まず第一原理を使用して、問題がどこにあるのかを確認する必要があります。

1. すべての地域で同様の変化が起こったのでしょうか?
2. 事業ラインはいくつありますか?この変更はすべての製品で発生しましたか?
3. 私たちの知る限り、同じ業界の競合製品でも同じ問題が発生していますか?
4. 他の関連製品も同様の影響を受けていますか?
5. 季節性に関係があるのでしょうか？
6. 生産ラインに何か変更はありましたか?
7. 市場に新たな競合企業が参入していますか?
8. ユーザーを新規ユーザーとリピーターユーザーに分けると、どのような違いが見られるでしょうか?
9. ユーザーの粘着性に関するデータはどうでしょうか?
10. 最近、顧客からどのような声が寄せられていますか?
11. 最近、いつもより苦情が増えているのでしょうか?
12. 紹介トラフィックに何か変化に気づきましたか?

上記は分解の基本的な考え方であり、質問を常に使用して最も基本的な命題を見つけます。

問題の解決を始める前に、その問題を解決する目的を明確にしてください。

すぐに解決策を考え始めると、生み出したものが再び同じ落とし穴に陥る可能性が高いので、問題を分解する必要があります。

問題がどこで発生しているかを段階的に特定できれば、問題の解決はそう遠くありません。

次に、この質問を分解して、この答えを試してみましょう。

したがって、実際の問題を解決する方法を説明するには、やはり事例を使用する必要があります。

あなたが JD.com の 3C カテゴリ部門で働いていて、過去 3 か月間に携帯電話の売上が着実に減少していることに気付いたとします。その理由をどうやって見つけるのですか?

実はこの質問には「携帯電話」と「着実に」という2つのキーワードがあります。問題を分析するには、次のキーワードに従う必要があります。

売上が減少したということがわかった場合、何が減少したのかを判断する必要がありますか?それでもすべては減少しています。同時に、これについては、着実な減少なのか、それとも急激な崖のような減少なのか、また、どの程度減少しているのかについても確認する必要があります。これに注意し、このキーワードが何を意味するのか確認する必要があります。

携帯電話の売上は減少しており、これは大幅な減少を意味すると想定されます。理由を知るには、さらに詳しく知る必要があります。

まず、なぜ過去 3 か月間なのでしょうか?

これは実はとても奇妙なことです。携帯電話、3C 製品、JD.com、電子商取引など、特定の側面で特定の変化があったに違いありません。あるいは、単にこの特定の期間に関連しているだけかもしれません。

電子商取引や JD.COM は除外できます。なぜなら、どちらかが大きな打撃を受けた場合、私たちは間違いなくそれを知ることになるでしょうし、その時、携帯電話の売上減少を心配するだけでなく、間違いなく世界的な変化が起こるでしょう。

同様に、JD.com の 3C 販売の減少も除外します。3C カテゴリ全体に問題がある場合、携帯電話の販売については特に心配する必要がないためです。

タイミングの問題も興味深いです。売上を3か月前と比較するのは良い選択ではありません。なぜなら、今年度の携帯電話の販売数は毎月一定ではなく、いくつかの要因によって変動するからです。

したがって、比較する場合でも、季節的な要因を排除するために前年の同時期と比較する必要があります。

同時に、この問題の背後には実際には他のいくつかの問題があると推測されます。冒頭でも述べたように、販売量は着実に減少しています。これは、問題が製品の機能やその他の外部の否定的なニュースの変化によって引き起こされたのではないことを意味します。なぜなら、その場合、売上は着実に減少するのではなく、突然、急激に減少することになるからです。

第一原理思考は重要であり、一種の構造的思考でもあります。

今回は、携帯電話カテゴリー内での販売量を把握したいと思います。携帯電話全体の売上は減少しているのでしょうか？それとも特定のブランドだけですか? Taobao の携帯電話でも同じ状況が発生していますか?

クローラーを使用することで、相手の公開データ、特に売上高やユーザーレビューなどのデータを取得し、クロールして分析することができます。私たちのような大企業では、競合他社のデータを常にクロールする必要があります。 Taobao も影響を受けるとすれば、実際には電子商取引全体のすべての携帯電話が影響を受けると推測できます。これは特定の内部的な理由というよりも、主に外部的な要因です。

したがって、JD.com の携帯電話は影響を受けているが、Taobao は影響を受けていないと推測されます。このようにして、問題を以前に分解した数式に帰することができ、これらの特定の理由が実際に私たちが制御できる理由になります。

前述したように、売上はユーザー数とコンバージョン率によって決まります。売上高が減少した場合は、ユーザーが変わったか、コンバージョン率が変わったことを意味します。

ユーザーとコンバージョン率は、ユーザータイプごとに分けることができます。

1. JD.COM 検索トラフィック (JD.COM で検索するユーザー)
2. 閲覧トラフィック（JD.COMで対象商品カテゴリーを閲覧して見つけたユーザー）
3. 外部検索トラフィック（Baidu、360、Soso などの検索エンジン トラフィック）
4. 直接トラフィック（特定の商品ページを直接開いたユーザー）。

私たちの目標は、ユーザー数やユーザーコンバージョン率の低下を経験している訪問者タイプをターゲットにすることです。

たとえば、外部検索トラフィックが減少している場合は、ページランク（ページランク）の低下を引き起こした可能性のある変更を調査できます。こうした種類のユーザー数に異常が見られない場合は、売上に影響を与えている可能性のあるものを他の場所で探す必要があります。

別の例: これは携帯電話の価格が急激に上昇したためである可能性があります。システムの検索機能や購入プロセスにエラーが発生し、販売に影響が出る可能性もあります。 （このような事態が発生した場合、部門ボーナスは取り消されるか、従業員は解雇される可能性がありますか？）

上記は、この問題に対処するための基本的なプロセスです。

さて、この種の質問の論理はここで終わります。先ほどの例を振り返ると、このプロセスでこの問題のキーワードがしっかりと把握できました。それは、「ある種の製品」の売上が「着実に」減少しているということです。問題の考えられる原因を見つけるには、まずこれら 2 つのキーワードから始める必要があります。

同時に、「論理的推論」と「直感的な答え」のバランスが保たれます。

この問題を常に分析する必要があるというのが論理です: 売上 = ユーザー数 * コンバージョン率。では、ユーザーはどうなっているのか、コンバージョン率はどうなっているのか。たとえば、直感は単なる推測です。たとえば、携帯電話は一般的に急に売れるものではありません。

論理は重要ですが、時には直感も必要です。

著者: Dalin's Xiaobai、WeChat: gzxdqc、Baidu データ プロダクト マネージャー

この記事はもともと @大林的小白 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