業務データ指標システム（業務とデータを統合したデータ指標システムの構築方法）

ビジネスとデータを統合するデータインジケーターシステムの構築方法

1. 指標システムを計画する必要があるのはなぜですか?

どの企業も「データ駆動型成長」の企業文化を確立したいと願っていると思いますが、千里の道も一歩から始まります。 「データ駆動型ビジネス成長」の企業文化は、一連の指標体系の確立から始まるべきです。

GrowingIO では、データ駆動型開発を「収集、観察、思考、実行」というピラミッドの ​​4 つの段階に分けています。

「収集」と「観察」の 2 つの段階は、データ計画とデータ監視です。データを正しく計画し、データを監視し、データの背後にある対応するビジネス プロセスを理解することによってのみ、データから正しい洞察を得て、データ主導のビジネス成長を実現できます。

GrowingIO のアナリスト チームは、何千もの顧客とメトリクス システムを構築するプロセスにおいて、2 つの共通の問題点、つまり障害を発見しました。

1. 収集: データ収集段階にシステムがない

この問題はどのように現れるのでしょうか? 1 つ目は、目標の不一致、つまり会社の戦略目標が事業部門の目標やさまざまな事業ライン間の目標と一致していないことです。

第二に、データが完全に収集されない場合、データ収集を行っている同僚は、「データを使用するときにデータが不足していたことを後悔する」という非常に苦痛なプロセスを経験することになります。時間が経つにつれて、データ収集を行っている同僚はこの作業が無価値だと感じるようになり、データ駆動型の作業が停滞することになります。

2. 監視とデータ分析の段階でガバナンスがない

ガバナンスの欠如は、テーブルや数字が多すぎる、データが乱雑、レポートがわかりにくいといった形で現れ、ビジネス チーム全体の効率が非常に低下する原因となります。

指標システムを構築する過程で、80% の企業がこれら 2 つの問題に遭遇することがわかりました。これらは指標システムを構築する過程における2つの閾値と言えます。しかし、この 2 つの閾値を超えることができれば、ビジネス価値の 80% を生み出すことができる「考える」段階と「実行する」段階に入ることになります。

しかし、「収集」と「観察」の 2 つの段階は、指標システムの構築プロセス全体の基礎となります。この基礎がなければ、戦略に関する私たちの空論は単なる空論になってしまいます。そこで、次は「収集」と「観察」の 2 つの段階でどのようにうまく作業を行うかを紹介し、指標システムの科学的な構築を実現することに焦点を当てます。

このような科学的指標システムの構築が完了すると、次のことが得られます。

▪ 1 セットの指標: ビジネス上の質問に答えることができる明確な階層を持つ指標のセット。

▪ ビジネスダッシュボード 1 セット: GrowingIO のインジケーター システムのデータ視覚化ダッシュボードは、日々の監視と分析に役立ちます。

▪ データ ディクショナリ 1 セット:データ ディクショナリを使用すると、企業内での効率的なコラボレーションを実現し、会社全体でデータ標準を統一してデータに関する質問に答えることができます。

2. ビジネスとデータを統合した指標システムを構築するには？

まず、OSM（
当社では、目標-戦略-測定を使用してビジネス目標を構築し、UJM (ユーザー ジャーニー マップ) を統合してユーザー エクスペリエンスを合理化し、それを使用してビジネス目標をフィードバックおよび調整します。最後に、ビジネス シナリオをモジュール化することで、インジケーター システム全体を迅速に実装できます。

次に、これら 3 つのフレームワークの定義、生成方法、およびフレームワーク間の関係について紹介します。

2.1 OSMモデル:

ビジネス目標の沈下によるデータ駆動型実装のコアロジック

▪ O (目的) :当社の事業目的を指します。この段階で考えたり答えたりする必要がある質問は、私たちのビジネス、製品、あるいはその中の小さな機能の目的は何なのか、それによってユーザーのどんな問題が解決できるのか、そしてそれによってユーザーのどんなニーズを満たすことができるのか、ということです。

▪ S (戦略): ビジネス目標を明確にした上で、上記目標を達成するために採用すべきビジネス戦略を指します。

▪ M (測定): ビジネス戦略の有効性と、戦略の実行によってビジネス目標を達成できるかどうかを反映するために使用される指標です。

以上がOSMの基本的な枠組みです。後ほど、eコマースの典型的なOSMモデルを紹介して、理解を深めていただきます。

2.2 UJM機能:

ユーザーのライフジャーニーを整理し、それをビジネス目標と結びつける

UJM は、製品を設計する際に整理しなければならないユーザーライフジャーニーです。

インジケーターシステムを構築する過程で、ユーザーライフジャーニーという考え方を導入するのはなぜでしょうか?

OSM フレームワークを通じてビジネス目標、戦略、指標を設計した後は、製品全体のユーザー ライフ ジャーニーに戻って整理し、ビジネス目標を調整して、各段階でのユーザー ジャーニーと一致しているかどうかを判断する必要があります。

言い換えれば、UJM は当社のビジネス目標と継続的に連携するために使用されます。これら 2 つは相互に影響し、相互作用するため、ビジネス目標はユーザーのニーズをより適切に満たし、ビジネス戦略はビジネスの問題により適切に対応できるようになります。

理解を深めるために、UJM の考え方を簡単に紹介します。

上記のように、eコマース製品 UJM の簡略版には、ユーザージャーニーの各段階の分解、各段階でのユーザーの行動の理解、各段階での製品の目標の明確化、各段階での製品とユーザーとの接点の発見、そして最後に接点から製品の問題点と機会の発見が含まれます。

つまり、ユーザーが電子商取引製品を使用する場合、次の 6 つの段階を経ることになります。

さまざまなチャネルを通じて電子商取引プラットフォームについて知り、製品にアクセスする → ホームページ、検索機能、さらには製品カテゴリページなどの他の入り口を通じてプラットフォームを「閲覧」する → 製品に興味を持ち、製品の詳細ページにアクセスする → 支払いプロセスに入り、重要なコンバージョンを完了する → 共有と再購入の段階。

ユーザージャーニー全体を通じて、ユーザーはさまざまなリンク間を繰り返し移動します。

各段階ごとに対応する目標を設定する必要があります。このようにして設定された目標は、以前に開発した OSM フレームワークにフィードバックして、漏れがあるかどうかを判断するために使用できます。

各段階の目標が決まったら、その目標を達成するために製品内でユーザーとの接点を見つける必要があります。例えば、ホームページ、検索ページ、商品カテゴリページなどは、ユーザーが商品を閲覧する際の接点となります。

コンタクトポイントを理解した後は、各リンクのペインポイントを見つけることができます。ペインポイントの反対がチャンスポイントです。同時に、ここでのすべての機会ポイントは、以前の OSM フレームワークの S にフィードバックできます。これが私たちの戦略であり、機会ポイントが戦略と一致しているかどうかです。

したがって、UJM の価値は、ユーザー ジャーニーを整理した後、UJM と OSM を関連付けることで、ユーザー ジャーニーとビジネス目標を結合して影響を与える効果が得られ、ビジネス目標がユーザーのニーズを満たし、戦略がビジネスの問題に答えられるようになることにあります。

2.3 OSM × UJM:

ビジネス目標とユーザージャーニーを結びつける

ここにもう一つの典型的な電子商取引の例があります。

まず、GrowingIO は、e コマースの戦略目標 (O) である「GMV の増加」を、e コマースの従来の公式に従って、ユーザーベースの増加、コンバージョン率の向上、平均注文額の増加という 3 つの主要目標に分解しました。

各目標には対応する戦略 (S) があり、ここでの戦略は、前述の UJM フレームワークによって分類された各段階のユーザーの機会から実際に生まれます。各戦略には対応するメトリック (M) もあります。

言い換えれば、ここでの各目標に対応する戦略と指標は、ユーザー ジャーニーのすべてのステップに対応しています。これにより、指標システムの一般的な枠組みが提供されます。

2.4.ビジネスシナリオに基づく指標システムの導入を推進

しかし、大きなフレームワークができたので、データを直接収集して表示することはできるでしょうか?

多くのお客様との実践的な検討の過程で、OSM と UJM という 2 つの主要なフレームワークだけでは、実際の実装プロセスにおいて依然としていくつかの制約があることがわかりました。このフレームワークはまだ大きすぎます。すぐに参入してすぐに実装したい場合、明確なエントリーポイントが見つからないことがよくあります。

こうした高い戦略目標を、最前線の経営幹部の具体的な業務に落とし込むにはどうすればよいでしょうか。次に、「シナリオベース」という概念を紹介しました。

シナリオベースのアプローチの目的は、巨大な OSM×UJM 指標システムフレームワークの下で、モジュール式かつ構造化された方法で指標システムを迅速に実装できるようにすることです。言い換えれば、ここでのシナリオベースアプローチの役割は、指標システムの実装を促進することです。

上記は、GrowingIO のアナリスト チームが何千もの顧客と指標を実装する過程で整理した、指標システムの実装に対応できる 20 の一般的なシナリオです。

全体的なOSM×UJMアーキテクチャでは、新規顧客の誘致からコンバージョン、最終的には管理効率の向上まで、さまざまなレベルのさまざまな部門のニーズを満たすために、ユーザーのパスに応じて20のシナリオをマッチングします。

これらの 20 のシナリオは、当社の電子商取引指標システムにも組み込まれています。

OSM と UJM 間のこれまでの接続に基づいて、各リンクの主要なシナリオを特定しました。

たとえば、最初の目標はユーザーベースを増やすことです。対応するユーザー ジャーニー ステージでは、ユーザーがさまざまなチャネルやプラットフォームから製品について学習する必要があるため、対応するシナリオは「最適なチャネルを見つける」ことです。

または、プライベート ドメイン トラフィックをインポートできるオフライン アクティビティがあるかどうかを検討します。オフライン活動用のチャネルがある場合は、それらも「オフライン誘導プラ​​イベートドメイントラフィック」のシナリオに統合する必要があります。

OSM と UJM をさまざまなシナリオと組み合わせることで、指標システム全体を、非常に大きな戦略目標から最前線の経営幹部が実行できるシナリオまで、層ごとに細分化できます。

この写真は、GrowingIO がどのようにしてクライアントのフレームワーク全体の整理を支援したかを示しています。ユーザーの人生の旅の各ノードに応じて、OSM + UJM +シナリオベースを組み合わせることで、戦略目標とユーザーの人生の旅のデジタル化を真に達成しました。

3. シナリオ指標システムの実践的な運用：

「アクティビティ反復データ管理」シナリオを例に挙げます

OSM、UJM、およびシナリオベースの指標システム構築の核心的な考え方を体系的に理解した後、「アクティビティ反復データ管理」シナリオを例に、このシナリオで指標システムセットを実装する方法を分析してみましょう。

「アクティビティ反復データ管理」シナリオには、トラフィック生成、承認から最終的な変換まで、独自の非常に小さな UJM があります。

この小さなユーザーライフジャーニーでは、各ステージに対応する目標があり、各目標を測定するには主要な指標も必要です。これは、アクティビティシナリオにおける OSM と UJM の結合によって生成されたアイデアです。

アイデアが決まったら、アクティビティ シナリオのインジケーター システムを設計できます。この指標システムは、第 1 レベル、第 2 レベル、第 3 レベル、および第 4 レベルの指標を網羅する指標リストとも呼ばれます。

▪ 第 1 レベルの指標は、企業戦略レベルの指標であり、一般的には企業または活動チームの戦略指標、つまり KPI 達成率です。

▪ 二次指標は一次指標の公式内訳であり、活動 KPI を確認した後、活動の出力に重点を置く必要があります。

▪ 第 3 レベルの指標は、第 2 レベルの指標をさらに細分化したものです。これらは通常、部門リーダーが注目する指標です。

▪ 第 4 レベルの指標は、ユーザー パスに基づいて第 3 レベルの指標をさらに細分化したものです。これらは通常、最前線の経営幹部が注目する指標です。

第 1、第 2、第 3 レベルの指標に注意を払うだけでなく、第 4 レベルの指標にはより頻繁に注意を払う必要があります。

なぜなら、前の指標が変動した場合、なぜ変動が起こるのか、どのような行動を取ることができるのかを答えられるのは第 4 レベルの指標だけだからです。

上記は構築アイデアに基づいた指標システムのパノラマ図です。このような指標システムは、ビジネス上の問題に適切に答えるのに役立ちます。

指標の全体像を把握したら、指標を視覚的なダッシュボードに変換して、各主要アクティビティの最適化プロセスをガイドする必要があります。

• GrowingIO ダッシュボードに表示されるプライマリ指標とセカンダリ指標は、イベントの全体的な収益を監視し、イベント後の KPI 達成率と全体的な ROI を評価するために使用されます。
• イベント前、イベント中、イベント後のトラフィックの傾向とイベント全体の品質をさらに分析します。
• 4 番目と 5 番目の部分は、第 4 レベルのインジケーターに対応します。これら 2 つのダッシュボードは、イベント中にさまざまなリソースの位置、さまざまなコピーライティング、さまざまな製品がユーザーに与える影響力とコンバージョン率を評価するために必要です。

これは、「eコマースプロモーション活動」のための典型的な反復ダッシュボードです。すべてのアクティビティを監視する必要があり、各アクティビティの有効性は、このような長期的かつ効果的なダッシュボード モデルを通じて測定できます。

このようにして、イベント前に過去の活動のデータから教訓を学び、イベント中に関連データをリアルタイムで監視し、イベント後に既存のデータに基づいてイベントをレビューし、次のイベントを促進して全体的な目標をよりよく達成することができます。

4. GrowingIO データインジケーターシステムを構築するためのベストプラクティス

データ指標システムの構築は、単一の部門だけでは実現できません。少なくともビジネス チーム、データ チーム、開発チームの 3 つのチーム間のコラボレーションが必要です (ビジネス部門には、マーケティング、運用、製品チームなどが含まれますが、これらに限定されません)。

上の図は、GrowingIO がまとめ、推奨する、企業内でデータ インジケーター システムを構築するためのベスト プラクティス プロセスです。以下の6つの段階に分かれています。

1. 要件収集段階: 一般的に、ビジネス チームがビジネス要件を提案し、データ チームがビジネス要件を評価してまとめます。

2. ソリューション計画段階:ビジネス チームとデータ チームが共同で OSM と UJM を策定および整理し、各リンクのシナリオを要約し、一連の指標システムを設計する必要があります。

3. データ収集段階:チームが指標システムについて合意に達した後、データチームが主導してデータ収集計画を設計し、指標の命名を標準化することが推奨されます。名前を付けることはとても重要なことです。これは、インターネット業界における 2 つの大きな問題点の 1 つと言えます。次の記事でそれを皆さんにシェアします。

4. 収集計画の評価:データ収集計画を設計した後、ビジネス、データ、開発の各チームと共同で収集計画を評価し、実装コストと実践の優先順位を評価する必要があります。ここでは、前述のシナリオベースのモジュールに従い、コストと重要度に基づいて最初に実装するシナリオを評価できます。

5. データ収集およびデータ検証のオンライン段階:この段階では、主に開発チームがいくつかのデータベースを設計し、フロントエンドおよびバックエンドのデータ収集計画に従ってデータを収集する必要があります。次に、非常に重要な段階であるデータ検証に入ります。ここで、データ検証が指標システムで要求されるデータ品質と一致していることを確認し、取得されたデータがビジネス関係者が必要とするデータであり、ビジネス上の問題に答えられるようにする必要があります。

6. 効果評価段階:最後の段階は、効果評価という非常に重要な段階です。このステップでは、データ チームが主導してデータに基づいた視覚的なダッシュボードを構築し、そのダッシュボードを使用してビジネスの反復をガイドする必要があります。

ビジネスの反復により、多くの新しい機能と新しいビジネス ラインが確実に生成され、これらの新しいビジネス ラインもインジケーター システムにフィードバックする必要があります。つまり、指標システムの構築は一夜にして達成できるものではなく、当初の基盤に基づいて継続的に反復されなければならないのです。

もう 1 つの重要なステップは、インジケーター システム ダッシュボードを構築した後にデータ ディクショナリを出力することです。データ ディクショナリは会社全体のペースを調整し、全員が同じ視点からデータを表示できるようにして、会社全体の共同作業の効率を向上させます。

上記が全体的な共同作業のプロセスです。

このプロセスに基づいて、GrowingIO とお客様はインジケーター システムを効率的に実装できます。このプロセスは、顧客のビジネスおよび技術関係者、および GrowingIO のプロジェクト チームとアナリスト チームによって完了されます。

約 8 週間で、一連の指標システムの効率的な実装を実現し、顧客が「データ成長」を企業の日常業務プロセスに統合し、成長システムを理解して実際に成長を実現できるように支援します。

著者: Shi Xiaolu は GrowingIO のビジネス分析マネージャーです。彼女は、Han Guang Department Store、Feihe、Heytea など、多くの大手企業向けに指標システムを構築してきました。当社は小売電子商取引業界向けのデータ指標システム構築、精緻な運用計画の実施、専門コンサルティングサービスの提供を得意としています。