運用で重視するデータ指標（運用時に重視すべきデータ指標は何か？）

先週リリースされた「適切な北極星指標を見つけよう！「北極星指標はすべての運用の出発点」では、北極星指標の定義、機能、選択基準を体系的に紹介しました。北極星指標を決定した後、北極星指標を中心に一連の運用作業を実行できます。

業務遂行の過程では、「成果指標」であるノーススター指標に加えて、重要な成果の達成に役立ついくつかの「プロセス指標」にも注意を払う必要があります。

ここでは、基本的に誰もがよく知っている AARRR モデル (別名 Pirate モデル) を例に、いくつかの「プロセス指標」を整理します。データ指標を整理した後、どのように体系的に「データ指標システム」を構築していくかについては、次回以降の記事で詳しく説明します。

AARRR モデルによれば、データ指標は、新規顧客獲得指標、アクティブ指標、維持指標、コンバージョン指標、コミュニケーション指標の 5 つのカテゴリに分類できます。

この操作により、「ユーザー」はチャネル配置を通じて製品に接触できるようになります。 「ユーザー」は、製品が良いと思ったら、それをダウンロードします。製品を開いて、中身が自分にとって非常に適切であることがわかった場合、「ユーザー」はその製品に登録し、最終的にその製品の実際のユーザーになります。

1. ビュー:一般的に露出とも呼ばれ、WeChat Moments、検索エンジン、アプリストアなどのチャネルで製品のプロモーション情報を閲覧したユーザーの数を指します。対応する閲覧数はクリック数となります。この 2 つの比率を CTR (CTR = クリック数 / ビュー数) と呼びます。多くの広告プラットフォームでは、CTR を使用して広告の品質を評価します。

2. ダウンロード数：アプリがインストールされた回数を指し、新規ユーザーの獲得効果を測る指標です。

3. 新規ユーザーの追加:ダウンロードしてもユーザーになるわけではありません。 「ユーザー」がダウンロードのみを行い、登録を行わない場合、そのユーザーは無効なユーザーとなります。ユーザーの定義は製品ごとに異なります。ほとんどの製品では、ユーザーが APP に登録すると、そのユーザーは新規ユーザーとして定義されます。

4. 獲得コスト:ユーザー獲得には必然的にコストがかかりますが、これは初心者のオペレーターが最も見落としがちな点です。現在、一般的なコスト計算方法には、CPM (インプレッション単価)、CPC (クリック単価)、CPA (顧客獲得単価) などがあります。

ダウンロード数やユーザー数と比較して、人口ボーナスが消えた後、人々は現実のものにもっと注目し始めました - アクティブユーザーはどれくらいいますか？

1. アクティブユーザー数: DAU は 1 日あたりのアクティブユーザー数を指し、通常は 24 時間以内のアクティブユーザーの合計数を指します。その他にWAU、MAUなどもあります。

2. アクティブ率:アクティブユーザー数は製品の市場規模を測る指標であり、アクティブ率は製品の健全性を表します。

3. オンライン時間:製品タイプによってアクセス時間は異なります。ソーシャル ネットワーキングはツール製品よりも間違いなく長く、コンテンツ プラットフォームは財務管理などよりも間違いなく長く続きます。

4. 起動回数:ユーザーの使用頻度を反映します。ユーザーが毎日起動する回数が多いほど、そのユーザーは製品に依存しており、アクティブであると言えます。

5. ページビュー: PV (ページビュー) はページビューの数、UV (ユニークビジター) は一定期間内に Web ページを訪問した人の数です。ユーザの Web ページへのアクセス要求は PV とみなすことができます。ユーザーが 10 個の Web ページを閲覧した場合、PV は 10 になります。

アクティブユーザー数とアクティブ率が市場規模と製品の健全性を表すものであるとすれば、ユーザー維持率は製品が持続的に発展できるかどうかを測る指標となります。初期段階の製品の場合は、リテンション指標にさらに注意を払う必要があります。

1. ユーザー維持率:維持率 = 維持ユーザー数 / 開始時のユーザー総数。

2. ユーザー離脱率:離脱率は、製品の発展をある程度予測することができます。ある段階で製品のユーザーが 10 万人いて、月間解約率が 20% の場合、5 か月後には製品がすべてのユーザーを失うと単純に推測できます。

運営上、新規ユーザーの獲得、アクティブユーザーの獲得、維持は単なる手段に過ぎません。仕事のパフォーマンスを測る究極の基準は、どれだけ多くの貴重なユーザーを獲得しているかです。

1. GMV:虚栄心の指標です。ユーザーが注文して注文番号を生成すれば、実際に購入するかどうかに関係なく、GMV にカウントされます。 JD.comがDouble Elevenで発表したバトルレポートはGMVです。

2. 取引金額：取引金額とは、ユーザーの実際の支払いフローを指し、ユーザーが購入した後の消費金額です。

3. 売上収益：取引金額から返金額を差し引いた残りの金額を指します。

4. 有料ユーザー数:製品内で取引を行ったユーザーの合計数。アクティブユーザーと同様に、トランザクションユーザーも初回ユーザー（初めて購入するユーザー）、ロイヤルユーザー（継続して購入するユーザー）、チャーンユーザー（一度解約して戻ってくるユーザー）などに分類できます。

5.ARPU: ARPU = 総収益 ÷ 有料ユーザー数;

6. 再購入率:新規ユーザーの獲得と同様に、新規の有料ユーザーを獲得するコストは、既存の顧客を維持するコストよりもすでに高くなっています。再購入率は、繰り返し購入の全体的な統計でより頻繁に使用され、つまり、単位時間内に 2 回以上消費するユーザーの数が、購入するユーザーの総数を占めます。

最近では、すべての製品に共有機能が組み込まれています。成長のために普及に依存するコンテンツベースのプラットフォームや製品の場合、バイラル成長の測定が重要になります。

1. バイラル K 係数: K 係数が 1 より大きい場合、各ユーザーは少なくとも 1 人の新規ユーザーを呼び込むことができ、ユーザー数は雪だるま式に増加し、最終的に自己増殖を達成します。

2. コミュニケーションサイクル：コミュニケーションサイクルとは、ユーザーがコミュニケーションから新規ユーザーへの変換までのプロセスを完了するのに必要な時間を指します。一般的に、通信サイクルが短いほど、ユーザー分裂通信の効果は高くなります。

データ インジケーターを整理した後、データ インジケーターの範囲を定義するという、もう 1 つの非常に重要なタスクがあります。データ操作の過程で、データ指標を管理するための統一されたツール（iResearch Arkなど）がない場合、次のような問題が頻繁に発生します。

• 異なるデータレポートでは、同じ定義だが名前が異なるデータ指標が表示される

• 同じデータレポートに、定義は一致しないが同じ名前のデータ指標がある

これにより、部門横断的な業務を遂行し、業務目標を達成することが困難になります。需要がオンラインになる前にデータ指標の範囲が明確に定義されていない場合、一部のデータが一致しない可能性があり、テスト、技術、その他の担当者に一定のやり直しが発生し、作業効率が大幅に低下します。

簡単な例を挙げてみましょう。企業の場合、アクティブ ユーザーは多くの場合、ユーザーの規模と製品の開発段階を反映します。アクティブ ユーザーを利用すると、製品の対象ユーザーをすばやく特定し、その後の新規ユーザーの獲得とアクティベーションのために十分な調査を実施できます。ユーザーアクティビティを測定する際に一般的に使用される指標は次のとおりです。

• デイリーアクティブユーザー

• 週間アクティブユーザー

• 月間アクティブユーザー

毎日/毎週/毎月、製品にアクセスする異なるユーザーの数を示します。しかし、業種や業態などの要因により、企業ごとに独自の特性に基づいたアクティブユーザー数の定義が異なっているケースが多くあります。例えば：

• 毎日ログインするユーザー数（匿名ユーザーを除く）がアクティブユーザー数となります。

• 1日あたり5分以上オンラインになっているユーザー数（質の低いユーザーは除外されます）がアクティブユーザー数となります。

• 1日に5回以上ページを訪問したユーザー数（質の低いユーザーは除外されます）がアクティブユーザー数となります。

データ指標の口径の定義は、できるだけ明確かつ簡潔で、理解しやすいものでなければなりません。また、データ指標に関する合意を確保し、運用プロセス中の曖昧さを回避するために、データ指標キャリバー辞書の完全なセットを段階的に反復的に確立し、各協力部門に配布する必要があります。