データ操作コース（ゼロから学ぶデータ操作コースシリーズ）

データ駆動型オペレーションコースをゼロから学ぶ

みなさんこんにちは。リンイーです。今後はデータドリブンな運用について解説していきますが、その内容は私の講座から転用していきます。
最初のセクションでは、データ主導の運用思考について説明します。今日は第2回目、データドリブンな業務を行うために必ず習得すべき5つの分析手法についてです。私をフォローしている友人たちは、このことをよく知っているはずです。私は多くの記事や機会でこれについて言及してきました。

1 つ目は、問題を発見するために使用される比較方法です。比較しなければ、問題を理解することはできません。前回の授業と同様に、比較法という、二人の身長と太さを比べてみました。比較する際には 3 つの次元が必要です。たとえば、私の現在の体重は 140 斤ですが、標準 (業界) の最適体重は 132 斤 (身長に基づく) です。標準と比較すると、私は太めですが、同僚（競争相手）の体重は 180 斤、190 斤、200 斤です。彼らは私を減量のターゲットにしているのですが、以前の体重120斤（過去の私）と比べると、20斤増えたことになります。対比法を使用すると、垂直方向と水平方向の両方で比較を行うことができます。垂直比較とは、一般的に、異なる時期や異なるレベルなど、異なる段階の比較を指します。水平とは、私とあなたとの比較のように、異なるものを比較し、それらの違いを理解することです。そのため、同じ業界内の異なるレベルの加盟店との比較は、階層に分かれているため垂直的な比較となります。同業同レベルの商人との比較は横比較となります。異なる時期の自分との比較は垂直であり、異なる時期は異なる段階です。自分と他人とを同じ期間で比較すると水平になり、異なるもの同士のギャップが生じます。

上の図は、垂直比較と水平比較を区別する方法を説明しています。異なる物事の違いは、同じ時間と空間の中で確立されなければなりません。たとえば、私が今あなたより太っているとしても、5年前は今より痩せていたと言えば、比較の余地はありません。

上記の写真は Business Advisor から取得したものです。青い線は自分自身、黄色とオレンジは業界、X軸は時間、Y軸は売上を表します。青い線は2月22日と2月19日を比較したもので、これはさまざまな段階の私自身との比較です。縦方向の比較ですが、改善がみられたことがわかりました。しかし、2月22日の青い線と黄色い線の間にはまだギャップがあります。これは水平比較です。しかし、2月22日のあなた自身は、2月19日の業界と比較できるものではありません。ここで注意すべき点は、垂直方向と水平方向の比較は数学的な座標軸と同じではないということです。

この写真は、過去の自分と現在の自分を比較したもので、縦方向の比較になります。次の方法は分解です。これは問題の原因を見つけて解決するために使用されます。多くの分野で広く使用されています。たとえば、デュポン分析法は分割法の典型的な応用例です。問題を分割する場合、均等分割と不均等分割の 2 つの方法があります。均等分割後のサブ問題は問題の 100% を説明できますが、不均等分割後のサブ問題は問題の 80% しか説明できない可能性があります。たとえば、電子商取引の売上に関するよく知られた普遍的な公式は、訪問者数 * コンバージョン率 * 平均注文額であり、訪問者数は有料トラフィック + 無料トラフィックに等しくなります。分割されたサブアイテムは親アイテムを 100% 説明できます。

タオバオでビジネスをするには、クリックスルー率、コンバージョン率、返金率の 3 つの比率をうまく取ることが重要だとよく言われます。この発言には何ら間違いはありません。実際、クリックスルー率が高ければ、トラフィックについて心配する必要はありません。コンバージョン率が高ければ、売上について心配する必要はありません。返金率が良ければ利益を心配する必要はありません。しかし、Taobao でビジネスを行うには、この 3 つの比率だけが重要というわけではありません。したがって、これは物事の要点だけを捉える非等分割法です。次の方法はグループ化法で、物事の特性を発見するために使用されます。たとえば、群衆のポートレートや売れ筋の特徴などでは、すべてグループ化の方法が使用されます。グループ化の方法は、タイプ、構造、時間段階などの次元に従ってグループ化できます。

たとえば、あるプラットフォームでは、スカート、ジャケット、トップスなどのアイテムを衣類の種類ごとにグループ化しています。グループ化することで、このプラットフォームの特徴を理解することができます。次はソート方法です。ソート方法の目的は、コアターゲット情報を取得することです。特定の指標に基づいて観測値を昇順または降順に並べますが、各並べ方は特定の指標に基づいてのみ行うことができます。すべての主要なランキングではランキング方式が使用されています。たとえば、左側の表が並べ替えられていない場合、読んでいるときに重要なポイントを見逃しやすくなります。しかし、左の表を右の表にソートすると、「ドレスの取引指数が最も高いカテゴリー」の情報がすぐに得られます。オンライン商品数で並び替えると、「Tシャツはオンライン商品数が最も多いカテゴリーである」という情報がすぐに得られます。次は前回の授業でも触れた次元削減法です。次元削減は人間が問題を解決するための基本的な方法です。次元削減の目的は、計算や統計的手法によって達成できます。たとえば、私たちが学校に通っていたとき、先生たちは科学の能力と教養の能力について話していました。店舗を運営する上で、ウェイターはオペレーション能力とサービス能力を重視します。あらゆる能力の背後には、1 つまたは複数の指標によって裏付けられた結果があります。

店舗指標を「販売力」「新規顧客獲得力」「維持力」の3つの特性（ベクトル）に分ける統計手法です。この原則を理解すれば十分です。次元削減思考法は複雑な問題を解決するのに役立ちます。最後は次元増加法です。次元増加法は次元削減法の正反対です。情報が不十分であったり、十分に明確でない場合は、計算によってより直感的な指標が導き出され、ビジネス担当者による分析が容易になります。たとえば、キーワードを分析する場合、多くのオペレーターは、検索人気度を製品数で割って、キーワードの競争力として定義される新しい指標を取得することに慣れています。次元削減と次元増加は見た目が少し似ており、総称して次元化手法と呼ばれますが、次元削減の考え方は、参照用に 2 つの指標を 1 つの指標にするなど、多数を少数に変更することであり、次元増加の考え方は、参照用にこの表が 4 つの指標を 5 つの指標にするなど、少数を多数に変更することです。

良い！上記がこのコースの全内容です。ご清聴ありがとうございました！

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