運用に必要なデータは何か（Luckinのユーザー運用の秘密とは？一般ユーザーもデータ分析を通じて答えを得ることができます！）

Luckinのユーザーオペレーションの秘密とは？一般ユーザーもデータ分析を通じて答えを得ることができます！

急速に発展するデジタル経済時代において、BI は企業の意思決定に欠かせないツールとなっています。 BI テクノロジーは、大量のデータを効率的に収集、処理、分析することで、企業が市場動向を把握し、運用戦略を最適化し、顧客体験を向上させることを可能にします。人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティングのさらなる統合により、BI の適用範囲と深度も拡大し、企業が競争の激しい市場で優位に立つよう推進しています。

では、実際のビジネス シナリオでは、BI は企業のデジタル運用の実現にどのように役立つのでしょうか?この質問に答えるには、典型的なアプリケーションケースを使用するのが最も適切です。この目的のために、DataApe は Fanruan と協力して、アプリケーション事例に関する一連の詳細な分析記事を計画し、さまざまなビジネス シナリオと観点から、BI がビジネス担当者にどのように力を与え、セルフサービス データ分析を実現するのに役立つかを分析しています。

急速に成長し、大きな課題を経験した新しいコーヒー小売ブランドとして、Luckin Coffee の発展の軌跡と運営戦略は、業界に豊富な研究材料を提供してきました。事例シリーズの第1弾として、Luckin Coffeeのユーザーオペレーション戦略を分析対象に選びました。

コーヒー業界は過去数十年にわたって大きな変化と成長を遂げてきました。世界の飲料市場の重要な部分として、コーヒー業界は消費習慣の変化を目撃しただけでなく、グローバル化と都市化の加速を反映してきました。近年、特にアジア市場においては、スペシャルティコーヒーショップの台頭やコーヒー消費文化の普及により、業界の急速な成長が牽引されています。しかし、市場の発展は競争の激化も伴い、新興ブランドと伝統的なチェーン店との競争はますます激しくなっています。

このような背景から、2017年に設立された中国の新しいコーヒー小売ブランドであるLuckin Coffeeは急速に成長し、短期間で大きな市場シェアを獲得しました。大規模な市場浸透と積極的なマーケティング戦略を通じて、Luckin Coffee は多数の顧客、特に若い消費者層を引き付けることに成功しました。しかし、ラッキンは、そのビジネスの持続可能性に関する疑問、財務の透明性をめぐる論争、国内外のライバルとの激しい競争など、多くの課題にも直面している。これらの要因は市場での地位に影響を与えるだけでなく、業務の複雑さも増します。

このような市場環境において、コーヒー業界ではデータ分析が特に重要となります。正確なデータ分析により、コーヒーブランドは消費者のニーズをより深く理解し、製品とサービスを最適化し、ユーザーエクスペリエンスとブランドロイヤルティを高めることができます。ユーザー操作の面では、データ分析を利用することで、消費者の行動パターン、嗜好の傾向、潜在的な市場機会を明らかにすることができ、企業はより効果的なマーケティング戦略や運用計画を策定できるようになります。特に、Luckin Coffee のような新しい小売企業にとって、詳細なデータの洞察は、業務効率の向上に役立つだけでなく、激しい市場競争の中で差別化された優位性を見つけるのにも役立ちます。

Luckin Coffee にとって、効果的なデータ分析とユーザー運用戦略は、継続的な成長と市場競争力の維持の鍵となります。 Luckin は、ユーザー データを収集して分析することで、消費者グループをより正確にターゲットにし、ユーザーのニーズを発見し、その洞察に基づいて製品やサービスを調整することができます。データ分析を使用してユーザーのセグメンテーションとパーソナライズされたマーケティングを実行すると、ユーザー満足度が向上するだけでなく、ユーザーの維持率とブランドロイヤルティも効果的に高めることができます。そのため、ラッキンコーヒーにとって、徹底したデータ分析とインテリジェントなユーザー操作戦略は、市場競争における重要な武器であるだけでなく、持続可能な発展と長期的な成功の重要な要素でもあります。

では、Luckin Coffee はユーザー操作戦略に関するデータ分析をどのように行うべきでしょうか?これを実行するには、専門のアナリストや技術チームが必要ですか? Fanruan BI に基づくセルフサービス データ分析により、別の答えが得られます。

最近、Fanruan は第 4 回 FineBI データ分析コンテストを開催し、さまざまな分野のビジネス担当者が Fanruan の BI 製品を使用してセルフサービス データ分析を実施できるようにしました。その中で、「Eureka」という参加チームが、ラッキンコーヒーのユーザー運用戦略を分析しました。

Eureka チームは、多様な背景と専門知識を持つメンバーで構成されています。チームインストラクターのLi Lin、チームメンバーのHangzhou Robam AppliancesのデータアナリストのEVEN、Hangzhou KFCのデータアナリストのSkye、iFLYTEKのプロダクトマネージャーのRandoは、BIデータ分析、デジタルトランスフォーメーション、プライベートドメインユーザー操作などの分野で豊富な経験を持っています。 EVENは家電業界のBIデータ分析に携わっており、Skyeは販売やeコマースでのデータ分析の豊富な経験を持ち、RandoはAI企業のプロダクトマネージャーとして、データに関する強い思考と洞察力を持っています。チームメンバーの多様な背景が、このケース分析に貴重な視点と専門知識をもたらしました。

Eureka チームの課題は、Luckin Coffee のユーザー運用戦略を詳細に分析し、データの洞察を通じてターゲットを絞った運用上の推奨事項を作成することです。これには、チームが Luckin Coffee の市場での位置付けと課題を理解するだけでなく、ユーザー データを詳細に分析して、正確なユーザー ポートレートと行動パターンを描写する必要もあります。

特定のデータ分析を実行する前に、データの準備と合理的なデータ分析計画の作成という 2 つの準備が重要です。

このケースのデータは、Hejing コミュニティ、Luckin Coffee Marketing Strategy Research - National College Student Market Research Competition、および Luckin Coffee National Distribution のオープン ソース データセットから取得されています。 Fanruan FineBI を使用してデータ処理と分析を行う過程で、チームはまず元のデータを慎重にクリーニングして整理しました。これには、Word のアンケート データをディメンション テーブルに変換し、Excel のユーザー応答データを変換して関連付け、その後の分析に適したものにすることが含まれていました。

この目的のために、チームは FineBI で、行と列を変換してデータをより簡単に一致させるなどの複数のデータ処理操作を実行しました。複数選択問題と他の質問タイプを別々に処理する。処理されたデータを包括的なテーブルにマージする。 RFM 分析の前処理の準備を行います。

データを準備した後は、合理的な分析モデルを構築する必要があります。分析モデルと分析方法を構築するにあたり、Eureka チームはさまざまな高度なデータ分析テクノロジーを採用しました。

その中で、RFM（最新性、頻度、金銭的価値）モデルは、ユーザーの購買行動とロイヤルティを分析するために使用され、チームがLuckin Coffeeのユーザーグループの特性をより深く理解するのに役立っています。 RFM モデルを通じて、チームは異なる価値観と行動特性を持つユーザー グループを特定し、差別化されたマーケティング戦略を策定するための基盤を提供することができました。さらに、NPS（ネットプロモータースコア）分析も、Luckin Coffee のユーザー満足度とブランドロイヤルティを評価するために使用されます。 NPS 分析は、ユーザーの推奨意欲を調査することで、チームが消費者のブランドに対する全体的な態度を測定するのに役立ちます。

Eureka チームは、これらのデータ分析モデルと手法を総合的に適用することで、Luckin Coffee のユーザー プロファイルをうまく描写しただけでなく、ユーザーの行動と好みを深く理解し、Luckin Coffee にデータに基づく運用戦略の推奨事項を提供しました。

次に、チームの興味深い調査結果を見てみましょう。

このケースでは、分析チームは、ラッキンコーヒーのユーザーポートレート、既存ユーザーオペレーション（製品要因、マーケティング要因、競争要因）、および増分ユーザーオペレーション（非ラッキンユーザーの消費嗜好、非ラッキンユーザーの地域分布）について詳細な分析を実施しました。

1. ユーザー像: 主なターゲット層は若年層(主に1990年代から2000年代生まれ)で、ユーザー浸透率が高い。

ユーザー調査データによると、回答者の84.3%がコーヒーを飲んだことがあり、コーヒー愛飲者の91%がラッキンコーヒーを飲んだことがあるという。このデータは、ラッキンの若い消費者層（特に19〜35歳、70.2%を占める）における高い浸透率を反映しています。しかし、市場が徐々に飽和状態に近づいている可能性も明らかになり、再購入率の向上とコーヒー以外の市場の発展にさらに注意を払う必要がある。

次に、分析チームは、ラッキンコーヒーを飲んだことがある人を既存ユーザー、ラッキンコーヒーを飲んだことがない人を新規ユーザーとみなし、この2つのグループのユーザー操作を別々に分析します。

2. 既存ユーザーの分析 - 消費頻度と消費量は全体的に低く、店舗の立地は良く、費用対効果は高いが、製品の品質を向上させる必要がある。

既存のユーザーポートレートとRFM分析では、Luckinユーザーの消費頻度と消費量は全体的に低いことがデータからわかります。例えば、5杯以上購入したユーザーの割合はわずか20.46%であるのに対し、1～2杯を購入したユーザーの割合は46.2%にも達しました。これらのデータは、ユーザーの粘着性と忠誠心が低く、早急に改善する必要があることを示唆しています。その理由を探るために、分析チームは製品要因、マーケティング要因、競争要因の3つの側面からさらに詳細な分析を実施しました。

製品側の要因分析では、味の好みで Luckin Coffee を購入するユーザーはわずか 25.7% で、社会的なニーズで購入するユーザーは 36.8% であることが明らかになりました。これは、Luckin が立地とコスト効率の点では優れたパフォーマンスを発揮した (ユーザーの 53.8% が店舗の立地に高い評価を与えた) ものの、製品の品質にはまだ改善の余地がある (ユーザーの 73.1% がコーヒー豆の品質に低い評価を与えた) ことを示しています。

マーケティング面では、オフライン購入（46.9%）やミニプログラム/アプリ注文（43.3%）などのLuckin独自のチャネルが主な購入チャネルを占めています。これは、Luckin Coffee がプライベート ドメイン トラフィックの維持に成功しているものの、顧客の関心と忠誠心を維持するためには多様なマーケティング戦略も必要であることを示しています。

競争要因の分析では、ラッキンコーヒーユーザーの78.9%が他のブランドのユーザーでもあるという重要なデータがあり、そのうちティムズ、コスタ、スターバックスがそれぞれ15.8%、15.1%、15.1%を占めています。各ブランドのユーザーによる総合評価では、Luckin Coffeeは平均3.41ポイントを獲得し、比較対象となった10ブランド中8位にランクされました。購入チャネル、製品の品質、パッケージングは​​、Luckin Coffee が最も不利な 3 つの側面です。

3. 増分ユーザー分析 - Luckin 以外の顧客には大きな可能性があります。重要なのは、マーケティングと店舗レイアウトを最適化して、潜在的なユーザーコンバージョンを達成することです。

Luckin Coffee の増分ユーザー分析では、分析チームは非 Luckin ユーザーの特性とそれがマーケティング戦略に与える影響に焦点を当てました。分析によると、ラッキンコーヒーの非ユーザーグループには注目すべき特徴があります。彼らのほとんどはコーヒーを飲む習慣がありませんが、単品消費能力はラッキンコーヒーの価格帯に収まっています。具体的には、ラッキンコーヒーを利用しない人の39.7%が10〜20元を費やし、17.8%が20〜30元を費やし、13.7%が30元以上を費やした。このデータは、このユーザー グループは現在はコーヒーの消費者ではないかもしれないが、経済的に潜在的顧客になる能力があることを示唆しています。

そのため、ラッキンはブランドの影響力を活用して、アイスクリーム、ジュース飲料、レナアイスなど、コーヒー以外の低価格製品を発売することで、これらの潜在顧客を引き付けることができます。これにより、市場カバレッジが拡大するだけでなく、コーヒー以外の製品を通じて消費者が徐々にコーヒーを試すようにさりげなく誘導し、ユーザーベースを拡大することができます。

さらに、分析チームは、ラッキン以外のユーザーの消費嗜好に基づいて、コスト効率、利便性、店舗の場所が飲み物を選ぶ際に考慮する主な要素であることを発見しました。したがって、マーケティング戦略の観点から、Luckin は Dianping や Douyin などのプラットフォームでクーポンやプロモーションを設定し、これらのユーザーに自社製品を試してもらうことができます。同時に、国境を越えたマーケティングや有名人による宣伝の有効性が限られていることを考慮すると、より手頃で直接的なプロモーション方法の方が効果的かもしれません。

さらに、分析チームは、Luckin以外のユーザーの地域分布を分析することで、よりターゲットを絞った市場拡大の提案をLuckinに提供します。例えば、河南省、江西省、安徽省など、店舗数は少ないがラッキンの非利用者が多い地域では、ラッキンは市場浸透率を高めるために店舗を増やすことを検討できるだろう。逆に、店舗数は多いものの普及率が低い四川省、天津市、湖北省、福建省などの地域では、宣伝やマーケティング活動を強化する方が効果的かもしれません。

Luckin Coffee のユーザー運用戦略の分析事例では、Fanruan BI がデータ分析と探索における総合的な価値を実証しました。 Fanruan BI の直感的で使いやすいユーザー インターフェイスにより、分析チームはツールの使い方をすぐに習得できます。たとえば、アンケートデータを処理する場合、チームは複雑なデータを分析しやすい形式に効率的に変換できます。

Eureka チームは Data Ape に次のように語りました。「FineBI には多くのデータ処理機能があります。今回のデータ ソースはアンケートです。Excel を使用してデータをクリーンアップすると、特に行から列、列から行などの操作に多大な労力がかかります。FineBI を使用すると非常に便利で、さまざまな機能をドラッグ アンド ドロップで実現できます。」

さらに、豊富な視覚化コンポーネントとグラフ オプションにより、チームは Luckin のユーザー ポートレートと消費嗜好をより魅力的に提示できるようになり、データ ストーリーがより鮮明で直感的なものになりました。さらに、Fanruan BI の強力なデータ接続と処理機能は、Luckin の店舗と消費者の大量のデータを処理する上で重要な役割を果たし、詳細な分析のための強固な基盤を提供しました。

Fanruan BI の高度なデータ分析と計算機能により、チームは Luckin Coffee の RFM 分析と競合製品分析を通じて主要なビジネス モデルと消費者の傾向を特定することができました。これらの機能により、チームは Luckin Coffee のユーザーベースの中核的な特徴と市場での位置付けを発見することができ、正確な運用戦略を策定するための強力なサポートが得られました。たとえば、Luckin Coffee の競争優位性を分析する際に、Fanruan BI のデータ分析機能により、チームは製品力とマーケティング戦略におけるパフォーマンスを深く調査し、Luckin に具体的な最適化の提案を提供することができました。

Fanruan BI は、Luckin Coffee の事例分析において、データ分析の敷居を下げ、分析の効率と深度を向上させるという総合的な価値を発揮し、複雑なデータ環境におけるチームの意思決定を効果的にサポートしていることがわかります。

上記の事例が示すように、テクノロジーの継続的な進歩と市場の需要の変化により、セルフサービスデータ分析は企業の意思決定にとって重要なツールとなっています。このタイプの分析により、技術者以外の人でもデータに簡単にアクセスして解釈できるようになり、意思決定の効率と精度が大幅に向上します。セルフサービス データ分析の利点は、ユーザー フレンドリーなインターフェイスと直感的な操作プロセスにあります。これにより、データ分析はもはやプロのデータ アナリストだけのものではなく、企業のあらゆるレベルの従業員にとって日常的なツールになります。この民主化されたデータ アクセスと分析方法により、部門間のコミュニケーションとコラボレーションが促進され、データから洞察、そしてアクションへの変換プロセスが加速され、企業の対応速度と市場適応性が大幅に向上します。

さらに、データの普及は現代の企業経営において重要な役割を果たします。データの包含とは、あらゆるレベルの従業員がデータに簡単にアクセスして理解できるようになり、企業の意思決定プロセスに積極的に参加できるようになることを意味します。このプロセスでは、データはリソースとして共有されるだけでなく、資産として有効活用されます。データの包含は、企業全体のデータリテラシーを向上させるだけでなく、意思決定の質の向上、ビジネスプロセスの最適化、競争力の強化に不可欠な、データ指向の企業文化の育成にも役立ちます。

Eureka チームは、「データ分析はスキルであり、ビジネス パーソンはセルフサービス データ分析プラットフォーム ツールを使用する過程でこのスキルを継続的に発揮できます。そして、このスキルは、現在の職場環境で誰もが習得すべきものだと私は考えています。当社も FineBI を購入しました。使用前と比較して、ビジネス パーソンが自分でデータを探索し、データから結論を分析し、それをビジネスに適用する意欲が高まっていることがわかりました。」と述べています。

業界の将来の発展の観点から見ると、コーヒー業界、さらにはより広範な小売分野におけるデータ分析の応用展望は非常に広いです。 BI とデータ分析は小売業界のあらゆる側面にさらに深く統合されることが予想されます。今後、データ分析は従来の販売や市場分析だけでなく、サプライチェーン管理、顧客体験の最適化、新製品開発など、より多くの分野に拡大していくでしょう。特にコーヒー業界では、洗練された消費者洞察と市場動向分析を通じて、企業はより効果的に市場をターゲットにし、消費者の嗜好やニーズに合った新製品を開発し、よりパーソナライズされたサービスを提供することで、競争の激しい市場で際立つことができます。

Eureka チームは、「デジタル化がトレンドとなっているのは、今日の激しい競争の世界でデータが有用であるだけでなく、企業や社会がデータ資産が巨大な資​​産であることに気付いたためでもある。国家データ局の設立は、国がそれをいかに重視しているかを示すものでもある。セルフサービス分析により、すべてのユーザーがデータを使用して有効活用できるようになり、デジタル経済の構築が必然的に加速するだろう」と考えています。

つまり、セルフサービスデータ分析の発展とデータアクセシビリティの向上により、BI とデータ分析の適用はより広範かつ詳細になるでしょう。企業は競争上の優位性を維持し、持続可能な発展を実現するために、これらの変化に常に適応し、データ主導の管理手法を積極的に採用する必要があります。