製品運用データ分析（データセンター実習（IV）：製品分析）

データセンター実習（IV）：製品分析

前回の講義では、ユーザーモジュール「データプラットフォーム実践編（その3）：ユーザー分析（製品設計）」についてお話しました。海賊モデルを使用して、ユーザー獲得、アクティベーション、維持、収益、推奨の観点から分析しました。これらの指標自体に間違いはないのですが、eコマース商品として、価値という観点から考えると問題があります。

登録数、訪問期間、維持率など、前述したユーザー関連の指標を分析できます。これらの指標では製品の価値を高めることはできません。最も重要な指標は定着率です。価値の観点から見ると、維持率は製品の価値を監視することしかできず、製品の価値を高めることはできないことがわかります。

B2B 電子商取引製品の場合、製品の価値は購入者に良い商品を提供することであり、したがって商品が中心となります。ユーザーは当社の製品に直接触れることで、企業の価値を直接伝えることができます。優れた製品がなければ、ユーザー、製品、トラフィックなど、運用の他の側面について話す必要はありません。これらはすべて手段であり、これらの手段により、良質な製品の提供に基づいて、半分の労力で 2 倍の結果が達成されます。

まず、製品のライフサイクル全体を見てみましょう。最初のステップは、投資促進担当者がサプライヤーを誘致することです。サプライヤーに対して厳格な審査基準が設定されていれば、製品供給のグレード、品質、安定性などの要素を直接的に判断することができます。

2番目のステップは製品の選択です。私たちは、製品のスタイル、品質、費用対効果、その他の指標を含め、ユーザーにとって最適な製品をサプライヤーから選び出す必要があります。詳細につきましては、商品写真や文章を記載させていただきます。それぞれの詳細は、製品のコンバージョン率に比較的大きな影響を及ぼします。ユーザーが注文するかどうかを決定する要因は多数あるため、制御可能な要因を最大限制御すれば、コンバージョン率を向上させることができます。

次は商品の販売段階です。データを活用してベストセラー商品を選び出し、ユーザーに提供するにはどうすればよいでしょうか?

商品が販売された後のアフターサービスや配送スピードも、ユーザーエクスペリエンスに直接影響します。製品のすべてのリンクが、ユーザーにとっての製品の価値を直接決定すると言えます。

どうすれば、当社の製品が売れ筋かつ高品質な製品であることを保証できるでしょうか?

製品のライフサイクルは、販売前、販売、アフターセールスに分かれています。次に、データセンターの実際の実践と合わせて、3つの期間の詳細を分析し、本当に良い製品を提供できるようにしていきます。

厳格なアクセスメカニズムを備えています。効率性を確保するために、サプライヤーに「迅速な対応」の柔軟なサプライチェーンモデルに適応し、サプライヤーアクセスメカニズム、サプライヤーパフォーマンス評価およびインセンティブメカニズム、サプライヤー格付け認証メカニズム、サプライヤー昇格および降格調整メカニズムを含むサプライヤー格付け動的管理システムを確立することを要求します。サプライヤーの選択、格付け、協力モデル、業績評価、注文インセンティブ、撤退に関して厳格な動的管理が行われます。

サプライヤーアクセスに関しては、投資推進チーム、関連事業部門、品質管理管理チームが生産サプライヤーを訪問し、現地でのスコアリングを実施し、メーカーの信用格付け、設計能力、生産能力、稼働状況、品質管理の評価に重点を置きます。審査に合格したメーカーは、トライアル発注テストに合格した後にのみ、弊社の正式なサプライヤーになることができます。すべてのサプライヤーが当社と協力する資格を有しているわけではありません。選定後、総合力の高いサプライヤーを確保し、供給源の安定性と製品の品質を確保します。

サプライヤーの製品の販売データや協力意欲は、協力するサプライヤーの品質に関するフィードバックにもなります。四半期ごとの評価結果に基づき、サプライヤーをグレードA戦略サプライヤー、グレードB中核サプライヤー、グレードC優良サプライヤー、グレードD協力サプライヤーに動的に分類します。サプライヤーのレベルごとに異なるインセンティブが採用されています。

例えば、新規Dレベルサプライヤーの場合、サプライヤーの製品売上、配送率（一般的には48時間配送率で判断）、不良率（ユーザーの不満による返金、在庫切れによる返金などを含む）を評価し、さらにコミュニケーションがスムーズかどうか、コンセプトが一貫しているかどうかなどの主観的な判断に基づいてスコア付けします。スコアが良ければCレベルの優良サプライヤーに昇格します。

サプライヤーの評価レベルが2四半期連続で低下した場合、または製品の品​​質が2回連続で指定された基準を下回った場合、サプライヤーは協力の一時停止、注文の削減、さらには協力の終了などの罰則を受けます。

これほど厳格な理由は、私たちが長期的なビジネスをしたいと考えているため、ユーザーだけでなくサプライヤーに対しても責任を負わなければならないからです。高い基準と厳しい要件を自らに課すサプライヤーだけが、ユーザーの支持を得るに値します。

（１）製品の位置付け

製品の位置付けについて話すとき、もう 1 つの言葉、つまり市場の位置付けについて言及する必要があります。多くの人は製品ポジショニングと市場ポジショニングを区別せず、概念を混同しています。具体的には、市場ポジショニングとは、地域、性別、年齢などの要素に基づいて選択されたユーザーグループであるターゲット消費者市場の選択を指し、製品ポジショニングとは、ターゲット消費者市場のニーズを満たすためにどのような製品を使用するかを指します。

理解を深めるために、次のような場面を想像してみてください。今、あなたは商品を販売するために市場に屋台を出したいと思っています。市内には北市場と南市場の2つの市場があります。北の市場には主に高齢者や主婦が集まっており、南の市場には働く人々が集まっています。

まず第一に、市場の選択と消費者グループの選択という主戦場を選択する必要があります。仮に今、北市場が選ばれたとすると、ターゲットとなる消費者層は高齢者と主婦層となる。このグループの人々のニーズを満たすには、どのような製品を使用すればよいでしょうか?

これが製品の位置付けです。製品の位置付けが明確になれば、製品のスタイル、つまりプラットフォーム上で製品をどのように計画するかが決まります。

プラットフォームに製品の位置付けがなければ、ターゲットユーザーが誰であるかを判断することはできません。そうすると、商品を必要としていない人に商品を販売することになり、商品のクリック数やコンバージョン率は当然低下します。したがって、まず市場でのポジショニングを行い、次に製品の位置付けを行い、最後に必要な製品スタイルを選択する必要があります。そして、製品フィードバックから得たさまざまなデータをもとに、市場ポジショニングと製品ポジショニングを修正し、製品を最適化します。

長期的には、これは上昇スパイラルを伴う良性の進化プロセスです。継続的に洗練されたポジショニングにより、製品だけでなくプラットフォームも安定した自然なトラフィックを獲得できるようになります。

（２）製品数量計画

当社では、製品をデザインモデル、ボリュームモデル、高収益モデルなど、いくつかの次元に分割しています。商品の約8％はデザイナーズアイテムで、主に新規ユーザーを獲得するために使用されています。これらの製品では、多くの場合、デザインのトレンドと一定の利益の両方が考慮されています。残りの 35% は常緑モデルです。これらのエバーグリーンモデルは、サプライチェーン全体のサポートに対応し、最高のコスト効率を実現し、さまざまな屋台のニーズを満たすための基本モデルとして機能します。高収益モデルは約57％を占めており、これは他のプラットフォームと比較するとすでに非常に低い数字です。全体の粗利益は30～45％程度に過ぎません。

まず、なぜ高収益商品を定義する必要があるのでしょうか?

サプライチェーンの観点から見ると、季節商品であるため、効率性と計画性に対する要件が非常に高く、人的資源と管理コストが比較的高くなります。

第二に、利益率の高い製品であるため、サプライヤーにも利益の一部を還元し、サプライヤーと当社の間で好循環を生み出します。

（３）トレンド：市場のホットスポットとファッショントレンド

人気のトレンドは 2 つあります。

• 1 つ目のポイントは、既存の製品を現在のホットなトレンドと組み合わせてパッケージ化することです。トレンドは常に循環しているため、当社の製品ライブラリには現在人気のある製品が含まれている可能性があります。この場合、トレンドと組み合わせて、いくつかの人気商品をパッケージ化することができます。
• さらに、チームは多くの有名ショーに積極的に注目し、バイヤーの正確な分析と有名ショーの正確なビジョンを通じて、当社のプラットフォームとユーザーに適した人気商品を選定します。

（4）価格優位性：類似製品との価格差

多くの業界の価格体系は比較的不透明であり、大手ブランドの支持により、その交渉力は商品の 8 ～ 10 倍になることがよくあります。しかし、当社の粗利益率は25～30％に過ぎないことが多いため、価格優位性も商品がヒットするかどうかを測る重要な基準となります。

（５）品質：ユーザーの期待を上回る

当社のすべての製品、特にベストセラーの製品がユーザーの期待を上回ることを願っています。そのため、原材料から工場管理、最終梱包の検査・検疫に至るまで、徹底した管理を行っています。ユーザーに驚きを与え、その驚きがユーザー間で口コミで広がり、ベストセラー商品の創出につながることを期待しています。

初期段階では、ユーザー数が比較的少ないため、必要な製品の数を評価する必要はありません。ユーザー数が増えるにつれて、現在のユーザーを満足させるためにはいくつの製品を発売する必要があるかを評価する必要があります。

まず、アクティブ ユーザーの数を計算し、次に、ユーザーがカテゴリ別に検索、閲覧、表示するアイテム数を含め、各ユーザーが平均して閲覧するアイテム数をカウントする必要があります。たとえば、アクティブユーザーが 1,000 人いて、各ユーザーが 1 日に平均 5 つの商品を閲覧する場合、5,000 個の SKU を用意する必要があります。そのうち、売れ筋の返品商品が 20% を占める必要があるため、4,000 個の新商品を用意する必要があります。

バイヤーが 20 人いる場合は、各バイヤーがサプライヤーから 200 個の SKU を選択する必要があります。最も重要なことは、商品がどのサプライヤーに属しているか、さらにどのバイヤーが商品を選択したかを記録し、商品コピーと写真は商品オペレーターによって入力されることです。

商品の選択は購入者に大きく依存します。バイヤーの核となる競争力は、より人気のある製品を選択することです。購入者には、原材料、色、サイズ、ブランド、カテゴリー、購入価格など、商品に関する基本情報を入力していただきます。十分なSKU数を確保するため、購入者ごとの出品数を毎日リアルタイムで表示できる機能を作成しました。担当者は、事前に分割された目標に基づいて、購入者の出品数量が目標を満たしているかどうかをリアルタイムで確認できます。

製品オペレーションを専門とするグループもあります。彼らの仕事は、適切な製品を適切な場所に適切な人に見えるように配置することです。製品運用はデータに大きく依存するため、製品のリアルタイムデータ監視を実施しています。必要な指標には、商品トラ​​フィック（PV、UV）、販売数、コンバージョン率（販売数/PV）、売れ筋商品数などがあります。

製品オペレーションは、コンバージョン率に基づいて製品に可能性があるかどうかを判断します。商品が目立つ位置に配置されている場合、その商品のトラフィックは比較的高いものの、販売量は多くなく、その商品はあまり人気がないことを意味します。一方、商品がコーナーに置かれていて、人の出入りは多くないが、販売量が比較的多い場合、この商品は大きな可能性を秘めています。もっと目立つ位置に置いたら売上が上がるかも、など検討してみてはいかがでしょうか。また、ABテストを繰り返して、商品をどのように配置すべきかを検証しています。

商品数が増えてくると、一つの商品に集中するのは非効率になってきたので、カテゴリーの総PVや販売量をリアルタイムで見られるカテゴリーコンバージョン率分析を導入しました。カテゴリのコンバージョン率が比較的高い場合は、カテゴリの表示位置と数量を適時に調整する必要があります。

製品運営部門がより注目するもう 1 つの指標は、カテゴリ価格帯のトラフィックと売上データです。価格帯を分割すると、カテゴリ内でどの価格帯の売上が高いかを直接確認できます。この方法では、ビジネスをより小さな部分に分割することができ、洗練された運営に非常に役立ちます。サイクル中に特定の価格帯での売上が好調な場合、その価格帯のプロモーションにさらに多くのリソースが投入されます。

すると問題に遭遇するでしょう。当店のカテゴリーは3段階に分かれており、その種類は180種類以上あります。これら 180 のカテゴリをどのように分類するのでしょうか?各カテゴリを手動で確認すると、多大な労力がかかります。手動分類のもう 1 つの欠点は、カテゴリの数が増えた場合にどうするかということです。

カテゴリを追加するたびに、手動で再度分割し、計算に役立つデータ開発を調整する必要があります。私たちの要件は、手作業に頼るのではなく、各カテゴリに基づいて自己説明可能（価格帯の分布に基づいて自動的に分割）である必要があるということです。この時点で、当社のアルゴリズムエンジニアは、この問題を解決できる k-means クラスタリング アルゴリズムを提案しました。

アルゴリズムは比較的古典的です。具体的な手順としては、k-means アルゴリズムを使用して各カテゴリの価格帯の中心点をいくつか見つけ、中心点に応じて価格帯を分割します。

注意すべき点がいくつかあります:

1. データには不合理な値が多く含まれるため、外れ値を除去する必要があります。
2. 特に初期段階では、製品数が増加し続け、価格帯が変化し続けるため、このアルゴリズムを定期的に実行してください。
3. 価格帯を分割した後は、分割した価格帯が適用可能かどうか必ずオペレーターとご相談ください。

次に、カテゴリー価格帯分析を行います。統計期間はいくつかあります。

1. 昨日時点のカテゴリ価格帯の累計売上とトラフィック。
2. サイクル内の商品価格帯の販売量とフロー。
3. 昨日の商品カテゴリー別、価格帯別の販売数量とトラフィック量。

参考までに簡単な図を以下に示します。

商品担当者としては、全体の商品数や販売率、コンバージョン率などを把握しておく必要があります。各カテゴリーの商品数、コンバージョン率、回転率。回転率とコンバージョン率に基づいて、どのカテゴリーの売れ行きがよく、どのカテゴリーの売れ行きが悪いかを事前に判断できます。次に、行動計画があります。コンバージョン率と売上が高いカテゴリーには、より多くのリソースと露出を投入する必要があります。

特別会場管理や特別会場内の商品管理のための機能を備えています。製品はまず棚に並べられ、その後、運営担当者が作成した特別なテーマのセッションに配置されます。

特別会議の順序はどのように決まりますか？

まず、オペレーション担当者が自身の経験に基づいてすべての特別セッションのデフォルトの並べ替えを行い、データ センターがユーザーの特別セッションと製品の閲覧履歴に基づいてユーザーの好みを計算します。たとえば、ユーザーが常にドレスに関連する特別セッションをクリックする場合、ドレスに関連する特別セッションが優先されるため、各ユーザーに表示されるページは異なります。

同様に、ユーザーが閲覧する特別イベントでの商品の表示順序を計算するための一連のアルゴリズムを導入しました。特別イベントにおける商品の順序は、当社の商品オペレーターの経験に基づいて決定されますが、商品操作の順序は必ずしもすべてのユーザーの好みに合うとは限りません。

商品の閲覧、商品の収集、商品の支払いなどのデータなど、ユーザーの行動に基づいて異なる重みを設定します。類似性アルゴリズム（アイテムベース協調フィルタリング、ユーザーベース協調フィルタリング）とユーザーベース協調フィルタリングに基づいて、特別イベントにおける商品に対するユーザーの嗜好の優先度を計算し、優先度に基づいて商品の表示位置を決定します。

たとえば、次の重みを設定します。

• 製品注文ページに入るユーザーの重みは 2% です。
• クリック詳細の重み 8%
• コレクション 15%
• 20%を支払う。
• シェア15%
• 肯定的なレビュー 20%
• 評価 20%;

コサイン類似度に基づいて、製品評価マトリックスが確立されます (次の表を参照)。

4 項目に対する 4 人のユーザー (4 次元空間) の評価を計算することで、ユーザー間の相関データを取得しました (次の表を参照)。

係数の変動範囲は -1 ～ 1 です。係数が 1 に近いほどベクトル角度が小さくなり、2 つの製品間の相関が高くなります。 A&B と A&D の相関関係が最も高く、C&D の相関関係は非常に弱いことがわかります。

相関係数:

• 強い：0.8～1.0
• 強い：0.6～0.8
• 正常: 0.4～0.6;
• 弱い/無関係: 0-0.4;
• 非推奨: -1.0〜0。

ユーザーが製品に対して生成したレコードを使用して、製品の関連性を計算します。

[例]: 製品 A と製品 B に対するユーザーの行動スコアが重み付けとして使用され、製品 C と製品 D が重み付けされてランク付けされ、スコアの高い方が最初に推奨されます。

関連性と加重スコアに応じて、製品 C が最初に推奨されます。当社では、新規ユーザー向けに、人気度に基づいて製品を優先順位付けするバックアップ戦略を開発しました。こうすることで、人が商品を探すのではなく、商品が人を探すことができるようになります。

レコメンデーションに関しては、後日、データセンターにおけるレコメンデーションプラットフォームの構築について解説する特別記事を掲載する予定です。ここではそのアイデアについて簡単に書いてみます。

このデータを使用して、既存の製品とサプライヤーを徹底的にレビューします。商品は発売後、7日ごとに「売れ筋・不振」のラベルが貼られます。

たとえば、3 月 1 日に 100 個の製品を発売した場合、ラベリング プラットフォームは 3 月 7 日に自動的に製品を人気、人気、平均、または低迷としてラベル付けします。これにはデータ モデルが関係し、コア指標はコンバージョン率 (PV/売上高) です。ランキングの高い商品は人気商品であり、ランキングの低い商品は売れ行きの悪い商品です。商品ラベルが出たあと、売れ筋商品であれば返品注文が可能です。売れ行きの悪い商品であれば、すぐに割引して販売することができます。データに問題がある一部の商品については、店頭から撤去する措置を講じます。

これらのラベルは完全に構成可能です。当社のラベリング プラットフォームでルールを設定するだけで、製品には毎日自動的にラベルが付けられます。ラベルについては、「データミドルプラットフォームの実践～複数製品ラインをベースとしたラベルプラットフォーム～」でも取り上げますので、ぜひご期待ください。

新規ユーザーからの最初の数回の注文は、一般的に非常に重要です。新規ユーザーが注文すると、当社の注文担当者ができるだけ早くサプライヤーに連絡します。在庫がある場合、商品の品質を保証するために、サプライヤーに注文商品の品質検査を実施するよう依頼します。さらに、サプライヤーにこの注文の重要性を思い出させます。当社の評価指標の 1 つは 48 時間以内の配達率です。この指標は非常に重要な指標であり、ユーザーが商品を受け取るまでにかかる時間を直接決定します。商品が在庫切れの場合は、ユーザーへの損害を最小限に抑えるために他のチャネルのリソースを調整します。

RFM に基づいてユーザーを階層化しました。一部の高価値顧客に対しては、カスタマーサービスの応答時間、処理速度などについて対応する要件があります。これらの顧客の商品は優先されます。当社の高価値顧客（1,000人未満）はプラットフォームの取引の70％を占めているため、彼らに優先特権を与えるのは当然です。

上記は実際に製品の品質管理のプロセスです。ユーザーが目にするのは、私たちが慎重に選別した製品であることを保証するために、製品の選択やサプライヤーの選択などに多くのリソースを投入しています。真にユーザーにとって良い企業であれば、必ず良い結果が得られると信じています。時間が経つにつれてリピート購入や口コミも増え、ブランド効果も生まれます。

データセンター実践（パート3）：ユーザー分析（製品設計）

データセンター実践（第2部）：Alibaba OneDataに基づくデータ指標管理システム

データプラットフォームの実践（I）：B2B電子商取引を例に、プロダクトマネージャーの管轄下にあるデータポイントについて説明します。

著者: Wilton (Dong Chaohua)、以前は iFLYTEK に勤務し、現在は R&F Global Commodity Trading Port のビッグデータ プロダクト マネージャーを務めています。 WeChat パブリックアカウント: 世界を変えるプロダクトマネージャー。シンプル、簡潔、そして有用、独創性を重視し、心に響く良い記事を書きましょう。

この記事はもともと @华仔 によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。許可なく複製することは禁止します。

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