データ運用システム（運用パス：データ分析＋データ運用＋ユーザー成長）

運用パス：データ分析+データ運用+ユーザー成長

データ アナリストとして、業界が電子商取引、金融、ソーシャル、コンテンツであっても、また、職位が製品データ分析、ユーザー操作データ分析、販売データ分析であっても、ビジネスと密接に連携する必要があります。しかし、実際のプロセスでは、製品改訂やクーポンイベントなど、イベントの効果を評価する必要がある日常的なニーズや、会社の成長がボトルネックに遭遇し、業界の現状と機会をデータ分析してビジネスの方向性を示す必要がある日常的なニーズに対して、常に自分の分野の知識をより重視しています。

問題をうまく解決するためには、高い技術力（膨大なデータを処理する能力、さまざまな視覚的なチャートを出力する能力、超高い作業効率など）に加え、ビジネスの変化を察知する力も必要です。これには、ビジネスがどのように運営されているかに精通している必要があります。たとえば、製品が改訂された場合、改訂の理由は何ですか?製品アーキテクチャの新しいバージョンを設計する際にはどのような原則が使用されますか?キングコングエリアの位置とホームページ上のバナー位置の違いは何ですか？

もう 1 つの例は、運用アクティビティの分析です。今回はクーポンがどのように配布されたのでしょうか。開始前に償却率と ROI を見積もりましたか?新規ユーザーとアクティブユーザーに対する運用戦略はそれぞれどのようなものですか?ユーザーがクーポンを受け取ったが、一度も使用しなかった場合、どのような対策を講じることができますか?

私個人としては、以前はデータ分析の技術的な側面に重点を置いていました。製品の発売や更新、反復のためのアーキテクチャ設計原則など、製品や運用の実際の作業の基本的なロジックの一部についてはあまり触れたことがありませんでした。ユーザーオペレーション、コンテンツオペレーション、プロダクトオペレーションのオペレーションを洗練させました。これは実際に私自身のキャリア開発の上限を制限します。

本書『運用への道 データ分析＋データ運用＋ユーザー成長』では、データ分析の方法、データ運用の方法、ユーザー成長の方法を3部構成で紹介しています。そして、この3つは互いに密接に関連しています。運用は分析のシナリオを提供し、分析は運用のデータ分析機能を提供します。具体的には：

3つの関係:データ分析が基礎となります。データ分析に対する明確で論理的な考え方を持っているかどうか、効率的で使いやすいデータ分析手法を習得しているかどうかは、データ操作の実行効果を直接左右します。

データ操作が鍵となります。各種運用ツールの原理、適用シナリオ、運用戦略を明確に理解し、適切なタイミングで適切な運用ツールを選択し、正しい運用戦略を実行できるかどうかが、ユーザー増加の実行効果を直接決定します。

ユーザー数の増加が方向です。第一部のデータ分析方法を操舵手に、第2部のデータ操作方法を二等航海士に例えると、ユーザー成長方法は戦略目標の方向を司る船長に相当します。

主な内容:

次に、この本を自分の理解に沿って注意深く読んでみます。この本では、データの前処理やラベルなどの一般的な指標について標準化された説明が提供されていることは特筆に値します。上位者への報告や面接に適しています。

1. データ分析

1.1 データ前処理:データ前処理の目的は、ビジネス データを分析およびマイニングする前にデータを処理し、データ品質を向上させ、データ分析プロセスにかかる時間とスペースを節約することです。

ETL: データ前処理プロセス:

抽出: 増分抽出、完全抽出。

データクリーニングとは、重複したデータ、不完全なデータ、誤ったデータを除去することを指します。データ変換とは、前処理ルールに従ってソース システム内のデータを標準化されたデータ形式に変換することを指します。

Excel は、一般的なデータの前処理を実行します。テキストのデジタル化: テキストの数字を数値に変換します。日付のデジタル化: 数式を使用してテキストの日付を日付型の日付に変換します。列の分割を使用してディメンションを分割します。「重複行の検索と削除」を使用して重複値を処理します。

1.2 データ分析のための5つのツール

この分析方法には 5 つの分析ツールが含まれます。これら 5 つのステップを完了すると、完全なデータ分析レポートが生成されます。

1.2.1 「記述統計」を使用してデータの全体的な特徴を素早く理解する

中心傾向分析（平均、中央値、最頻値）、分散分析（分散、標準偏差）。異常なデータ: 分位数と外れ値。ボックスプロット、外れ値、変動。

1.2.2 「変更分析」を使用してデータの問題とブレークスルーを見つける

前年比および前月比、条件付き書式。

1.2.3 「指標システム」を活用して変化の理由を深く理解する

指標は、全体的な定量的特性を表す概念とその数値の組み合わせです。これらは、ビジネス上の重要性が明確な統計結果であり、定量的なビジネス運営の測定基準です。

指標と寸法。ノーススター指標: APP 事業運営において、指標システムの指標は、ユーザー規模、ユーザー品質、収益の 3 つのカテゴリに分けられることが多いです。ユーザー規模のカテゴリには、主に登録ユーザー数、新規追加されたデバイス数などが含まれます。ユーザー品質カテゴリには、主にアクティブユーザー数、ユーザー維持率などが含まれます。収益カテゴリには、収益変換率、GMV などが含まれます。

1.2.4 「相関分析」を使用して原因の影響を正確に判断する

連続指標、離散指標。指標システムは、指標が変化したかどうかという問いには答えられますが、どの程度変化したかという問いには答えられません。相関係数 R を計算します。R がゼロより大きい場合、相関は正です。 R>0.7の場合、相関が強い。 R>0.5のとき

1.2.5 「トレンド予測」を使用して将来のデータトレンドを科学的に予測する

時系列、回帰分析（Excel グラフに「トレンド ラインを追加」）

1.3 業務機会を業務戦略に転換する：データ分析結果をビジネスに実装する

BO価値モデル

次の図に示すように、 North Star Indicator 、ビジネス モデル、ビジネス戦略の 3 つの部分で構成されます。

ビジネスモデル: North Star 指標を中心とした戦略的展開は、次の9 つの部分に分かれています。

運用（ビジネス戦略） ：北極星を中心とした戦術的アプローチは、一般的にビジネス戦略キャンバスと呼ばれ、次の5 つの部分に分かれています。

増加する製品 DAU を例に、BO バリュー モデルの使用方法を見てみましょう。

1. DAU をコア ノース スター指標として決定し、コア ノース スター指標に基づいて新規顧客と既存顧客を分類します。新規顧客とは、過去 3 日以内に初めて製品を開封したユーザーであり、既存顧客とは、過去 3 日から 7 日以内に初めて製品を開封したユーザーです。商品を開封してから7日以上経過したユーザーはサイレントユーザーと定義され、今回の対象顧客層ではありません。

2. 新規顧客と既存顧客に基づいて、次の表に示すように、ビジネスモデルの 9 要素キャンバスと組み合わせてビジネスモデルとリソースを策定します。

3. ビジネスモデルの9つの要素をオペレーションモデルにマッピングする

2. データ操作

第二部にはたくさんの内容が含まれています。理解を容易にするために xmind 図を作成しました:

2.1 データ操作システムの基礎：シナリオ操作

2.1.1 シナリオマーケティングモデル:

正直、2.1節の内容は繋がりにくいので、質問をしてそれに答えるという形式をとって理解を深めていきます（以降の節も同様です）。

1. オペレーションのすべてがシーンであると言われるのはなぜですか?

シーンが重要な理由は、時間、空間、装備、社会、ステータスという 5 つの中核要素が含まれているからです。

シーンの5つの要素：時間（Meituanは一日のさまざまな時間に朝食、昼食、夕食、深夜のおやつなどをプッシュします）、空間（Appleマップはよく使用されるルートを保存し、ルートを自動的に選択し、次の旅行の前に推定時間を通知します）、デバイス（Appleの家族全員のバケットは、粘着性が高く忠実なユーザーを形成します）、ソーシャル（Pinduoduo製品の詳細ページにライブブロードキャストウィンドウがあります）、およびステータス（NetEase Cloudハートビーティングモード）。

2. なぜ常に「ユーザーシナリオ」について言及するのでしょうか?

シナリオの時代では、人々の複雑なニーズにより、データに対する要求が高まっています。彼らは、データによってユーザーのニーズを理解し、さまざまなシナリオでユーザー特性をシミュレートして、よりタイムリーに、正確に、そして積極的にユーザーにサービスを提供できるようになることを期待しています。

3. シーン接続のコアロジックは何ですか?

シナリオ システムの中心的なロジックは、シナリオ自体が大小さまざまなサービスと機能で構成されていることです。各サービスと機能はサブシナリオであり、機能とサービスを通じてユーザーのニーズが満たされます。

2.2 製品操作ツールとモデル:

2.2.1 製品ライフサイクルモデル: (製品の発売、製品の更新と反復、製品のオフラインとシャットダウン)

2.2.2 製品運用シナリオと運用戦略

製品の使用プロセスと製品操作領域の分析に基づいて、製品内のさまざまな操作シナリオとそれに対応する操作戦略について説明します。起動画面、ホームページとメインページ、ホームページの最初の画面、検索領域の操作、カルーセル領域のフロア、キングコング領域のフロア、フロアとピットの位置。

ここでは詳細には触れません。

2.3 ユーザーモデルと操作ツール:

2.3.1 ユーザーライフサイクルモデル（導入期、成長期、成熟期、沈黙期、喪失期）

ユーザーライフサイクルモデルを構築するための簡単な手順:

2.3.2 ユーザーライフサイクルモデルの各段階における目標、コアデータ指標、運用戦略

ヒント:

Q: 沈黙と離脱の根本的な違いは何ですか?

回答: 沈黙と喪失は似た概念であり、この 2 つが混同され、同義語として使用されることがよくあります。

沈黙と混乱の間には本質的な違いがあります。まず、ユーザー ステータス プロセスの観点から見ると、アクティビティの後に沈黙が起こり、沈黙の後に解約が起こります。第二に、沈黙と離脱のサイクルの観点から見ると、沈黙は一時的なものであり、必ず活動に戻るか離脱になります。したがって、沈黙には明確なサイクル定義がありますが、解約は永続的です。一般的に、一度ユーザーを失うと呼び戻すのは困難であったり、新規ユーザーを獲得するのと同じくらいのコストがかかったりすると考えられています。したがって、解約には閾値はありますが、終了点はありません。

Q: 定着率が低下する一般的な理由は何ですか?

回答: 主な理由は、製品の価値が不十分または不明瞭であること、製品の中核価値を体験するようにユーザーを誘導できていないこと、またはユーザーとのミスマッチがまったくないことです。新規顧客の維持戦略は、主に、適切なチャネルを選択して新規顧客を的確に獲得し、コア機能の浸透を通じてユーザーが製品を継続的に利用できるようにすることです。既存顧客を維持するための戦略は、主に、参加を深め、パーソナライズされた体験を提供することで解約を回避することです。

Q: 沈黙と喪失にどのように介入すればよいのでしょうか?

A: 沈黙と喪失に対する介入は通常、モデルを通じて扱われます。モデル構築プロセスは次のとおりです。

モデルは、沈黙率および解約率と強く相関する顧客特性を出力します。また、ユーザーの沈黙や離脱のドロップオフポイントにも注意を払う必要があります。ドロップオフ ポイントとは、通常、ユーザーが製品を離れる前に滞在する最後のページまたは機能モジュールを指します。ドロップオフポイントがあれば、動物をその場所に留めておくための制御を設定できます。

2.3.3 ユーザーポートレートのコアロジック

Q: ユーザーポートレートの核となる価値は何ですか?

答え：

Q: オフライン製品はどのようにしてユーザーポートレートを取得するのでしょうか?ユーザーのポートレートを取得するための、他にどのような興味深い戦略をご存知ですか?

回答：福祉活動の中でアンケート調査を実施し、利用者に自主的に記入してもらいます。基本的なユーザー情報を使用して、データサプライヤーを通じてユーザーのポートレートを提供します。

2.3.4 ユーザー層別モデルの原理と応用: RFMモデル

ここで著者は、従来の RFM モデルを最適化し、従来の R、F、M をビジネス ニーズに応じてカスタマイズされた 3 つのコア指標に変換する新しい RFM モデルを導出します。同時に、各指標は 0 と 1 の 2 つの値のみに限定されなくなり、各指標値の範囲と数はビジネス ニーズに応じて決定されます。

ヒント:

Q: ユーザーの階層化とユーザーのグループ化の違いと関連性は何ですか?

回答: ユーザーの階層化: レイヤー間には漸進的または降順的な関係があり、同じユーザーは特定の分類レイヤーにのみ属します。ユーザーのグループ化: グループ間に重複関係がある場合があり、同じユーザーが複数のグループに属する場合があります。通常の状況では、まずユーザーの階層化が行われ、次にユーザーのグループ化が行われ、ユーザーを精緻に操作することで、各ユーザーを異なる顔で扱う効果が得られます。

2.3.5 ユーザー操作でよく使われるツールと操作戦略

5 つのユーザー操作ツールと戦略:

ツール 1: ユーザー ファネル/パス分析(連続する 2 つのステップのコンバージョン率が 95% を超える場合は、隣接する 2 つのページを統合することを検討できます。連続する 2 つのステップのコンバージョン率が 5% 未満の場合は、ビジネスを分割することを検討できます。プロセスは 5 ステップを超えてはならず、全体のコンバージョン率は 1% 未満であってはならず、追跡ポイントの仕様は厳密に制御する必要があります)

ヒント:

質問: ショッピング カートは、電子商取引製品の重要な部分であり、ファネル分析の重要なステップですが、なぜ Pinduoduo にはショッピング カートがないのでしょうか。ショッピングカートのような複数アイテムの一括支払い機能をどのように実現するのでしょうか?

回答：Pinduoduo には、ユーザーのショッピング体験を最適化し、グループ購入機能を強化し、新規ユーザーの喪失を避けるために、ショッピングカート機能がありません。

ツール2: メンバーシップ/権利システム。ユーザー管理の核となる魅力は、分割して征服し、洗練された方法で育成することです。チームリソースが限られている場合、限られた運用リソースでさまざまなユーザーをより正確かつ効率的に管理するためのメンバーシップ システムが必要です。これにより、価値の高いコア ユーザーはより優れたサービスと権利を獲得でき、価値の低いユーザーは上位への変換のモチベーションが高まり、全体的なユーザー ロイヤルティとアクティビティが向上し、会社の収益が増加します。

ツール 3: サインイン/パンチイン、サインイン/パンチインは非常に重要なトラフィック分散シナリオです。

ツール4: クーポン

クーポンをクリックすると、オペレーターは実際にクーポンを使用するかどうかは気にしませんが、価格に敏感なユーザーであることを認識します。今後、彼らは値下げや割引の強さなどを強調して、より低価格の製品を販売するでしょう。

ツール 5: クロスマーケティング: クロスシナリオ (テイクアウト注文における一般的な組み合わせサービス - 主食 + スナック + ドリンク)、上流および下流のクロスマーケティング (ホテル予約後に航空券と鉄道チケットをプッシュ、自動車購入後に保険サービスをプッシュ)、パッケージ クロスマーケティング (携帯電話を購入した後にユーザーにパワー バンクまたは保護ケースを推奨)、顧客グループ クロスマーケティング (iQiyi 共同ブランド カードとクレジットカードをバンドル)

ヒント:

Q: クロスマーケティングがなぜ重要なのでしょうか?

答え：先制攻撃。ほとんどのマーケティング キャンペーンは、ユーザーにリーチした後でのみユーザーからのフィードバックを待つことができますが、クロス マーケティングでは、ユーザーが特定の目標を達成したり、特定の運用ルールに達したりした後に、積極的にユーザーにリーチします。

2.4 コンテンツ運用ツールとシナリオ: タグシステムとパーソナライズされた推奨事項

タグによって推奨事項はますます収束していくため、推奨戦略における中心的な焦点は、正確な推奨と関心の探索のバランスを維持することです。

具体的な対策としては、否定的なフィードバックを追加し、ユーザーが気に入らないコンテンツを推奨システムに明確に伝えられるようにすること、そしてこの種の否定的なフィードバックには大きな重みと高い優先順位が付けられることなどが挙げられます。 ReRank レイヤーは、タグの過度の収束を人為的に制限するための強力な戦略を追加します。手動操作中は、一部の人気タグのトラフィックが抑制されたり、重みが軽減されたりする場合があります。

Q: 製品と運用の観点から、タグの利点は何ですか?デメリットは何ですか?

A: 利点は、正確であり、ユーザーの興味を非常に正確に説明できるため、推奨システムの有効性の向上につながることです。

欠点は、ユーザーの興味を判断する際に、推奨システムが極端に狭く、過度に正確になりやすいことです。これは専門用語で「過剰収束」と呼ばれます。

Q: パーソナライズされた推奨は、製品や運用に必要なメカニズムですか?パーソナライズされた推奨事項がある場合でも、手動操作は必要ですか?

回答：ホットニュースが発生した場合は、手動操作が必要です。

Q: パーソナライズドレコメンデーションとは、「ユーザーが見たいコンテンツをおすすめする」ということですね。その背後にある主な目的は何ですか?

回答: できるだけ多くのユーザーを製品に留めて、維持率と収益を高め、解約率を減らします。

Q: パーソナライズされた推奨事項を実現するにはタグを使用する必要はありますか?

回答: ユーザーの興味は多様かつ複雑であるため、推奨システムは、ユーザーの既知の興味を満たすことに基づいて、可能性のある未知の興味を探索する必要があります。推薦システムがユーザーに正確な推薦サービスを提供し続けると、「情報の繭」というジレンマに陥ります。つまり、推薦の精度が高ければ高いほど、推薦範囲は狭くなり、ますます狭くなる推薦範囲はユーザーの多様で複雑な興味に反することになります。

3. ユーザーの増加

3.1 SCI戦略成長モデルの原則、ロジック、適用シナリオ

SCI 戦略モデルは、製品マーケティングとユーザー成長のための戦略的方向性モデルです。 SCI 戦略モデルは、製品が成長のボトルネックに遭遇したとき、またはその製品分野で成長の上限に達したときに従うべき成長の方向性を見つけるための戦略を扱います。

SCI 戦略モデルは、社会、ビジネス、情報の3 つの部分で構成されています。これらは、マーケティングと成長における最も重要な 3 つの要素、つまり、ユーザーの移行、ユーザーの貢献、ユーザーの定着率にも対応しています。下の図に示すように、ソーシャルはユーザーの移行、ビジネスはユーザーの貢献、情報はユーザーの粘着性に対応します。

3.2 3つの異なるタイプの製品の戦略的成長方向

3.3 3A3R戦略モデルの原則、ロジック、適用シナリオ

認知、獲得、活性化、維持、収益、紹介

3.3.1.従来の海賊版モデルと比較して、3A3R 戦略モデルではなぜ認知度 (ユーザー洞察) が追加されるのでしょうか?

まず、Awareness を使用してユーザーを正確かつ深く分析して理解し、次の 5 つのモジュールの戦略を策定します。

ヒント:

ユーザー調査の結果については、生存者バイアスを回避するために、次の検証戦略を使用できます。

3.3.2 3A3Rモデルの各モジュールの目的と対応する戦略、ツール、出力

3.3.3 3A3R戦略モデルの使い方

方法1: トラフィックを前方に見て、コンバージョンを後方に見て、自分のポートレートを見る

方法2: 北を自ら指し、隣り合う星座

これはかなり興味深いですね。ノーススター指標を策定する場合、通常はメイン指標（ノーススター指標）と 2 ～ 3 個のサブ指標（付随指標）を使用します。どうやって選ぶのでしょうか?ここで提示される解決策は、まず主要な指標を決定し（現在のビジネスが最も懸念していることを確認）、次に AAARRR モデルを使用して付随する指標を決定することです。

要約:

本書『運用への道 データ分析＋データ運用＋ユーザー成長』では、データ分析の方法、データ運用の方法、ユーザー成長の方法を3部構成で紹介しています。そして、この3つは互いに密接に関連しています。運用は分析のシナリオを提供し、分析は運用のためのデータ分析機能を提供します。具体的には：

一般的に、データ分析はビジネスと深く統合される必要があります。ビジネスとデータは互いに補完し合います。私たちの最終的な目標は、ビジネスをより深く理解すること、あるいはビジネスそのものよりもビジネスをより深く理解することです。

著者 |東電データ