運用データ分析（ToBユーザー運用データ分析）

ToBユーザー操作のデータ分析

注意: この記事にはデータ分析モデルはありません。ユーザーオペレーション業務におけるデータ分析のやり方を、最も実践的な言葉で解説します。一読の価値があります。

私の2023年度年次総括レポートによると、データ分析は以下の内容に分かれています。

• 全体データ
• 全体データの比較
• 主要データの比較
• 顧客ポートレート
• コンテンツ

全体データ:

✔目標と実際の進捗状況、完了率（パーセントで計算）、トラフィックと出力など。

ユーザーの操作は長期にわたるものであり、変動は大きくないため、すべての比率を小数点第 2 位までカウントすることをお勧めします。そのため、データは一般に特に異常ではなく、統計はより正確になります。

✔月間トラフィック、出力、出力比率を含む月間データ、年間サマリー、平均データ。

プライベート ドメイン プール内の MQL に対する全 MQL 顧客数の比率が最適であれば、月間データが正常かどうか、およびデータ増加率を分析できます。

年間平均データは月平均出力を計算するために使用され、翌年のデータを設定するのに便利です。

全体的なデータの比較:

✔昨年のデータと今年のデータを比較します。今年の全体データに基づいて、さまざまな側面で成長率を比較できるほか、月ごとのデータを比較して、特定の月のデータが前年と大きく異なる理由を理解し、その理由を説明することもできます。

主要データの比較:

✔主要なチャネル/タイプを月ごとに平均レートで分析します。昨年と今年のデータを比較し、成長率を計算し、どれが改善したかを確認し、改善の理由を分析します。

顧客ポートレート:

✔タグに基づいて、企業や部門で特に重視されるタグは何ですか?

ラベルに関する前回の記事を参考に、業界、地域（主要分野を含む）、MDR ラベル グループを分析することをお勧めします。さらに、無効な顧客、MQL 顧客、古い顧客などを含むがこれらに限定されない、最も重要なプライベート ドメインの顧客階層化を忘れないでください。主要顧客も自分で数えました。

✔業界、地域（主要分野を含む）別の年間成長分析

✔出力分析は、チャネル、出力サイクル、業界などによって実行できます。

出力サイクルは非常に重要だと思います。なぜなら、出力サイクルによって、私たちが属する業界のおおよその出力サイクルを把握し、出力サイクルに基づいてこのサイクル内の顧客に焦点を当て、その後 SOP などを追加および変更することができるからです。

✔全体的なチャネル分析やアクティビティ出力分析など、タグとアクティビティに基づくその他の分析。

コンテンツ：

✔scrmなどのソフトウェアを使用して接続すると、コンテンツの読み取り速度と共有速度がわかります。ケース分析や詳細なコンテンツなどの好みなど、顧客の読書の好みを分析します。

✔今年制作したコンテンツの分析（ここでは自社制作について言及しています。私自身も定期的にコンテンツ制作をしています。）シェア数、閲覧数、他プラットフォームからのデータなど

この記事では、直感的に表現できるように、リストを使用してコンテンツをマークします。まあ、それだけです。さよなら！

著者: cici notes、WeChat 公開アカウント: cici notes

この記事はもともと @cici手记 によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。著者の許可なく複製することは禁止されています

タイトル画像はCC0ライセンスに基づいてUnsplashから引用しています

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