データ分析を行う人は、運用と衝突する可能性が最も高くなります。 まず、運用データの要件が多すぎる上に、緊急かつ奇妙な場合が多いです。 第二に、データアナリストが積極的に提出するレポートは無視されることが多く、一方でオペレーションは自らデータを実行してレポートを作成することを好むため、データ操作という特別なポジションが生まれることになりました（これはデータ操作の本来の意図ではありませんが、多くの企業ではSQLを記述する操作になっています）。 運用の反復をサポートするには、具体的にどのようにデータ分析を行うべきでしょうか? 1. オペレーションとはどのようなことを行うのですか?オペレーション部門で働く人たちは、オペレーションとは雑務をこなすことだと頑固に主張するかもしれません。 しかし、苦情にもかかわらず、運用はインターネット企業にとって非常に重要な仕事であり、製品や開発とともに「鉄の三角形」の一部と見なされることが多い。
例えば：
... インターネット企業では、アフターサービスはオペレーション部門に委任されることがよくあります。オペレーション部門が全てを担うのです！だからこそ、オペレーション部門は単純作業が多いように思われがちです。小規模企業ではオペレーションスタッフは少なく、ごく少数のスタッフが、ごくありふれた業務からごく些細な業務まで、あらゆる業務を担当しています。大企業では、オペレーション部門の分担が明確で、キャリアアップの道筋も明確です。 オペレーションの成果は非常に重要です。「製品が十分でなくても、オペレーションで補える」ということわざがあります。特に中国では、インターネット製品が互いに模倣されることがほとんどであり、類似製品が競争するには、差別化されたオペレーション戦略が唯一の手段です。 例えば：
人生で最も楽しいこと（今日5元を貯金する、明日プレゼントをもらうなど）はすべてオペレーションによって実現されていると言っても過言ではありません。しかし、なぜこのオペレーションの愛すべき側面は、データ分析と常に衝突してしまうのでしょうか？これには、オペレーションとデータの関係を理解する必要があります。 II. 素人の視点からの運用データ分析オペレーションには本質的にデータが必要です。製品の欠点を解消し、ユーザーのコンバージョン率を向上させるには、明確なデータガイダンスが必要です。 ユーザーと製品の現在の状況はどうですか? それで、それを終わらせたらどうなりますか？ これらが、運用の 2 つの中心テーマです。 訓練を受けていない人にとって、運用データ分析とはAARRRとファネルモデルに過ぎません（そう、訓練を受けていない人は「過ぎない」という表現をよく使います）。AARRRはユーザーパフォーマンスを表すために使用される指標システムであり、その基本構造は次の図に示されています。 ファネルモデルは、コンテンツ配信、新規ユーザー登録、製品プロセスの改善によく用いられます。これらのタスクは複数のステップの組み合わせで構成されることが多く、ステップ数が多いためにユーザーが離脱してしまう可能性があり、ファネルのような効果を生み出すため、「ファネルモデル」と呼ばれます。 オペレーションスタッフはユーザーペルソナについてもよく話します。コピーライティング、イベント企画、ギフトの配布など、あらゆる場面で「ユーザーは何を好むのか？」という問いが問われるため、多くのオペレーションスタッフはユーザーの特性や好みを理解するためにユーザーペルソナを作成したいと考えています。 これら3つの要件はそれ自体で明確です。しかし実際には、運用チームは一時的なデータ取得リクエストを頻繁に行い、これらのリクエストはバージョンごとに異なります。 なぜでしょうか？データを理解している人なら、すぐに問題に気付くからです。AARRR、コンバージョンファネル、ユーザーペルソナは、本質的には結果を示す記述統計です。これらのデータ要件は、レポートを作成すれば修正できます。 しかし、オペレーションの本当の悩みは、結果がどうなるかわからないことではなく、むしろ、結果がどうなるか分からないこと、そして何をしても上司が満足しないということです。どうすればいいのでしょうか？ III. 運用上の真の問題点問題点1：資金不足Pinduoduo の最新戦略 - こんなに大幅な割引をしたのですか? 「ラッキンコーヒーの10の成功戦略」 - そんなにたくさんのクーポンを配布できますか？ 「Didiのユーザー増加のための黄金律」 - 人々にこれほど多くの補助金を与える余裕はありますか? お金がないのに、何を言っても無駄でしょう？ところが、「費用ゼロでフォロワー1000万人を獲得した方法」「費用ゼロでフォロワー500万人に増やす方法」「投資なしで成長する」といった記事を読むのが好きなリーダーもいます。つまり、お金をかけずに物事を進める方法は必ずあるということです。解決策が見つからないなら、それはあなたの問題です。自分で解決するしかないのです…。 問題点2：お金はあるが成果が出ない例えば、新規ユーザーは登録後すぐに購入することはほとんどないため、「新規ユーザーは登録後、最初の注文で10元の割引を受けられます」というプロモーションを実施します。10元の割引があれば、何か購入するのではないでしょうか？結果は次のようになります（下の画像を参照）。 問題点3：効果はあるが、上司からの要求が増えている。例えば、新規ユーザーは登録後に購入することはほとんどないため、「新規ユーザーは登録後、初回注文時に10元の割引を受けられます」というプロモーションを実施することにしました。このプロモーションは非常に成功し、新規ユーザーの初回注文率が急速に上昇しました。 その結果、リーダーは依然として不満を抱いていました。 「最初の注文は確保しましたが、リピート購入は難しいようです。」 「リピート購入はありましたが、すべて小口注文なので、GMVは伸びていません。」 「すでに多くのリソースを投入しているので、一気に終わらせなければなりません！」 「もっとよく考えてください。根底にある論理と核となる概念を理解する必要があります。ただお金を投じるだけではダメです。」 ... イベントやユーザー運営の経験がある人なら、これを読んだらきっと涙が出るでしょう。つまり、消費者である私たちが目にする、例えば「まず入金して、上限額でアイテムを一つ追加し、マルチ商法でアイテムを組み合わせて換金する」といった、私たちには理解できないルールのイベントは、すべてこうした強制的な開発の産物なのです…。 問題点 4: 効果的だが、上司は「 1 つのアプローチだけに頼ることはできない」と言う。ついにキャンペーンは効果を発揮しました！しかし、指導部はまだ不満を抱いていました。 ほら、新婚夫婦はこのイベントを頼りにしているのに、イベントがなくなったらどうするの？ ほら、PDD にも新しい遊び方があるんだ。古いやり方に固執するわけにはいかないんだよ。 「衝撃！アリババの最新技術が明らかに」の記事はもう読みましたか？私たちも作ってみませんか？ つまり、一つのアプローチだけでは不十分であり、イノベーションを継続していく必要があるのです。イノベーションには、データの分析、計算の実行、要件分析、ルールの設計、結果のテストなどが含まれます。そして、結果が芳しくない場合は、どのようにイノベーションを進めるべきかを常に模索し続けなければなりません。 問題点 5: 効果はありますが、お金がなくなってしまいました...イベントは大成功を収め、参加者数も増え続けました。しかし、今では新規参加者が増えすぎて、費用が維持できなくなっています（下の写真参照）。そこでリーダーは、費用が既に維持できないため、革新的なアイデアを考え出し、従来のやり方をやめることを提案しました。 なんて葛藤なんだ！この終わりのない葛藤こそが諸悪の根源だ。 しかし、運用の本質は次のジレンマです。 特定の指標を短期的に押し上げたい場合、単に資金を投入するだけで実現できます。しかし、常に投資できる資金があるわけではないため、ジレンマに陥ることがあります。 お金を使うと必ず関連する問題が起こり、副作用も生じるので、常にあらゆる側面のバランスを取る必要があり、ジレンマに陥ります。 一時的にはうまくいっても、長期的にはユーザーの興味は変化し、コストにも限界があるため、常にイノベーションが求められ、苦労が絶えません。 イノベーションは失敗する可能性があり、その場合は決断に苦しみながらもう一度最初からやり直さなければなりません。 IV. 要約現状を単純に述べ、大量のデータを提示するだけでは、上記の問題の解決には役立たないことは明らかです。実際、大まかな方向性がまだ定まっていない段階で、より詳細なデータを提示すればするほど、人々を誤解させる可能性が高くなります。 データ分析が真に業務の困難を脱却させるには、まず何が問題を引き起こしているのかを正確に解明できなければなりません。まずは現実世界のシナリオを検証し、そこから解決策を導き出す必要があります。 |
