「データ分析では具体的なビジネス最適化ポイントを特定する必要がある」というのは、多くの企業がデータアナリストに求めている要件であり、多くの学生にとって頭を悩ませる問題でもあります。 個々のデータメトリクスから最適化の結論をどのように導き出すのでしょうか？今日は、具体的な問題のシナリオを例に、これを体系的に行う方法を説明します。 問題のシナリオ: あるオンライン教育機関は、毎週無料のライブ配信を実施しており、予約すればすべてのユーザーが視聴できます。この事業は、これらのライブ配信を通じてユーザーのコンバージョン率を向上させることを目指しています。 しかし、しばらくこの施策を実践していくうちに、ビジネスチームは疑問に思い始めました。ライブ配信の視聴者数や登録後の視聴者数は、本当にコンバージョン率に貢献しているのでしょうか？ ライブ配信には費用がかかるのに、セッション数を増やしてもコンバージョン率が向上しないのはなぜでしょうか？ Q: この問題をどのように分析すればよいでしょうか？ライブストリーミング事業において最適化できる領域はどこでしょうか？ I.よくある間違い多くの学生は、データベースで利用可能なフィールドを何でもかんでも使ってしまい、文脈を考慮したりタグを追加したりすることに慣れてしまい、結果として分析が不十分になってしまいます。例えば、この場合、元のデータレコードは単に「XXX」というライブ配信で、XX人が登録し、XX人が視聴しているという内容だけかもしれません。深く考えなければ、簡単に次のように誤解してしまう可能性があります。
これにより 3 つの数字が生成されますが、結論を導き出す際に、ビジネス関係者から異議を唱えられる可能性が高くなります。
ここでよくある疑問が湧きます。これらの結論は、検討してもビジネスチームがどう対応すればいいのか全くわからないため、一見無意味に思えます。ビジネス側が最適化の提案として聞きたいのは、「ライブストリーミングはまだできるのか？」「できるとしたら、セッション数は？」「トピックは？」「リンクは？」「できない場合は、売上の問題をどう解決するのか？」といった点です。こうした点こそが、真に役立つ提案なのです。 では、この問題をどう解決すればいいのでしょうか? 1. ビジネスシナリオの理解ビジネスの最適化点を見つけるには、当然のことながら、まずはビジネスそのものに立ち返る必要があります。教育ビジネスの観点から言えば、すべてのユーザーが画一的にライブ配信に参加するというアプローチは適切ではありません。ユーザーごとにニーズが全く異なるからです。
つまり、人によって生まれたときからの教育ニーズは異なります。 これを見た学生の多くは、本能的に「ライブ ストリームをさまざまなグループに分割すると、結果が改善されるでしょう!」と提案するでしょう。 これについても批判されるでしょう。ビジネス シナリオを理解することは、単なる始まりに過ぎないからです。 2. ビジネスの問題点を分析する提案をする際には、「目標が低すぎるので、引き上げる必要がある」や「混合放送は良くないので、分離することを提案する」といった発言は避けましょう。これらは一見合理的に聞こえますが、実際には無意味な提案です。 なぜでしょうか？人は愚かではないからです。目標が低いと分かったら、自然と目標を上げようとします。セッションを分散させるだけのエネルギーがあれば、必ず個別に実施しようとします。常識に反する行動には、たいてい隠れた理由があります。私たちはこれをさらに分析し、まず事業における問題点を特定する必要があります。 表面的には、ライブストリーミングによってもたらされるコンバージョン率が明らかでないことが現状の問題です。 もっと深く考えてみると、ライブストリーミングがあちこちに存在し、分類のガイドラインが欠けていることが問題なのかもしれません。 もっと深く考えてみると、なぜすべてが一緒に調理されたのか、そしてその背後に隠された物語は次のようになるでしょう。
つまり、いわゆる分割は表面的には良さそうに見えますが、実際の実行には多くの困難が伴います。 しかし、こうした具体的な論点はデータ分析において非常に貴重です。分析対象となる問題が具体的であればあるほど、結論を導き出しやすくなります。逆に、問題が曖昧であればあるほど、結論に至るのが難しくなります。具体的な問題点が明確になれば、データを用いて問題を解決する方法を探ることができます。 3. 帰納的分析論理ビジネスの課題は多岐にわたるため、データを用いて解決するには分析ロジックが必要です。このロジックを構築する最もシンプルな方法の一つは、まず一般的な問題から始めて具体的な問題へと落とし込み、まず明らかな問題を排除してから詳細を掘り下げていくことです。 このケーススタディでは、データの観点から、上記のビジネス上の問題点を 3 つの主なカテゴリにまとめることができます。
これら 3 つの質問は、具体的な最適化の提案に直接つながります。 ただし、これら3つの問題は相互に関連している可能性があることに注意してください。例えば、ライブ配信自体の効果が低い、ユーザーの需要が不足している、商品が適切でないなどの理由で、売上につながらない場合があります。このような場合は、分析フレームワークを構築する必要があります。 質問から判断すると、ビジネスチームはユーザーや製品ではなく、ライブ配信そのものに焦点を当てているようです。そのため、分析ロジックを構築する際には、まずライブ配信の構成に関する問題点を洗い出し、そこから分析ロジックを構築していく必要があります（下図参照）。 第二に、教育関連製品の場合、ライブ配信で議論されるトピックは販売されている製品と本質的に関連しているものの、視聴者とは必ずしも関連しているとは限りません。特に初心者ユーザーは、実際にどの分野を学びたいのか分からず、ただざっと閲覧するだけになってしまうことがよくあります。そのため、第二段階として、新規登録ユーザーとリピーターユーザーを区別するユーザーセグメンテーションが考えられます（下図参照）。 分析ロジックが設定されたので、データの入力を開始できますが、まだ準備作業を行うことをお勧めします。 4. データの準備事業状況を説明するには、多くのタグが必要になることが多く、これらのタグが事前に用意されていない可能性も高いため、事前の準備が不可欠です。 たとえば、次の場合です。
これらはすべて、その後の分析の手がかりとなるように事前に準備する必要があります。 注：ビジネスチームが分析結果を緊急に必要としているにもかかわらず、既存のインフラストラクチャが非常に貧弱で、徹底的なタグ付けを行う時間がないという状況はよくあります。このような場合、タグ付けなしでは問題の詳細な分析は不可能であることをビジネスチームに伝えてください。少なくとも最も重要なものから先にタグ付けすることをお勧めします。そうしないと、土壇場で慌てふためいて作業が進まなくなってしまいます。 5. 出力分析の結論上記の準備がすべて完了したら、最後のステップはデータ入力です。これは自然な流れです。さらに、この分析により、最も顕著な問題を特定し、非常に詳細な最適化案を提示することができます（下の画像をご覧ください。スペースの制約により、この画像では推論ロジック全体を完全には示していませんが、興味のある読者はご自身で完成させることができます）。 分析ロジックを構築する際、各ユーザーカテゴリーは特定のビジネス最適化ポイントを表し、最終的にはデータによって勝敗が決まります。状況カテゴリーが広く普及しているほど、問題への対処がより効果的になります。さらに、2つの要因が絡み合っている場合、データの量によってどちらの主要な問題に取り組むべきかが決まります。これこそがデータ分析の有用性です。そうでなければ、分析は膨大な量になり、どこから始めればよいのか分からなくなってしまいます。 II. 要約したがって、ビジネスシナリオを深く掘り下げ、綿密な分析を行い、レイヤーごとに検証を行うことが、最適化すべき領域を特定する上で不可欠です。注：最適化の提案は通常、ギャップを埋める観点から提供されますが、既存の欠点に対処するだけでは最適なソリューションが保証されるわけではありません。より優れたアイデアが存在する可能性があります。 著者：地に足のついた教師チェン 出典：WeChat公式アカウント：地味な陳先生（ID：773891） |
