「ユーザーデータはたくさんあるけれど、具体的にどう分析すればいいの？」多くの人が同じような疑問を抱いています。アクティブユーザー数や有料ユーザー数を単純に数えるだけでは、その数字の価値が見えてきません。 今日は体系的に紹介したいと思います。 この記事はかなり長いので、まずは「いいね！」を押して、後でゆっくり読んでみてください。 I. ユーザーの行動とは何ですか?企業の内部システム内で生成され記録できるユーザー ID は、ユーザー行動と呼ばれます。 完全なユーザー行動には 6 つの要素が含まれます。
ユーザーの行動を収集する方法は、システム プラットフォームによって異なります。 一般的なタイプは 3 つあります。
そのため、ユーザーの行動に関する指標は数多くあり、結論を導き出すことが困難になっています。 ユーザー行動は数百万通りあります。ビジネスがユーザー行動データを必要とする理由を理解することによってのみ、どのデータが真に有用であるかを判断することができます。 II. さまざまなビジネスの要件ビジネス関係者がユーザーの行動に重点を置くシナリオは 4 つあります。 シナリオ 1: 何も分からないので、待ってみましょう。一般的な例としては次のようなものがあります:
このような状況では、データは詳細ではなく広範であり、正確ではなく包括的であるべきです。まず、リーダーや同僚に状況を把握してもらうために、全体像を把握してもらいます。その後、具体的なトピックが出てきたら、より詳細な分析へと進めていきます（下図参照）。そうしないと、些細な詳細から始めると、参加者は簡単に圧倒され、「一体これは何のこと？」と疑問に思うでしょう。 シナリオ 2: 特定の意図を持って、結果に焦点を当てます。この状況では通常、ビジネスプロセス、製品機能、コンテンツ公開の有効性を観察する必要があります。ビジネス側の目標は明確です。それは、これらがどれだけ適切に行われているかを確認することです。 一般的な例としては次のようなものがあります:
この時点では詳細に立ち入ることはできませんが、代わりに、ビジネスに関係する機能に焦点を当てる必要があります (下の図を参照)。 注意！ユーザーアクティビティの増加は、必ずしもパフォーマンスの向上につながるわけではありません。例えば、eコマースでは、オペレーション側がユーザーアクティビティの増加を期待して「木に水をあげて木を植えると割引が受けられる」といったキャンペーンを熱心に展開するかもしれません。しかし、実際にはユーザーがゲームをしたり割引を待ったりしているため、結果として注文数が減ってしまう可能性があります。 この時点で、マトリックス分析、前後比較、行動関係分析などの方法を使用して、この行動がパフォーマンスに与える具体的な影響を調べることができます (下の図を参照)。 シナリオ 3: パフォーマンスに対するプレッシャーが圧倒的なストレスにつながる。このような状況では、通常、コアプロセスのパフォーマンス評価が求められます。例としては、新規ユーザー登録、大規模イベントへの参加、取引プロセス、重大な苦情への対応などが挙げられます。 この時点では、分析対象は非常に具体的です。
明確な目的が定義されたこのタイプのユーザー行動分析は、おそらく最もシンプルで容易な分析と言えるでしょう。その核となる考え方は、以下の4つのモジュールで構成されています。 注意！多くの学生は、データ分析を行う際に、ユーザーのあらゆる行動から問題点を見つけようと、細部まで直接観察したがります。しかし、これは膨大なデータ量に圧倒されてしまうことに繋がりかねません。 コアプロセスを評価する際は、まず全体的な効果（例：全体のトラフィック＋全体のコンバージョン率）に焦点を当てます。それが確立したら、詳細を検討します。 もう 1 つのポイントは、改善策とユーザー データの分析を組み合わせることです。 ユーザー行動は様々な要因の影響を受けます。実際のビジネスオペレーションにおいては、実験室のようにすべてのプロジェクトで制御変数を用いた調査を行うことは不可能です。事前にA/Bテストを実施しても、実際に製品をリリースする際には、タイミングや状況によって様々な差異が生じます。 複雑な問題に直面したとき、ユーザーがコピーライティングを嫌っているのか、それとも製品自体を嫌っているのかにこだわる必要はありません。むしろ、状況を改善するために他に何ができるかを考えるべきです。 「このプロセスは機能しません!」とただ叫ぶよりも、改善分析の方がはるかに価値があります。 短期的には、ビジネス改善策は2つか3つしかないかもしれません。重要なのは、どの対策が効果的であるかを分析し、ビジネスアクションを直接促し、データ分析を効果的にすることです。 シナリオ4: 状況が不明瞭で、疑わしい。このような状況は、特定のビジネス機能のパフォーマンスが低下しているにもかかわらず、ビジネスチームに明確な仮説がない場合によく発生します。「ユーザー行動をさらに深く掘り下げて原因を探ってみよう」と考えるかもしれませんが、実際には、何を掘り下げればよいのか、どのような原因が明らかになるのかさえ、ビジネスチーム自身も分かっていない可能性があります。 分析の目的がまったく不明瞭であるため、これが最も困難な状況です。 ここでは 2 つの基本的な考え方があります。 アプローチ 1: ビジネス チームはまず対象顧客を特定し、次にそれらの顧客の行動を観察します。 アプローチ2：まず、特定の行動をとるヘビーカスタマーを特定し、ビジネスチームに「これがあなたの望むものですか？」と尋ねます。つまり、極端な事例を見ることで、問題解決のヒントを見つけやすくなります。 たとえば、ポイント交換の場合、事業側は事業がうまくいっていないと感じているものの、その理由をはっきりとは把握できていません。 この時点で、次の図に示すように、 2 つの異なるアプローチを使用してデータを分析できます。 高価値ユーザーが特定のギフトの引き換えを明らかに好んでいることが判明した場合、それに応じて高価値ユーザーを引き付けるようにギフト スキームを設計できます。 ヘビーユーザーが明らかに「クーポンの悪用」を行っていることが判明した場合、報酬ルールはそれに応じて変更される可能性があります。 つまり、ユーザー グループの行動の違いが十分に大きい限り、戦略を開発することができます。 IV. 要約上記の 4 つの状況からわかるように、同じデータであっても状況に応じて異なる方法で提示されることがあります。 これには、学生が仕事におけるビジネス要件を注意深く理解することが求められます。 多くの学生はこう言うでしょう。「企業に直接問い合わせたらどうですか？」 問題は、4つのシナリオのうち、KPIへのプレッシャーが明確に存在するのはシナリオ3だけであるということです。他の3つは非常に漠然としており、最終的な口頭での要求は「ユーザー行動分析をしましょう」というシンプルなものです。そのため、データアナリストにはある程度の判断力が求められます。 上記の4つのシナリオは段階的に関連しており、その論理的な関係は下の図に示されています。学生は、タマネギの皮をむくようにビジネスを導き、真に重要な問題を見つけ出すことで、価値ある分析を行うことができます。 |
