データ運用システムの構築：「データマシン」から「成長エンジン」へ

デジタル時代において、データ運用は企業の成長を牽引する重要な原動力となっています。しかし、多くの企業はデータ運用システムの構築において「データマシンを稼働させる」という罠に陥り、データの価値を十分に発揮できていません。本稿では、データ運用の本質を深く掘り下げ、単なるデータメトリクスの羅列から、ビジネス全体の成長を促進する運用メカニズムへと変革する方法を分析します。合意形成、タスクの分解、実行監視といったステップを踏むことで、企業はデータ運用をバックエンドサポートから真の「成長エンジン」へと変革することができます。

多くの学生は、データ操作とデータ分析の違いを理解できずに混乱しています。「データ操作システムを構築する」や「データ操作の仕組みを確立する」といった課題を与えられると、途方に暮れてしまいます。

これと私がデータメトリックのセットを作成することの違いは何でしょうか?
私がデータメトリックを作成したにもかかわらず、運用部門がそれを完全に無視するのはなぜですか?
あらゆるタイプの操作には独自の指標システムがあるようですが、データ駆動型操作のポイントは何でしょうか?

今日は体系的な答えを提供します。

最も重要な質問から始めましょう。データ操作では、データ自体に重点が置かれるのでしょうか、それとも操作に重点が置かれるのでしょうか。

データ

操作

1つ

画面

考える

テスト

時間

間

01 業務とデータの関係

オペレーションは多くのサブフィールドを持つ広範な分野であることに注意してください。それぞれのオペレーションの種類には、独自のメトリクスセットがあります。

これが冒頭で述べた問題の核心です。「運用チームはすでに独自の指標を持っており、私が作成した指標を見ていないのです。」（下の画像を参照）

なぜなら、オペレーションは根本的にサポート機能だからです。理論上、製品が十分に強力で無敵であれば、オペレーションは不要です。ユーザーは売り切れるまで買い漁り、あまりにも楽しんで離れられなくなるでしょう。一体オペレーションに何の意味があるのでしょうか？

しかし、ほとんどの製品や商品はそれほど強力ではないため、それらを支えるためのオペレーションが必要です。これには、ユーザーインセンティブ、プロモーション活動、コンテンツの配信、そして製品管理を活用し、ユーザーのエンゲージメントを維持し、継続的なユーザーアクティビティと支払いを促すことが含まれます。「製品が十分でなければ、オペレーションがそれを補う」ということわざがあるように。

したがって、運用スタッフはデータ、特にそのデータ内の「自然増加率」に特別な注意を払います。彼らの作業はすべて「自然増加率」に基づいて行われます。

ユーザー操作 - 自然なユーザーコンバージョン率は 5% でしたが、インセンティブを通じて 10% に増加しました。
イベント運営 – 有機的な売上は 1,000 万に達し、イベントにより売上は 2,000 万に増加しました。
商品業務 – 残存在庫の推定在庫期間は 18 週間ですが、業務を通じて 9 週間で処分される予定です。
コンテンツオペレーション – 10,000 件の自然な読み取り、そしてペンが天に舞い上がり、100 万回の視聴ヒットを生み出します。

のような

オペレーションスタッフが成果を強調したい場合、必然的にデータを引用することになります。そのため、各部門は独自のデータ指標を持つことがよくあります。

02 データ操作の問題を解決する鍵

データ運用がデータそのものだけに焦点を当てていると、最終的には単なるデータ処理マシンになってしまいます。運用には既に独自のデータメトリクスがあるため、常にデータ取得のプレッシャーにさらされ、しかもそれはどんどん高速化されていくでしょう。専用のポジションを設ける必要はありません。月給6000ドルで歩くSQLマシンを雇い、データ部門に巨大で幅の広いテーブルを用意させれば良いのです。

実際、多くの企業がデータ活用を行っており、多くの学生が最初に疑問に思うのもそのためです。今日は、こうした低レベルの企業についてではなく、データ活用の真の目的と大企業におけるデータ活用方法についてお話しします。

オペレーションスタッフが自分のデータを個別に見るというのは科学的に思えるかもしれませんが、実際には本質的に欠陥があります。オペレーション業務には協力が必要ですが、異なる部門の小さなグループの利益は当然対立します。

ユーザー運用チームはクーポンを提供することで顧客を引き付けたいと考えていますが、これは製品運用チームの利益を直接的に減少させます。
イベント運営は短期的な利益を優先するため、ユーザー運営のリズムが崩れてしまいます。
製品オペレーションは、ベストセラー商品の販売を妨げないようにし、在庫処分に重点を置くことを目的としていますが、プロモーションとユーザーオペレーションの両方に相当な製品サポートが必要です。
コンテンツ運用チームは「衝撃！ジャック・マー！ファーウェイ！沸点！」などの記事を書き、何百万回もの閲覧数を集めましたが、最終的にはコンバージョンを生み出すことができませんでした。

協働的な職場環境において、個々のデータ評価のみに頼ると、必然的に部門間の連携が阻害される可能性があります。したがって、データオペレーションをより有効に活用するには、単なるデータ処理マシンとしてではなく、全体目標に基づいたデータ主導のパフォーマンス評価メカニズムを確立することが重要です。これにより、すべての部門がそれぞれの狭い視点から脱却し、全体の利益に貢献できるようになります。これが、このポジションを創設した当初の意図であり、その真の価値です。

したがって、最初の質問への答えはBです。データ運用は本質的に運用であり、全体目標に基づいて各サブ運用チームの作業を導く評価メカニズムの構築を伴います。これは基本的に作業メカニズムであるため、効果的に機能させるには、断片的で個人主義的なアプローチに代わる、目標に関する部門間の合意と協調的な協力体制が必要です。

データ運用システムの構築方法03

ステップ 1: 全体的な目標について合意に達し、全体的な戦術を策定します。

各オペレーションチームは、部門全体の年間目標（DAU、コンバージョン率、売上高など）について合意に達し、これらの目標達成のための戦略を選定し、月次目標へと細分化します。注：細分化の方法は、必ずしも月次平均や過去の傾向に基づくものではありません。細分化の方法は、選択した戦略と関連している場合もあります（下図参照）。

ステップ 2: 段階的な優先順位を設定し、各グループにタスクを割り当てます。

ステップ 3: 段階的な指標を分解し、各部門に実装、監視、フィードバックを提供してもらいます。

このステップには日常的な運用データメトリックの監視が含まれますが、これ以上詳しく説明しません。

最初の2つのステップが確立されると、各オペレーションステージの主要タスクが明確になり、「短期的なアクティビティ率が低下した理由は何か？」「オーガニックグロースはどの程度達成すべきか？」「強い苦情を申し立てた顧客はどれくらいいるか？」といった疑問に悩む必要がなくなります。全体目標の達成に焦点を絞るべきです。詳細は各チームの自己レビューで検討し、改善することができます。

ステップ 4: 実行の進行状況を監視し、小規模から大規模までの結果を確認します。

このとき、自己検査の 3 つの原則を思い出してください。

戦略が完全に実行されるまでは、その戦略に疑問を抱かないでください。
入力が調整可能な場合は戦略を修正しないでください。
戦略が失敗する前に方向性を疑問視しないでください。

すべての部門が目標について合意に達し、進捗状況を追跡し、問題を報告し、部門会議で連携している場合、このメカニズムは適切に機能していると考えられます。これにより、全体目標の最大限の達成が保証されるだけでなく、各チームがそれぞれの重要なタスクを意識することで、各チームがそれぞれの小さな領域で発生する些細な問題に圧倒されることを防ぐことができます。

Haozao