自らのコミュニティに適したデータ分析システムを構築するにはどうすればよいでしょうか。著者は、ユーザーパスマップの設計、主要データ指標の特定、データへのアクセス、データ分析フレームワークの構築、意思決定支援という5つのステップが必要であると指摘し、さらに最後の3つのステップについて解説しています。

本日は、コミュニティ運営データ分析について引き続き議論します。前回の記事では、コミュニティ運営データ分析の鍵は、自らのコミュニティに適したデータ分析システムを構築することだと述べました。これは、ユーザーパスマップの設計、主要なデータ指標の整理、データアクセス、データ分析フレームワークの構築、そして意思決定支援という、大きく分けて5つのステップに分けられます。

前回の記事では、ユーザーパスマップの設計方法と、そのマップに基づいて重要なノードにおける主要なデータメトリクスを特定する方法について説明しました。本日は、コミュニティ運用データシステムの残りの3つの側面について引き続きご説明します。

ステップ3: データアクセス

ユーザー パス マップを設計し、主要なデータ メトリックを特定したら、このデータを取得する方法、つまりデータ アクセスを決定する必要があります。

このステップは実はとても簡単です。データ収集を手動で行うのか、それともWeCom Assistantなどのサードパーティ製ツールを使うのかを決めるだけです。一般的に、ツールを使うのが最善です。ツールを使うと全体の作業がはるかに楽になります。最近のツールのほとんどは、あらゆる経路におけるコミュニティ運営のリアルタイム監視ニーズに対応でき、データは独自のデータベースにエクスポートできます。これには基本データ、コンバージョンデータ、さらにはユーザー行動分析、ヒートマップなどが含まれます。結局のところ、データ分析はデータを得ることから始まりますよね？

さて、ここまででコミュニティ運営からのすべてのデータが揃い、ユーザー行動と主要なマイルストーンに基づいてデータを分類できました。次のステップは分析、つまり分析フレームワークの構築です。

ステップ4：データ分析フレームワークの構築

なぜデータを直接分析するのではなく、まず分析フレームワークを構築するのでしょうか？それは、データ分析手法は無数に存在するからです。特定のデータを分析する際に、異なる手法を用いると、異なる結論に至ることがよくあります。さらに、コミュニティが成長するにつれて、データベースは種類と量の両方において巨大化します。この時点で、私たちは膨大な量のデータから重要なデータを抽出し、分析し、初期の運用指標に関連する情報を導き出す方法を学ぶ必要があります。

したがって、必ずしもすべてのデータ分析手法を習得する必要はありません。最も重要な手法をいくつか理解し、どの段階でどの手法を使用するかを把握するだけで十分です。さらに、分析フレームワークを構築することには2つのメリットがあります。それは、作業効率の向上と、適切なデータ分析習慣の確立です。

では、具体的な分析フレームワークはどのように構築すればよいのでしょうか?

まず、ユーザーパス図を見てみましょう。前回の記事で紹介したケースを参考にすると、ユーザーパス全体は、広告露出、公式アカウント、カスタマーサービスWeChat、コミュニティ、有料注文という5つの主要ノードに大まかに分類できます。

このパスでは、ファネル分析方法を使用してユーザー パス全体を分析できます。

1. 方法1：ファネル分析法

ユーザー行動の状況を科学的に反映できるプロセス指向のデータ分析手法であり、開始から終了までの各段階でのコンバージョン率の重要な分析手法です。

ユーザーが広告コンテンツを見た瞬間から最終的な購入に至るまで、各主要ステージにおけるコンバージョン率を追跡しています。これにより、どのステップのコンバージョン率が低いかを特定し、それに応じて調整を行うことができます。

2. 方法2：解約分析法

ファネル分析に対応する手法は、ユーザーチャーン分析です。この手法により、どのようなタイプのユーザーがどの段階で離脱しているのかを正確に特定し、さらにその理由を分析することができます。

上記の 2 つの方法は、一般的に、リード生成から最終的な支払いと注文の配置、さらにはその後の共有段階に至るまでのコミュニティ運営プロセス全体を分析するものです。

運用段階に応じて異なる分析方法を採用することもできます。

3. 方法3：チャネル分析

例えば、チャネル分析を用いてリードジェネレーションプロセスにおける広告露出を分析できます。コミュニティ活動については、主要行動分析を活用できます。もちろん、この手法を使用するには、公式アカウントのバックエンドでキーワードを返信する、コミュニティのトピックに参加する、アクティビティにチェックインするなど、主要な行動を構成するものをまず定義する必要があります。

4. 方法4：ROI予測

有料注文プロセスにおいて最も重要なのは、 ROI予測です。簡単に言うと、このコミュニティを運営するためのマーケティング予算全体、目標販売量、そして全体的な投資収益率を把握する必要があります。これは、有料コミュニティを含むコミュニティ製品の価格設定に役立ちます。

もちろん、地域によっては、売上増加のためではなく、顧客サービスの質の向上を目的として運営している企業もあります。その場合は、ブランドプレミアムも考慮する必要があるかもしれません。

したがって、ROIを予測する鍵は、コミュニティを最初にどのように位置付けたかにあります。ここではそれについては触れません。

5. 方法5：ユーザーセグメンテーション

最後に、共有セッションでは、ユーザーをセグメント化し、4象限法を用いてユーザーのロイヤルティと満足度を測定するのが一般的です。実は、この分析手法は共有フェーズに限定されるものではありません。成長志向のコミュニティでは、この手法を定期的にユーザー分析に用いることもできます。

この方法は、これまでの方法とは異なり、ほとんどの学生がよく知っている方法なので、ここでは詳しく説明しません。ただし、ユーザーロイヤルティと満足度の測定については、あまり馴染みがないかもしれませんので、簡単に説明します。

コミュニティを運営する際に、ユーザーをセグメント化（WeChatでカスタマーサービスを追加し、その後カスタマーサービスごとにグループに追加）するのは、ユーザーにタグを付け、ユーザータイプの割合を区別するためです。これにより、ユーザーのニーズにより適した、多様なコミュニティコンテンツやアクティビティを設計できます。

分析には4象限法を用いることができます。まず、下の図に示すように、満足度とロイヤルティの強さに基づいてユーザーを4つのタイプに分類します。

横軸は満足度を表し、右に行くほど満足度が高くなります。縦軸はユーザーの忠誠度を表し、値が高いほど忠誠度が高いことを示します。

これにより、ユーザーは、ロイヤルユーザー、需要主導型ユーザー、バーゲンハンティングユーザー、需要の低いユーザーの 4 つのタイプに分類されます。(もちろん、これらのラベル名はカスタマイズできます。)

ただし、ユーザーを区別するための基準を事前に定義する必要があります。

例えば：

1. 忠実なユーザー（満足度、忠誠度が高い）：毎月再購入し、友人に複数回購入を勧めることに成功しています。

2.「バーゲンハンター」ユーザー（満足度は低いが、ロイヤルティは高い）：手頃な価格のため購入し、製品関連の推奨は行わず、平均注文額はxx元未満です。

3. 需要主導型ユーザー（満足度は高いが、ロイヤルティは低い）：製品に対する需要は高いが、ブランドロイヤルティは低く、3 か月以内に再購入はありません。

4. 需要の低いユーザー (満足度、忠誠度が低い): 一度しか購入しない、またはまったく購入しないユーザー。

これらすべての情報をフォームに入力し、ユーザーを分類することができます。そして、それに応じて異なる運用戦略を実行することができます。

例えば、バーゲンハンティングを好むユーザーには、セット割引、平均注文額の向上、友人に値下げを手伝ってもらうことなどを通じてトラフィックを増やすことができます。また、ロイヤルティの高いユーザーが多いコミュニティには、より高価格の商品をおすすめしたり、よりきめ細やかなサービスを提供したりといった施策が可能です。

さて、これで、様々なステージにおけるユーザーパスグラフに基づいて構築された分析フレームワークの説明は終わりです。このフレームワークに含まれるデータ分析手法はどれも非常に実用的です。

ここまでで、コミュニティ運営のためのデータ分析について、ほとんどの人が明確な理解を持ち、全体的なアプローチも明確になっているはずです。データ分析の方法、収集すべきデータ、そして各段階で用いるデータ分析手法を理解しているはずです。しかし、データ分析の目的は分析そのものにあるのではなく、すべてのデータ分析は最終的にコミュニティ運営の目標達成に役立つものでなければなりません。したがって、データ分析システム構築の最終ステップは、意思決定を支援することです。

ステップ3、第5ステップ：意思決定支援

いわゆる意思決定支援は、大きく分けて「業務戦略策定」「貢献評価」「成長ポイントの発見」の3つに分けられます。

私たちのデータ分析の最終的な目標は、フィードバックを得てこれらの問題の解決を支援することです。

1. 最初のステップは、運用戦略を策定することです。

様々なデータ分析を通じて、トピックがユーザーエンゲージメントを効果的に高めているか、コンテンツのアウトプットがユーザーに満足しているか、コミュニティ活動がユーザーの欲求を刺激しているかなど、運用上の課題を特定できます。そしてA/Bテストを実施し、最終的に最適な運用戦略を策定・改良します。こうして得られた戦略は、運用規模を拡大する際に直接活用できます。

2. 2 番目のステップは貢献を評価することです。

これは主に運営者を対象としています。コミュニティの品質スコアリング、活動の有効性評価、運用方法の評価、コミュニティ内の取引量など、様々な段階のデータ指標を分析し、総合的なスコアを算出し、最終的に運営者を評価します。

コミュニティ運営スタッフのパフォーマンスを評価するのに、かなり単純かつ粗雑なアプローチを採用している企業を数多く目にしてきました。そうした企業は、パフォーマンスの指標として、単に最終的な取引金額だけを使用しています。

しかし、運営は実際には体系的なプロジェクトであることは誰もが知っています。結果よりも、プロセスの重要性と複雑さが重要になる場合が多いのです。この点を無視すると、コミュニティ運営は成長しないだけでなく、コミュニティ運営者自身も仕事に満足感を得られず、能力向上もままなりません。

3. 最後に、成長ポイントを見つけます。

この部分は、すでに一定規模の運営に達しているコミュニティにとって最も重要な部分であると言えます。

特に、トラフィックオペレーションがユーザー維持オペレーションへと移行する中で、既存のオペレーションモデルからユーザー数の増加や収益増加といった新たな成長ポイントを見出すことが極めて重要になっています。さらに、確立されたコミュニティオペレーションデータ分析システムを効果的に活用し、その枠組みの中で様々な分析手法を適用してビジネスのブレイクスルーを見出すことは、会社とオペレーションチームにとって大きな課題となっています。

IV. 要約

さて、コミュニティ運営のためのデータ分析についての議論はこれで終わりです。最後にもう一度まとめましょう。

コミュニティ運営におけるデータ分析の核となるのは、独自のデータ分析システムを構築することです。そのプロセスは、大きく分けて5つのステップに分けられます。ユーザーパスマップの設計、主要ノードとそれらのノードにおける主要データメトリクスの特定、データ統合、分析フレームワークの構築、そして最後に意思決定支援です。

ユーザーパスの設計は、実際の運用に基づいて決定することも、以前のコースで説明したコミュニティ運営モデルに基づいて決定することもできます。例えば、運用プロセス全体をユーザー獲得、コミュニティ活動、有料コンバージョンの3つの段階に分けることができます。

各段階はさらにキーノードに細分化され、同時にこれらのキーノードにおいて、基礎データ、コンバージョンデータ、ユーザー行動の3つのタイプに応じて、いくつかのコアデータ指標を一つずつリストアップすることができます。

次に、データアクセスを完了するために必要な運用ツールを事前に準備する必要があります。これにより、確立された分析フレームワークを使用して、取得したデータに対してターゲットを絞った分析を実施できるようになります。

データ分析システム全体を、次のように 1 つの図で表すことができます。

このセクションでは、コミュニティ運営におけるデータ分析作業を概念的な観点から説明することに重点を置きます。具体的な内容については、当初のコミュニティの位置付けや実際の運営戦略に基づいて調整していく必要があります。

コミュニティオペレーションは、その性質上、ユーザーオペレーションの範疇に属し、ユーザーとの接点が最も密接な存在です。さらに、オペレーションは成果だけで評価される役割ではありません。そのため、オペレーション担当者は、モジュール型ツールを習得し、専門知識を身につけ、データに基づいて専門性を高め、より合理的な意思決定支援を活用することで、あらゆる意思決定を改善し、プロセス全体をより明確で透明性の高いものにすることが、これまで以上に重要になります。

もちろん、時間の制約上、チャネル分析やファネル分析といった具体的な分析手法については詳しく説明していません。しかし、この記事の目的は、コミュニティ運営におけるデータ分析のフレームワークを皆様に構築していただくことです。必ずしも実用的とは言えないかもしれませんが、基本的なロジックを提供し、より効果的に業務を遂行するための作業ガイドとしてお役に立ちます。

著者: パイ・イェ・オペレーションズ