データ分析の世界では、効果的なデータメトリクスシステムの構築は、ビジネスを理解し、結果を評価し、意思決定を導く上で不可欠です。この記事では、各タイプのメトリクスシステムの特徴と適用シナリオを解説するだけでなく、実務においてこれらのメトリクスシステムを包括的に活用するためのガイダンスも提供します。

多くの学生が「指標システムを編成するための一般的な方法はありますか？」と尋ねます。一般的にオンラインで見られる指標システムの共有のほとんどはAARRRタイプですが、実際の状況ははるかに複雑です。

一般的なアプローチは、ビジネスロジックに基づいたメトリクスシステムを構築することです。基本的に、データメトリクスシステムには主に4つの種類があり、それぞれ異なるビジネスロジックに対応しています。本日は、これらを体系的にご紹介します。

評価タイプ

「この製品の品質はどうですか？」「このプロモーションはどれくらい効果的ですか？」「この顧客グループは追いかける価値がありますか？」

データ指標を用いて物事の良し悪しを評価するこの種の指標システムは、評価指標システムと呼ばれます。ただし、評価には必ずしもデータに基づいた指標システムが必要というわけではありません。例えば、製品の品質を評価するには、売上高だけで十分です。しかし、一つの指標だけに頼ると、売上高は高いのに利益率が低い、あるいは売上高は高いのに評判が悪いといった問題が生じる可能性があります。

評価指標システムは、主に単一の基準に依存することで生じるバイアスの問題に対処するものです。したがって、評価指標システムを構築する際には、以下の点に重点を置く必要があります。

1. 品質は複数の指標によって反映されます。

2. 異なる指標間の重複を最小限に抑えます。

3. 各指標の重要性を区別する

4. 各種指標の比較可能性

評価ベースの指標システムでは、指標は並列関係にあることがよくあります (下の図を参照)。

評価指標体系の構築における課題は、主に問題の網羅性とデータ収集の実現可能性を考慮することです。特に、データ指標の収集可能性には注意を払う必要があります。多くの学生は、評価について議論する際に、NPS、ユーザー満足度、ユーザー意向といった指標をすぐに挙げます。

質問は次のとおりです:

1. これらの指標はどのように収集される予定ですか?

2. アンケートを使用する場合、実際のユーザーを何人カバーできますか?

3. 状況を合理的に評価するために他の指標を使用できますか?

4. これは意図を予測する指標として具体的にどのようなものですか?

データ収集に関する質問に明確な答えがなければ、たとえ指標が印象的であっても、実装が難しくなり、さらなる課題を生み出すことになります。

プロセスタイプ

売上はどうですか?

生産の進捗状況はどうですか?

当社の研究開発はどのように進んでいますか?

データ指標を用いてプロセスの進捗と結果を表すこの種の指標システムは、プロセスベース指標システムと呼ばれます。これには、最もよく知られている取引プロセス（ファネル分析）モデルが含まれます。実際、…に準拠している限り、

1. 明確な終点がある

2. いくつかのステップがあります。

3. ローリングリソース投資に関わる各ステップでは、ファネル分析に類似した方法を使用してデータ指標システムを構築できます。

このアプローチは、取引プロセスやユーザー維持だけでなく、生産、研究開発、調達にも適用されます。ただし、これらのプロセスは各ステップで減衰が生じないため、ファネルのようなロジックを回避できます。代わりに、納期、品質、コストを考慮します（下の図を参照）。

プロセスベースの指標システムは、プロセスのステップとエンドポイントが非常に明確であるため、4つのカテゴリの中で最もシンプルです。明確な目標があれば、指標システムの定義は容易です。しかし、プロセスベースの指標システムにおける最大の課題は、データ収集、特にプロセスデータの収集です。B2B業界の分析は、プロセス指標が不足していることが多く、失敗するケースが多く見られます。

インクルージョン

包括的な指標システムでは、通常、大きな指標を複数のサブ指標／分析次元に分解します。私たちがよく知っているデュポン分析法も、このロジックに従って、大きな指標を分解します。

包括的な指標システムは、一般的に問題の診断に用いられます。サブ指標と分類の次元を組み合わせることで、問題を特定の事業部門とアクションに絞り込むことができるため、問題の根本原因を特定し、解決策を見つけることが容易になります。

ただし、包括的指標システムの診断能力は、「主要な指標自体が問題を説明できる」という前提に基づいていることに注意してください。例えば、デュポン分析を用いる場合、「利益」が主要な問題であると想定されます。

利益だけで全てを説明できず、顧客体験や市場シェアといった要素も考慮する必要があるならば、包括的な指標セットで全ての問題を解決できるとは期待できません。むしろ、それぞれの問題に対して、答えを提供するために個別の指標システムを構築する必要があります。

影響

「インパクトベース」とは、通常、通常のワークフローに重ねて実行され、付加的な効果を生み出す運用アクションを指します。例えば、通常の販売リズムはイベントによって促進されます。また、通常のユーザー維持率は、メンバーシップ特典プログラムによって改善され、ユーザーの滞在期間が長くなる傾向があります。インパクトベースのデータメトリクスシステムは、重ね合わせと付加的な効果という2つの側面を明確に説明することを目的としています。

この時点で、考慮すべき指標はより複雑になります。

1. ビジネス運営の通常のリズムを反映するには、一連のデータ メトリックが必要です。

2. 重ね合わせたアクション自体を記述するには、一連のデータ メトリックが必要です。

3. 事業自体のパフォーマンスを判断する基準が必要です。

4. 追加効果を判断するための基準が必要です。

そのため、インパクトベースの指標システムは非常に複雑になりがちです。例えば、製品プロモーション活動の指標システムを構築するには、以下の点を考慮する必要があります…

1. 通常の販売指標（商品の販売量、購入者数、総支出額、利益）

2. 活動の運営状況（目標参加者数、目標達成者数、獲得した報酬数、活動自体の費用）

3. 通常の販売傾向 VS. プロモーションによる売上増加

ここでアクティビティを増やすためのアルゴリズムはいくつか考えられます。例えば…

1. 時間の観点から見ると、活動がある時間とない時間を区別することができます。

2. 製品の観点から、プロモーションのある製品とプロモーションのない製品を区別できます。

3. 人口の観点から見ると、活動的な人とそうでない人を区別することが可能です。

しかし、詳しく検証してみると、それぞれの方法に欠点があります。プロモーションを行わなくても、商品には独自の販売傾向（自然成長率）があり、100%類似の商品やターゲットオーディエンスを見つけることは困難です。さらに、商品プロモーションには先制効果（割引時にファンが買いだめし、その後の値下げにつながる）が伴う可能性があります。

そのため、インパクト指標体系の構築において、合理的な判断基準を設定することは非常に困難で、しばしば議論を呼ぶことになります。もちろん、原則として、ビジネスニーズを満たす基準こそが優れた基準であり、あらゆる影響を詳細に検討する必要はありません。しかし、この部分に取り組む際には、特に慎重になるようお願いしたいと思います。軽々しく指標をいくつか挙げてしまうと、後々問題を引き起こす可能性があります。

4種類の指標システムの総合的な活用

上記の4つの区別は、思考を明確化し、職場での問題に対処するのに役立ちます。なぜなら、職場や面接において、質問者が「具体的なシナリオは何ですか？ビジネスロジックは何ですか？」と積極的に区別することは稀だからです。その代わりに、彼らは一般的に「このXXをどのように評価すればよいですか？どのような指標に注目すべきですか？」と尋ねます。

この時点で、データアナリストは常に注意を怠ってはなりません。例えば、「製品の分析」、「製品の再設計計画の分析」、「製品の再設計の効果の分析」、「製品の再設計フィードバックキャンペーンの分析」は、それぞれ全く異なる4つのシナリオであり、それぞれ全く異なる指標システムが必要です。

同時に、それがどのような製品であるかについても詳しく説明する必要があります。

1. トランザクション製品: 主なプロセスはトランザクションであり、トランザクションを促進することが最終的な目標です。

2. コンテンツベースの製品：ユーザーの行動は分散しており、収益化の方法は多様であるため、多角的な視点からの観察が必要です。

3. ツール型製品：機能は固定されているが、ユーザーの使用範囲の広さや深さはさまざまです。

これらはすべて、指標システムを構築する際に考慮すべき要素です。だからこそ、学生には、いくつかのデータ指標を「読んで暗記する」のではなく、データ指標システムを整理・構築する能力を習得し、後々のあらゆる状況に適応できるようにすることをお勧めします。