データドリブンなオペレーションの時代において、効率的な運用分析システムの構築は企業にとって不可欠です。しかし、多くのチームは、豊富なデータがあるにもかかわらず、それを効果的な分析や意思決定につなげられないというジレンマに直面しています。この記事では、膨大なデータから貴重なインサイトを抽出し、それを実践的な運用戦略に転換する方法を深く掘り下げます。

指標はあるが、システムがない。

数字はあるが分析はない

グラフはあるが、結論はない。

これは、データプロフェッショナルが実際の業務において直面する最大の課題です。本日は、オペレーションを例に挙げ、このボトルネックを打破する方法を体系的に解説します。オペレーションには8つの分野があり、本日はコンテンツオペレーションを例に挙げます。コンテンツオペレーションは、「指標は山ほどあるが、真の分析はない」という言葉を最もよく体現していると言えるでしょう（下の画像をご覧ください）。

問題はどこにありますか?

コンテンツ運用といえば、多くの人が本能的にWeChat公式アカウント、Weibo、Douyinを思い浮かべます。そのため、フォロワー数、新規フォロワー数、常連読者数、既読数、開封率、転送率といったデータ指標を次々と並べ立てます。話せば話すほど興奮し、「今日の読者数は少ない。増やさなければならない」というフレーズが喉からこぼれそうになります。

運用チームは、「物事が良く見えるようにビデオを録画したり、物事が良く見えるように記事を書いたりしてみてください」という一言でデータを黙らせることができます。さらに「私はこれらの日常的なデータをすべてすでに把握しています。一体何の意味があるのですか?」と言って傷口に塩を塗ると、データは完全に混乱してしまう可能性があります。

問題はどこにありますか?

問題は次の通りです（要点を強調します）。

1. メトリクス自体は単なるデータ測定であり、何も説明するものではありません。

2. 問題自体には解決策がないので、解決策を設計する必要があります。

3. ソリューション自体ではその有効性を証明することができないため、それを裏付ける議論が必要です。

4. 運用には、1 つまたは少数の孤立した数値だけでなく、問題の警告、解決策のサポート、および効果の検証が必要です。

したがって、一連の数字から有用な結論を得るには、データを用いて現状を分析し、解決策を導き出し、その効果を検証するという、段階的な作業が必要です。すべてを解決できる魔法の数字を単純に計算するだけでは不十分です。

ステップ1: 問題を説明する

データだけでは全体像は分かりません。データと標準の組み合わせこそが全体像を物語るのです。標準はどこから来るのでしょうか？もちろん、ビジネス目標から来ています。その目標を達成することは、良い仕事をしたという証です。

したがって、最初のステップは、目標が何であるかを明確にするために、次の 3 つの質問をすることです。

1. インターネット コンテンツの運用と従来の企業の運用の違いは何ですか?

2. インターネットコンテンツ運用のタスクは何ですか?

3. 現在、当社が行う必要があるタスクは何ですか?

問1と問2は一般的なビジネス知識に関わるため、事前の調査が必要です。一方、問3は企業の現状とリーダーシップ要件から導き出される結論です。簡単にまとめると、以下のようになります。従来の企業と比較して、インターネットコンテンツ事業には「養殖」というプロセスが加わり、その結果、発信、ファン獲得、コンバージョンという3つの主要な目的に分かれます（下図参照）。

タスクが明確になったら、具体的な目標を設定できます。

インターネットコンテンツ運用のワーキングモデルでは、単一の目標を追求したり、単一の指標に焦点を絞ったりすることはないことに留意してください。目標設定においては、多くの場合、全体的な読者数目標が設定され、その目標は、1つの主要目標と1つの評価基準という手法を用いて、各コンテンツのリリースに割り当てられます（下図参照）。

このステップは非常に重要です。なぜなら、実際には、例えば以下のような極端な運用になりがちなからです。

1. 一つの指標を過度に重視し、「無料で100万人のフォロワーを獲得」や「1つの記事で1億元の売上を達成」といった誇張した主張を好む。他の指標が崩れても気にしない。

2. 指標の寄せ集め。読者数、シェア数、コンバージョン率など、様々な指標を並べ立て、都合よく「今回は一番良さそうな指標」を報告します。「XXは達成できなかったけど、YYは好成績だった！」と正当化します。

この不完全なアプローチは、データ駆動型業務、科学的管理、そしてデータ分析にとって極めて有害です。基準を乱し、善悪を混同してしまいます。「善悪」の判断さえも不確実になり、経験から学び、結果を改善することが不可能になります。したがって、物事を成し遂げるためには、一次評価＋二次評価モデルを断固として実施する必要があります。各タスクは、主目的が達成されたかどうかに焦点を当てるべきです。もし良くなければ、それは良くないのです。間違いを認めることによってのみ、改善できるのです。

ステップ2：シミュレーション計画の作成

最初のステップを完了すれば、オペレーションの品質を評価できます。しかし、単に良し悪しを判断するだけでは、詳細な検討を進めるには不十分です。詳細な検討を進めるには、オペレーションが実際に何を伴うのか、つまりワークフローの合理化を理解する必要があります。多くの人はオペレーション業務を単純だと考えていますが、よく見ると、非常に複雑な要素が潜んでいることがわかります（下の図を参照）。

ワークフローを理解することは、「目標が高すぎる」という問題を避ける鍵です。記事を書くには多くの要素を考慮する必要があることに気づけば、二度と「目標を高く設定したい」などと口にすることはなくなるでしょう。考慮すべき細部が多すぎて、一歩間違えればすべてが台無しになってしまうのです。

しかし、別の問題も生じます。記事執筆自体が非常にクリエイティブな作業であり、トレンドトピックの多くは作成時のみ効果を発揮し、その後は陳腐化してしまうのです。このような複雑な環境において、データはどのように活用できるでしょうか？まず、一つ明確にしておきたいことがあります。データ自体は合理的、客観的、論理的な思考を表しますが、コンテンツ作成は感情、主観、感覚の産物となる可能性が非常に高いということです。したがって、データは創作の代替ではなく、創作の機会を提供し、リスクを回避するのに役立つのです。

これを達成するには、次の 3 つのことを行う必要があります。

1. コンテンツにタグを付け、定量化可能なタグを抽出します。

2. タグに基づいて結果を評価し、経験を積み重ねます。

3. タグに基づいて外部データを収集し、機会を特定します。

簡単な例を挙げると、ある日、オペレーションエディターが記事を執筆中に、テレビシリーズ「Nothing But Thirty」が現在非常に人気があることを知りました。彼らはこのトレンドを活用して、話題性を高めたいと考えています。この目標達成にはデータを活用することができ、以下の3つの角度から取り組むことができます（下の図を参照）。

これにより、オペレーションエディターの効率が大幅に向上します。正直なところ、ほとんどのオペレーションエディターは、大胆な想像力を発揮できるほどの創造力を持っておらず、見たものをそのまま真似することが多いのです。

したがって、コンテンツ タグが本当に確立されれば、多くの編集者はタグの追加と削除を開始するでしょう。

1. コミュニケーション関連の内容としては、個人的な経験や読書について書いたり、自分でストーリーを作ったりするのがおすすめです。

2. フォロワーを増やすには資料配布が効果的！PDFパッケージを用意しよう！

3. ジェンダー間の対立を効果的に引き起こす変革的なコンテンツは、有害な男らしさを刺激するのに最適です。

厳密に言えば、このように盲目的にコピーすることは推奨しません。運用業務の価値を損なってしまうからです。データアナリストに記事を書いてもらう方が賢明でしょう。しかし、とても魅力的です！この時点で、運用の有効性を継続的に監視するシステムを構築し、特定のアプローチが失敗した場合は、すぐに運用部門に戦術の変更を促す必要があります（下の図を参照）。

ステップ3: 効果を確認する

コンテンツを設計した後は、キャンペーンのパフォーマンスを観察できます。これは多くの学生が行っていることなので、ここでは詳しく説明しません。興味深いことに、最初の頃を振り返ると、学生がすぐに挙げた指標、つまりフォロワー数、新規フォロワー数、常連読者数、既読数、開封率、シェア率などは、すべてこの段階で出てきたのです。これらはすべて結果重視の指標です。しかし、結果重視の指標だけでは、深い分析はできません。コンテンツ運用においては、効果を正確に評価し、戦略を裏付けるために、少なくとも明確なカテゴリー分けの目標とコンテンツのタグ付けシステムが必要です。

「そんなに面倒なことは必要ない。ビジネス部門に直接聞けばいい」と言う人もいるかもしれません。質問することは優れたコミュニケーション習慣ですが、それは明確なビジネス知識と判断力がある場合に限ります。そうでなければ、運用チームが混乱していたらどうでしょうか？彼らが都合よく行動していたらどうでしょうか？皆を誤解させるために同じ戦術を使ったらどうでしょうか？彼らが「AIやビッグデータの手法を持っていない」と言い、運用能力が不足していると主張して、責任をすべてデータに転嫁したらどうでしょうか？基本的な知識があれば、どこにいても誤解されることを防ぐことができます。

まとめ

コンテンツ運用分析システムの構築プロセス：

1. 仕事の目的とプロセスを理解する

2. 成果観察指標を確立する

3. 評価基準を確立する

4. コンテンツタグを設定する

5. コンテンツの普及/フォロワーの増加/コンバージョンの有効性を評価します。

6. 質問と効果的なタグを蓄積します。

7. 分析精度を向上させるための継続的な反復