データドリブンの時代において、オペレーション分析は企業の意思決定に不可欠な要素となっています。この記事では、オペレーションにおけるデータ分析の応用について深く掘り下げ、オペレーション担当者がデータをより深く理解し、より情報に基づいた意思決定を行うための実践的な戦略とアイデアをいくつか紹介します。

「データ運用とは何をするもので、分析はどのように行うべきなのか？」では、運用担当者が実際に直面する課題を挙げました。本日は、データ分析がこれらの課題解決にどのように役立つのか、引き続きご紹介していきます。

前回の記事で述べたように、データ分析は既に運用に大きな貢献をしていますが、残念ながら現状把握の段階に留まっています。では、運用のイテレーションとアップグレードをサポートするには、他に何が必要なのでしょうか？まずは、運用のイテレーションとアップグレードが実際に何を意味するのかを理解することから始める必要があります。

I. 操作を反復してアップグレードするにはどうすればよいでしょうか?

運用チームがイテレーションについて語る理由の第一は、豊富な基本ルーチン、テンプレート、ケーススタディを参照できるため、ゼロから始める必要がないからです。したがって、「イノベーション」「デザイン」「創造」といった用語を使う必要はありません。

男性の皆さん、これまでプレイしたゲームを思い出してみてください。初回チャージボーナス、7日間ログインボーナス、対戦ゲームでもらえるメダルなど、どれも似たようなものばかりでしたよね？戦略はどれも似たようなものでした。女性の皆さん、ショッピングサイトの様々な割引、クーポン、抽選会を見てみてください。どれも似たような感じがしませんか？まさにそんな感じです！

たとえば、運用チームがよく話題にする AARRR フレームワークには、実際には各側面で多くのトリックがあります (下の画像を参照)。

第二に、環境の変化や企業の拡大に伴い、既存の手法を無差別に適用することは不可能であり、必然的に時間の経過とともに進化していきます。これらの変化は、以下の図に示すように、5つのレベルに分類できます。

これら 5 つのレベルの変更は、単一のプロセスに従って実装されます。

ここまで読んで、データでできることがたくさんあると感じましたか？ ちょっと待ってください。具体的な量は運用チームの業務内容によって異なります。ターゲットオーディエンスの選択を間違えると、逆効果になる可能性があります。

II. さまざまな業務におけるデータニーズ

すべて「オペレーション」と呼ばれていますが、実際の業務ははるかに広範囲にわたります。オペレーションの役割によって対処する課題は異なり、データ分析がこれらの課題をどの程度解決できるかも異なります。

データ分析手法は、本質的には合理性、論理、そして計算を体現しています。しかし、それだけが仕事の全てではありません。仕事には、感情、感覚、そして創造性も大きく関わってきます。そのため、現状と結果を見るだけで済むような、データの支援をあまり必要としない仕事もあれば、綿密な計算と分析が求められる仕事もあります。これらの要素を踏まえ、以下のようにまとめることができます。

そのため、私たちが目にする詳細な分析はすべてユーザーに関連するものになります。ユーザー操作は本質的に非常に戦略的なタスクだからです。

ユーザーオペレーションも非常に重要です。多くのインターネット企業は、上場や資金調達のために、一定水準のユーザー数、ユーザー成長率、そして有料コンバージョン率を達成する必要があります。そのため、チャネルオペレーション（新規ユーザー獲得）とユーザーオペレーション（既存ユーザーの育成）に積極的に資金を投入しています。

III. データはどのような疑問をサポートできるでしょうか?

データ分析は合理的な問題の解決に適しているため、上記の分類を確認すれば、どのような種類の問題にデータ分析が適しているかが大体分かるはずです。しかし、業務における最大の問題は資金不足であることを忘れないでください。そのため、業務の種類ごとに必要な経費レベルも加味し、まず資金不足に陥っている部門の経費問題に対処する必要があります（下図参照）。

したがって、理論的には、データドリブンオペレーションの第一歩は「マネーシェアリング」から始めるべきです。まずは、お金に関する非常に合理的かつ戦略的な質問に答えることから始めましょう。例えば、会社の目標は（業界リーダー？ 売上高100億ドル超？） ● この目標に基づき、XX百万人の新規ユーザーを獲得し、既存のアクティブユーザーをXXレベルに維持する必要があります。 ● 新規ユーザー数に基づき、現在の市場価格で計算すると、チャネルコストはXXX億ドルです。 ● 現在の対策に基づくと、既存ユーザーの維持コストはXXX億ドルを超えます。この目標は、段階的なプロモーション（x%）と、毎日のチャネル/ユーザー投資X%によって達成されます。

これらの分析（基本的にはビジネス分析）によって、資金、時間、そして責任を明確に定義することで、その後の運用がはるかにスムーズになります。私は高い目標を設定することに決して躊躇しません。唯一の懸念は、資金が足りないことです。資金援助と適切なタイムラインがあれば、具体的な実施方法を選択するのも容易になります（下の図を参照）。

具体的な実装内容については、サブカテゴリが多すぎて1つの記事で網羅しきれません。機会があれば、徐々に更新していきます。

IV. データの実装方法

しかし、これらの分析アプローチや手法を単に持っているだけでは意味がありません。より重要なのは、実践です。原則は説明されれば誰でも理解できますが、真の課題はそれを実践することにあります。

▌1. 分析と意思決定の乖離：これは最も大きな、最も大きな、最も大きな問題です。意思決定は、多くの場合、経験、競合他社の模倣、指示に基づいた思いつきで行われ、真の分析が欠如しています。分析を行う人も、単にデータを更新しているだけで、意見、解釈、洞察を提供していません。

▌2. 意思決定と実行の乖離：これは2番目に大きな問題です。多くの場合、方向性、コスト、戦略は上層部によって決定されますが、現場スタッフは日々、計画作成→承認依頼→計画修正→承認依頼→計画修正→承認依頼と、多忙を極めています。なぜこのやり方をしているのか、どこまで進めれば完了とみなされるのか、全く理解していません。分析も何の役にも立ちません。

▌3. 理論と実践の乖離：これが3つ目の大きな問題です。AARRRについては誰もが熟知しているものの、具体的な業界、ビジネス、イベント、コピーライティングといった分野になると、データ形式や適切な量について全く理解していないのです。

▌4. 過去の経験蓄積の欠如：過去のデータの収集・蓄積が不足しています。多くのデータエンジニアは、ビジネスが現在何をしているのかさえ把握しておらず、ましてや過去に何をしてきたのかさえ把握していません。分析できるとしたら奇跡と言えるでしょう。

▌5. アクティビティ、計画、コピーライティングのタグ付けシステムの欠如：ユーザータグなしではユーザーを理解することが難しいのと同様に、ビジネスタグなしではビジネスを具体的に分類して比較することは不可能であり、ルーチンを要約することはなおさら不可能です。

まとめると、優れたデータサポートシステムは常に、統合されたビジネスデータ運用と共同の努力の成果です。天才的なデータアナリストがたった一人のコマンドですべての問題を解決できるわけではありません。これはケーススタディにも当てはまります。多くの同僚は「素晴らしいケーススタディを2つください」とよく言いますが、真に素晴らしいケーススタディは常に素晴らしい企業から生まれていることが分かっています。これらの成功事例を再現するには、ビジネス固有のタグの適用方法など、基礎を習得する必要があります。