製品運用におけるデータを分析するにはどうすればよいでしょうか?

今日は、製品運用の4 つの要素のうち最後の要素であるデータ分析についてお話します。データ分析といえば、製品運用、ユーザー運用、プロモーションのいずれを行っている場合でも、馴染みのあることだと思います。データ分析は、運用の効果を十分に反映できます。また、それを通じて問題を検出し、タイムリーに問題の解決策を見つけることもできます。

先ほど、製品、ユーザー、チャネルについて説明しました。各要素には、効果のフィードバックのための対応するデータ指標があります。概念について話すと、あまりよく理解できないと思います。ケースを使用して説明しましょう。たとえば、上司が情報アプリプロジェクトをあなたに与えたとします。彼があなたにタスクを与える前、アプリはまだアイデア段階にあります。この時点で何をすべきでしょうか？この時点で、データ分析を使用してこのタスクを完了する必要があります。

このアプリを作る前に、まずは私たちのビジネス目標、つまりこの製品を作る目的は何かを理解する必要があります。これは簡単に理解できます。ベンチャーキャピタルの資金調達や関連する付加価値サービス（広告サービスを指す）を競うために、大規模なユーザーベースを確立する必要があります。この目標が達成できたら、次のステップに進むことができます。次のステップは何でしょうか? もちろん、それは競合分析と市場調査です。この 2 つの側面を通じて、ユーザー グループ、興味や趣味、端末デバイス、コンテンツの方向性、その他の需要の位置付けなど、APP 関連のニーズを把握できます。その後、ユーザー エクスペリエンスのレイアウトとプロトタイプの設計という次のステップに進むことができます。残りは技術開発作業です。しばらくすると、この情報アプリがすぐにリリースされる予定です。

事前の作業はデータ分析とはあまり関係がないかもしれませんが、目標はデータ分析を通じて最適化および改善する方向性であるため、設定する目標はある程度データ分析に関連しています。もちろん、オンラインになった後は、主要なアプリストアで宣伝・広告する前にさまざまなテストを実施し、バグを修正して、ユーザーの携帯電話でのこのアプリのユーザーエクスペリエンスが最高になるようにします。一定期間の運用とプロモーションの後、データの精度が非常に高いことを条件に、関連データを抽出します。このアプリから関連データを抽出して分析してみましょう。

1. 製品データ項目:

コア指標:

• 製品規模: ダウンロード数、登録およびアクティブ化されたユーザー数、平均日次アクティブユーザー数など
• 市場運営：アクティブユーザーの割合、主なユーザーソース、維持率など
• 商業効果：平均日次売上高、付加価値ユーザーのコンバージョン率、付加価値サービス量など。

派生指標:

• 閲覧方向: 平均ページビュー、平均閲覧時間、起動回数、アクセス頻度
• 登録方向: 毎日のアプリダウンロード数と起動数、毎日の新規登録数、登録コンバージョン率
• 保持方向: 使用保持、購入保持
• インタラクションの方向: 毎日コメントするユーザーの数、インタラクティブなフィードバックの数 (収集、共有、いいねなど)

2. チャネルデータ項目:

• 消費データ: 消費、表示回数、クリック数、平均クリック価格、平均ランキング
• トラフィックデータ: 訪問数、訪問者数、IP アドレス数
• コンバージョンデータ: コンバージョン率、収益、ROI

3. ユーザーデータ項目:

• ユーザー エクスペリエンス データ: 直帰率、訪問率、滞在時間、訪問の深さ
• 訪問者の属性: 性別、職業、学歴、年齢、地域、使用デバイス、オペレーティング システム​

上記 3 つのデータを取得した後は、もちろんデータ分析の専門家が行うべき作業であり、統計は毎日行う必要があり、データの正確性は保証されなければなりません。

次に、データ分析の手法をいくつか紹介します。私はプロモーションと運用に5年間携わってきましたが、最もよく使われる手法はチャート比較分析とアトリビューション分析の2つです。

チャート比較分析では、最初にバッチまたは期間データのチャートを生成します。円グラフ、棒グラフ、曲線グラフなど、データ要求者のニーズに基づいたさまざまな種類のチャートがあります。グラフィックは異なりますが、すべて同じ問題を反映しており、それが注目の核心です。

それで、どのように比較しますか?比較は言葉で比較しなければならないという意味ではありませんが、一般的に使用される比較は前月比と前年比です。もちろん、データがより機密性が高い場合は、問題を確認するためにグラフを使用する必要がないかもしれませんが、直感性と理解しやすさのために、チャートの生成は非常に重要です。

比較するデータ項目は、上記に挙げたものすべてではなく、コアとなる項目のみを取り上げ、複雑になりすぎないようにしています。分析後、見つかった問題を1つずつ言葉でリストし、同時に、問題解決のための独自の意見や提案を添付します。最後に、メールで要求者に送信されます。プロセス全体を通して、データ分析の専門的な側面をできるだけ反映するように努めています。​

帰属分析とは、結果を通じて原因を分析することを指します。ここで例を挙げると分かりやすいかもしれません。担当しているアプリの登録コンバージョン率が、ある週は0.5%、通常時は1.2%で、0.7%も減少していた場合、どのように分析すればよいでしょうか。まず、登録コンバージョン率がどのように計算されるか、つまり登録ユーザー数/ダウンロード数を確認する必要があります。

分析のアイデア: ダウンロード数が変化しない場合は、登録コンバージョン率はダウンロード数に正比例し、登録ユーザー数が変化しない場合は、登録ユーザー数に反比例します。ここでは、登録ユーザー数は減少しているものの、ダウンロード数はあまり変化していない、または登録数はあまり変化していないものの、ダウンロード数が増加しているという 2 つの状況が考えられます。この場合、訪問者がアプリを体験しているときに、いくつかの詳細が適切に行われなかったことが、バウンスにつながったことは間違いありません。

登録ユーザー数が減った場合は、まずアプリの登録プロセスに問題がないか確認してください。次に、アプリを開く人の数が減少していないかを確認します。減少の原因がASOランキングの低下によるものか、競合他社の増加によるものかを判断し、それに応じた調整を行います。これらの問題を排除した後、データの変化を観察します。また最後に、発見した問題点を文書の形でリスト化し、要求者にメールで伝えます。

さて、データ分析はこれですべてです。より良いアイデアや提案があれば、メッセージを残して共有してください。良い収穫をお祈りします〜

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