レコメンデーションシステム商品需要分析案内！

著者は自身の実践と学んだことをもとに、商品需要分析の観点からレコメンデーションシステムの具体的な設計プロセスを分解しました。皆様のお役に立てれば幸いです。

10 年前は、おそらくほとんどの人が推奨商品について聞いたことがありませんでした。しかし 10 年経った今、推奨商品は私たちの生活の隅々にまで浸透しています。

服を買いたいときは、ECサイトのホームページで興味がありそうな商品を見ることが多いですし、音楽を聴きたいときは、音楽アプリで[今日のおすすめ]を開くことが多いですし、ニュースを読みたいときは、ニュースアプリで[おすすめ]リストを開くことが多いです。

使えば使うほど、興味のあるコンテンツを見つけやすくなるため、この製品への依存度が高まり、より多くの時間を費やすことになります。

おすすめ商品と他の商品との最大の違いは、おすすめ商品が典型的な「小さなフロントエンド、大きなバックエンド」であることです。非常にシンプルなリストのように見えますが、バックエンドは実際には少し「目に見えず、実体のない」大きなシステムです。

では、人々に好まれる推奨システムを作るにはどうすればいいのでしょうか?

ある日、上司が突然あなたにメッセージを送ったとします。「Xiao C、私たちのプラットフォームには現在非常に多くのコンテンツが蓄積されていますが、パーソナライズされた推奨フィードフロー製品を作成できますか？」

要件を受け取ったとき、最初は戸惑うかもしれませんが、具体的な方法に従って改善を続ければ、段階的に明らかになります。

例えば、プログラマー向けのフィードフロー製品を作りたい場合、どのように始めればよいでしょうか?

01 要件収集

目的: 各関係者からの要望を収集し、要望の範囲を予備的に決定すること。

製品関係者の関心とニーズの分析：

上司: 推奨システムを作りたいのですが、製品がリリースされた後、1 日あたりのアクティブユーザー数とリテンション率はどれくらい達成できるでしょうか?
コンテンツプロバイダー (ユーザー): 私の記事はいつフィードに含まれるようになりますか? 1日の推奨摂取量はどれくらいですか?コンテンツ提供者が最も望んでいるのは、膨大な数の推薦、閲覧、いいねなどによって得られる達成感と優越感です。
コンテンツ消費者 (ユーザー): 「Java 関連のものしか興味がないので、Java 関連のものだけを推奨してください」、「フロントエンド技術しか興味がありません」、「初心者向けの記事は簡単すぎるので興味がありません」、「読みたい記事だけを提供してください...」
運用: ユーザーの特徴は何ですか?ユーザーはどんな記事を見たいのか…手動でおすすめする場所を残しておいていただけますか？データ効果はすごいはず〜
ビジネス：ブランドコンテンツ連携後、どのように製品に反映させるか？
…

02 需要価値——ユーザー分析

目標: シナリオ分析を使用してユーザーの問題を解決します。

私たちはよく 5W2H 法を使います。例えば、

1. 誰？

当社の製品は誰が使用するのでしょうか?

プログラマーの場合、その特徴は何でしょうか?

ここでのプログラマーは、コンテンツの消費者であると同時にコンテンツの提供者でもあります。

2. なぜですか?

プログラマーがこの製品を使用するのはなぜですか? また、この製品はどのような問題の解決に役立ちますか?

コンテンツ投稿者にとって、共有によってもたらされる個人的な価値の実現は、内なる名誉感と達成感を大いに満たすことができます。

コンテンツ消費者にとって、例えばプログラマーの場合、テクノロジー分野の急速な更新と反復により、タイムリーに新しいテクノロジーを学習し、同僚の技術共有体験を理解して、学習と成長のニーズをタイムリーに解決し、職場のボトルネックを打破し、より良い将来のキャリア開発とより客観的な給与をもたらすことを望んでいます。

3. 何ですか?

ただ何をするだけですか?

プログラマーが自分の洞察を喜んで共有し、興味のあるコンテンツをスムーズに学習できるように、プログラマー向けにパーソナライズされたフィードを作成するなど、製品を定義します。

4. どこで?

アプリ、PC、ミニプログラム、h5 はすべて推奨リストを提供しますか?考慮すべき要素は主に以下のとおりです。

ユーザーエクスペリエンスの流暢さ。
入り口は簡単に見つかります。
ユーザーが簡単に共有できます。
作業負荷。

企業固有の状況に基づいて分析する必要があります。企業がすでにアプリを持っており、ユーザーベースがあり、アプリのポジショニングを満たしている場合は、アプリに推奨リストを追加することは比較的簡単な操作であるため、アプリに追加することを検討できます。

5. いつですか?

では、ユーザーはいつこの製品を使用するのでしょうか?

プログラマー向けの製品であれば、以下の方法でプログラマーの好きな学習時間を知ることができます。

これはアンケートを通じて行うことができます。
私の周りのプログラマーの同僚たち。
類似のコミュニティでの活動時間。
ユーザーインタビュー;
過去の行動データの分析。

6. どうやって？

レコメンデーションシステムには、まず十分なコンテンツが必要です。コンテンツが PGC であるか UGC であるかに関係なく、対応するコンテンツ作成インセンティブメカニズムが必要です (これはこの記事の焦点ではないため、詳細には触れません)。
同時に、作成されたコンテンツは、パーソナライズされた推奨システムを通じて適切なユーザーに伝えられなければなりません。では、適切なコンテンツを適切なユーザーに届けるにはどうすればよいでしょうか。

7. いくらですか?

通常ユーザーはコンテンツに無料でアクセスできます。

03 需要価値——市場分析

目的: 製品の市場価値、ユーザーの使用頻度、ユーザーベースの規模を分析します。

主にPEST分析（外部環境）、SWOT分析（製品自体）、競合分析などが含まれます。

1. PEST分析

これは企業のマクロ環境分析モデルであり、企業の外部環境であり、一般的に企業が制御できない環境です。主に次の目的で使用されます。

現在会社の事業に影響を与えている外部要因を把握します。
将来的に会社の事業に影響を与え、変化する可能性のある外部要因を特定する。
競合他社よりもうまく変化（機会）を利用したり、変化（脅威）から防御したりします。

P: 政治が企業の規制、購買力、その他の活動に与える影響を指します。

主に、政府の政策、政治的安定、税制、労働法、その他の法律や規制が含まれます。

2018年以来、国は人工知能などのハイテクを非常に重視し、一連の文書を発行しています。これらの政策がこの推奨製品に与える影響はプラスかマイナスかを分析し、予測できますか？例えば、ユーザー規模の拡大につながるでしょうか？

E: 経済的要因には、産業構造、経済成長、可処分所得、国際為替レート、インフレ率、税水準、産業成長、失業率などが含まれます。

これらの要因は、潜在的な市場におけるユーザーの購買力に影響を与え、市場の需要と供給のパターンを変える可能性があるため、ビジネスに直接的または間接的に長期的な影響を及ぼす可能性があります。
インターネット企業における学校スタッフ採用の給与イメージです。転職を希望する方はご覧ください。

2019年の国内経済状況については誰もが楽観視しているわけではないが、具体的な統計によると、転職したプログラマーの給与増加率は上半期で過去最高となり、約14％に達した。

S: 社会的要因とは、社会倫理、文化、人口の変化、教育、価値観が企業や市場に与える影響を指します。

社会的要因には、人口統計学的要因、年齢分布、健康意識、社会的流動性、消費者心理などが含まれます。

社会がよりインテリジェントになるにつれて、プログラミングは誰もが習得できるスキルになるでしょう。

信じられないなら、最近の子供たちの間でプログラミングがいかに人気があるか見てみましょう。それでプログラマーの数は増えるのでしょうか?

さらに、生涯学習への関心が高まっています。ユーザーの学習頻度や学習サイクルは改善されるのでしょうか?

T: ソーシャルテクノロジーの全体的なレベルとその変化する傾向、技術の変化、そして技術革新が企業に与える影響。

新しいテクノロジーが出現すればするほど、優れたユーザーエクスペリエンスを備えた推奨製品を提供するか、ユーザーが新しいテクノロジーに殺到するかにかかわらず、テクノロジーの共有と交換のためのプラットフォームにとってメリットが高まります。
同時に、新しい技術の出現により、同社の製品の急速な開発が促進されるでしょうか?

2. SWOT分析:

会社の強み、弱み、機会、脅威の分析。

利点:

主な考慮事項は、これを行うことで得られる利点は何かということです。
前述の上司の発言からすると、「多くのコンテンツが蓄積されている」というのは、レコメンデーションシステムを構築したことによる明らかなメリットです。

デメリット:

デメリットは何ですか?
製品は競合他社より遅れて発売されますか?
コンテンツ製品を作成する場合、質の高い著者が十分にいないことは大きな不利になる可能性があります。また、推奨システムの主要なテクノロジーがないことも大きな不利になります。

チャンス：

人工知能やブロックチェーンなどの新技術の台頭は、ユーザーの学習やコミュニケーションのニーズの高まりなど、テクノロジー分野全体の発展を促進し、垂直分野における学習テクノロジーコミュニティの繁栄を促進するのでしょうか。

脅かす：

市場にはすでに多くのフィードストリームがあり、その多くには技術分野のパーソナライズされたフィードストリームが含まれています。たとえば、Toutiao と Zhihu はどちらも IT 分野のフィードストリームを持っています。どうすれば独自の利点と特徴を形成し、ユーザーに自社製品への愛着を持ってもらえるでしょうか。

3. 競争分析: ポーターの5つの力

主に市場における競合他社の状況を分析します。

既存の競合他社からの脅威: Toutiao、Zhihu、Jianshu は IT 垂直コンテンツフィードであり、Nuggets は新興の IT 学習コミュニティであり、ユーザーの学習時間を消費します。
代替案: 技術専門家の公開アカウント、単一の技術分野の WeChat コミュニケーショングループ/QQ グループなど。
潜在的な競合他社からの脅威: infoQ など
サプライヤーの交渉力: 推奨システムにはコンテンツが必要なので、コンテンツプロバイダーが絶えず存在します。コンテンツプロバイダーは PGC と UGC に分かれています。この 2 つのグループの人々はどこから来ていて、コストはいくらですか?
購入者の交渉力: 推奨フィードはプログラマーにとって無料ですが、広告を通じて収益化したい場合は、テクノロジーベンダーが提供できる価格も考慮する必要があります。

ユーザーと市場の観点から分析することで、基本的にこの方向性を追求する価値があるかどうかを結論付け、最終的にビジネス目標とユーザーのニーズのリストを出力できます。