データ操作: データインジケーターシステムを構築するには?

多くの人がデータ指標を使用してプロジェクトの有効性を測定していますが、結果として得られるデータは断片化されていることが多く、重要な情報を確認できません。では、指標を体系化し、単一ポイントのデータを通じて全体的な問題を見るにはどうすればよいのでしょうか?著者が何と言っているか見てみましょう。

1. 指標システムとは何ですか?

私たちの製品および運用業務では、さまざまなデータやさまざまな指標に接します。多くの場合、収集されるデータは単一ポイントのレベルであり、最終的に表示されるデータは散在していることが多く、連続して接続して全体的な問題を発見することはできません。

指標を体系化することで、散在するデータを結び付け、一点から全体像を把握し、全体像から一点の問題を解決できるようになります。

一言で言えば、「一挙両得」です。関連指標の変化を見ることで、ビジネス全体の状況の変化を把握でき、問題を素早く発見したり、対応する運用戦略の有効性を監視したりできます。

2. 指標システムの利点は何ですか?

これまでの説明を読んだ後、体系的な指標と散在的な指標の最大の違いは、問題をより早く発見できるかどうかだということが分かると思います。

まだ少し混乱している場合は、コンバージョン率とリテンション率に関する次のケースを見てみましょう。

とにかく7日後にやってください。

単一ポイントのデータを分析するときに、このような問題に遭遇することがよくあります。つまり、ユーザーの全体的なシナリオを考慮せずに、発生した問題を分析するのです。

では、視点を変えて違いを見てみましょう。

上記の 2 つの例から、非体系的な指標は単一ポイントの分析であることが多いことがわかります。分析が失敗した場合は、別のポイントを再分析する必要があり、それらを直列に接続してグローバル分析することは不可能です。

体系的な指標は、ユーザー シナリオと組み合わせて分析されることが多く、複数の異なる指標とディメンションを連続して接続して包括的な分析を行うことができます。ソート要素のディメンション（価格など）と同様に、ページのコンバージョン率や商品の販売率などを分析できます。同じ次元を分析することで、問題の原因をより早く見つけることができます。

さて、指標システムを構築するにはどうすればよいでしょうか?

実践的な内容の要点は以下の通りです。

3. 指標システムの構築方法

インジケーター システムの構築方法について説明する前に、まずインジケーターとは何かについて簡単に説明しましょう。

指標は実際には一種の測定値です。ビジネス プロセスのステータスを監視および評価したり、特定の機能モジュールのステータスや独自のアクティビティの有効性を測定したりするために使用できます。

運用の観点から見ると、優れた指標には 4 つの特性が必要です。ビジネス レベルで価値があること、実際のビジネス状況を測定できること、シンプルで実行可能であること、そして誰もが認識できることです。

技術的な観点から見ると、優れた指標には、収集と測定が簡単、正確、複数の次元に分解可能、データ ソースが単一という 4 つの特性があります。 APP 製品を起動する人の数を測定するためによく使用するのと同様に、IP を使用するよりも UUID または COOKIE を使用する方が正確な場合がよくあります。

しかし、多くの場合、技術的またはビジネス上の理由により、完璧な指標を見つけるのは困難です。したがって、現時点で私たちにとって最も重要なことは、分析を統一し、データの変動をより観察することです。

1. どの指標を選択するか

指標を選択するには、指標分類と OSM モデルの 2 つの方法があります。

（１）指標の分類：通常３つのレベルに分けられる。

第一レベルの指標: 企業の戦略レベルの指標。

会社の全体的な目標の達成度を測定するために使用され、通常は 5 ～ 8 個の指標が設定されます。これらの指標は業務と密接に統合されており、業界標準に従って策定され、参照用の業界標準指標を備えています。これらの指標は、会社のすべての従業員にとって中核的な指針となります。

たとえば、ゲーム会社の第 1 レベルの指標には、新規アカウント、維持率、DAU/MAU、有料ユーザー数 (率)、収益額などが含まれます。

二次指標: ビジネス戦略レベルの指標。

主要指標を達成するために、企業はいくつかの戦略を立てますが、二次指標は通常、これらの戦略に関連しています。これは、第 1 レベルの指標の問題をより迅速に特定するために使用される、第 1 レベルの指標の実装パスとして簡単に理解できます。

たとえば、ゲーム会社の主な指標がゲームの収益である場合、二次指標をさまざまなゲームアイテムからの収益として設定できます。プライマリインジケーターが DAU の場合、セカンダリインジケーターはサブサーバーの DAU に設定されます。このようにして、第 1 レベルのインジケータに問題がある場合、問題の場所をすぐに見つけることができます。

レベル 3 指標: ビジネス実行レベルの指標。

第 3 レベルの指標は、第 2 レベルの指標のパスの内訳であり、第 2 レベルの指標の問題を特定するために使用されます。第 3 レベルの指標は通常、最前線の担当者の作業をガイドするために使用されます。第 3 レベルの指標の要件は、最前線の担当者が指標を確認した後、すぐに対応するアクションを実行できることです。

たとえば、ゲーム会社の二次指標がXXサーバーのDAUである場合、三次指標はゲーム期間、ゲーム頻度、ゲームレベル分布、ゲームレベル損失などとして設定できます。これらのデータを観察することで、的を絞った調整を行うことができます。たとえば、特定のレベルを離れるユーザーの数が特に多い場合は、難易度を下げてみます。

もちろん、より詳細に説明したい場合はさらに細分化することができますので、ここでは詳細には触れません。

ここで注意点があります。指標全体を評価する際には、次の点を考慮する必要があります。

第 1 レベルおよび第 2 レベルの指標が製品の現在の動作状態を反映できるかどうか、第 3 レベルおよび第 4 レベルの指標が最前線の担当者が問題を特定し、運用作業をガイドするのに役立つかどうか。

上記は指標分類の縦方向の内容です。横断的に考えると、さまざまなレベルの指標に適切な指標を選択するにはどうすればよいでしょうか。

これは指標分類の2番目の方法であるOSMモデルです。

1. OSMモデル

OSM モデル (目的、戦略、測定) は、それぞれビジネス目標、ビジネス戦略、ビジネス測定を表します。

O: ユーザーが製品を使用する目的は何ですか?この製品はユーザーのどのようなニーズを満たしていますか? S: 上記の目標を達成するためにどのような戦略を採用しましたか? M: これらの戦略によってデータ指標にどのような変化がもたらされるのでしょうか?

ユーザーの問題をより適切に特定し、解決するための指標システムを構築します。したがって、ユーザーの視点から全体的なコンテンツを考慮する必要があります。

Zhihu を例にとると、OSM モデルによれば、その指標は何でしょうか?

O: ユーザーが Zhihu 製品を使用する目的は何ですか?

ここでは、コンテンツ共有者とコンテンツ消費者という 2 つの異なるユーザーが関係しています。ここでは、コンテンツ プロデューサーの分析アイデアを簡単に紹介し、コンテンツ消費者を自分で分析してみることもできます。

ユーザーのニーズ: 知識と意見を共有する (意見を公開する)、業界への影響を確立する (コンテンツにフィードバックを受け取る)。

では、どうすればユーザーに自分のニーズが満たされていると感じさせることができるのでしょうか?

S: Zhihu の戦略は、コンテンツに「いいね」やコメントを付け、コンテンツに報酬を与え、ソルト値を増やし、XX トピックに関する優れた回答者になることです。

M: 次に、これらのユーザー アクションに基づいてインジケーターを作成する必要があります。ここでは、結果インジケーターとプロセス インジケーターの 2 つのインジケーターを作成します。

結果インジケーター: ユーザーのアクションの結果を測定するために使用されます。通常、遅延後に判明し、介入が困難です。プロセス インジケーター: ユーザーが特定のアクションを実行したときに生成されるインジケーター。これらのプロセス インジケーターは、特定の運用戦略を通じて影響を受け、最終結果に影響を与える可能性があります。

コンテンツプロデューサーを例に挙げてみましょう。

成果指標：公開された記事数、記事を公開した人数、記事へのいいね数/コメント数、報酬を受け取った人数、受け取った報酬額、優秀回答者数、新規優秀回答者数など。プロセス指標: コンテンツインポートを使用する人数、コンテンツ公開コンバージョン率、記事インタラクション率、コメント折りたたみ率など。

通常、OSM モデルは、さまざまなシナリオでユーザーが実行するアクション、これらのアクションの考えられる結果、およびユーザーのアクションでどのようなデータの変更が発生するかを対象に、指標を指定するプロセスで使用されます。その後、データを組み合わせて、運用戦略や製品機能に的を絞った調整を行います。

簡単に言うと、結果インジケーターは、データの異常を監視したり、特定のシナリオでユーザーのニーズが満たされているかどうかを監視したりすることに重点が置かれています。一方、プロセス指標は、ユーザーのニーズが満たされる（または満たされない）理由に重点を置いています。

1. 構築方法

インジケーターを選択したら、インジケーター システムの構築を開始する必要があります。前述したように、指標システムはシナリオプロセスを通じて包括的な分析を実行しますが、ここで最も重要なのは分析次元の選択です。

優れた指標は、複数の次元に分解して分割することができます。優れた指標を完全な次元と組み合わせると、多くの問題を簡単に解決できます。適切なディメンションがなければ、確立したものは単なる複数の指標にすぎません。指標は妥当なものですが、前後のシナリオ分析を実行することはできません。簡単に言えば、次元とは、シーン内の点と点を結ぶ線です。

私は通常、次のロジックを使用してシステムを構築します: インジケーターを選択 - 各インジケーターの可能なディメンションを作成 - インジケーターとディメンションを再結合します。

通常、指標を選択する際に考えるディメンションは比較的シンプルです。例えば、ユーザーが商品詳細ページに入る場合、そのユーザーが商品詳細ページのどのカテゴリに入ったかだけを知りたい場合があります。商品が売れた場合、カテゴリと数量が気になることがあります。同様に、商品一覧ページでユーザーの検索を監視する場合、ユーザーがどのような単語を検索したか、検索頻度などが気になるでしょう。

では、ユーザーに商品詳細ページに入ってもらう場合、検索キーワードとトランザクションインジケーターの組み合わせはどのようなシナリオになるでしょうか?

ユーザーはキーワードを検索し、商品詳細ページにアクセスし、商品を購入しました。

この時、検索キーワードを分析すると効率が非常に高くなります。たとえば、あるキーワードを検索したユーザーのコンバージョン率は非常に高いが、検索数が比較的少ない場合、このキーワードをホット検索に設定することで、全体的なコンバージョン率を高めることができるでしょうか。

指標の次元を分解した後、どのように再編成すればよいでしょうか?

私の原則は、同じプロセスで、ユーザー アクションが関連している場合は、複数のインジケーターで同じ利用可能なディメンションを可能な限りカバーすることです。電子商取引を例にとると、ユーザーのアクションは、カテゴリの検索 - リスト ページの検索 - フィルターのクリック - 製品リスト ページ - 注文の送信 - 購入です。そして、プロセス全体を通して、検索カテゴリのキーワード、スクリーニング条件、製品情報、その他のコンテンツを保持するのが最適です。

最後に、指標と次元が決定したら、残っているのはデータ収集だけです。どのような埋もれたデータが開発者から批判されないのでしょうか?考える必要のない開発の種類。

以前使用した形式は次のとおりです。参照してください。

最後に残っているのはデータの視覚化だけです。データの視覚化は通常、独自のビジネス シナリオに応じて組み合わせられ、適切なデータが使用されます。これには通常、ユーザー データ、チャネル データ、ビジネス プロセス データなどが含まれます。具体的な映像化についてはあまり詳しくは触れませんが、百度で検索すれば、どんなシーンにどんな画像が使われているかはわかると思います。

重要なのは、これらのプロセスの組み合わせ、つまり、さまざまな指標と次元を組み合わせることです。相関分析から導き出されたイベントが最も核心です。これは、作業を完全にガイドし、プロセス全体を実行することができる第3レベルの指標です。

IV. 結論

データ分析は、製品と運用の基本的なスキルです。優れた運用と製品は常にデータを通じて問題を発見し、解決します。完全なデータ システムにより、このタスクの効率が向上し、問題を根本から発見できるようになり、体系的なツールの助けを借りて作業を簡単に行うことができます。

最後に、これらのデータ システムの構築を支援できる既存のプラットフォームをご紹介します。現在、中国では Growing IO、Sensors Data、Zhuge IO など、データ サービスを提供しているプラ​​ットフォームがいくつかあります。

完全なデータセットがない場合は、より高速なサードパーティを使用することをお勧めします。あとは、この記事の内容を活用して、必要なデータ指標とディメンションを提供し、ポイント配置を実行する開発者を見つけるだけです。

出典: Tree Cat Says