1 万語の分析: ユーザーの成長戦略をどのように探るか?

包括的なビジネス調査およびインテリジェンス システムは、ビジネスの成長に重要な役割を果たします。この記事では、成長戦略を掘り出す方法を1万字で詳しく分析しています。見てみましょう〜

• 新しいプロジェクトとして、データと方向性がなければ、どうやって成長戦略を見つけることができるでしょうか?
• 競合他社との激しい戦いのさなか、競合他社の製品の動きをどのように監視すればよいのでしょうか?
• 投資家として、できるだけ早くプロジェクトを発見し、実際のデータを入手するにはどうすればよいでしょうか?

まず、包括的なビジネス調査およびインテリジェンス システムが必要です。これは、ビジネスの成長にとっても重要な要素です。

この記事では、10,000 語を使ってビジネス リサーチの方法を詳しく紹介し、皆さんがこれらの質問に答える手助けとなることを願っています。

1. なぜ企業の成長を研究するのか?

アランとヨロはハッカー精神を持った生物学の大学院生です。彼らはインペリアル・カレッジ・ロンドンを卒業し、現在はグロースハッカーの事例とツールの研究に注力しています。

私たちは、公理から定理を導き出し、推論を通じて真実を得ることを強く信じています。

SFファンとして、私たちは商業社会が『三体』の暗い森のようなもので、宇宙のさまざまな文明が生き残り発展する力を競い合っていることに気づきます。

競争はどこにでもあります。細胞レベルでの競争は40億年以上続いており、種レベルでの競争は数億年、人間レベルでの競争は数万年、国家レベルでの競争は数千年、世界レベルでの競争は数百年続いていますが、情報爆発後の商業競争はわずか数十年しか続いていません。

『三体問題』の「宇宙社会学」の公理をビジネスに拡張し、まず次の 2 つの元々の命題について慎重に考えてみましょう。

• 元の命題 1: 生存は文明の第一の必要性です。
• 元の命題 2: 文明は成長し拡大し続けますが、宇宙の物質の総量は同じままです。

それを変換してビジネスに転用することができます。

• 新しい命題 1: 成長は企業の第一のニーズです。
• 新しい命題 2: ビジネスの存続には継続的な成長が必要ですが、追求できるユーザーの注目と購買力には限界があります。

これら 2 つの新しい命題が公理となり得るかどうかはまだ検討の余地がありますが、拡大し続けることができる企業はますます強力になり、「マシュー効果」と「80/20 理論」が常に裏付けられていることがわかります。

これにより、成功した人々は、再現可能な要素を通じて成功率を向上させてきたに違いないこともわかります。

90 年代以降に生まれた最年長者の 1 人であるアランは、2 年半前に Yolo での仕事を辞め、グロース ハッキングを研究し、実践し始めました。彼の目標は、寒い冬が実際に来る前に、企業が実験とデータを活用して、再現可能で効率的な成長モデルを確立する方法を理解することでした。

私たちは独立性を保ち、研究に集中したかったので、インターネット企業には入社しませんでした。過去 2 年間で、私たち 2 人は数多くの成長実験プロジェクトを完了し、50 万語を超える研究レポートを書き上げました。このテーマを博士論文として扱っていると言っても過言ではありません。

なぜこの方向を選んだのですか?

多くの場合、人々は自分自身の状況から始めて、傾向を判断し、選択を行います。

特殊なケースから一般的な規則を導き出すこの方法は、帰納法と呼ばれます。

大学時代、私は授業に出席する以外にゲームをすることに夢中でした。社会に出て働き始めて初めて危機感を持つようになりました。例えば、次の2つのシグナルが警鐘となり、私に変化を迫りました。

信号a:

私は2009年に江蘇省で大学入試を受けました。それは江蘇省史上最多の受験者数となる54万6千人の大学入試でした。その後、大学入試の受験者数は年々減少し始め、2016年には江蘇省の大学入試受験者数はわずか36万人で、若者がどんどん減っていることを意味しています。この傾向は全国的にも見られますが、それほど明白ではありません。私がこの問題に気づいたのは、2015 年の初めに就職活動を始めたときでした。

（大学入学試験申込ガイド、http://edu.sina.com.cn/zt_d/gkbm/）

信号b:

社会保障を支払い始めてから、社会保障の仕組みを勉強したところ、母は今年退職し、父ももうすぐ退職することを知りました。私は一人っ子なので、2人の高齢者を養わなければなりませんが、私の両親の世代では、一人当たり0.57人の高齢者を養うだけで済みました。これは、私の理論上の社会的責任が両親の 3.5 倍であることを意味します。

（私の母は立派な一人っ子なので、退職後に一時金として3,600元を受け取ることができます。しかし、社会に出ると、優生学の代償として社会的な責任を2倍負わなければならないことに気づきました。）

これら 2 つの兆候は、わが国のベビーブーム世代の黄金時代が過ぎ去ったことを示し、それは私たちの親の世代の「古い赤ちゃん」も退職年齢に達したことを意味します。さらに、この「高齢ベビー」の波は、家族計画政策のせいで深刻な子ども不足に陥っています。社会を現状のまま機能させ続けるためには、私のような「第二世代ベビー」全員が、両親の何倍も効率的である必要があります。

（私の計算式では、N＝「両親の世代の兄弟姉妹の数の半分」÷「あなたと兄弟姉妹の数」です。例えば、私の両親には合計7人の兄弟姉妹がいて、私は一人っ子なので、私のNは7÷1の半分、つまり3.5です）

下の図の楕円が重なり合う部分が黄金世代の衰退の始まりの地点で、2015年～2016年頃でした。これは私たちにとっても起業のチャンスでした。変わらなければ死を待つことになると直感したからです。

（画像の元ネタは見つけられませんでしたが、Wind Dataさんだそうです。）

同様に、企業も人々の集まりであり、必然的に同じ問題に直面することになります。より高い労働効率を実現したいのであれば、現状を変える必要があります。個人的にはいくつかの方向性があると考えています。

1. 規模を拡大するために、労働効率を改善し、業務を合理化し、人力ではなく自動化ツールを使用するなど、あらゆる方法を試してください。
2. 既存の株式の考え方を捨て、増分市場を探索し、次元を削減して既存の市場に攻撃します。
3. 下位市場を開拓するか、人口ボーナスがある市場や競争がそれほど激しくない海外市場に進出します。

これら3つの方向性に取り組むために、国内外のグロースハックの事例、ツール、方法論を研究しました。 2年間の懸命な努力の末、ようやくコツをつかむことができました。

2. 成長エンジニアリング v1.0

私たちの調査では、ビジネスの成長は決して一夜にして達成できるような派手なトリックではないことがわかりました。効率的な成長エンジンは、慎重に設計された体系的なプロジェクトです。その背後にはエンジニアリングの原理があるはずなので、私たちはそれを「成長エンジニアリング」と名付けました。

グロース エンジニアリングは、私たちが密室で作り上げたものではありません。歴史的に見ると、この用語はグロース ハッキングよりも古く、2005 年にまで遡ります。

グロースハッカーという用語は誤解されやすく、近道をとる手段だと考えられる可能性があるため、私たちは体系的なエンジニアリングを重視する傾向があります。たとえば、グロースハッキングが悪用された事例については以前書きました。記事は長いので、よく読んでください。グロースハッキングを学びたいですか?避けるべき6つの誤解（12の事例）

成長エンジニアリングの目的は、情報データ、利用可能なリソース、技術的機能を統合して、企業のための体系的かつ効率的な成長エンジンを構築することです。

実際には、成長エンジニアリングを次の 2 つのステップに分けます。

1. ビジネスリバースエンジニアリング: ビジネスケースを分解し、成長戦略とデータを逆算して、成長の手段を見つけます。
2. 成長フォワードエンジニアリング: リーンスタートアップの考え方を使用して製品を磨き上げ、成長レバーを自分自身に適用して成長エンジンを構築します。

体系的なプロジェクトなので、中心となるのはやはりエンジニアです。

シリコンバレーでも中国でも、大手企業は成長エンジニアという対応する役職を設けています（Facebook、Toutiaoなどにも同様の役職があります）。

グロース エンジニアは技術的な職種とは見なされていないことに注意してください。彼にとって、第一の優先事項はビジネスのロジックを理解することであり、次にテクノロジーの限界を理解すること、そしてコードを書くことがその仕上げです。

（グロースエンジニアとは何か？出典：SMASHING BOXES）

そう思うのは、私たちには技術的なバックグラウンドがないからです。Python と PHP について少し知っていて、フロントエンドのコードについて少し研究したことがあるだけなので、すぐに習得できます。

しかし、これによって、データのクロールと分析、Web サイトの構築、マーケティング プロセスの自動化などのタスクの実行が妨げられることはありません。これはすべて、市場にある成熟したサードパーティ ツールとオープン ソース コードのおかげであり、車輪の再発明をする必要はありません。さらに、独自のマーケティング ツールを開発する能力と必要性を持つ大手企業はごくわずかだと私たちは考えています。ほとんどの企業にとって、ツールの開発は専門的ではなく、賢明ではありません。

アメリカのChiefmartec社は、毎年TOP5000マーケティングテクノロジー（MarTech）の青写真をまとめています。各色のブロックは特定の機能を持つマーケティングテクノロジーの種類を表し、小さなロゴはそれぞれマーケティングテクノロジーを表しています。世界で商業化されているMarTechの総量は1万以上であると推測しています。

(Martech ランドスケープ、出典: Chiefmartec)

2年間の研究期間中、約300種類の代表的なマーケティング技術を試しました（多額の費用がかかりましたが、その分は回収できたと思います）。

これらのツールは、成長エンジニアリングの 2 つの側面に従って分類することもできることがわかりました。

1. 1 つ目のタイプは、情報収集 (スパイ) と競合他社データ (競合他社分析) を提供するツールで、約 15% を占めています。このタイプのツールは、商用リバース エンジニアリングのエントリー レベルの武器であると考えています。
2. 2 つ目のタイプはマーケティング自動化ツールで、約 85% を占めています。自動化によってビジネス規模を拡大しながら、企業がデータ駆動型および実験駆動型のプロセスをより簡単に実現するのに役立ちます。これらのツールは、独自の成長エンジンを構築する際に、より少ない労力でより多くの成果を得るのに役立ちます。

同時に、これらの MarTech は API を使用して相互に接続することもできます。さらに興味深いのは、コードの書き方を知る必要がないことです。視覚的にモジュールを呼び出して、接続ロジックを設計するだけです。たとえば、Growth Daily を公開するときに使用する Zapier プラットフォーム上の何百ものツールを接続できます。

これらのツールについては、以前の記事でも触れました。記事は非常に長いので、注意深くお読みください。

グロースハックの考え方を活用して、パブリックアカウントを 0 から 1 に作成するにはどうすればよいでしょうか?

コードなしで電子商取引ウェブサイトを構築し、自動化されたマーケティングを実現するにはどうすればよいでしょうか?

もちろん、ここでの落とし穴は、デバッグを行うのに多くの時間が必要であり、各ツールに慣れてプロセスを確立するには多大な忍耐力が必要になることです。私たちのように自由にこれらのツールや方法論を研究できる人はほとんどいません。おそらくそれが、これらのツールが普及していない理由でしょう。

しかし、多くの大企業がこのように活用しています。老舗の高級ブランドであるグッチでさえ、自社のウェブサイトにメール購読、オンラインチャット、パーソナライズされたおすすめなどのツールを含む数十の MarTech を導入しています。市場にあるさまざまなマーケティングツールを試すために、フルタイムのデジタルマーケティング担当者を雇ったほどです。

Similartech や Builtwith などのツールを使用して、競合他社がどのような MarTech をいつ使用したかを監視することもできます。これは、MarTech がヨーロッパと米国で非常に重要なリンクになっていることを示しています。

3. 商用リバースエンジニアリング

「成長エンジニアリング」の一般的な概念を紹介した後、成長エンジニアリングの最初のステップである「ビジネス リバース エンジニアリング」から始めましょう。

簡単に言えば、競合他社や業界を徹底的に研究し、それぞれの強みを組み合わせて戦術の達人になることを意味します。

50万字以上の成長事例分析を書いてきた結果、成長戦略の模索と密室殺人事件の解決の論理はまったく同じだという思いが強くなりました。私たちは成長を大胆に再定義します。企業の成長の本質は、製品を通じてユーザーの注目と購買力を「殺害」することであり、「犯罪手法」は人間の本性を利用したマーケティングです。

なぜ私たちはこのように考えるのでしょうか?製品、マーケティング、ユーザーは相互に作用するため、それらを切り離して個別に見ると、全体像のごく一部しか見えず、全体の状況を把握できなくなります。

マーケティングや製品では、一般的に人間の本質やニーズに対する理解力が試されます。具体的な表現形式は常に変化しており、1、2 のトリックにしか注目しないと、表面的なことに陥りがちです。結局、コア指標は増加せず、虚栄心の指標が大量に追加されただけで、混乱したままでした。

そこで、より完全な状況を把握するために、市場の成長事例を包括的に監視したいと考え、諜報や犯罪捜査に関する書籍を研究し、研究モデルを構築し始めました。

3.1 商用リバースエンジニアリングの第一法則：「ロカールの物質交換の法則」

市場における「密室犯罪」を解明するために、私たちはフランスの著名な捜査官エドモン・ロカールが『犯罪捜査の過程』で提唱した「ロカール交換原則」を参考にしました。

犯罪者の犯罪は必然的に 3 種類の物質的交換につながります。

1. 痕跡物質：犯罪者は現場に指紋、足跡、その他の痕跡を残します。
2. 物質：犯罪者は体に血や毛髪の痕跡を残します。
3. 印象材料:犯罪者は犯罪の事実を消えない記憶として保持し、それによって無意識のうちに情報を開示します。

同様に、企業の成長は必然的に次の 3 種類の情報交換につながると大胆に推測できます。

1. 痕跡物質（マーケティング痕跡）：企業が市場に残したプロモーションや宣伝の痕跡。
2. 物理的実体（製品の変更）：企業は製品に反復的な痕跡を残します。
3. 印象材料（情報開示）：会社および関係者は、意図的または偶発的に会社関連の情報を開示する可能性があります。

この原理を「倫芳交換原理」と呼びます。

この名前は私たちが作ったものです。Lunfang は Alan と Yolo の略称です。Baidu では絶対に見つかりません。これは、商用リバース エンジニアリングの第一法則であるとも考えられています。

したがって、新しいビジネスケースを解釈する必要がある場合、マーケティングチャネル、製品の変更、および独自の情報開示という 3 種類の情報に必然的に注意を払うことになります。

同時に、これら 3 種類の情報交換の強度は、段階の異なる企業によって異なります。企業が成熟するにつれて、マーケティングの強度は高まり続け、製品の偵察防止能力は向上し続け、情報開示のレベルも高まり続けます。したがって、成長戦略の突破口を見つけるには、適切な薬を処方する必要があります。

1. 初期段階の企業の場合:ほとんどの企業は、製品の磨き上げにエネルギーを費やし、マーケティング活動はわずかしか行わず、PR 情報の開示も信頼性に欠けます。現時点では、製品の形態は比較的初期であり、反復が頻繁に行われ、アンチクローラー機能が弱いため、製品データから開始すると効果的であることが多いです。
2. 発展段階にある企業の場合： 3種類の情報交換が徐々に強化され、特にマーケティング手法がより豊富になります。現時点では、ツールを使用してすべてのマーケティング チャネルを見つけることで、戦術的な意図、コンバージョン データ、さらには戦略的な方向性を把握するのに役立ちます。
3. 上場後の企業の場合、情報開示がピークを迎え、財務報告や投資家向けレポートが次々と発表され、空売り機関の多くも財務報告から企業調査を開始します。同時に、財務報告からは多くの成長戦略が明確に見て取れます。

では、これら 3 種類の情報をどのように入手するのでしょうか?

もちろん、検索エンジン、クローラー、サードパーティのツールなどの公開データを使用することは合法です。米国の諜報機関の調査によれば、世界の諜報情報の約90％は公開情報であり、秘密の経路を通じて入手する必要がある情報はわずか10％である。

公開データとインテリジェンスを適切に使用することで、想像を超える成果を達成できます。

3.2 商業リバースエンジニアリングの3つの主な方法

プロジェクトをさらに深く掘り下げるために、欧米の諜報機関や空売り機関が使用する一般的な手法を参考にし、大まかに次の 3 つのタイプを理解しました。

1. オープンソースインテリジェンス (OSINT): オープンソースからインテリジェンスを収集します。
2. リバース エンジニアリング: 完成品から設計原理を逆算します。
3. ソーシャルエンジニアリング: 対人コミュニケーションを通じて侵入し、情報を入手する。

これら 3 つの方法はいずれもハッカー精神に満ちており、諜報機関やセキュリティ担当者にとっては必修科目とみなされています。それらは国家レベル、さらには戦争レベルの諜報競争でも見られます。

以下、一つずつ紹介し、例を挙げていきます。

方法 a: OSINT は Open Source Intelligence の略です。米国での9/11テロ攻撃の後、CIAは2005年に専用のOSINT部門を設立しました。

同時に、デジタルマーケティングの時代において、デジタルビジネスのパブリックインテリジェンスも飛躍的に成長しています。一般的に使用される手段は、検索エンジン、クローラー、さまざまなスパイツールです。これらの公開情報は、あらゆる企業のほぼすべての詳細を明らかにするのに十分です。公開されている情報源とツールについては、後で詳しくリストします。

（CIAの紋章と信条）

方法 b. リバースエンジニアリングは、製品を使用して設計原理を推測する方法です。最初は軍事製品や商用製品に使用されていましたが、インターネット時代の製品にも適用できます。製品の変更は必ず目的を持って行われます。変更スタイルと市場情報を組み合わせると、プロジェクト関係者の戦術的手段と戦略的意図を推測できる可能性が高くなります。

たとえば、WayBack Machine は、ウェブサイトの過去のバージョンを表示するために使用される特別なツールで、1996 年以降の 4,350 億のウェブページに関する情報を記録しています。

Blue Orca が最近発表した Pinduoduo に関する空売りレポートでは、WayBack Machine の Web バックアップが引用されました。同社は、2017年12月のピンドゥオドゥオのウェブサイトでは同社が属するグループには現在5,000人以上の従業員がいると記載されていたが、ピンドゥオドゥオは目論見書で1,129人の従業員しか認めていないと指摘した。 Pinduoduo に実際に何人の従業員がいるかに関係なく、少なくともこの Web サイトの変更は、従業員数を隠そうとする同社の意図を直接的に明らかにしています。これにより空売り筋は同社を掌握し、同社は人件費を隠し、労働生産性を水増ししていると信じられるようになった。

(Pinduoduo 空売りレポート、出典: blue orca)

方法 c. ソーシャル エンジニアリングは、人間をターゲットにした侵入方法であり、「人間のハッキングの芸術」として知られています。人物に関する情報漏洩を掘り起こすために使われます。諜報セキュリティ担当者にとって基礎理論です。興味があれば、この本を買って勉強してみてはいかがでしょうか。

たとえば、Facebook の成長チームの構造を調査したい場合、Linkedin を通じて Facebook 内の関連人物を見つけることができます。ただし、関連する人物の詳細情報にアクセスするには、LinkedIn で 2 次または 3 次つながりが必要です。この時点で、Facebook 成長チームの 1 ～ 2 人と Linkedin 友達になる必要があります。インターン生のふりをして彼らを友達として追加し、Facebook Growth チームの情報をスクレイピングできた場合、それはソーシャル エンジニアリングによる侵入になります。

（Facebookの本社は1 Hacker Roadにあります、本当です）

上記の方法はあまり一般的ではない、またはめったに言及されないと思われるかもしれませんが、実際には、人々はそれをそのように呼ばないだけです。

1995 年のジョブズのインタビューのビデオ (Bilibili で検索できます) を見直して、教科書的なハッカー精神を感じてみましょう。

1. ジョブズは12歳（1967年）のとき、優れたソーシャルエンジニアリングスキル、つまり対人コミュニケーションを通じて侵入し情報を入手する能力を発揮しました。当時、電卓を組み立てたいと思っていたが、部品が足りなかったため、電話帳の情報からHPの共同創業者であるビル・ヒューレットの電話番号を見つけ、電話をかけた。周波数計算機に必要な部品をわずか20分で入手し、夏休みにHPでインターンシップをする機会を得た。ジョブズ氏はこの出来事が人生を変えたと語った。
2. 15歳のジョブズ氏は、エスクァイア誌で無料通話の方法があると書いている人を見たとき、それを信じず、著者が自慢しているのだと思った。彼はスタンフォード線形加速器の科学技術図書館に忍び込み、すべての本を調べた。本棚の最後の列で、AT&T の技術マニュアルを見つけ、米国の通信ネットワークの重大な脆弱性を発見した。彼は帰国し、ウォズとともに3週間を費やして、アナログ電話信号を使って世界中に無料で電話をかけることができる「ブルーボックス」を作った。彼らは、ヘンリー・キッシンジャー米国務長官を装ってバチカンの教皇に電話をかけようとしたが、いたずらは成功しなかった。彼らは公開情報を通じて巨大システムの脆弱性を発見し、それを悪用した。これはオープンソースインテリジェンス（OSINT）の範疇に入る。
3. MAC を開発する際、ジョブズは生産ラインに大幅な改良を加えました。彼は日本国内の自動化工場約80社を訪問し、カリフォルニアに戻って世界初のコンピューターの自動化生産ラインを構築した。ここで彼は、完成品を分解することで設計原理を取得し、それを再利用する、強力なリバースエンジニアリング能力を発揮しました。それだけでなく、なぜ80もの工場が訪問を許可したのか、さらに気になる。これはジョブズの伝説の「現実歪曲フィールド」なのだろう。

本質的に、上記のテクニックはすべて「借用」への道を開きます。

「私もこっそりコピーしているけど、効果はないようだ」と言う人も多いかもしれません。それはあなたの意識が十分高くないということを意味するだけです。学者が行うことは盗みと見なされますか？

ビデオの最後でジョブズが「借用」についての理解をどのように説明しているかを見てみましょう。

司会者がジョブズ氏に「どの方向が正しいのかどうやってわかるのですか？」と質問すると、

ジョブズは次のように指摘した。「何をするにしても、人類がさまざまな分野で成し遂げた優れた業績をよく知り、それを自分の仕事に応用するよう努める必要がある。他人のアイデアを借りるのは決して恥ずかしいことではないと思う。最終的には自分の好みで決めるしかない。」

同時に、彼はピカソの有名な言葉を引用した。

「優れた芸術家は模倣し、偉大な芸術家は盗む。」

もちろん、ジョブズ自身も常にこの原則を遵守してきました。たとえば、彼はドイツのブラウンの電化製品のデザインをとても気に入っています。

以下に、マーケティング、製品、情報開示のための公開情報源と商用ツールをいくつかリストしましたので、簡単に参照できます。

中核となるのは、オープンソースインテリジェンス手法（OSINT）、リバースエンジニアリング、ソーシャルエンジニアリングの3つの手法です。

3.3 商用リバースエンジニアリングプロセス

探偵の仕事は、大量の手がかりを集めた後、霧を晴らして事件の真相を明らかにすることです。同様に、「成長探偵」の仕事は、手がかりから成長モデルを整理し、成長の手段を見つけることです。

そこで、米国FBIが確立した犯罪捜査システム「クリミナルプロファイリング」を参考にし、それをグロースプロファイリングへと進化させました。

(FBI公式サイトの捜査マニュアルより、出典: https://vault.fbi.gov/Criminal%20Profiling)

まず、犯罪者プロファイリングについて紹介します。犯罪者プロファイリングの原理は、犯罪者の行動から心理状態を推測し、性格、生活環境、職業、生育背景などを分析することです。これは、具体的な事柄から一般的な事柄へと推論する方法であり、先ほど述べた帰納法の応用です。

「推理」と呼ばれる捜査の流派もあり、その代表的なものがシャーロック・ホームズです。私のパートナーであるYoloは、このような推論が非常に得意ですが、ここでは詳細には触れません。

FBI がまとめた犯罪者プロファイリングの 6 つの手順を以下に示します。ご興味があれば、この論文を自分で読んでみてください。

マニュアルの内容はすべて斜めの文字で書かれており、OCD 患者にとってはあまり使いやすくありません。

調査フローチャートを検討した後、それをビジネスリバースエンジニアリングプロセスに適応させました。

a. 手がかり収集: 4.1「倫理当事者間の情報交換の法則」を参照し、マーケティングプロモーション、製品変更、情報開示に関する手がかりに焦点を当てます。手がかり収集方法については、4.2を参照してください。

b. 診断モデル：主に米国陸軍兵器局が最初に開発した7つの質問分析法（5W2H）を使用して、中核的な問題を見つけます。諺にもあるように、「問題を明確に書き出すことは、解決の半分である」。

c. 成長戦略評価: FBI プロファイルでは、殺人犯の犯罪手法は通常、次の 2 つの特徴を満たすと述べられています。

• 1 つは行動の一貫性であり、これは同じ殺人者が同じ犯罪方法を使用することを意味します。
• 2 つ目は相同性です。これは、同じ種類の事件では、殺人犯の特徴と方法に多くの類似点があることを意味します。たとえば、殺人犯は、おねしょをしたり、放火したり、小動物を虐待したりするのが好きです。

同様に、ビジネスの世界では新しいことはあまりなく、何かがいかにユニークに見えても、歴史的な背景があるはずです。

これには、同じ事業者が異なる成長ケースでも運営方法は通常一貫していること、また、類似のビジネス モデルの場合、事業者自身が競合他社から確実に学ぶため、使用される成長戦略にも多くの類似点があることが含まれます。

したがって、ここでは幅広い戦略ライブラリを構築し、ビジネスの歴史におけるさまざまなプレイ方法とそれがもたらす効果に精通する必要があります。

d. 成長モデルを構築する:このステップでは、成長戦略を成長モデルに配置して漏れがないことを確認し、各ステップのコンバージョン率を導出して成長のてこを見つける必要があります。

e. 徹底的な調査:証拠が不十分な場合は、さらなる調査が必要となり、相互検証のために新たな手がかりを提出する必要があります。

f. 「キャプチャ」の実装:研究レポートを入手し、プロジェクトのオペレーターと直接話し合うのが好きです。

3.4 商業リバースエンジニアリングのいくつかの事例の解釈

これまで公開させていただいた通訳事例はごく一部であり、公開していない事例も多数あります。そうでないと、広報担当者にご迷惑をおかけすることになります。しかし、中国でのプロジェクトに改善の兆しが見られれば、翌日には N チームがフォローアップするだろうということは理解できます。

以前にもいくつかの事例を書いていますが、かなり長いので注意して読んでください。

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4. 商用リバースエンジニアリングの重要性

ビジネスリバースエンジニアリングの目的は、データを通じてインテリジェンスを抽出し、プロジェクトの成長原理を逆に探ることです。真ん中のキーワードは当然インテリジェンスです。

英語では、intelligence と intelligence は同じ単語です。したがって、人工知能やビジネス インテリジェンスについてどのように語ろうとも、その起源を忘れないでください。データからインテリジェンスを抽出し、人々が意思決定を行えるように導くことができることが、インテリジェンスの現れなのです。

では、この記事の冒頭の質問に戻って考えてみましょう。つまり、創業間もない企業であっても、掘り出すべき公開データが山ほどあるということです。問題は、冗長なビッグデータから実用的なビジネス インテリジェンスを抽出することです。

私個人としては、リーン起業家精神の時代においては、企業にとって重要な意思決定エンジンを確立し、非効率的な試みにリソースを浪費することを避けるために、すべての企業が公開データをビジネスインテリジェンスに変換するシステムを習得する必要があると考えています。

ここでは、中国企業と外国企業の諜報活動の例を挙げ、諜報活動の重要性と傾向をお伝えしたいと思います。

4.1 美団の競争情報部門

競争が激しい市場で生き残りたいなら、企業が学ばなければならない科学の 1 つが競争情報です。

かつて、美団にはさまざまな業界の競合他社のデータを監視し、適切な時期が来たら市場に参入して戦いに備える専門部署があるという記事を目にしたことがあります。記事のソースは見つかりませんが、検証はできます。Meituanにはそのようなチームがあるのでしょうか?

ここでは、検索エンジンを使用して情報開示の手がかりを研究するだけです。キーワードは「Meituan + 競争情報」です。

最初のページには、採用に関する 3 つの手がかりがあります。

ヒント 1 : 2013 年 7 月、Meituan は Douban で競争情報分野の開発エンジニアを採用しました。

ヒント 2 : 2013 年 9 月、Meituan は水木清華コミュニティで同様の「競争情報エンジニア」を公開しました。この情報公開には、より豊富な内容が含まれていました。まず、そのような人材を採用するのは難しいに違いないと推測できますし、Douban などの人気チャンネルはあまり正確ではないかもしれません。 2か月経っても誰も採用されない可能性が高いので、王星の母校である清華大学のフォーラムを試してみます。

同時に、この投稿の魅力を高めるために、投稿者は情熱的な口調を使い、心から語り始めました。

明らかにされた情報は、次のように要約できます。グループ購入事業の競争は激しく、知性は非常に重要であり、Wang XingからXiao Bingまでのすべての人が知性の仕事に非常に重要です。私たちのインテリジェンスチームは短期間しか設立されていませんが、私たちは皆とても素晴らしいです。

手がかり3 ：2015年、Meituanはホテル部門の競争力のあるインテリジェンスエンジニアの採用を開始しました。

同時に、Meituanのビジネスが開始された時期を含むMeituanに関するいくつかの公開レポートを集めましょう。

Meituan Waimaiは2013年11月に発売されました

2015年7月、Meituan Hotel and Travel Divisionが正式に設立されました

2015年10月、Meituan-Dianpingが合併しました

したがって、2013年と2015年に採用された競争力のあるintelligence報員が、その年の新しいビジネスラインの開発に関連しているように見えることが大まかにわかります。

同時に、2016年にMeituanの完全なインテリジェンスシステムを構築した技術専門家であるLV Hengが「Xinren Xinshi」を辞任し、5,000万米ドルを調達することができると報告された別の人事情報を見つけました。

最後に、Meituanの内部用語をすべて記録する「Meituan Dianping Dictionary」と呼ばれるJianshuに関する記事も検索して見つけました。

エントリの1つは、競争力のあるインテリジェンスシステム（CIS）です。

簡単な検索です、それはかなりやりがいがありませんか？ 5W2Hメソッドに従って再度整理できます。明確になると思います。

もう一度思い出すことができます。Meituanは常に市場に戻り、多くの競合他社を打ち負かすことができます。彼らが今年成功裏に突破して公開することができたので、彼らの知性の仕事の重要性は自明であると信じています。

（ところで、私はMeituanの大ユーザーでもあります。列車のチケットのビジネスロジックに何か問題があると感じています。列車のチケットを購入したことがよく、駅に到着したときにチケットを購入しなかったことがわかります。）

最後に、Wang XingのFanfouアカウントからの投稿を共有したいと思います。彼は2015年6月19日にステータスを転送しました。

有能なCEOであることには、製品、人々、市場、競争に関する知識など、優れた知識が必要です。

私はこの文のソースを見つけていませんが、それは非常に理にかなっていると言わざるを得ません。CEOの仕事は、製品、市場、人々をつなぐために競争に勝つことです。

Meituanを探しているとき、私はWang Xingの仲間のLongyan出身のZhang Yimingが所有するToutiaoにも気づきました。

また、インテリジェンスアナリストを募集していますが、リスク制御リンクに割り当てられており、彼らの主な責任は、不正行為者と継続的に競争することです。説明から判断すると、Toutiaoの知性作業の目的は、海外で戦争を開始することではなく、内部的に不正行為と戦うことです。

これを見て、シリコンバレーで最も神秘的なB2Bビッグデータインテリジェンス会社であるPalantirを紹介しなければなりません。これは410億米ドルと評価されていると言われています。

4.2シリコンバレーの最も神秘的なインテリジェンスユニコーン、パランティル

この会社は、シリコンバレーベンチャーキャピタルのゴッドファーザーであるペイパルギャングスターであるピーターティエル、および「ゼロツーワン」の著者によって作成されました。 Palantirは、「The Lord of the Rings」のクリスタルボールであり、時間と空間を旅してすべてを見ることができます。

Palantirが設立される前に、Peter Thielの会社であるPaypalは詐欺の問題に悩まされていました。犯罪者がPayPalを使用してお金を洗濯するのを防ぐために、PayPalのエンジニアは疑わしいファンドの送金に対処するために一連のソフトウェアを開発する必要があり、アナリストはスクリーン型取引を1つずつ確認しました。

しかし、トランザクションの量が増加するにつれて、手動の方法は犯罪者の絶えず変化する戦術に追いつくことができなくなります。その後、PayPalは、ユーザーの過去のトランザクションレコードを現在のファンド転送と一致させることにより、疑わしいアカウントを見つけてフリーズするために再び新しいツールを開発し、数千万ドルの損失を回避します。 PayPalがeBayに買収された後、ThielはPayPalの反Fraudテクノロジーが政府にサービスを提供できると考えました。

—Sogou百科事典のエクスセプト、パランティルエントリ

私が今言ったことを覚えています：CIAは、9/11以降、2005年頃にオープンソースインテリジェンス分析（OSINT）チームを設立しましたか？

偶然にも、CIAはピーター・ティエルがベンチャーキャピタルを通じて2004年にパランティアを設立するのを助けました。

したがって、PalantirがCIAのOSINTシステムで重要な役割を果たすと疑う正当な理由があります。

Palantirの14年近くの開発中、米国のintelligence報機関は、CIA、FBI、DIA（防衛intelligence報機関）、海軍、陸軍、空軍、警察署など、主要な顧客に徐々に顧客になりました。 Palantirのユーザーは主にワシントンに集中しており、政府の事業会計は70％です。 Palantirは、JPMorganを持ち込んだ2010年頃まで金融分野に入りませんでした。 （出典：Sogou Encyclopedia）

たとえば、同社のクライアントのサクセスストーリーも驚くべきものです。これは、米国政府がアルカイダのリーダーであるオサマビンラディンを追跡するのを助けました。

（ピーター・ティエルとトランプは緊密なパートナーシップのようです）

Palantirに関する推奨読み取り値：

1. Zhihu Search「最も神秘的なビッグデータ会社Palantir（パート3）：The Dark Knight」
2. ピーター・ティエルのパランティアがどのようにして全世界のNSAスパイを助けたか。

このケースは、ビッグデータがギミックではないことを示しています。同時に、ビッグデータは、米国が率いるintelligence報機関の中心的な武器でもあります。

数日前、私が記事を入力していたとき、私はZhang Shousheng教授が関与する事件を見て、それについて学びに行きました。私はタイピング中に一晩中彼のスピーチを聞いていました、そして、私は聞いている間、私は心を痛めました。チャン教授は、科学研究者のための本当にロールモデルですが、事実は常に残酷です。

米国貿易担当者事務所（USTR）は、2018年11月に更新された301のレポートで、ダンフアキャピタルとデジタルホライゾンキャピタルに名前を付けました。これらの企業はどちらもチャン教授によって育てられました。

301レポートアドレス：https：//ust.gov/sites/default/files/enfortain/301investigations/301%20Report%20Update.pdf

この更新されたバージョンの301レポートは、50ページ以上の長さであり、中国は500回近く、中国を直接ターゲットにしていることに言及しています。同時に、中国と米国は、今後90日間で完了するために依然として重要なビジネス協議を行っており、それらがスムーズに進むことを願っています。

この記事のほとんどの理論システムは、米国のintelligence報機関とショートセラー機関の研究に基づいています。この記事はおそらく英語に翻訳され、すべての人の反応を見るために英語の世界に投稿されます。 （上記の文「西から学ぶ」、おそらく翻訳されない...）

5. 結論

これを見ることができる人はすべて本当の愛です。

この記事では、成長工学の最初のステップのみを紹介します。

出典: Growth Black Box