製品データのレポート作成は、製品担当者とオペレーター担当者にとって不可欠なタスクです。週次レポート、月次レポート、または新バージョンのパフォーマンスに関する分析レポートのいずれであっても、レポートの目的に基づいてデータの重要なポイントを整理、分析、抽出し、最終的に有益で読みやすく美しいデータレポートを作成する必要があります。

この記事では、製品データレポートの書き方を、書き方手順の観点からまとめています。

記事の概要は次のとおりです。

1. 読者の視点からレポートの位置づけを明確にします。
2. コア指標を分解し、データ モデルを確立します。
3. データの収集と分析;
4. 月次レポート テンプレートの例を以下に示します。

1. レポートの位置づけを明確にする

レポートは特定のグループの人々に向けて作成されるため、まずはレポートの対象を特定し、レポートの対象者の視点からレポート内の各モジュールの内容、構成、焦点を整理する必要があります。

例えば：

レポートが会社のリーダーシップ向けである場合、たとえば、会社の事業ラインに関する日常的なレポート、または製品ラインのリーダーへの新製品または新バージョンのパフォーマンスに関するレポートなどです。このとき、レポートでは、主要な指標が期待を満たしているかどうか、および各主要な指標がこのパフォーマンスを達成した理由を強調する必要があります。詳細な指標に分解して、どこに問題があるのか​​、または優れたパフォーマンスの理由を簡単に説明し、最後にチームの次の改善計画をまとめる必要があります。

チーム内のビジネス関係者向けのレポートの場合、問題点を発見し、改善策や提案をすることに重点が置かれ、データを活用してチームを推進する役割を果たすことが意図されています。

一般に公開されるレポートの場合は、通常、プロセスよりも結果と傾向に重点が置かれます。このカテゴリは、コンサルティング会社が公開するレポートのパラダイムです。

2. コア指標を分解し、データモデルを確立する

レポートの位置付けを明確にした後は、レポートの位置付けと製品目標、活動運用目標などの指標を組み合わせて、コア指標を細分化し、レポートのデータモデルを形成します。

たとえば、それが電子商取引製品であり、リーダーに報告される場合、コア指標はユーザー数に平均注文額を掛けた GMV である可能性があります。次に、次の図に示すように、段階的に分解します。

レポートのコア指標と内訳は動的であり、製品のさまざまな段階でデータ モデルも調整する必要があることに注意してください。

たとえば、製品の初期段階では、ユーザー規模に重点が置かれることがあります。一定のユーザー規模に達した後は、ユーザーの価値に重点を置く必要があり、それに応じてデータ モデルを調整する必要があります。

3. データの収集と分析

1. データ収集

データソースは多数あり、さまざまな指標のニーズに応じて、安定した信頼性の高いデータソースを選択する必要があります。

一般的なデータ ソースには次のものがあります。

• 同社には独自のデータ統計システムがあります。
• Umeng 、Baiduなどのサードパーティのデータ統計プラットフォーム。
• 広告提携などのサードパーティビジネスプラットフォーム
• 公開されているデータ ソース。

データの多くは複数のソースから取得されます。たとえば、基本的なユーザーデータは通常、企業自身とサードパーティのプラットフォームから収集されますが、外部協力からのデータは企業自身とサードパーティのビジネスプラットフォームの両方から収集されます。

一般的に、注文件数や金額明細など、お金に関するデータについては、口座の確認と照合を行う厳格な照合システムが必要です。

ただし、ユーザーデータに違いがある場合は、通常、統計的品質と統計計画を分析する必要があります。違いが統計的手段によって発生した場合は無視できます。

ここで注目すべきは、データソースに大きな異常な変動が見られる場合、別のデータソースを使用して比較分析できることが多いということです。両側の変動が同じ方向と大きさである場合は、ビジネスの観点から分析する必要があります。両側が大きく異なる場合は、データ統計のソースに問題がある可能性が高いです。

2. データの整理とクリーニング

データの整理とクリーニングには、主にダーティデータや統計的異常のあるデータの除去、データの構造化などが含まれますが、ここでは詳しく説明しません。

3.データを分析する：重要なのは考えることだ

データ分析においては、ツールや方法よりも思考が重要です。大量のデータからただ漫然と問題を探すのではなく、まずはどのような問題を見つけたいのかを明確にし、仮説を立て、その仮説に基づいて検証する必要があります。

分析手順のまとめが非常に丁寧で、ここに記載してあると思います。興味があれば、詳しくは「データ分析力の核は考える力」という記事を読んでみてください。

4. データ分析の方法

分解方法：

大きな問題を小さな指標に分割します。問題が見つからない場合は、問題が見つかるまで細分化を続け、対応する解決策を見つけます。

BCGマトリックス:

さまざまなビジネス シナリオに応じて、2 つの座標が座標軸として選択され、ビジネスまたはユーザーをさまざまなタイプに分割して分析します。

前年比分析方法：

異なるビジネスからの同じ種類のデータをまとめて比較します。

ユーザー分析:

ユーザー分析には、使用の幅、使用の深さ、使用の持続性などの指標が含まれます。これらの指標は通常、複数のユーザー指標の組み合わせです。たとえば、使用の幅にはユーザー総数と MAU が含まれ、使用の深さには使用時間、滞在時間などが含まれます。

データを分析する方法は数多くあり、レポートの位置付けや目的に応じて適切な方法を選択する必要があります。

まず、これはリーダー向けの月次製品運営報告であるため、コア指標の達成状況だけでなく、二次指標と三次指標の状況も強調し、今月の指標の達成状況を上から下まで分析する必要があります。

第二に、これは電子商取引のショッピングガイド製品であるため、レポートの最初の項目は、データ指標を細分化し、製品特性に基づいてデータモデルを確立することです。これにより、読者はレポートの内容の枠組みと各データの完成状況を一目で把握できます。その後、レポートを徐々に拡張して、具体的な状況、問題点、改善計画を明らかにします。

指標分解の例:

現在、MAU は数百万であるため、製品段階では依然としてユーザーの成長、続いて収益に重点が置かれています。

監視指標は実際の状況に応じていつでも調整でき、問題を明らかにすることができます。

データ要約表の例:

データ指標を細分化してモデルを構築した後、次のステップでは、主要なデータを表示してデータ要約表を作成し、レポートの読者がコア指標の完了状況、期待を上回っているデータ、問題があるデータを一目で把握できるようにします。

次の表に示すように、期待に応えられなかった部分の目標完了率は黒で強調表示され、全員が問題の分析に集中できるようにしています。

コア指標の例:

インジケーターを表示する際には、いくつか注意すべき点があります。

グラフのスタイルは、レポートの焦点に応じて選択する必要があります。たとえば、棒グラフはボリュームの変化を示すために使用でき、折れ線グラフは傾向を示すために使用でき、クラスター化された棒グラフは異なるビジネスの同じ指標の比較を示すために使用できます。

テーブルには、最大 1 つのプライマリ データと 1 つのセカンダリ データを表示できます (例: MAU + 前月比成長率)。

データの状況については、2 つ以上の理由を挙げない方がよいでしょう。読者が要点を見つけにくくなるような理由をたくさん挙げるのは避けてください。

コア指標分析:

上記の例のコア指標がMAUである場合、その月のアクティブユーザーの構成を分析する必要があり、月間継続率も把握できます。

チャネル分析の例:

ここでは、無料チャンネルと有料チャンネルの新規ユーザーを同時に表示するなど、複数の類似データを比較するのに適した新規チャンネル分析の例を使用します。

また、無料の自然トラフィックの増加に注目しているため、説明の便宜上、無料の新規トラフィックの成長曲線も含めることができます。

無料チャンネルに重点が置かれているため、無料チャンネルを詳細に分析し続けることができます。

保持ユーザー分析の例:

保持ユーザーの総数を分析することに加えて、次の台形表は、動的な期間内の保持率の変化を分析するためによく使用されます。

1人あたりの平均活動日数の例:

1 人あたりの平均アクティブ日数は、ユーザーのアクティビティを調べる上で重要な指標です。一般的に、変化の傾向を示すには折れ線グラフが使用されます。

1 人あたりの平均アクティブ日数は、さまざまなチャネル、さまざまなモデル、さまざまなオペレーティング システムなどの詳細なデータを使用して、ビジネス ニーズに基づいてさらに絞り込み、分析することもできます。

収入統計の例:

所得統計の場合、まず概要表を使用して全体の状況を示し、次にさまざまな所得指標を細分化して適切なグラフを選択して表示するのがより適切です。

要約する

製品データレポートを書くときは、まず読者とコア製品指標を分析し、指標を分解してモデル化し、レポート全体のコンテンツフレームワークと焦点を決定し、データを整理、分析、表にまとめる必要があります。最後のステップは、レポートを美しくすることです。

出典:誰もがプロダクトマネージャー