オペレーターの皆さん、データ分析フレームワークを構築しましたか?

データ分析は、オペレーション担当者が身につけるべき中核スキルとして、キャリア開発において特に重要な役割を果たします。この記事では、ビジネス シナリオに基づいて、体系的にデータ分析を実行するための基本的なデータ分析フレームワークと方法をいくつか紹介します。

イベント: トラッキング ポイントを通じてユーザーの行動やビジネスを効率的に追跡するプロセス。登録、起動、ログイン、クリックなどはすべて一般的なイベントです。たとえば、次の図は、ある日の登録イベントを示しています。

• プロモーションページは一定期間内に何回クリックされ、昨日と比べてどれくらい増加しましたか?
• 特定のチャネルの累計登録数はどれくらいですか? 第 1 四半期の登録数上位 10 チャネルは何ですか?
• 特定のアクティビティ ページの UV の日中傾向と Android と iOS の割合はどれくらいですか?

2. ファネル分析

ファネル モデル: 複数のステップからなるプロセスの各ステップの変換と損失を分析します。インターネット金融-財務管理を例にとると、新規ユーザーは最初の投資を行う際に次の手順を踏みます。

• 登録完了
• 実名認証
• 再充電に成功しました
• 投資の成功

ファネルを使用すると、全体的なコンバージョン状況だけでなく、各ステップのコンバージョン量、損失量、コンバージョン/損失率を分析できます。

ファネル モデルの 3 つの基本概念を明確にすることで、強力なフィルタリング機能とグループ化機能を利用して詳細な分析を実行できます。

• ステップ: イベントとフィルター条件で構成されるユーザー行動を指します
• 時間範囲: ファネルの最初のステップが発生する時間範囲
• コンバージョン サイクル: ユーザーがファネルを完了するまでの時間制限。ファネルでは、この時間範囲内で最初のステップから最後のステップまでのユーザーのコンバージョンのみがカウントされます。

ここでのファネル分析とイベント分析の違いは、ファネル分析はユーザー、つまり人に基づいて、ユーザーグループの行動をカウントすることです。これは、過去にページを閲覧したユーザーのイベントの影響を受けず、一定期間内に製品に存在する問題をより正確に明らかにすることができます。

ファネル モデルを通じてタイムリーに問題を発見: 登録コンバージョン ファネルを確立し、各ステップのコンバージョン率と全体の登録コンバージョン率を測定し、時間ディメンションを通じて各ステップと全体のコンバージョン率の傾向を監視しました。

例えば、4月12日に、グラフィック認証コード入力のコンバージョン率が明らかに異常であることが判明したため、緊急に技術担当者に調査を依頼したところ、グラフィック認証コード機能が無効であり、多数のユーザーが表示できない状態になっていることが判明しました。緊急修正後、コンバージョン率は以前のレベルに戻りました。したがって、ファネルの各ステップのコンバージョン率を監視および分析することで、問題をタイムリーに発見し、損失を時間内に食い止めることができます。

(Shumei Note: より強力なファネル機能をリリースしました。ファネル内でコンバージョンに成功しなかったユーザー グループに直接ドリルダウンし、ターゲットを絞ったリコールをプッシュすることもできます!)

3.保持分析

保持ユーザー: ユーザーが最初の行動を実行した後、しばらくしてターゲット行動を実行した場合、そのユーザーは保持ユーザーとして識別されます。

保持行動:対象ユーザーが最初の行動を完了した後、後日特定の保持行動を完了すると、保持ユーザーの数は +1 になります。

維持率：「初期行動をとったユーザー」に対する「継続行動をとったユーザー」の比率を指します。一般的な指標には、翌日の保持率、7 日間の保持率、翌月の保持率などがあります。

保持テーブル: 保持テーブルには、主に以下の情報を含む、対象ユーザーの保持の詳細が表示されます。

• 対象ユーザー: 毎日初期行動を完了するユーザーの目標数が維持ユーザーの基本数となります。
• 維持ユーザー数: 維持ユーザー数と維持率

電子商取引を例にとり、運用戦略の最適化・商品の改訂がユーザーの購買行動にどのような影響を与えるかを観察します。この時点で、ユーザーの行動は次のように分類できます。

• 最初のアクション: 登録
• 保持行動: 有料注文

次に、同じコホートを取得するために、登録時間に基づいて顧客を週ごとにグループ化し、リテンション曲線を作成し、このグループのユーザーが購入してから 30 日間のリテンションを観察しました。異なるコホートを比較することで、新規ユーザーの購入率指標が改善されているかどうかを確認できます。

次の図は、電子商取引ビジネスを例にとると、AARRR モデルに基づいて、ユーザー ライフサイクル操作の全体的なコンテキストと各ノードで注意を払う必要がある主要な指標を構築します。

ユーザー獲得段階では、より多くの潜在的ユーザーを当社製品に引き付け、以下の基本チャネルを通じてプロモーション ページを公開したいと考えています。

• 有料獲得: メディア広告、SMS、EDM、トラフィック取引/交換
• 検索マーケティング:検索エンジン最適化( SEO )、検索エンジンマーケティング ( SEM )
• 口コミコミュニケーション：ユーザー同士の招待活動、バイラルH5コミュニケーションなど。

ユーザーはページにアクセスした後、ナビゲーション、アクティブ検索、アルゴリズムの推奨を通じて当社の製品について知ることができます。現在のニーズに合致するユーザーが登録し、それがユーザーとの初めての本当の出会いとなります。

このとき、プロモーションページのUV、クリック率、登録数、登録率、顧客獲得コストなどの重要な指標に注目する必要があります。

2. アクティベーション

ユーザーは登録後に当社の製品についてさらに詳しく知ることができますか?これには、製品の機能、デザイン、コピーライティング、インセンティブ、信頼性などが含まれます。新規ユーザーが長期的なアクティブユーザーになれるよう、継続的に最適化し、ユーザーを次のステップに導く必要があります。

インターフェース/コピーの最適化、新規ユーザー誘導、優遇インセンティブなどの手段を通じて、ユーザーアクティベーションプロセスにおけるコンバージョン率を向上させることができます。製品ページの閲覧、ショッピングカートへの追加、注文の送信、注文の完了といったファネル変換を監視します。

このプロセスでは、アクティビティに焦点を当てる必要があります。ショッピングカートへの追加をアクティブユーザーと定義すると、登録からショッピングカートへの追加までのファネルのコンバージョン率を観察し、ディメンションごとに分割し、高品質のコンバージョンファネルの共通の特性/運用戦略を分析し、戦略の適用範囲を改善し、全体的なコンバージョン効果を最適化する必要があります。

3. 保持

ユーザーは最初の購入プロセスを完了した後も、製品を使い続けますか?失ったユーザーは引き続き戻ってきて、当社の製品を使用できますか?

製品への執着心が欠けていると、ユーザーは急速に離れてしまいます。プッシュ、SMS、サブスクリプション アカウント、電子メール、カスタマー サービスのフォローアップ、その他の適切な方法を通じて、ユーザーに製品の使用を継続するよう促すライフサイクル ノード マーケティング プランを作成できます。そして、これに基づいて、ポイント/レベル システムを通じて、ユーザーの忠誠心を育み、ユーザーの粘着性を向上させることができます。

維持率、再購入率、一人当たりの平均購入回数、リコール率などの指標に注目します。

4. 収益

各ユーザーを獲得するのに平均どれくらいの費用がかかりますか?各ユーザーは平均してどれくらいの価値を私たちに提供できるでしょうか? ユーザーの行動から、あるいは他の方法で収益を得ることはできるでしょうか?

電子商取引事業の基盤は、顧客獲得コスト（CAC）と顧客生涯価値（LTV）に重点を置く必要があります。これに基づいて、運用活動を通じてユーザーの購入を促し、ユーザー単価と頻度を高め、最終的にはユーザーのライフサイクル貢献価値を高める必要があります。

顧客獲得コスト、顧客生涯価値、マーケティング活動のROI などの指標に注目します。

5. 紹介によるウイルス拡散

ユーザーは自発的に当社の製品を宣伝してくれるでしょうか?インセンティブを通じて、より多くの忠実なユーザーに当社の製品を宣伝してもらうことはできますか?

今日の高度に発達したソーシャル ネットワークでは、ユーザー招待活動、垂直コミュニティ運営、H5 マーケティング コミュニケーションなど、さまざまな斬新な方法で製品を宣伝することができ、既存のユーザーが製品を宣伝し、より多くの潜在的ユーザーを引き付けることができます。

招待開始者の数、各バイラル伝播サイクルにおける新規ユーザー数、招待変換率、伝播係数などに注目します。

どのような種類の製品でも、どの段階でも、何よりも優先して見つけて配置する必要がある数字が 1 つあります。データを分析する場合、大量のデータを取得できますが、最も重要な点に焦点を当てる必要があります。目標に集中することは、「グロースハッキング」の重要な特徴でもあります。

1. 粘着性成長エンジン

粘着性成長エンジンは、OMTMとしてリテンションを利用して成長を促進します。

典型的な例はゲームアプリです。Facebook はゲーム向けに「40-20-10」ルールを提案しています。これは、ゲームの DAU を 100 万以上にしたい場合、新規ユーザーの翌日のリテンション率が 40% 以上、7 日間のリテンション率が 20% 以上、30 日間のリテンション率が 10% 以上である必要があることを意味します。

運用インセンティブを使用しない場合と保持インセンティブを使用する場合では、翌日の保持率が大きく異なります。

たとえば、チェックインアクティビティ、ログイン報酬、時間報酬などの一般的なゲームプレイ方法はすべて、ユーザー維持率の向上を目的としています。

適切なリテンション率は製品によって異なります。ここではユーザー リテンション率の分類については詳しく説明しません。正しいアプローチは、さまざまな種類の製品とユーザーの粘着性に最も適したリテンション指標を見つけることです。

2. 有料成長エンジン

有料成長エンジンは、収益を OMTM として使用して成長を促進します。

簡単に言えば、顧客が製品にもたらす価値が、有料顧客を獲得するためのコストを上回っている限り、収益の成長は継続的に促進されます。

• CAC（顧客獲得コスト）
• CLV（顧客生涯価値）

たとえば、ある月のマーケティング投資コストは 20,000 元で、新しい投資ユーザーが 100 人追加されました。この場合、各投資ユーザーの獲得コストは 200 元です。一人当たりの平均投資額が50,000元で利益率が2%の場合、顧客生涯価値（CLV）は一人当たり1,000元になります。

CLV>CAC であれば、他のコストを無視すれば、エンジンは正常に作動するはずです。次のステップは、より多くの露出を提供し、トップファネルを拡大し、顧客の損益分岐点をできるだけ短くする方法を考えることです。

3. 爆発的な成長エンジン

爆発的な成長エンジンは、OMTMとして紹介コミュニケーションを使用して成長を促進します

典型的なケース:ソーシャルシナリオに基づいて共有し、赤い封筒の共有、交渉、共同購入、フラッシュ セール、その他のゲームプレイを通じて潜在的なユーザーに継続的にリーチします。

爆発的な成長エンジンでは、ウイルス係数 K = I x Conv に注目する必要があります。

• I: 招待。各ユーザーが送信した招待の数であり、配布密度を反映しています。
• Conv: コンバージョン率、つまり各招待が成功する確率は、感染の強度を反映します。

では、ウイルスの感染係数を高めるにはどうすればよいのでしょうか? 上記の活動における一般的な解決策は次の 3 つです。

• 承認率の向上に重点を置きます。承認しきい値を下げ、ソーシャル シーン内での承認手順を制御して、コンバージョンを減らす 2 つのジャンプを回避します。
• 単一の招待プロセスのライフサイクルを短縮する: 時間制限のあるアプローチを使用することで、緊急感を高めながら成長プロセスをスピードアップできます。
• より多くの人を招待するようにユーザーを説得してください。最初に招待した数人のユーザーは大幅な値下げ交渉をすることができ、ユーザーがその甘さを味わった後には、より多くの転送が促進されます。

新たなビジネス上の問題が発生するたびに、フレームワークを通じた体系的な思考が問題解決に特に重要な役割を果たします。

データ分析は、インターネット製品と運用の基本的なスキルです。著者は、データ分析の方向で継続的な改善の段階にあります。上記は、最近の研究と仕事からのいくつかのケースと経験の共有です。学習の初心者に何かアイデアを提供できれば幸いです。