To B データ製品と操作とは何ですか?

近年、ビッグデータの継続的な普及と応用により、さまざまなデータ製品が次々と登場しています。現在、Cエンド製品の設計と操作理論は徐々に改善されてきましたが、Bエンド製品の操作方法、特にBエンドデータ製品の操作方法は非常に少ないです。これまでの運用経験に基づいて、ここで私の考えや洞察をいくつか共有したいと思います。欠点があればご指摘いただければ幸いです。

1. データ製品に関する概念

1.1 データ製品とは何ですか?

データ製品とは、企業の内部データと外部データに基づき、コンテンツ、価値、自動化の特性を持ち、企業に優れたデータサービスを提供できる製品またはソフトウェア形式を指します。

（１）内容

名前が示すように、データはコンテンツベースで提示されます。データプロダクトは、データを明確でわかりやすい形式でコンテンツに整理し、要求者にオンデマンドで提供することで、要求者が簡単にデータを入手できるようにします。一般的に言えば、企業の内部および外部のデータは、基本的にさまざまなデータウェアハウスに保存されています。テクノロジーを理解していない最前線の従業員は、BI セルフサービスデータ収集ツール、推奨システム、レポートシステムなどの関連製品を使用して、データ取得の難易度を効果的に軽減できます。

（２）価値

データは、使用されて初めて価値を生み出すことができます。コンテンツベース化されたデータは、ユーザーが簡単に使用でき、さまざまな需要シナリオに実際に適用できるため、ビジネスニーズと組み合わせてデータ価値を生み出すことができます。例えば、レコメンデーションシステムではデータを「リスト＋商品＋戦略」に変換することができ、ユーザーポートレートシステムではデータを「360度パノラマポートレート」に変換することができ、企業はより機敏なマーケティング分析を行うことができます。

（３）自動化

「自動化」を可能にすることから製品と呼ばれており、これがデータ製品とデータ分析レポートの本質的な違いでもあります。データ分析レポートも「コンテンツ」と「価値」という特性を持っていますが、目的や変数、モデルの違いにより「自動化」を実現することが困難です。データ製品は、セルフサービス方式でさまざまなニーズに簡単に対応できます。たとえば、レポートシステムはレポートデータを毎日自動的に更新し、推奨システムは毎月異なる推奨リストを自動的に生成できます。

1.2 B と C へ

他の製品と同様に、データ製品も TO B と TO C の 2 つのカテゴリに分けられます。この 2 つは、サービスオブジェクト、ユーザーロール、ユーザー設定、設計の優先順位という4 つの点で異なります。わかりやすいように、2 つの例を見てみましょう。

（１）B製品例

XX 企業のセルフサービスデータ取得センターは、企業内外のさまざまなタイプのデータを統合プラットフォームに統合できます。ユーザーは自分のニーズに応じてセルフサービスデータ抽出を完了し、さまざまなシステムにデータをプッシュして、さまざまなアクティビティ (マーケティングテキストメッセージ、最前線のサポート、賞品の授与など) をサポートできます。

（２）C製品例

Baidu Index は、Baidu の膨大なインターネットユーザー行動データに基づく典型的な To C データ製品およびデータ共有プラットフォームです。ここでは、キーワードの検索傾向を調査し、ネットユーザーのニーズの変化についての洞察を得て、メディアの感情の傾向を監視し、デジタル消費者の特性を特定することができます。また、業界の観点から市場特性を分析することもできます。

（注：これは「百度指数製品紹介」から引用したものです。権利侵害があれば、すぐに削除されます）

2.製品操作に関する概念

2.1 マクロ操作

Baidu の製品運営のコンセプトは次のとおりです。

コンテンツ構築、ユーザーメンテナンス、イベント企画の3つのレベルから製品コンテンツとユーザーを管理する専門職。（引用：百度百科事典- 製品運用）

Zhihu で最も人気のある回答の 1 つは、最も低い予算、最適なパス、最も効率的な実行、最も効果的な手段で多数の忠実なユーザーを引き付け、市場で製品の競争障壁を確立し、最終的に製品の市場での成功を達成するプロセスです。（引用：知乎 - タコは暗闇を怖がる）

著者は、プロダクトオペレーションとは、さまざまなリソースを統合して、製品、ユーザー、チャネルをより良く結びつける仕事であると考えています。マクロ操作は、次の 2 つの側面に簡単にまとめることができます。

2.2 マイクロオペレーション

運用業務の異なる機能の観点から、具体的には「コンテンツ運用」「ユーザー運用」「データ運用」「アクティビティ運用」などに分けられます。各業務の具体的な責任は次のとおりです。

コンテンツ運用：事業展開や市場の需要に基づいた、コンテンツの企画、コンテンツの編集、コンテンツの公開、コンテンツのマーケティング、コンテンツの最適化などの一連のコンテンツ関連業務を指します。
ユーザー操作：ユーザー中心で、ユーザーのニーズに応じて操作アクティビティとルールを設定し、ユーザーのニーズを中心に、ユーザーの獲得、維持、活性化、変換などの一連の作業を実行します。
データ運用:企業の内部および外部データに基づいて、運用上の意思決定に関するガイダンスを提供し、データ収集、データ分析、データレポートなどを通じてビジネスの成長を促進します。
イベント運営： 1つまたは複数のイベントの企画、リソース確認、宣伝・プロモーション、効果評価などの一連のプロセスを中心に、プロジェクトの推進、進捗管理、実施の全プロセス作業。

Bデータ製品操作例:

XX社のセルフサービスデータ検索センターを例にとると、データベース、プラットフォーム、ユーザーを中心に運用作業が行われ、さまざまなリソースを統合し、さまざまな運用方法を通じてユーザーのさまざまなニーズを満たし、製品とユーザーの間に良好なコミュニケーションチャネルを効果的に構築し、製品の価値を十分に発揮し、最終的に製品のアップグレードを促進します。

3. To B データ製品操作では何を行いますか?

データ製品は、コンテンツベース、付加価値、自動化プラットフォームとして、データとコンテンツに基づいたサービスをユーザーに提供する必要があります。データ製品は、大きく分けて次の 3 つのカテゴリに分類できます。

プラットフォーム運用：運用業務の中核となる基盤です。主にビジネスニーズに対応し、ユーザーと製品の需要を満たすためのもので、さらに「データコンテンツの構築」「プラットフォーム機能の最適化」「日常業務の監視」に細分化できます。
データ管理: 運用作業にとって重要な保証です。簡単に言えば、「データモデル管理」、「データのインポートとエクスポートの管理」、「データ検証テスト」などのタスクを含む、プラットフォームに関係するすべてのデータの標準化された効果的な管理と理解できます。
ユーザーサービス: 運用の最終目標です。さまざまな運営方法を通じてユーザーの現在のニーズを満たし、ユーザーを誘致し、ユーザーにサービスを提供し、ユーザーを維持し、ユーザーエコシステムを構築するプロセスを指します。具体的な作業は、「日常的なユーザーサービス」と「製品の運営とプロモーション」の2つの側面に分けられます。