オペレーターが持つべき2つの考え方と3つの習慣

オペレーション業務に2年間従事した後、仕事のアイデアをいくつか考え始めました。それを書き留めて、皆様の参考になれば幸いです。

1つ。 2種類の考え方

個人的には、オペレーターが仕事で最も重要な考え方は次のようになると考えています。

フレームワーク思考

フレームワーク思考は、運用担当者が作業のアイデアをすばやく整理し、毛糸玉の中の「糸の端」を見つけるのに役立ちます。

1. フレームワーク思考：目標分解

目標の分解は、実は非常に簡単に理解できます。大きな目標を、実行可能な最小単位にまで分解し続けることです。このような考え方は、多くの記事や分野で言及されています。『オペレーションの光』という本では、ターゲット分解がオペレーションのコアスキルであると述べられています。たとえば、データ分析にはロジックツリー法があり、分解を通じてさまざまな指標を継続的に洗練していきます。

なぜ目標分解思考が非常に重要だと思うのでしょうか?

例えば、年末にリーダーが来年は資本金を10億増やす計画だと言っていました（私はP2Pプラットフォームで働いているので、この指標があります）。これを聞いて圧倒されてしまいますよね？ 10億？どこで見つけられますか？このとき、目標分解を使用して、株式の純増加を第 1 レベルの指標とし、株式に直接関連する投資額と引き出し額を第 2 レベルの指標として、次のようにゆっくりと下方に分解することができます。

詳細を分解した後、過去のデータに基づいて各部分がもたらす成長を見積もり、どの部分に重点的に改善すべきかを予測します。

目標分解の目的は、各小さな指標を効果的に監視することで、何をすべきか、どこから始めるべきかを伝え、作業の方向性を調整することです。実際、製品運用計画でもアクティビティ計画でも、この方法を使って分解してみることができます。

2. フレームワーク思考：プロセスベース

プロセスベースの開発は、実際には比較的簡単に理解できます。何かを行う前に、それぞれ第 1 ステップ、第 2 ステップ、第 3 ステップで何をするかを考える必要があります。簡単に言えば、何かを行う前に計画を立てる必要があります。

たとえば、面接官が「ポイントモールを作成するように依頼された場合、どのように作成しますか？」と質問します。あなたはこう答えます。「まず、競合製品の調査を行い、現在の製品状況を把握し、ポイントモールのKPIを決定する必要があります。次に、ポイント名のスタイルを準備し、同時に製品の肯定的および否定的な行動を数え、ポイントの獲得と消費のルールを策定し、そして（ここでは200語を省略）、最後にオンラインデータを観察して反復します。これらのステップを経て、ポイントモールの構築が完了し、XXステップに特別な注意が必要なXXコンテンツがあります。」この答えは非常に明確です。

このプロセスは通常、経験豊富な従業員によって気づかれないように継続され、その重要性を感じないこともあります。しかし、プロセスの重要性は、それをどのように行うかを伝えることであり、それによって考えを整理し、重要なステップを見逃すことなく些細な作業内容を把握するのに役立ちます。各ステップの完了予定時間を記入しておくと、作業がスムーズに進みます。（特に慣れないプロジェクトでは、事前にプロセスを計画しておくことで、落とし穴を効果的に回避できます。私が初めて製品と技術のドッキングを行ったとき、データ量の問題を最初に確認していなかったため、後で開発アーキテクチャを覆しました。）

フレームワーク思考の役割は、些細な業務内容でも論理的かつ総合的に考えられるようになることです。この考え方を意識的に身に付ける訓練をすることで、業務を効率化することができます。

費用対効果の高い考え方

費用対効果の高い考え方とは、オペレーターが仕事のキャリアを通じて費用対効果を重要な考慮事項として考慮する必要があることを意味します。

計画が実行できるかどうかは、その有効性だけでなく費用対効果にも左右されます。簡単な例を挙げると、すべてのユーザーに最大の金利上昇ボーナスを与えれば、投資は間違いなく急速に増加しますが、コストを管理する必要があるため、そうすることはできません。ここで言うコストとは、部門の予算だけではなく、研究開発費やその後のメンテナンス費用など、目に見えないさまざまなコストも含まれます。適切な運用計画では、コストと効果の両方を考慮し、必要な機能に対していくつかのトレードオフを行います。

費用対効果をどのように調べるか? これには、効果を見積もるのに役立つ「最小限の実行可能なテスト計画」が含まれます。つまり、前回の記事で述べたグループテストタスクのように、最も効果的な最小単位を使用して計画の効果をテストします。サンプルユーザーの狭い範囲で計画をテストすることで、データ結果を使用して効果を推定し、費用対効果を計算できます。

二。 3つの習慣

以下の3つの習慣は、オペレーション職に限らず、職場の同僚にも参考にしていただけます。

小さなノートをつける習慣

小さなノートを用意しておくということは、いつでも完了すべき作業を書き留めておくことを意味します。

運用業務は本当に些細なことばかりです。今日は○○の問題を確認する必要があると思い出しても、次の瞬間には他のことに気を取られてしまうこともあります。そのため、小さなノートに完了すべき作業を記録することに慣れています。私たちのチームでは、Tower を直接使用してメンバーの作業内容や進捗を管理し、日々のレポート作成の手間を省いています。時々、重要なこと、特に数日後にやらなければならないことを付箋に書いてコンピューターに貼り付けます。付箋はアラームを設定するよりも便利で使いやすいです。

日々の仕事内容や進捗状況を書き出すだけでなく、たとえ一文でもいいので、自分の考えや経験を記録する習慣をつけることもできます。仕事での経験や学習の成果を整理し、テキストやその他の形式で再度出力して、考えたり消化したりしてみましょう。（書き始めて初めてアウトプットのメリットに気づきました。本当に考えさせられ、知識体系を改善させられました。）

仕事の進捗について積極的にフィードバックする習慣

仕事の進捗に関するフィードバックとは、上司から割り当てられた仕事の進捗について上司にフィードバックすることを指します。

ここでのフィードバックは、日次レポートや週次レポートでのフィードバックではなく、タイムリーな同期です。例えば、プロジェクトのスケジュールが確定したら、メールを送るだけでなく、リーダーにプロジェクトのおおよその開始時間を口頭で伝えることができます。例えば、事前に話し合った計画が今日テストを開始または終了する場合は、積極的にその旨を伝えることもできます。これは、上司に私がとても忙しいとか、能力が高いと感じさせるためではなく、プロジェクトをフォローアップしてきたことを示すためです。このような積極的なフィードバックにより、上司はプロジェクトの進捗状況をタイムリーに把握し、明確な考えを持つことができます。上級リーダーから質問されても問題はありません。

データを使って話す習慣

データに基づいて話すということは、できるだけ直感に頼らない意思決定を行うことを意味します。

ビッグデータの時代においては、データなしで運営する企業はないだろうと私は信じています。データを使用する理由は、第一に、データを使用すると不必要な議論を大幅に減らすことができるため、第二に、経験に基づいて下した決定が間違っている場合があるためです。

最初の点については詳しく説明しません。2 番目の点について例を挙げてみましょう。たとえば、私たちのプラットフォームではサインイン機能を追加したいと考えています。サインインによって日々のアクティビティが増加し、投資がさらに刺激されると考えているからです (それに、多くの大手プラットフォームがサインイン機能を導入しているので、役に立つはずです)。通常のファネルによれば、毎日のアクティブユーザーが増えると、投資に惹かれるユーザーも増えることになります。しかし、リーダーは当時疑問を呈した。まず、サインイン機能はデイリーアクティブユーザーの増加をもたらすことができるのか？第二に、サインインによってもたらされる日々のアクティビティは投資に影響を与えるでしょうか?これについてシミュレーションテスト (サインインなどの機能を通じて毎日のアクティビティを増やし、それが投資に影響するかどうかをテストする) を実施したところ、最終的に毎日のアクティビティは増加したものの、投資は増加しなかったことがわかりました。この結果は当初考えていたものとは異なり、即座に決定を下すこととデータに基づいて話すことの違いを示しています (結局、他の理由でサインイン機能を構築しました)。それ以来、私は自分が立てた計画についての意思決定を支援するために、より多くのデータを利用しようと努めてきました。