より価値のあるデータを収集し、効率的にデータを分析するにはどうすればよいでしょうか?

前回はユーザー行動データの重要性と価値についてお話ししました。なぜユーザー行動分析を行う必要があるのでしょうか?インターネット製品のユーザーモデルの構築」は、データ収集と分析という2つの主要な部分から構成されています。この記事では、データ収集の3つの重要なポイント、分析をより価値あるもの、効率的にする方法、データ分析の考え方について説明します。

1. データ収集の3つのポイント

1. 包括性

データの量は分析価値を持つのに十分であり、データ サーフェスは分析のニーズをサポートするのに十分です。

例えば、「商品の詳細を見る」という行動であれば、ユーザートリガーの背景にある環境情報やセッション、ユーザーIDを収集する必要があります。そして最終的に、一定期間内にこの行動をトリガーした人数、回数、一人あたりの平均回数、アクティブ率などをカウントする必要があります。

2. 多次元性

さらに重要なのは、データが分析のニーズを満たすことができることです。さまざまな分析目標に合わせて、複数の属性とさまざまな種類のデータを柔軟かつ迅速にカスタマイズします。

たとえば、「商品の詳細を表示する」というアクションの場合、トラッキングを通じて、ユーザーが閲覧している商品だけでなく、価格、タイプ、商品 ID などの複数の属性も把握できます。これにより、ユーザーがどの製品を閲覧したか、どのタイプの製品が最も多く閲覧されたか、特定の製品が何回閲覧されたかを把握できます。ユーザーが商品詳細ページにアクセスしたことを知るだけでは十分ではありません。

3. 効率性

効率には、技術的な実行の効率、チーム メンバー間のコラボレーションの効率、データ分析のニーズと目標を達成する効率が含まれます。

上記の 3 つのポイントに基づいて、データ収集をより正確にし、分析をより有用にし、チームをより効率的にする方法を見てみましょう。

2. データ分析の価値と効率

ステップ1: データに基づく目標を明確にする

データ収集は、大きすぎたり、包括的になりすぎたりしないようにする必要があります。データ分析のニーズも、製品の継続的な反復とともに進化します。分析をより目的に沿ったものにし、技術的な実行をより効率的にするために、長期的および現在の段階の分析ニーズを明確にすることが重要です。

シナリオ例:

Xiao Ge は同社の製品マネージャーで、Xiao Zhu は技術者です。最近、2 人は製品の運用と意思決定におけるデータの重要性を認識しました。いくつかのデータ プラットフォームを調査した後、最終的に Zhuge io を選択し、現段階でのデータのニーズを明確にしました...

• 小歌：「忙しいですか、小朱さん？ 書類にあるログインプロセス、登録変換、購入変換、共有変換などのデータ指標は、長期的に注目する必要があるデータ指標です。必ず含めてください。発見機能については、2週間後に新しいバージョンを提出します。今は含めません。お疲れ様です。」
• 小珠：「小歌、君はすごい。すぐに君を埋めてやるよ！」
• Xiao Ge: 「ああ、登録ページには推薦者のオプションがあり、ユーザーは推薦者のアカウントを入力する必要があります。データ収集時にアカウントを収集しないでください。登録ユーザーに推薦者がいるかどうかを確認し、その属性を判断に処理したいだけです。」
• 小諸「それは簡単だ。じゃあ今夜は…」

Xiao Ge が振り返って立ち去ろうとするのを見て、Xiao Zhu は躊躇し、黙ってコードを入力し続けました...

ステップ2: オンデマンドでデータを収集する

要件と分析目標を念頭に置いてデータを収集すると、データの冗長性によって生じる混乱を回避できるだけでなく、すべてのデータを収集した後に何を分析すればよいのかわからないという恥ずかしい思いも避けられます。

図は埋め込みポイントの例を示しています。

グラフ文書はデータ分析担当者が整理できます。表形式の整理により、需要担当者と技術担当者の連携が効率化され、その後の分析価値と効率も大幅に向上します。

ステップ3: 多次元クロスポジショニング問題

データへの応用は、一般的な分析と探索的な分析に分けられます。一般的な分析には、新規追加、アクティビティ、保持、コアファネルなどの日々のデータの監視と分析、および各部門の日常業務のデータ監視が含まれます。登録失敗や支払い失敗の監視とタイムリーな最適化など、日々の成長を監視し、異常な状況を分析します。

探索的分析はデータの高度な応用です。コアイベントの相関分析を実施し、ユーザーの購入を促進するための相関分析や、リテンションを促進するためのアクションの発見など、製品改善の重要なポイントを発見します。

ステップ4: 製品と運用戦略を最適化する

データに反映された問題に基づいて、リアルタイムの監視とタイムリーな解決策を実行できます。分析から得られた成長のインスピレーションに基づいて、A/B テスト、グレースケール テスト、MVP の実践を実行できます。

ステップ5: 測定

測定はデータ分析から実践までの最後のステップですが、最初のステップにもなります。成長ポイントを見つけたように見えても、実験では事実が予想通りではないことが示されることがあります。落胆したり、意気消沈したり、食事を抜いたりしないでください。分析プロセス中にユーザーを理解し、ビジネスを徹底的に調査することで、次の最適化のための累積的な価値が得られる可能性があります。

3. データ分析の思考

データ収集は重要であり、データ分析の方法論も重要ですが、データについて迷信的にならないでください。なぜなら、より重要なのは人間の創造性と想像力である可能性があるからです。データ分析は一度きりのものではありません。製品は常に反復され、ビジネスは常に更新されています。認識から意思決定まで、データは補助的な役割を果たします。ニーズの整理から収集、分析、実践、そして測定まで、データは企業の成長プロセス全体にわたって常に循環しています。

最後に、世界を変えるプログラマーたちは、常に自分たちのテクノロジーでより多くの価値を生み出したいと考えています。多くの場合、彼らが望むのは、明確なデータ要件、明確な分析目標、そして効率的で協力的な一連の方法でしょう。結局のところ、問題を正確に解決し、ビジネスの成長を促進できることの方が重要だと誰もが信じているのです。重い！欲しい！

実は、小珠は、ドットを埋めるのは実はとても簡単だと言いたいのです。今夜は残業しなくていいですよ～

モバイルアプリケーション製品プロモーションサービス： APPプロモーションサービス青瓜メディア広告

この記事の著者は@朱葛IOで、( Qinggua Media )が編集・出版しました。転載の際は著者情報と出典を明記してください。