製品データインジケーターシステムを構築するにはどうすればいいですか?

今日は、North Star Indicator とコンテキスト モデルについて皆さんと共有することに焦点を当てます。

1. 北極星インジケーター

グロースハッキングについて話すとき、まず成長における最も重要な指標である「ノーススター指標」を理解する必要があります。

North Star Metric (OMTM) は、この段階で製品にとって最も重要なメトリックであり、One Metric that Matters (OMTM) とも呼ばれます。

簡単に言えば、会社が設定した開発目標です。もちろん、企業は段階ごとに異なる目標を持っているため、異なるノードにおける北極星の指標も異なります。

なぜ「ノーススター」インジケーターと呼ばれるのでしょうか?一般的な意味としては、北極星のように会社の方向を導くことです。

North Star インジケーターの役割は主に次のものに反映されます。

• 会社の発展の方向性、すべての仕事はここから始まります。
• 会社の業務で迷ったり、重要な点に集中できなかったりすることがないように、会社の従業員がタスクの優先順位を明確にできるように支援します。
• 行動力を高めましょう。目標を決めたら、できることはただ一つ、それを達成するために一生懸命努力することです。

North Star Indicator は製品の段階によって異なるため、確立された後、監視するにはしばらく時間がかかります。

さらに、良い北極星指標は 1 つだけではない可能性があります。会社の製品はビジネスでテストされる必要があり、成長モデルは部門構造などのさまざまな状況に基づいてさまざまな方法で細分化できます。

では、ノース スター メトリックをどのように決定するのでしょうか?

一般的な方法は 2 つあります。

• ユーザーのコアバリューとビジネス目標の「成長閉ループ図」を通じて北極星指標を決定する
• North Star Indicator チェックリストを使用して、North Star Indicator をスクリーニングします。

それに比べると、前者はより中核的なものであり、後者は前者が北極星の指標を決定できないことに基づいて追加された追加のセルフチェックリストです。

スクリーニングを行う際には、North Star Metric を定義する前に、まず製品がどの製品ライフサイクルに位置付けられているかを確認する必要があることに注意してください。

Pinduoduoの成長閉ループ図

ノーススターインジケーターセルフチェックフレームワーク

注: セルフチェックを行う際、3 つの特定の指標を選択し、分析のために問題に適用することができます。要件を満たしている場合は Y と記入し、要件を満たしていない場合は N と記入し、不明な場合は ? と記入してください。最後に、すべての Y を含むインジケーターを選択します。これが製品の North Star インジケーターです。

さらに、North Star 指標は部分的な状況しか評価できず、ビジネス全体をカバーできないことにも注意する必要があります。

結局のところ、製品開発段階に対する理解は人それぞれ異なり、それが北極星指標の違いにつながりやすくなります。

また、一部の企業や開発段階では、North Star Indicator は完璧ではありません。North Star Indicator がセルフチェックリストの 6 つの質問すべてを満たしていない場合は、ビジネスに注意を払う必要があります。

ノーススターメトリックを決定したら、「成長モデル」の構築を開始できます。

本質的には、成長モデルを構築するプロセスは、北極星指標を分解するプロセスとしても理解できます。

主な成長モデルには、フルチェーン ファンネル、因数分解、完全定量化の 3 つがあります。

ここでは、より一般的に使用される 2 つの成長モデル、フルチェーン ファネル タイプと要素分解ファネル タイプの紹介に焦点を当てます。

では、なぜ成長モデルを構築する必要があるのか​​と疑問に思う人もいるかもしれません。

理由は簡単です。物事に影響を与える関連要因はたくさんあることが多いため、ノーススター指標に影響を与えるすべての関連要因を分解し、実験を行うように変数を制御して、ノーススター指標に影響を与える主要な要因を見つける必要があります。

簡単な例を挙げると、コンピュータがフリーズすると、誰もがクラッシュしたと思うかもしれませんが、実際にコンピュータがクラッシュする原因は多数ある可能性があります。

たとえば、システム自体に問題があるのでしょうか?コンピュータのメモリが不足していますか?コンピュータが感染しましたか?マザーボードの接触不良ですか?等。 。

これらはすべてコンピュータのクラッシュを引き起こす可能性のある理由であるため、コンピュータのクラッシュの問題を解決するには、各要因を 1 つずつ分解して分析し、主要な要因を見つけて、そもそも問題を解決する必要があります。

フルリンクファネルモデル

フルリンク ファネル モデルの最初のステップは、ノース スター インジケーターを決定し、次にユーザー変換パスを描くことです。 North Star Metric を個々のコンバージョン パスの積に分解します。

チェーンファンネルの完全分解

たとえば、Pinduoduo の場合、North Star メトリックが GMV であると仮定すると、一般的なコンバージョン パスには、ユーザーがアプリをダウンロードし、アプリにアクセスし、最初の注文を行い、引き続き注文を行うというコア パスが含まれます。

Pinduoduo フルチェーンファネル

フルリンク ファンネル モデルは乗算モデルですが、因数分解モデルは加法モデルであり、ノース スターを複数のサブ指標の合計に分割します。

因数分解

Graphite Documentsを例にとると、Graphite DocumentsのNorth Star指標が有料ユーザー数であると仮定すると、企業と個人の有料ユーザー数に分けられ、さらに個別に内訳される。

グラファイト文書ノーススターインデックス因数分解

因子モデルを分解に使用する場合、注意すべき点が 2 つあります。

• 成長モデルを分解するプロセスでは、分解のロジックが MECE 原則に準拠していることを確認することに注意する必要があります。
• 多要素分解モデルを分解すると、まず新規ユーザーと既存ユーザーに分類し、その後、徐々に具体的なコンバージョンチャネルに分類することができます。

最後に、上記の分解に基づいて、次のプロセスに要約できます。

• ノーススターメトリックの定義
• ユーザーのコンバージョンパスを描く
• 成長モデルを組み立てます。

2. コンテキストモデル

ノーススター指標を決定した後、どのようにして企業の発展を完全に反映できる指標システムを確立すればよいのでしょうか。

詳細な分析システムを構築することで、会社全体の具体的な状況を分析および監視できます。これを私は「コンテキスト モデル」と呼んでいます。

コンテキスト モデルが本質的に解決する問題は、ユーザーが製品に気付いてから解約するまでのチェーン全体を監視できるインジケーター システムを確立することです。これは実際には、North Star インジケーターの分解と改良です。

まず、North Star Indicatorとコンテキストモデルの関係について説明します。

North Star インジケーターの役割は主に次のものに反映されます。

• 会社の発展の方向性、すべての仕事はここから始まります。
• 会社の業務で迷ったり、重要な点に集中できなかったりすることがないように、会社の従業員がタスクの優先順位を明確にできるように支援します。
• 行動力を高めましょう。目標を決めたら、できることはただ一つ、それを達成するために一生懸命努力することです。

コンテキスト モデルの役割は主に次のものに反映されます。

• 会社の健全性に関する洞察を即座に取得し、迅速な分析を実現します。
• これにより、経営陣は自分の責任範囲をすぐに把握し、解決すべき問題をすぐに特定できるようになります。
• 従業員が製品の動作状況を理解し、可能な限り適切に保守できるように支援します。

北極星インジケーターは、A 地点から B 地点まで車で移動するとき、無数の道があるものの、自分に最も適した道が北極星インジケーターであるようなものです。 「コンテキスト モデル」は車の GPS のようなもので、計画した経路から外れていないかどうかを監視するのに役立ちます。

北極星が暗闇の中で人々を導く指標であるならば、「コンテキスト モデル」は方向からの逸脱を監視する GPS です。

では、「コンテキスト モデル」はどのように機能するのでしょうか?

コンテキスト モデルは成長ファネルの考え方に基づいて構築されているため、最初のレイヤーでは、AARRR モデルを使用して各リンクの指標を分解し、分析でリンクを見逃さないようにしています。

次に、AARRR モデルをモデリングし、さらに二次カテゴリに分割することで、製品、運用、マーケティングのカテゴリに分けることができます。ここで、異なるサービス カテゴリのデータが異なることがわかります。

製品カテゴリなどの指標の 1 つをドリルダウンして分析する場合は、それを定量的指標と定性指標に分割することもできます。

AARRRとコンテキストモデルの内訳

定性データを分解することは、ユーザーポートレートの基本的な属性を分析することであり、定量指標を分析する場合は、定量化可能なユーザーのデータを多角的に分析し、個々のユーザーと製品全体の関係性を導き出すことが目的です。

複数の事業を分類する場合（ここでは製品分析のみに適用）、当然ながら製品の4つの主要モジュールを分解し、定量データと組み合わせて分析します。さらに細分化して、特定の技術データ（インターフェースの応答速度、成功率など）と組み合わせて分析することもできます。

実際のところ、分析における主な考え方は、分析のためにデータを最小の次元に分割できるようにすることです。最後に、時間の側面を組み合わせて、月ごとおよび年ごとの問題の分析をさらに実行することで、MECE 原則を真に満たすことができます。

もちろん、AARRR の他のリンクも上記の方法論のように分解できるのかと疑問に思う人もいるかもしれません。すると答えは「はい」になるはずです。

その他の側面も、製品データ、運用データ、マーケティング データの 3 つのカテゴリに分類できます。

たとえば、冒頭で述べた広告やマーケティングのデータ指標は、チャネル指標に簡単に分解でき、さらに分類することができます。

最後に、定性指標と定量指標に分けることができます。

注記：

1. 定性指標：直接定量化することができず、他の手段で定量化する必要がある評価指標を指します。

2. 定量的指標: 正確に定義され、正確に測定され、パフォーマンス目標を設定できる評価指標。

定性指標は、個々のユーザーの心理的属性を分析するために使用されます。

定量的指標は主に、製品またはチャネルの全体的な健全性を分析するために使用されます。

製品ユーザーを定性的に分析して分類すると、次の 5 つのカテゴリに分類できます。

• 性別、年齢、婚姻状況、星座、教育水準、収入/消費水準などの基本属性
• 業界/職業、役職/階級、車両の使用状況、携帯電話（価格/ブランド）、携帯電話事業者などの社会的属性。
• 居住都市、日々のスケジュール、交通手段、経済・財務管理特性、食習慣、オンラインショッピング特性などの行動習慣。
• 閲覧の好み、音楽の好み、スポーツの好み、ゲームの好み、旅行の好みなどの興味。
• ライフスタイル、性格、価値観などの心理的属性。
• 心理的属性は、心理的統計セグメンテーション ツールである VALS フレームワークと組み合わせて分析することもできますが、ここでは詳しく説明しません。

たとえば、ユーザーを使用習慣に基づいてさまざまなタイプに分類できるため、運用担当者やデータアナリストはさまざまなユーザー グループの使用状況を簡単に分析できます。

例えば、端末の種類によってAndroidとIOSに分けたり、ユーザーのアクティビティによって高アクティブユーザー、中アクティブユーザー、低アクティブユーザーなどに分けることができます。

定量的指標をビジネスデータに分割すると、ビジネスデータは基本的に次の 3 つの側面に分けられます。

• DAU/MAU、新規ユーザー、維持率、チャネル ソースなどのユーザーの観点。
• PV、UV、訪問深度、コンバージョン率、滞在時間、直帰率などの行動観点。
• ビジネスの観点から、GMV||訪問期間、ARPPU||平均訪問期間、有料ユーザー数||訪問者数、支払い率、支払い頻度||維持率など。

ビジネスデータをさらに分割したい場合は、ビジネスモジュールごとに分析することもできます。

市場で一般的な製品モジュールは 4 つのカテゴリに分類できます。モジュールと指標は次のとおりです。

• 使用状況、目標達成率、頻度などのツール
• 詳細ページのコンバージョン率、平均注文額、再購入率などのトランザクション
• 視聴回数、視聴時間、インタラクション数などのコンテンツカテゴリ
• 投稿量、交流回数、関係密度などのコミュニティカテゴリ

最後に、この論理に従って会社に指標システムを確立しなくても大丈夫なのかと尋ねる人がいるかもしれません。

実際、指標を分解する考え方はすべて同じ原則に基づいています。この分解のつながりを理解できれば、3 つの次元 (ユーザー、行動、パス) を使用して各主要カテゴリを分析でき、それでも異なる世界が見えてきます。

「静脈モデル」の存在は、病院で健康診断を受けるのと似ています。通常の健康診断であれば、北極星の指標に従って観察されるだけですが、レントゲンを撮ったり、血液検査など、詳細な検査を受けなければ発見できない詳細があります。

したがって、「コンテキスト モデル」は、企業が通常の運用軌道から大きく逸脱するのを防ぐために、2 週間ごとに詳細な検査を実施する際に企業が使用すべき指標システムです。

3. 最後に

最後にまとめます。製品データ指標システムを構築するには、まず製品のノーススター指標を明確にする必要があります。 North Star Metric を決定するには、次の 2 つの方法があります。

• ユーザーのコアバリューとビジネス目標の「成長閉ループ図」を通じて北極星指標を決定する
• North Star Indicator チェックリストを使用して、North Star Indicator をスクリーニングします。

ノーススター指標を明確にした後、ノーススター指標を分解して成長モデルを構築する必要があります。一般的には 3 つのモデルがあり、そのうちの 2 つに焦点を当てます。

• フルリンクファネルモデル
• 因数分解モデル

最後に、コンテキスト モデルを使用して、企業の包括的な指標システムを構築する方法を紹介しました。コンテキスト モデルは、AARRR に基づいて構築されています。

AARRR リンクから始めて、それを製品、運用、マーケティングの 3 つの指標カテゴリにさらに分割し、さらに定性的指標と定量的指標に分割することができます。

著者: 製品トーク

出典: 製品トーク