事例分析：運用データ分析の実施方法

この記事では、主にデータ分析の方法とプロセスを概説し、ケーススタディを使用して運用データ分析の実施方法を説明します。良い有益な記事なので、皆さんと共有します。データ分析に関しては、多くの操作で混乱が生じていることがわかりました。

データをどこから取得するかがわかりません。
どのようなツールを使用すればよいかわかりません。
分析の方法論と枠組みが不明瞭である。
ほとんどのデータ分析は単なる形式的なものです。

実は、データ分析は思っているほど難しくありません。 コンセプト: データとデータ分析 データの収集とデータ分析については誰もが話していますが、この 2 つを明確に定義することは困難です。多くの人は、データとは Excel レポートや各種データベースなどのさまざまな表や数字であるという先入観を持っています。実際、これは間違った、あるいは偏った理解であり、データに対する理解を非常に狭いものにしてしまいます。 1. データとは何ですか? データは物事を記述する記号的な記録であり、情報や知識を構成する原材料です。この哲学的定義は、データの範囲を大幅に豊かにし、「ビッグデータ」開発の現在のニーズを満たします。オペレーターとして私たちが扱うデータはそれほど複雑ではないかもしれませんが、カテゴリも数多くあります。

データのソースから、企業の外部データと内部データに分けられます。外部データには主にマクロ経済、ニュースや世論、社会人口統計、市場調査データが含まれ、内部データにはユーザー行動データ、サーバーログデータ、CRM、トランザクションデータが含まれます。さまざまなデータの取得方法、分析方法、分析目的はそれぞれ異なります。また、業界や企業によって実際の分析の好みも異なります。 2. データ分析とは何ですか? データ分析とは、データから有用な情報を抽出し、実践を導くことを指します。ただし、次の点に留意する必要があります。この情報は、単なる形式的なものではなく、実践を導くために使用する必要があり、抽出する必要があるのは、単なる自己満足のためではなく、有用な情報です。 アイデア: 方法論と手法 多くの人は、データ分析に初めて触れたときに圧倒されると感じます。したがって、ガイダンスにはマクロの方法論とミクロの方法論が必要です。では、方法論と方法の違いは何でしょうか? この方法論は、マクロ的な視点、経営やビジネスの観点から提案された分析フレームワークであり、その後の具体的な分析の方向性を導きます。方法とは、特定の分析プロセスで使用する方法を指すミクロな概念です。 1. 方法論 データ分析にはさまざまな方法論があります。ここでは、いくつかの一般的なフレームワークを紹介します。 A AR RR:海賊の成長法則ハッカー。リーン起業家精神のための重要なフレームワークであり、獲得、活性化、維持、収益、紹介の 5 つの側面からの成長を実現します。 4P 理論:製品、価格、チャネル、プロモーションが市場に影響を与える重要な要素であると考える古典的なマーケティング理論。 5W2H 分析法: 7 つの共通次元 (なぜ、いつ、どこで、何を、誰が、どのように、どのくらい) から問題を分析します。 PEST分析手法：政治、経済、社会、技術の4つの側面から内部環境と外部環境を分析します。マクロ分析に適しています。 SWOT分析手法：強み、弱み、機会、脅威の4つの側面から内部環境と外部環境を分析します。マクロ分析に適しています。データ分析にはさまざまな方法論があります。最良の方法論はなく、最も適した方法論があるだけです。 AARRR 方法論について詳しく紹介します。この方法論は、無駄のない運用やビジネスの成長などの問題に非常に適しています。

インターネット製品の場合、ユーザーには明らかなライフサイクル特性があります。O2O業界のアプリを例に説明しましょう。さまざまなオンラインおよびオフラインチャネルを通じて新規ユーザーを獲得し、アプリをダウンロードしてインストールしてもらいます。アプリをインストールした後、ユーザーは初回注文無料、バウチャー、赤い封筒などの操作手段を通じてアクティブ化されます。一連の操作を通じて、一部のユーザーは維持され、会社に収益をもたらします。ユーザーが製品を良いと思った場合、周囲の人にそれを勧めたり、赤い封筒などのインセンティブを通じて友人グループに共有するよう促したりすることがあります。なお、上記の手順は必ずしも上記の順序である必要はなく、業務ニーズに応じて柔軟に操作を適用できます。 AARRR の 5 つのリンクはすべて、データ指標を通じて測定および分析でき、無駄のない運用の目標を達成できます。各リンクを改善することで、ビジネスを効果的に成長させることができます。 2. 方法 一般的な Web サイト/アプリデータ分析製品の助けを借りれば、これら 7 種類の分析を非常に迅速に完了できます。 トレンド分析 トレンド分析は、データ監視およびデータ分析の最も単純で基本的かつ最も一般的な方法です。通常、データ分析製品ではデータ指標の折れ線グラフや棒グラフを作成し、外れ値に注目して観察を続けます。このプロセスでは、最初の主要指標 (OMTM、重要な 1 つの指標) を選択し、虚栄心の指標に惑わされないようにする必要があります。ソーシャルアプリを例にとると、ダウンロード数を最初の重要な指標とすると、誤った方向に進んでしまう可能性があります。なぜなら、ユーザーがアプリをダウンロードしたからといって、必ずしも製品を使用しているわけではないからです。この場合、最初の主要指標として DAU (Daily Active Users) を使用することが推奨され、特定の操作を開始して実行したユーザーのみをカウントできます。このような指標は実用的な重要性があり、運用担当者はこのような指標に重点を置く必要があります。 多次元分解 多次元分解とは、ビジネスニーズに基づいて複数の次元から指標を分割することを意味します。ここでの次元には、ブラウザー、アクセスソース、オペレーティングシステム、広告コンテンツなどが含まれますが、これらに限定されません。非常に一般的な、または最終的な指標では問題がまったく見えない場合もありますが、細かく分析してみると、多くの詳細な問題が浮かび上がってきます。たとえば、あるウェブサイトの直帰率は 0.47、平均訪問深度は 4.39、平均訪問時間は 0.55 分です。ユーザーエンゲージメントを高めたい場合、このようなデータを見ると、どこから始めればよいのか途方に暮れてしまうのは当然ですが、これらの指標を細かく分析してみると、多くのアイデアが見つかります。以下に示すのは、さまざまなオペレーティングシステム上の製品のユーザーエンゲージメントメトリックデータです。

よく見ると、モバイルプラットフォーム (Android、Windows Phone、IOS) でのユーザーエンゲージメントが非常に低いことがわかります。これは、直帰率が非常に高く、訪問深度が低く、平均訪問時間が短いことからも明らかです。この場合、問題が見つかります。それは、当社の製品がモバイル側で最適化されていないため、ユーザーエクスペリエンスが低下しているのではないかということです。モバイルインターネットの時代において、これは非常に重要な問題です。 ユーザーセグメンテーション ユーザーをセグメント化する主な方法は、ディメンションと行動の組み合わせの 2 つです。 1 つ目のタイプは、ユーザーディメンションに基づくグループ化です。たとえば、地域ディメンションに基づくと、北京、上海、広州、杭州などのユーザーがいます。ユーザーのログインプラットフォームに基づくと、PC、タブレット、携帯電話のユーザーがいます。 2つ目の方法は、コミュニティに週3回サインインするユーザーと週3回未満サインインするユーザーの違いなど、行動の組み合わせに基づいてユーザーをグループ化することです。これについては、後ほどリテンション分析で詳しく紹介します。 ユーザーレビュー 前述のように、ユーザー行動データもデータの一種です。製品内でのユーザーの行動経路を観察することは、非常に直感的な分析方法です。ユーザーのグループ化に基づいて、通常 3 ～ 5 人のユーザーが詳細な調査のために選択され、グループ化されたユーザーの行動パターンのほとんどをカバーできます。製品の登録プロセスを例に挙げてみましょう。

ユーザーは、[公式サイトにアクセス] - [クリックして登録] - [番号を入力] - [認証コードを取得] という操作プロセスを実行しました。非常にスムーズなプロセスのはずでしたが、ユーザーが [認証コードを取得] を 3 回連続でクリックした後、送信をあきらめていたことが判明しました。これは奇妙です。なぜユーザーは確認コードを複数回クリックするのでしょうか? 現時点では、製品を実際に体験して登録プロセスを実行することをお勧めします。 [認証コードを取得] をクリックした後、認証コードが届かないことが多く、その後 [認証コードを取得] をクリックし続けると、上記のような状況が発生します。ほとんどの製品には、多かれ少なかれ人間に反する設計やバグが存在します。ユーザーが注意深く検査することで、製品の問題を簡単に発見し、適時に解決することができます。 ファネル分析 ファネルは、コンバージョン効率を測定するために使用されるツールです。モデルが最初から最後までファネルに似ていることから、この名前が付けられました。ファネル分析では、2 つの重要なポイントに注意する必要があります。まず、全体的なコンバージョン率を見るだけでなく、コンバージョンプロセスの各ステップのコンバージョン率にも注意を払う必要があります。次に、ファネル分析は複数のディメンションに細分化する必要があります。細分化すると、異なるディメンションのコンバージョン率も大きく異なることがわかります。ある会社の登録プロセスは電子メールを使用しており、登録コンバージョン率は常に非常に低く、わずか27％でした。ファネル分析により、主な損失は[確認コードの送信]段階にあることがわかりました。

調査の結果、メール認証中に登録したメールアドレスにメールが届かないことがよくあることが判明しました。原因としては、メールエージェントがブロックされている、センシティブな言葉を含むメールがスパムメールボックスに送信されている、メールの配信に時間がかかりすぎる、などが挙げられます。登録コンバージョン率には制御できない要因が多数影響するため、別の検証方法を試してみましょう。 SMS認証に切り替えた後、全体のコンバージョン率は43％に増加し、非常に大きな増加となりました。 保持分析 リテンションとは、その名の通り、新規ユーザーが留まり、製品を使い続けることを意味します。保持率を測定するための一般的な指標には、翌日保持率、7 日間保持率、30 日間保持率などがあります。リテンションは、新規ユーザーのリテンション率と製品機能のリテンションという 2 つの側面から分析できます。

コミュニティウェブサイトを例にとると、「週 3 回チェックインする」ユーザーの維持率は、「週 3 回未満チェックインする」ユーザーの維持率よりも大幅に高くなります。サインイン機能により、コミュニティユーザーの定着率と維持率が目に見えない形で向上したため、多くのグループやコミュニティがこの機能を推進しています。

初めてWeiboに登録すると、Weiboは10人のインフルエンサーをフォローすることを推奨します。初めてLinkedInに登録すると、LinkedInは5人の同僚を推奨します。クレジットカードを申し込むと、発行元は4回以上のクレジットカード取引を行うと[ドローン]大賞の抽選に参加できると言います。多くのソーシャルプロダクトでは、週に5回サインインするとポイントや仮想通貨が2倍になるなどの規定があります。その中でも、「10 のビッグ V をフォローする」、「5 人の同僚をフォローする」、「4 回購入する」、「5 回チェックインする」が、私がお話ししたいマジックナンバーです。これらの数字は、長期的なデータ分析や機械学習を通じて発見されます。実践により、これらの特性を満たすユーザーの維持率が最も高くなることがわかっています。運用担当者は、ユーザーがこの基準を満たすように常に促し、動機付けることで、維持率を向上させる必要があります。 A/B テストと A/A テスト A/B テストは、2 セットのプランを採用して目標を達成することです。1 つのユーザーグループはプラン A を採用し、もう 1 つのユーザーグループはプラン B を採用します。実験を通じて、2 つのソリューションセットのデータ効果を観察し、2 つのソリューションセットの長所と短所を判断します。 A/B テストに関しては、 Google は努力を惜しみません。検索結果の表示については、Google はさまざまなプラン（コピータイトル、フォントサイズ、色など）を開発し、検索結果の広告のクリック率を継続的に最適化します。 プロセス: マクロ、メソ、ミクロ 特定の分析方法を持つだけでは十分ではありません。データ分析を適切に行うには、運用側にも明確なプロセスが必要です。ここではマクロ、メソ、ミクロの3つのレベルから紹介します。 1. マクロ シリコンバレーで人気のリーンスタートアップは、小さなステップを踏みながら高速に実行することで、継続的に製品を最適化し、ユーザーを増やすことを目指すMVP（Minimum Viable Product）という概念を提唱しています。

私たちの業務においては、大胆に実験し、アイデアを製品や業務方法に変換する必要があります。次に、データを分析して、製品または操作の有効性を測定します。良いものであれば、それを維持して積極的に推進し、良くないものであれば、問題点をまとめ、適時に改善します。このプロセスは、「構築」-「測定」-「学習」の継続的なサイクルで徐々に最適化されるため、運用作業に非常に適しています。 2. 中道 全体的なプロセスを確立してみることができます: 1. 分析の目的とアイデアの明確化 → 2. データ収集 → 3. データ処理 → 4. データ分析 → 5. データのプレゼンテーション → 6. レポート作成。このプロセスは、前後のプロセスを「データ」の観点から説明するだけであり、ビジネスの現実と組み合わせるものではありません。ただし、データ分析の最終的な目標は、レポートを作成することではなく、実践を導くことであることに留意してください。 3. マイクロ 以下は非常に詳細な分析プロセスです。特定の分析ツールの助けを借りて、このアイデアに従って Web サイト/アプリの詳細な分析を実行できます。

ただし、このプロセスには前提条件があり、データ分析ツールを使用してデータの収集と監視を適切に行い、ビジネス分析に重点を置く必要があります。このプロセスの核となるのは、「MVP」のコンセプトであり、「問題の発見」-「実験の設計」-「結果の分析」、そしてデータを通じて製品と業務を継続的に最適化することです。 アプリケーション: システムと分析 1. 事例：データ分析システムの構築 あなたのお気に入りのイースターエッグマンは、会社で新しいメディアに携わり、 WeChatの日常業務を担当しています。読者数は変動しますが、概ね平均的です。 WeChatの運営を改善し、WeChatのファンや読者を増やす方法を見つけたいです。多くのオペレーターが直面しているこの問題を、データ分析の観点から議論しました。どのコア指標に重点を置く必要があるかが明確でない。対象ユーザーの特性（ユーザー属性、ユーザーポートレートなど）が明確でない。過去の作業（データ収集、監視、分析）の体系的な分析が不足している。ビジネスの成長という観点から、コンテンツワークの発展をサポートする分析システムをカスタマイズすることが重要です。 最初のポイントはコンテンツの位置付けです。 運用では、目標または KPI を明確に把握した上で、監視のためのコアキーインジケーター (OMTM) を選択する必要があります。スタートアップ企業であれば、初期段階では新規ユーザーを獲得する必要があるかもしれないので、登録ユーザー数や新規訪問ユーザー数が中心となる指標となります。影響力や報道を重視する情報メディアであれば、WeChat閲覧数やウェブページPV数を中核指標とすべきでしょう。 2つ目のポイントは、ユーザーのポートレートです。 どのような運用ポジションに就いているかに関係なく、（ターゲット）ユーザーが誰であるかを明確に把握する必要があります。これらの人々の特徴は何か、彼らの懸念や問題点は何ですか？ユーザーが製品マネージャーである場合は、製品マネージャーの Web サイトで関連する質問をクロールし、テキスト分析を行うことができます。これは定量分析です。同時に、調査やアンケートを通じて、ユーザー特性に関するより詳細な情報を得ることができます。これは定性的なレベルでの分析です。 3番目は継続的な監視です。 データ分析ツールの助けを借りて、コア主要指標 (OMTM) が継続的に監視されます。異常な指標については、タイムリーに分析し、改善する必要があります。 4番目はデータ分析です。 過去のコンテンツからデータを収集して分析し、どのコンテンツ、タイトル、形式、チャネルがより効果的かを調べ、その方向で継続的に最適化します。 2. 事例：コアビジネス指標の分析 メールマーケティングは、現在でも多くの企業が活用しているマーケティング・運用手法です。インターネット金融会社は、EDMを通じて新規ユーザー（メールアドレスを持っているが登録していないユーザー）にアクティベーションメールを送信しています。登録コンバージョン率は、常に20％から30％の間で維持されてきました。8月18日に登録コンバージョン率が急落し、それ以降は10％前後で推移しています。

これは非常に深刻な不況であり、その原因を直ちに調査する必要がある。 EDM チャンネル登録のコンバージョン率には多くの要因が関係しており、1 つずつ確認する必要があります。考えられる理由を次に示します。技術的な理由: ETL (データの抽出、変換、読み込み) の問題により、バックエンドデータが BI レポートにタイムリーに表示されない。マクロ的な理由: 季節要因 (休日など)、その他のメールショック (他の部門もユーザーにメールを送信し、ユーザーの注意が薄れる)。マイクロ理由: メールのタイトル、コピー、レイアウトデザイン、登録プロセスデザイン。単純なビジネス指標でもさまざまな要因の影響を受ける可能性があるため、継続的に最適化するためには、関連する要因を詳細に測定する必要があります。最後に、製品マネージャーが登録プロセス中に「クレジットカードのバインディング」手順を追加したため、登録コンバージョン率が大幅に低下したことが判明しました。

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