操作は直感に基づくものではなく、データに基づいて行われます。

卒業を控えた多くの大学生は、どの業界に就職するかという重要な決断に直面するでしょう。結局のところ、「男性は間違った職業を選ぶことを恐れ、女性は間違った男性と結婚することを恐れる」のです。実際、自分がどんな業界で働きたいか分からないときは、まずどの業界に優秀な人材が最も集まっているかを調べてみるといいでしょう。才能ある人材の多い業界は、今後数年間で最もリソースが集中する最もホットな業界となることが多いでしょう。

インターネットが近年、そして今後も長い間、最もホットな産業であることは間違いありません。インターネットは人、企業、サービス、さらにはモノをより効率的に接続するため、この期間中に大量の貴重なデータが生成され、これらのデータを収集して分析し、実際のアプリケーション シナリオにフィードバックすることができます。データは、インターネット製品の反復と更新のガイドラインであると言えます。これは私たちの日常業務においても例外ではなく、常にデータ駆動型の業務を念頭に置く必要があります。

1. データとは何ですか?

私たちは常に「データ駆動型の運用」を望んでいると言いますが、データとは一体何でしょうか?今日はビッグデータの概念については議論しません。ほとんどの事業者にとって、日常業務でいわゆるビッグデータに触れることは難しいからです。ビッグデータはビッグデータと呼ばれているため、十分な規模のデータベースを持っていることが前提となりますが、多くの中小企業はそれを持っていません。

今回は主に運用の観点からデータを定義します。データとはユーザーの説明です。これは、ユーザー ID 属性の説明、ユーザー設定の表現、またはユーザー行動の記録になります。

一般的に、製品のデータ ソースは、ユーザー ID 情報の収集とユーザー行動の記録の 2 つのカテゴリに分けられます。

1. たとえば、ほとんどの製品では、登録時にユーザーの生年月日、性別、連絡先情報などを入力する必要があります。一部の出会い系製品では、財務状況、家族状況、婚姻状況も必要になります。一方、採用製品では、ユーザーの過去の履歴書、給与状況、強み、専門分野を収集できます。
2. ユーザー行動は、ユーザー製品行動とユーザー嗜好行動に分けられます。

製品の動作とは、ユーザーが製品ページやボタンをクリックした回数を指します。製品担当者や運用担当者は、これらのユーザーの動作を利用して、製品機能やページを最適化できます。

設定動作とは、ユーザーが特定のページに留まっていること、または特定のページへのログイン状態を指します。たとえば、Toutiao はユーザーの好みに基づいてパーソナライズされた正確な推奨事項を提供します。

2. 業務を推進するためにデータを活用する必要があるのはなぜですか?

なぜデータドリブンな業務運営を重視するかですが、実はその理由はとてもシンプルです。私が常に重視してきた「顧客第一」「成果重視」「効率第一」という業務運営の3大原則を、皆さんは覚えていらっしゃるでしょうか。

データのサポートがなければ、ユーザーのニーズをどうやって知ることができるでしょうか?ユーザーは本当に当社製品の機能を必要としているのでしょうか?

データのサポートがなければ、私たちは結果志向であると言い続けますが、どの道が結果につながるのかをどのように判断できるのでしょうか?

データのサポートがなければ、どのようにして最も効果的なパスを選択し、インターネットの最も重要な機能の 1 つである効率性を有効に活用できるでしょうか?

したがって、3つの運営原則を効果的に実施するには、データを導きの光として利用する必要があります。そうしないと、すべての決定と計画が気まぐれにしか行われなくなります。たとえMVPを通じて意図的な試行錯誤を行ったとしても、最終的にデータのフィードバックがなければ、どこで間違いを犯したのか、どのように改善すればよいのかをどうやって知ることができるでしょうか。

3. データが業務をどう動かすか

「データがどのように業務を牽引するのか」という問いについては、これまで「Toutiao」などのコンテンツベースの製品におけるパーソナライズされたレコメンデーションの例を数多く挙げてきたため、今回は話題を変えて、 eコマースを例に、データに基づいて消費者を追跡する「リターゲティング広告」についてお話しします。

誰もが、次のような経験をしたことがあるのではないでしょうか。電子商取引サイト A を訪問した際、ある商品を閲覧しました。非常に興味はあるものの、注文するほどの刺激はありませんでした。数日後、別のサイト B を訪問した際に、再びその商品を見ました。その時、それを買うのは神の意志であると感じ、注文する「もっともらしい」理由が与えられたと感じましたか? 今回は理性が勝り、しぶしぶ広告を閉じたとしても、次回、サイト C またはサイト D でこの広告を見て、何度も誘惑され、消費衝動を掻き立てられたら、おそらく負けてしまうでしょう。

あなたや私のようなインターネット実践者にとって、日常的な習慣の洗礼を経験した人にとって、これらのいわゆる「神から与えられた」広告露出が単なる偶然ではないことは容易にわかります。実際、これらの企業は「リダイレクト」と呼ばれるオンライン広告技術を使用しただけです。

では、私たちを悩ませ続けるこれらの「しつこい」「リダイレクト広告」とは一体何なのでしょうか?

実際、これはすでにウェブサイトを閲覧した人に対してリマーケティングを行う一種の広告手法です。このリマーケティングの実現は、ユーザーの最後の閲覧行動データに基づいて行う必要があります。一般的に、これらの企業はリダイレクト広告アライアンスに参加して、ユーザーがアライアンス内の他のウェブサイトを閲覧したときに記録されたユーザーIDと製品情報を読み取る資格を取得し、ユーザーが現在閲覧しているウェブサイトの動的広告スペースを、ユーザーが興味を持っている製品の広告に置き換えます。

これは、プロダクトベースの「データドリブン運用」の事例です。「リターゲティング広告」の実装には、Webサイトにトラッキングコードを挿入する必要があります。

事例で説明した状況や、ユーザーの嗜好データに基づくコンテンツ製品の推奨メカニズムに加えて、当社のその他の日常業務もデータ駆動型の作業に依存しています。

たとえば、製品に新しい機能を追加する必要がある場合、データを通じて新しい機能の実現可能性を証明するために A/B テストを実施する必要があります。

ユーザー維持率を改善したい場合、データを活用して、離脱したユーザーの特性と維持したユーザーの特性を発見し、維持計画を策定する必要があります。

例えば、 Facebookでは、新規ユーザーが登録後に友達を追加すると、その維持率が高くなることが多いことがわかったため、運営スタッフは新規ユーザーに友達を推薦する仕組みを設計しました。また、初期のSina Weiboでは、アバターを設定したユーザーは、アバターを設定していないユーザーよりもアクティビティと維持率が高い傾向があることもわかりました。このデータに基づいて、運営スタッフはユーザーにアバターを設定するよう誘導しました。

イベントを企画する際には、過去の類似イベント（自社や競合他社を含む）のユーザー参加やアクティブユーザーグループの属性も参考にして、このタイプのイベントを開催する必要があるかどうかを判断する必要があります。

そのため、オペレーターの日々の業務はデータなしには成り立たないと言えます。私たちの運用計画はどれも事実に基づいており、的を絞ったものでなければなりません。データは、私たちがこの「正しい」ものを見つけるための基礎です。最も効率的かつ正確な方法でユーザーの最も深いニーズに応えるためには、業務はデータに基づいて行われる必要があります。

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この記事の著者@糖愫尔は（Qinggua Media）によって編集および出版されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。