洗練された運用システムを構築するには？

運用が洗練段階に入ると、ユーザーをどのように識別すればよいでしょうか?指標システムをどのように策定するか?さまざまなレベルのユーザーのニーズを理解し、そのニーズに基づいてさまざまな運用戦略を設計するにはどうすればよいでしょうか。この記事の著者は、0から1までの洗練された運用指標システムを構築する方法について共有しています。見てみましょう。

洗練されたオペレーションを始める前に、まずはオペレーション戦略を導くためのデータ分析を行う必要があります。では、分析する際にはどの側面から始めるべきでしょうか。まず、次の 3 つの質問について明確に考える必要があります。

1. 分析の目的は何ですか?
2. 分析する必要があるデータは何ですか?
3. このデータはどのように役立ちますか?

データ分析を行う準備をする前に、まずは自社のビジネスと分析を紐づけることをおすすめしますが、その分析対象がこのコネクタです。マーケティング チームはより多くの販売リードを獲得することを望んでおり、運用チームはより多くのユーザーとより高い取引額を獲得することを望んでおり、ユーザー運用チームはユーザーが頻繁に訪問することを望んでいます。

さまざまな段階でさまざまな分析目標が設定され、それによって分析全体のフレームワークとプロセスも決まります。正式なデータ分析を実施する前に、一連のデータ指標を確立する必要があります。これが、このセクションで説明するデータ操作指標システムです。

世の中に全く同じ葉が 2 枚存在しないのと同じように、指標システムもまったく同じセットは 2 つ存在しません。製品の種類、製品開発段階、データ分析チームの考え方の違いにより、確立された指標システムにも違いが生じます。ただし、指標システムを開発するための基本的な考え方と方法はたどることができます。次の方法論的フレームワークにより、分析目標を迅速に特定し、自社の製品やサービスに適したデータ操作指標システムを開発できます。

1. 分析の目的をどのように定義するか?

分析の目標は KPI と密接に関連しています。データ分析と洞察には、実際には多くの適用シナリオがあります。最も一般的な用途はパフォーマンスを向上させることです。つまり、KPI パフォーマンスを向上させたいときにデータ分析を使用します。パフォーマンスを決定するものは何でしょうか? それは、販売リード、注文量、または新規登録ユーザー数かもしれません。この測定可能なパフォーマンスこそが、当社のデータ分析の目標です。例えば：

• 電子商取引プラットフォームの目的は、ユーザーがプラットフォーム上でより多くの取引を完了できるようにすることであり、プラットフォーム管理者の KPI とデータ分析の目標は注文量を増やすことです。
• ToB企業向けサービスサイトは、より多くの登録リードを獲得することを望んでおり、サイト運営のKPIやデータ分析の目標は登録数の増加です。
• 銀行アプリは、より多くのユーザーに金融商品の購入を促すことを目指しており、アプリ運営のKPIは金融商品の総購入額を増やすことです。

2. 指標システムをどのように策定するか?

従来の指標システムには、第一の主要指標、第一レベルの指標、第二レベルの指標などが含まれます。

最初の主要なメトリックは、ノース スター メトリックとも呼ばれ、データ分析の目標に最も関連性の高いメトリックです。

製品（ウェブサイト、アプリ、ミニプログラム、スマートハードウェアなど）のデータ分析を開始すると、多くのデータ指標が関係しますが、最も重要なコア指標のみを最初の主要指標と呼ぶことができます。第一の重要指標の特徴は、目標に直接関係していることです。私たちの仕事は、第一の重要指標のデータ変更を促進することを中心に展開されており、これらのデータ変更は目標達成にも役立ちます。たとえば、ウェブサイトに毎日登録される新規ユーザー数は、新規ユーザー獲得の目標と密接に関係しているため、登録ユーザー数を最初の主要指標として使用できます。

最初の主要指標は最も重要ですが、唯一の指標ではないことに注意してください。たとえば、電子商取引のウェブサイトの場合、注文量に注目すると同時に、新規ユーザー登録数にも注目します。また、最初の主要指標は一定ではなく、ビジネスの変化に応じて変化します。たとえば、製品の初期段階では、新規ユーザーの獲得に最も注意を払っていました。多くのユーザーを蓄積した後は、ユーザーの維持に重点を置きます。このとき、最初の主要指標は、週間アクティブユーザー数（WAU）または月間アクティブユーザー数（MAU）である可能性があります。

ある指標が最初の主要指標であるかどうかを判断するにはどうすればよいでしょうか。1 つの基準は、この指標を改善すれば、製品の長期的なパフォーマンスも改善されるかどうかです。Web サイトやアプリの一般的な最初の主要指標の例: 企業サービス Web サイト: 登録リード数、e コマース小売およびその他の一般的なトランザクション: 成功した支払い数、ユーザーの時間と注意を無駄にするカテゴリ: DAU または平均滞在時間。

1. 主要指標

主要指標とは、最初の主要指標に直接貢献したり、製品をより良い方向に発展させるのに役立つ一連の指標を指します。

たとえば、Web サイトの最初の主要な指標は登録数です。第 1 レベルの指標は、フォーム ページへの訪問者数です。フォーム ページへの訪問者数を増やすと、最終的な登録数を直接増やすことができます。第 1 レベルの指標は、フォーム ページ訪問者から登録成功までのコンバージョン率である場合もあります。フォーム ページ訪問者から登録成功までのコンバージョン率を増やすと、登録数を直接増やすことができます。

2. 二次指標

二次指標は一次指標に直接貢献することも、製品をより良い方向に導く一連の指標となることもあります。

たとえば、Web サイトの主な指標はフォーム ページの訪問者から登録完了までのコンバージョン率であり、副次的な指標は最初のフィールドの検証が完了した回数です。訪問者数が同じ場合、最初のフィールドの完了回数が多いほど、フォーム ページの訪問者から登録完了までのコンバージョン率が高くなります。

複数レベルの指標システムを開発することは可能ですが、開発される指標システムの各レベルが、前のレベルの指標に直接貢献することになるということを明確にする必要があります。指標システムをできるだけ簡素化し、分析するデータについて明確に考えることをお勧めします。シンプルで制御可能な指標システムはデータ分析に非常に役立ち、コア分析にさらに集中できるようになります。

どの分析指標が最も重要であるかを把握し、製品を改善し、より優れたユーザー エクスペリエンスを提供できる分析指標に分析のエネルギーを費やすことが重要です。チーム全体で共同でデータ運用指標システムを開発する場合は、データ分析を行う各チームが現在の指標の意味を理解できるように、事前に要件を伝えておく必要があります。

3. 経営指標システム

指標システムが完成したら、指標システムの各レベルが前のレベルと直接関連していることを確認する必要があります。たとえば、二次指標の変更は一次指標に影響を与える可能性があり、一次指標の変更は最初の主要指標に直接貢献します（次の図を参照）。

4. 主要指標の分類

訪問者がユーザーになると、アクティブから離脱までのユーザー ライフ サイクル (カスタム ジャーニー) を経ることになります。もちろん、すべてのユーザーが完全なユーザー ライフ サイクルを経るわけではなく、ユーザーはどの段階でも離脱する可能性があります。私たちがプロダクトやユーザー運営を行う上で共通していることは、ユーザーにできるだけプロダクトに参加してもらいたいということと、ユーザーに何度も戻ってきてもらいたいということです。

どのようなタイプの製品であっても、典型的なユーザー ライフ サイクルのセットが存在し、ライフ サイクルを中心に運用インジケーター システムを構築できます。ユーザーライフサイクルには、主にコンタクト、コンバージョン、アクティビティ、エンゲージメント、リテンションの 5 つの段階が含まれます。

1. コンタクトとは、外部トラフィックチャネルからウェブサイトやアプリにたどり着いたユーザーの総数を指します。主に新規ユーザー獲得の段階で使用され、ユーザーの最大価値を示します。ウェブサイトの場合はUVに関連し、アプリの場合はローンチに関連します。ユーザーとの接触期間中、私たちが注目するデータ指標は、この段階の重要な指標に貢献する必要があります。通常、一定期間内に製品にアクセスする訪問者の構成を知る必要があります。このとき、トラフィック チャネルが関係します。さまざまなチャネルのユーザー構成状況を理解することは、チャネルを最適化し、訪問者の質を向上させるのに役立ちます。
2. コンバージョンは、アプリケーションによって意味が異なります。情報を保持するウェブサイトやアプリの場合、コンバージョンは登録を指します。電子商取引業界では、コンバージョンには登録と注文の支払いの2つのステップが必要であるため、登録は真のコンバージョンとはみなされません。
3. アクティブ ユーザーとは、一定期間内にアクションを起こし、製品から価値を得た人のことを指します。日次アクティブか週次アクティブかは、ユーザーの製品への関与レベルを反映します。アクティビティをどのように定義するか? コンバージョンと同様に、製品によってアクティビティの定義方法は異なります。Web サイトの場合、一定期間内に再度 Web サイトを開くことがアクティビティの主要な動作です。一方、e コマース業界では、複数回の購入がユーザー アクティビティの典型的な現れです。
4. 参加エンゲージメントとは、すべてのアクティブ ユーザーのうち、特定の主要な行動を完了したユーザーの割合を指し、製品へのユーザーの参加を評価するために使用されます。参加の度合いは、ユーザーに対する製品の粘着性を意味します。
5. 保持率は製品の粘着性を反映します。保持目標を定義すると、対応する保持リストが表示されます。保持目標は、製品の開封または特定の機能（たとえば、機能 A を使用するユーザーが、今後 7 日以内に機能 A を再度使用するかどうか）にすることができます。このような指標は、機能の保持をよく反映します。一般的に、リテンション分析には 7 日間のリテンション率、30 日間のリテンション率、90 日間のリテンション率を使用することをお勧めします。

5. メトリクスシステムを開発する

指標システムの開発は、ユーザー行動/データに基づく操作の分析を開始する上で重要なステップです。まず、第一の重点指標を明確にし、次に第一の重点指標に貢献する第一レベルの指標を明確にし、第一レベルの指標に貢献する第二レベルの指標を明確にします。指標システムを策定する過程で、指標システムの優れた貢献の原則を確保するように努めます。もちろん、システム外にいくつかの特別なビジネス指標があるかもしれません。指標が製品の改善に役立ち、価値がある限り、指標システムを組み込むこともできます。

指標システムの構築をより明確に理解するために、最も一般的な電子商取引業界のシナリオを例に挙げます。実際のショッピング プロセスは、次の例よりもはるかに複雑です。ここでは、最も単純なプロセスを例として使用します。
ステップ 1: 製品の詳細ページを参照します。ステップ 2: カートに追加します。ステップ 3: 注文を送信します。ステップ 4: 注文の支払いを行います。

そして、これに基づいて指標システムの開発を始めることができます

最初のステップは、最初の主要指標を定義することです。ほとんどの電子商取引企業にとって、最初の重要なビジネス指標は、支払いが成功した注文の数と定義されます。商品を販売するという形でのビジネス目標は、より多くの商品を販売することです。 TaobaoやJD.comなどの電子商取引会社のショッピングプロセス指標システム全体は非常に複雑で、理解するのが困難です。ここでは、一般的な基本指標のみをいくつか選択します。

次に、指標システムの第 1 レベルの指標を明確にします。この時点で、ユーザーがより多くの注文に対して喜んで支払う理由は何なのかを考える必要があります。

ショッピングプロセス全体を後ろから前へ見てみると、支払い方法の選択は支払い注文リンクの必須ステップです。このデータを使用して、異なる支払い方法が支払いに影響を与えるかどうかを把握できます。支払い失敗の数を確認し、支払い失敗の原因を突き止める必要があります。また、[注文を送信] ボタンのクリック数と注文を正常に送信したユーザーの数も確認する必要があります。ショッピング カートに追加されたアイテムが多いほど、支払い注文が行われる可能性が高くなります。したがって、[カートに追加] ボタンのクリック数とカートの表示数も確認する必要があります。ショッピング カートは、潜在的な購入行動とユーザーのショッピングの好みを反映します。また、確認ボタンのクリック数も重要です。ショッピングカートでは、確認とは注文送信ページに入ることを意味します。

製品の詳細の閲覧から注文の支払いまで、これら 4 つのリンクの 3 つのコンバージョン率 (製品の閲覧からショッピング カートに追加するまでのコンバージョン率、ショッピング カートに追加してから注文を送信するまでのコンバージョン率、注文を送信してから支払いが完了するまでのコンバージョン率) にも注目する必要があります。これら 3 つのコンバージョン率を向上させることは、支払い注文の最終的な成功数に直接貢献します。

二次指標は、仕様クリック数や数量クリック数など、上の図に見られる青い指標であり、ショッピングカートへの追加という一次指標の達成を促進することができます。商品の収集やレビューの確認などは、決済に成功した注文数には直接寄与しませんが、ショッピングカートに追加する行為には直接寄与するため、これも注目すべき指標です。

上記は、電子商取引ショッピングシナリオ向けのシンプルなデータ分析指標システムです。指標システムを決定することで、市場にある既存のユーザー行動分析/インテリジェントユーザー操作プラットフォームを使用し、ダッシュボードを通じていつでも知る必要があるさまざまなデータ指標を構築できます。そうすれば、いつでもオンラインで、リアルタイムで更新され、共同で共有できるデータ分析ダッシュボードを取得できます。

データ操作指標システムを構築した後は、クリック数などユーザーの行動に関する関連データを取得する方法を検討する必要があります。視覚的なものでもコード化されたものでも、Web サイトやアプリにコードを追加することで、インテリジェントなユーザー操作に関連するツール プラットフォームを通じて、数字の収集、整理、計算、使用まで、完全なデータベース操作のクローズド ループを完成させることができます。

著者: Jiuxianqiao 石原さとみ

出典: Jiuxianqiao 石原さとみ