企業業務データ分析（コアユーザーを極める：データ分析による業務効率化の理論と実践）

コアユーザーをマスターする：業務効率を向上させるデータ分析の理論と実践

ここ数年、モバイルインターネットが普及するにつれ、多くの企業がちょっとしたことでも大きな利益を上げられるようになりました。しかし、市場競争が激化し、成長がピークに達すると、企業は洗練されたオペレーションの重要性を認識し、データにさらに注目し始めました。この記事では、Shuhe の操作中のデータ分析について説明し、皆様がより洗練された操作を実行できるようにしたいと考えています。

私は最近、数年に一度の就職活動を始めました。この機会に、私がこれまでの研究でまとめてきたさまざまな手法を整理してみたいと思います。

本日共有したいのは運用に関する内容です。私の理解では、製品によって推進要因が異なるためです。例えば、Xiaomiの最近のSu7は、製品を設計する際に、宣伝や運用の仕方を考慮したようで、前回紹介したLeifenとモデルが似ていて、とても興味深いです。したがって、製品を作る際には、操作についても理解する必要があります。最近、製品設計を理解した製品が必ずしも良い製品とは限らないし、運用を理解した製品が必ずしも良い製品とは限らないという興味深い視点を聞きました。言い換えれば、製品と運用の両方を理解している人だけが、真に優れたプロダクト担当者なのです。

操作には多くの部分が含まれます。今回は、業務におけるデータ分析のやり方に焦点を当てます。昔は社会的理由から市場が非常に大きかったため、豊富な経験と経営力を持っていても多くの企業が依然として大きな利益を上げていました。しかし、現在の環境において、企業はオペレーションの洗練の重要性を認識し、データにさらに注目し始めています。この記事では、データがどのように企業の洗練された業務を推進するかについては説明しませんが、企業を製品として捉えた場合、製品の運用上の考え方を企業の業務に活用できない理由はありません。

もう一つの興味深いトピックは、運用が製品設計をどのように推進するかということです。後で新しいドキュメントを開いてそれについて話すつもりです。

製品や機能を設計するときは、通常、次の手順を踏みます。一般的なモデルによれば、製品機能の設計にはデータが含まれる必要があります。しかし、ほとんどの場合、企業文化や製品の特性により、データを監視することが困難であったり、人々がデータに注意を払わなかったりします。その結果、何年も製品に取り組んできた多くの人々が、依然としてデータの重要性を認識していません。

データの用途は何ですか?私の理解では、データを通じて多くの人をさまざまなグループに分類し、全体的な特性に基づいて企業がタイプベースの管理を行うことです。管理目標は、製品のライフサイクルや製品の種類の違いにより異なります。

以下は、取得する必要のある指標の比較的単純なリストです。

注記：

ユーザーセグメンテーション: コアユーザーが誰であるかを特定します。コアユーザーこそが、あなたが注力すべきユーザーです。結局のところ、ユーザーの 20% が会社の利益の 80% を生み出しているのです。
データの結果は本当にあなたの業務運営に起因するものと判断できますか?たとえば、コンサルティングプラットフォームが最近いくつかの新しいコンサルティング方向を追加し、今月のコンサルティング数が 20% 増加したことがわかった場合、季節要因によるものかどうか、運営側がユーザー総数を増やすために何らかの排水操作を行ったかどうか、新しく追加されたコンサルティングコンテンツを使用するユーザーの割合はどれくらいかを分析する必要があります。
期待値を明確にしてください。期待値があって初めて最適化の方向性が定まるからです。この値を得るには、通常、ある程度の業界の蓄積が必要なので、関係者に問い合わせたり、iResearch Consulting などの製品などの業界レポートを読んだりすることができます。

この記事はよく書かれていると思うので、このモジュールについては詳しく説明しません。大物の文書を見ることができます:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/293279922では、ビジネス目標 -> ユーザーパス -> データインジケーターシステム設計 -> 埋め込みソリューション設計 -> 要件ドキュメントの出力まで、プロセス全体を非常に詳細かつ専門的に説明しています。

製品の背景:

現在、主に単一の心理カウンセリングテストの販売によって収益を生み出している心理テストプラットフォームがあるとします。同社は現在、ユーザー維持率と製品収益を向上させる機能を構築したいと考えています。どのように設計すればよいでしょうか?

見つかった問題:

データ分析を通じて、問題を発見しました。 2023年の過去データを分析したところ、有料者の平均顧客単価は14.37、年間有料者数は11,470人であり、検査費用を支払っても良いと思った人は2回目の検査を行う傾向があることがわかりました。 2 回のテストの間隔は 5 日未満で、複数回のテストを受けた人がテストした製品の価格は、1 回のテストのみを受けた人よりも一般的に高かった。

問題を分析します。

理想的な状態: ユーザーの維持。当初は 1 回だけ実行するつもりだったユーザーが、2 回目も実行したいと思うようになることを期待しています。 5 日以内に複数回テストし、より高価な製品を購入する意思のある 2 番目のタイプのユーザーには、より高価な製品をテストしてもらいたいと考えています。

提案された解決策:

料金：

心理検査製品は一度の検査で繰り返し使用できることを考慮すると、製品自体のコストは高くありません。逆に、使用する人が増えれば増えるほど、ユーザーあたりのコストは低くなります。したがって、製品の設計では、心理テストのアンケートを作成するコストを考慮する必要はなく、機能設計と研究開発コストに重点を置く必要があります。

心理学：

人間は割引を好み、閾値効果などの要因があるため、さまざまなユーザータイプ向けにさまざまなメンバーシップ製品を設計して購入することができます。

製品ソリューション設計:

何も購入したことのないユーザーの場合は、ソーシャルメディアを使用して他のユーザーを招待して割引を受けたり、心理学コミュニティを構築したり、日々の体験を共有してポイントを獲得し、心理テストの機会と交換したりすることができます（ただし、テストを無料で配布することはできません。たとえ 0.99 ドルであっても、ユーザーに料金を支払わせるのが最善です）。これは、ユーザーの平均注文額と維持率を高めるためにも考えられる戦略です。

1回のみの検査で価格に敏感な人のために、月額14.8元の新しい会員プランが追加されました。ユーザーは 1 か月以内に 0 ～ 10 の値を持つすべての製品をテストできます。ユーザーが他の製品をテストするのを防ぐため、各テストの質問は 1 回しかテストできません。

何度も連続してテスト問題にチャレンジするユーザーや、比較的高額な問題にチャレンジするユーザー向けに、月額29.8ドルのメンバーシップ商品が追加されました。

購入したことのないユーザーに対しては、会員制の仕組みに加え、割引を受けるために他の人を招待するなどのソーシャル化や、心理コミュニティを構築し、個人的な日常体験を共有することでポイントを獲得し、心理テストの機会を得るといった、ユーザーの平均注文額や維持率を高めるための戦略も考えられます。

製品化:

機能の方向性を定めた後は、購入者数や購入商品数など、監視すべき機能や指標に基づいて製品プロトタイプを設計する必要があります。また、前月比や前年比の GMV 変化率など、新しい機能の役割を評価する必要もあります。主な事業指標は次の図に示されています。

参考文献:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/293279922

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