インターネット企業データ運用（簡単なものから難しいものまで、専門家がインターネット商品データ運用方法を教えます！）

簡単なものから難しいものまで、インターネット商品データの操作方法を専門家が教えます！

運用の核心は、最大限の効率でビジネス目標を達成し、データを活用して戦略的な意思決定をサポートすることです。ここでのデータの役割は明らかです。ビジネス目標はデータを通じて定量化する必要があり、戦略的な決定には意思決定の基盤としてデータも必要です。

したがって、データは全体の操作の中で最も基本的かつ重要な部分です。データがなければ運用はできないとも言えます！

1. 基本的なデータ操作

1. 基本データはどこから来ますか?

データ操作を行う前に、まず基本データがどこから来るのかを理解する必要があります。

データ分析を行う友人は、必然的に問題に遭遇します。すでにデータを収集しており、収集したデータを分析に直接使用していますが、収集したデータがどこから来たのかがわからず、変更の本当の理由の一部を見逃してしまうことになります。たとえば、データの突然の急増には 2 つの理由が考えられます。1 つは実際にビジネスに変化があったこと、もう 1 つは統計アルゴリズムがそのような急増を引き起こした可能性があることです。

基本データには、ストレージ層、レポート層、分析および計算層、プレゼンテーション層の 4 つの主要なリンクがあります。ストレージ層は無数の基本情報テーブルで構成されています。ストレージ層の前にロゴログがあります。ロゴログとストレージレイヤーの違いは、ロゴログでは通常 1 つの文を使用して 1 つの情報を表すのに対し、ストレージレイヤーではこの文を複数のフィールドに書き込み、複数のテーブルに格納することです。レポートレイヤーは、統計用のストレージレイヤーからさらに必要なデータを抽出し、コアインジケーターとしてより重要なフィールドを選択します。一般的に、データはストレージ層と分析およびコンピューティング層から取得されます。

2. 必要なデータ指標をフィルタリングするにはどうすればいいですか?

製品によって、ビジネス目標を達成するための道筋は異なります。これらのパスにはいくつかの重要なポイントがあり、これらの重要なポイントは、各小さなノードにおけるビジネス目標であり、特定のデータ指標に定量化されます。

指標の種類は、ビジネス目標を達成するためにさまざまな製品で使用される計算式に従って分類されます。

上記の指標に加えて、苦情指標、顧客サービス対応指標など、顧客サービス関連の指標を設けている企業もあります。

3. データの信頼性を高めるにはどうすればよいでしょうか?

1) データは最小の粒度で収集する必要がある

2) 盲点を避けるためのデータの信頼性

3) データ統計のサンプル範囲が十分に広い

4) データサンプリングの方法は科学的である

5) データが標準化される

6) ビジネス指標はさまざまなデータに基づいています

2. データ分析

データ分析とは何ですか?

すべての分析は結果から始まる必要があります。終わりのない数字の羅列は分析ではありません。データ分析を始めたばかりの学生がよく犯す間違いは、データをうまく提示するために、さまざまな美しい積み上げグラフ、折れ線グラフ、棒グラフなどを使用するというものです。しかし、データの提示は何を示しているのでしょうか?どのような結論が反映されていますか?どれもだめだ。純粋なデータ視覚化ディスプレイのように見えます。分析の本当の目的は、問題を発見して解決することです。したがって、データ分析を行う際には、最終的に結論が出なければなりません。

2. データ分析はどこに適用されますか?

（１）製品設計：ウォルマートは無数の購入記録を調べたところ、同じレシートにビールとおむつの両方が含まれていたことを発見しました。なぜこのようなことが起こるのでしょうか?多くの父親がおむつを買いに来て、同時にビールも買っていたことが分かりました。ついに、ウォルマートはおむつとビールの棚を一緒に設置した。このようにして、ビールとおむつの売上は両方とも少し上昇しました。

インターネット製品に戻って、3 つの新しい機能 a、b、c があり、機能 A を使用するユーザーは機能 C をクリックすることが多いとします。次に、機能 A と機能 C をより近くに配置して、機能 A がクリックされるページに機能 C を追加してみます。したがって、製品設計では、イノベーションに加えて、データ分析の結果を活用して製品を最適化する必要もあります。

（２）商品企画：日本の毎日新聞は、ミネラルウォーターに新聞紙を巻くことで、ミネラルウォーターと新聞の売上を大幅に増加させました。

たとえば、インターネット製品では、地図機能を開発する際に、レストランを探すために地図機能を使用するユーザーが増えていることがわかりました。また、レストランでの支払いにグループ購入製品を使用するユーザーが増えていることもわかりました。これら 2 つのデータに基づいて、商品をマップ機能と組み合わせたり、グループ購入商品をマップに直接添付したりできます。今日のBaidu Mapsはまさにそのようなアプリです。

（３）精密マーケティング：例えば、一部の電子商取引ウェブサイトでは、どのような商品を異なる場所に配置するか、また、異なるウェブサイトのバナー位置にどのようなコンテンツを配置するかは、研究する価値のある問題であり、データ分析はここで非常に重要な役割を果たします。

（４）チャネル運営

たとえば、あるチャネルの場合、そのチャネルボリュームの構成は次のようになります。

各チャネルのコンバージョン率は次のとおりです。

コンバージョン率から、最も高いコンバージョン率を持つ B トラフィックにさらに多くのトラフィックを割り当てる必要があることがわかりますが、すべてのトラフィックを B チャネルに配置できるわけではありません。理由は2つあります。まず、チャネル操作を行うときは、特定のチャネルに過度に依存してはなりません。そうしないと、結果は悲惨なものになります。 2 番目に、各チャネルには独自のトラフィック伝送制限があります。チャネル B のコンバージョン率は非常に高いですが、チャネルの総量ではチャネルトラフィックを完全に消費できない可能性があります。

したがって、調整されたチャネルボリュームの構成は次のようになります。

2. データ分析によく使われるツール

製品パフォーマンスツール、競合製品監視ツール、市場とユーザーを監視することで

3. 効果的なデータ分析の実施方法

データ分析は次の 6 つのステップで構成されます。

有効な質問をすることから始めましょう。

効果的な質問には、次の 3 つの原則を満たす必要があります。まず、質問は複雑すぎないこと。第二に、それらは有用でなければなりません。そして3番目に、それらは実現可能でなければなりません。

次に、有効な質問に基づいていくつかの仮説を構築します。

有効な質問をしていくつかの仮説を立てたら、次は適切なデータを探す番です。データを探すときは、一貫性、正確性、適時性という 3 つの原則に注意する必要があります。

適切なデータを見つけたら、手元のデータ間の関係を分析する必要があります。

次に、KISS 原則を使用して分解されたデータを分析します。

最後に、仮説と結果の関係を検証する必要があります。