データ駆動型運用とは何ですか? （データ駆動型運用実践：小紅書で働いています）

データ駆動型オペレーション実践：小紅書で働いています

ユーザー構造のバランスをとるために、この記事の著者は小紅書にアカウントを開設し、小紅書でのフライドポテトのプロモーションと運営をレビューし、コンテンツ業界の製品運営プロセスに移行できる典型的なデータ駆動型の運営プロセスを事例に基づいて分析しました。一緒に見てみましょう。

公式アカウントは1年以上運営されています。ユーザーの60%は男性で、85%は26歳以上です。最近はユーザー構成のバランスを取り、若い女性学生の割合を増やしていきたいと思っています。そこで、小紅書にアカウントを開設し、小紅書でのフライドポテトのプロモーションや運営について調べてみました。コンテンツ業界の製品運用プロセスに移行できる、典型的なデータ駆動型の運用プロセスを例を使って見てみました。

有料プロモーションの主な目的は、小紅書のファンを増やすことです（なぜファンを増やす必要があるのでしょうか？公式アカウントを長い間運営してきた結果、閲覧数が多くファンが増えているのを見ると嬉しくなります。データは日々変化しています。少なくとも短期的な収益化は考えていません）。データプロダクトマネージャーの方向性に焦点を当てた垂直アカウントとして、Xiaohongshu で 1 週間で 300 人以上のファンが増えたことは比較的良好だと考えられますが、1 週間以上経過すると、成長は明らかに鈍化しています。たまたまファン数が500人を超えると、フライドポテトのプロモーション（有料トラフィック購入）を開始できるので、トラフィックを「買う、買う、買う」楽しさを体験してみることにしました。

したがって、最初のステップは、私の活動の有効性を測定するための重要な指標である「新規ファンの数」を決定することです。 （実際の運用プロセスでは、各運用アクションに重要なKPIを設定する必要があります）

データ担当者としては、データ主導でなければなりません。したがって、トラフィックを購入するために多額の費用を費やすことを決心した後の次のステップは、データ分析を使用して過去に投稿したメモを分析し、配信に最適なコンテンツを決定し、ROIを最大化することです。 OSM の指標システム構築方法を使用することで、新規ファンの数に影響を与える関連指標システムを見つけることができます。

小紅書のコンテンツエコロジーのビジネスプロセスは、ユーザーが小紅書ホームページ上の推奨フィードフローの検索や閲覧を通じてノートを見て（露出）、惹かれて（クリック）、ノートコンテンツのインタラクションに参加したり、著者のホームページを訪問して他の有用な情報があるかどうかを確認したり、将来的に有用かもしれないと判断してクリックしてフォローしたりすることです。関連する主な指標:

• 暴露
• 露出
• 露出クリック率
• ノート閲覧者数
• ビュー
• ホームページ訪問数
• ホームページ訪問者
• 新しいファン

インタラクティブインジケーター:

Xiaohongshu の推奨戦略は、コンテンツの人気、つまりユーザーのインタラクションに基づいています。相互作用が高ければ高いほど、推奨重み係数が大きくなります。そのため、プロモーションコンテンツを選択する際には、視聴者数、インタラクション率、ファン転換率など、いくつかの指標を主に分析しました。

ノートデータの比較分析（小紅書ノートの分析と分類指標が単一すぎるという不満）の後、データ製品マネージャー能力モデルに関するこのノートがプロモーション対象として選択されました。初期データ指標: 視聴回数 679 回、インタラクション率 8%、ファン変換率 2.1%。

アカウントの位置付けは、データ プロダクト マネージャー、またはデータ プロダクトで働きたい学生、転勤したデータ アナリスト、データ開発プロダクト マネージャー、プロダクト オペレーションなどに重点を置いています。

トラフィック ソース分析によると、トラフィックの 80% はホームページの推奨ページから来ています (これは、トラフィックのほとんどが検索から来るという当初の予想とは多少異なります)。また、カスタム選択を行う際には、都市、性別、年齢、大まかな興味などの基本的な情報しか選択できないため、正確性が十分ではないと思います。そこでプロモーション方法を選ぶ際には、アルゴリズムに基づいたユーザーの興味関心の方がより正確かもしれないと考え、Xiaohongshu独自の推奨アルゴリズムを使用することにしました。

当社は日々の業務において、ユーザーポートレートやラベリングシステムの構築を通じてユーザーを正確に識別する能力を継続的に向上させ、それによって当社のビジネスのデジタルオペレーションを強化しています。

5000データパッケージはすぐに消費されてしまいます（6時間、12時間、24時間利用可能）が、具体的なデータ効果はどのようなものですか？個人的には、この出来事を一言で表すと「悲惨」しかないと感じています。 75 ドルを費やして 7 人の新しいフォロワーを獲得し、新規顧客 CAC (ユーザー獲得単価) は 10.71 でした。私のアカウントのように商業的価値を生み出さないアカウントの場合、このコストは依然として非常に高くなります。

痛みから学び、レビューして要約し、問題がどこにあるのかを見つけ出し、その後、反復して最適化を続けることができます。利用可能なパフォーマンス データに基づいてプロモーションのコンバージョン ファネルを分析したところ、主な損失リンクは露出からクリックまでのコンバージョン率が非常に低いことであることがわかりました。つまり、5,000 枚の露出は見栄えが良いものの、実際に見られるのは 228 枚だけです。考えられる理由としては、次のようなものが挙げられます。

1. ノートの内容の品質が悪い。例えば、ヘッダー画像の視覚効果が悪かったり、タイトルがユーザーの興味を引くほど良くなかったりする。
2. Xiaohongshu の交通推奨アルゴリズムに問題があります。結局のところ、アルゴリズムはブラックボックスです。おそらく、5,000 回の露出という KPI を達成するために、ユーザー類似度係数のしきい値が非常に低く設定されているのでしょうか?

改善する：

1. 次回プロモーションをする場合は、まず内容をしっかり準備する必要があります。少なくともヘッダー画像とタイトルはもっと洗練されたものにすべきです。利便性のためだけに、粗雑なコンテンツを直接宣伝することはできません。
2. ユーザー タグをカスタマイズし、手動エクスペリエンスとアルゴリズムの推奨事項を比較することができます。

このデータ駆動型の運用プロセスでは、データを活用して意思決定を推進することが本質です。つまり、運用目標が明確になった上で、データに基づいてプロモーション内容やターゲットユーザーを選定するのです。さらに、運用の有効性プロセスが監視され、結果がレビューされます。データに基づいてPDCAサイクルを継続的に実行します。

さらに、企業内でデータ製品や運用を開発する場合は、データ収集や指標システム構築のプロセスも考慮する必要があります。データ プロダクト マネージャーは、ビジネス上の意思決定に便利な効率的なデジタル ツールの提供も検討する必要があります。時間ができたら、小紅書創新センターのデータ製品設計の長所と短所を分析します。

コラムニスト

Data Goer、WeChat パブリックアカウント: 「Everyone is a Product Manager」のコラムニスト、Data Goer。開発キット、データ資産とデータガバナンス、BI とデータ視覚化、精密マーケティング プラットフォーム、その他のデータ製品をカバーするデータ ミドルエンド製品分野に重点を置いています。ビッグデータソリューション企画と製品ソリューション設計が得意です。

この記事はもともと「Everyone is a Product Manager」に掲載されました。著者の許可なく複製することは禁止します。

タイトル画像は、CC0 プロトコルに基づいて Unsplash から取得したものです。

この記事で述べられている意見は著者自身の意見のみを表しており、人人士品夢家プラットフォームは情報保存スペースサービスのみを提供します。