インターネット製品運用指標（新エネルギー自動車企業におけるインターネットデータ製品（指標システム設計）実践）

新エネルギー自動車企業におけるインターネットデータ製品（インデックスシステム設計）の実践

過去のインターネット手法のいくつかは、新エネルギー自動車企業にも適用できます。具体的にどのように使用すればいいのでしょうか?著者は、新エネルギー自動車企業におけるインターネットデータ製品（指標システム設計）の実践についてお話しし、皆様の参考になれば幸いです。

2022年初頭、新エネルギー車会社の自動運転事業部に異動しました。 11月初旬までに、インジケーターシステムやラベルシステムなど、同社の自動運転事業におけるいくつかのデータプロダクトを0から1まで構築し、運用してきました。上記の製品はすべて、以前のインターネット業界からいくつかの手法を借用し、良好な結果を達成しています。今日は、この記事を通じて、新エネルギー自動車企業の指標システム（自動運転領域）に関連するデータ製品について、インターネット業界の方法を参照する実践についてお話しします。

インターネット業界では、指標を設計する方法は、水平方向に 1 つ、垂直方向に 1 つというものです。

水平的には、指標構造は事業階層構造によって分類されます。

スーパーマーケットや電子商取引のマーケティング領域指標システムを例にとると、マーケティングは通常、アクティビティの形で実行されます。まず、ビジネスの中心となる焦点、つまりマーケティング（優遇料金の支出）+販売（収入）を見つけます。次に、マーケティング領域をマーケティングとセールスの 2 つのカテゴリに分けます。スーパーマーケットや電子商取引ビジネスに精通している学生であれば、マーケティングをさらに細分化すると、マーケティングはマーケティングタイプとマーケティングソースの 2 つのカテゴリに分けられることを知っているはずです。マーケティングの種類にはクーポンやリベートなどがあります。マーケティングソースには、マーケティング費用がサプライヤーから発生するのか、プラットフォームから発生するのかなどが含まれます。この考え方に従って、ビジネス上の懸念に応じて層ごとに分解し、最終的に指標システムの構造を得ることができます。

垂直方向に指標を細分化し、デュポン分解法によって注意が必要な特定の指標を見つけます。

まず「デュポン分解」について学びましょう。インターネット上には多くの説明があります。ここで簡単に説明します。指標を数学的関係に従って因子指標に分解します。スーパーマーケットと電子商取引のマーケティングドメイン指標システムを例に挙げてみましょう。まず、北極星の指標である売上を見つけましょう。次に、デュポン分解を使用して、 「売上高」=「平均注文額」*「注文したユーザー数」、「平均注文額」=「実際に支払われた金額」+「プロモーション金額」など、これ以上分解できないすべての指標を見つけ、この方法を使用してレイヤーごとに分解できます。

当社がADAS運転機能モジュールのインジケーターシステムを初めて設計した際、インジケーターを一から設計する必要があり、業務を一から学ばなければならず、部門幹部にアイデアがあまりないという問題に直面しました。タスクを受け入れたので、あとは実行するだけです。

当時、第一レベルの部門には 4 つの目標がありました。

1. （機能ライン）供給可用性>**%
2. 運転補助主責任事故 < * 回/1億キロメートル
3. ユーザー満足度 >**
4. 苦情率 <**%

これら 4 つの目標に基づいて、指標システムの主な構造を逆に推測することができます。 「供給率」は機能の浸透度、「事故率」は機能の安全性を表し、「満足度」と「苦情率」は機能満足度に統合することができます。機能の指標システムとして設計されているため、インターネットの成熟度に基づく製品機能の分類（使いやすさ < 使いやすさ）を参照できます。運転機能の成熟度評価基準と合わせると、使えるということは使えること、使い勝手が良いということは快適性、使いやすいということは効率性や継続性を意味します。インジケーター全体の主な構造が構築されます (以下を参照)。

さらに分解すると、インジケーター システムの構造が基本的に明らかになり、その一部は次のように拡張されます。

機能指標の分解は、デュポン分解法を使用して適用できます。たとえば、「ユーザー テイクオーバー」カテゴリでは、「ユーザー テイクオーバー率」 = 「予想テイクオーバー率」 + 「予想外のテイクオーバー率」となります。さらに、緊急度に応じて「緊急引継ぎ率」と「非緊急引継ぎ率」に分解することもできます。

機能指標には特定のビジネス属性があるため、DuPont 分解法を使用する場合は、一部の指標を機能シナリオと組み合わせて分解する必要があります。 「ナビゲーション車線変更」の分類を例にとると、継続性は成功率に重点を置く必要があり、「ナビゲーション車線変更成功率」は機能シナリオに基づいて幹線道路調整成功率、幹線道路への合流成功率、幹線道路からの退出成功率にさらに分類する必要があります。

このように、各カテゴリの指標は分類されます（一部のみ表示）。

上記の構造および分解インジケーターを参考にして、最終的に標準的なインジケーターシステムが確認されました。同時に、ビジュアル表示を設計する際には、この標準構造に従って分割されたため、すべてのビジネス関係者が機能指標の理解について合意に達しやすくなりました。

最終結果を皆さんと共有したいと思います。関連データアプリケーションは、自動運転体験設計、機能開発、ルート供給、サブスクリプション運用などのチームにサービスを提供しており、体験マネージャーがR＆Dによって関連機能の安定性の最適化を推進し、高精度ランプマップのカバー率が低い問題の解決を促進しています。

前回の製品記事で、「Let the Elephants Fly」から次の一文を引用しました。「すべてのイノベーションは、先行するものを模倣することから始まります。これが私たちが学ぶ方法です。」この文章は今でもこの授業の参考資料として使えると思います。

インターネット業界から新エネルギー自動車業界に転職して約2年が経ちましたが、これまでに蓄積した知識は、今でも新しい分野での仕事に役立っています。この記事で言及したインジケーター システム設計の成功した実践に加えて。

自動運転・安全領域のシナリオライブラリの設計では、電子商取引のシナリオ構造である「人・モノ・場所」を参考に、「ドライバー情報」「車両情報」「シナリオ情報」を分解・拡張しました。最終的な取り決めは、アルゴリズムとビジネスの同僚から好評を博しました。

この記事はここで終わります。今後の製品記事では、さらにいくつかの事例を追加して皆さんと共有する機会があります。他にアイデアがあれば、ぜひコメントを残してください〜

コラムニスト

Xixi、WeChat パブリックアカウント: Lone Traveler (ID: gushenlvren)、『Everyone is a Product Manager』のコラムニスト。人工知能、toB製品、ビッグエンターテインメントなどの分野に注力します。

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