業務におけるデータ分析（データ分析手法を使用してビジネスプロセスを最適化する方法）

データ分析手法を使用してビジネスプロセスを最適化するにはどうすればよいでしょうか?

データ分析はオペレーターにとってプラスとなるスキルです。この記事の著者は、シックス シグマ手法を使用して運用におけるデータ分析を実施し、それによってビジネス プロセスを改善し、運用結果を最適化する方法を事例を用いて説明します。

こんにちは、みんな！

私の名前は Gao Gao です。B サイド インターネット製品の運用に 10 年の経験があります。

前面に書かれている内容:

アクティビティが開始された後に監視すべきものは何ですか?重点を置くべき重要な問題は何ですか?問題を分析するにはどのようなデータ収集が必要ですか?プロジェクトに欠陥がいくつあるかを知るにはどうすればいいですか?見つかったバグを改善し、制御するにはどうすればよいでしょうか?

この章では、プロジェクト実装の改善によく使用される手法であるシックス シグマ DMAIC について説明します。

シックスシグマ（6 Sigma）は、製品やサービスの欠陥を減らすために、非常に高い目標を設定し、データを収集し、結果を分析することに重点を置いた管理戦略です。

シックス シグマの原則は、プロジェクトに欠陥がいくつあるかを検出すれば、それらを体系的に減らし、プロジェクトを可能な限り完璧にする方法を見つけ出せるというものです。

定義: 改善が必要な製品またはプロセスを特定し、プロジェクトに必要なリソースを決定します。

測定: 欠陥を定義し、製品またはプロセスのパフォーマンス データをベースラインとして収集し、改善目標を確立します。

分析: 測定フェーズ中に収集されたデータを分析し、品質に影響を与える一連の変数を重要度順にランク付けして特定します。

改善: ソリューションを最適化し、プロジェクトの品質改善目標を満たしているか、それを上回っていることを確認します。

制御: プロセスの改善が完了したら、それが維持され、以前の状態に戻らないようにします。

これを見ると、誰もが困惑するはずです。それはどういう意味ですか？漢字は全部知っているのに、なぜ理解できないのでしょうか？

例を見れば誰でも理解できるでしょう。

今は住宅購入のベストタイミングなのか、底を打ったのか、住宅を購入するべきなのか、などが最近話題になっています。私たちもこのホットな話題を利用して、業務に欠かせないデータ分析機能を活用してこの問題を解決しましょう。

オペレーターは家事も料理もできるし、何でもできるので、始めましょう。

問題を定義する目的は、3 つのテストを実行することです。

最初のテスト: 複雑さテスト -問題はあなたに直接関係していますか?

具体的な質問: 今は家を買うのに適切な時期でしょうか?家を買うときに本当に必要なものは何ですか?

生活体験を向上させるためでしょうか、それとも嫁姑問題に対処するために結婚するためでしょうか、それとも戸籍や子どもの教育問題を解決するためでしょうか?

2 番目のテスト: 有用性テスト -質問に対する回答は分析に役立ちますか?

たとえば、住宅購入の実際の需要を分析することは役立ちますか?自分の本当のニーズを整理してください。そうしないと、「～が欲しい、～が欲しい」という問題になってしまいます。

答えの第一優先順位は学区です。良い学区にある家は一般的に古く、荒廃していて、小さいです。 2番目に優先するのは生活経験です。新しい学区の場合、それらは遠隔地にあります。

3 番目のテスト: 実現可能性テスト -これらの問題は明確に定義されていますか?

たとえば、特定の潜在的な政策が住宅価格に与える影響（あまりに不明で、定義も明確ではありません）。

問題を定義したら、2 番目のステップに進みます。

効果的な定義が成功の鍵です。

明確な仮定を立てて問題を明確に定義します。複雑な問題には、多くの場合、多くの潜在的な答えが存在します。強い仮定がなければ、多くの時間を無駄にし、結局何も証明できなくなります。正しい仮定によって、収集するデータとその表示方法が決まります。

質問：北京の住宅価格は今後も下落し続けるでしょうか？

• 仮説1：住宅需要が硬直化した人々の数は減少しているので、北京市の既婚者数や26～40歳の住宅を持たない人々の流出など、関連データを収集する必要がある。
• 仮定 2: 継続的に開始される新規不動産プロジェクトの数など、関連データの収集に応じて供給が増加する。中古住宅の増加
• 仮説3: 経済不況。国内外の政治環境や経済要因などの関連データを収集する必要があります。

ここで重要な懸念事項は、一貫性、正確性、適時性という 3 つです。

• 一貫性、例えば、住宅都市農村建設委員会のデータと第三者仲介プラットフォームのデータとが一致しているかどうか、統計的品質の違いなど。
• 正確性、たとえば、データを正確に定量化できるかどうか: 実際の 1 日の取引量。データの入手が困難：各コミュニティ内の中古住宅。
• 現時点での実際の状況がどうなっているかなどの適時性。

各データ項目に最も適したソースを明確にし、各データ項目の制限と潜在的なエラーを理解します。

問題を分解する: データを測定することで、問題を継続的に分解し、比較、セグメント化、レビューして、基本的なリンクを定義します。

問題を分析することは、プロセス全体の中で非常に重要な部分です。接続と操作のパスを見つけ、問題が発生している特定のリンクを特定する必要があります。

当初の戦略の改善や監視方法の調整など

当初の目標が変更された場合は、戦略を調整する必要があります。たとえば、分析によって住宅購入の実際の状況が想定と一致していないことが示された場合、需要を下げる、予算を増やす、都市を変える、再び恋に落ちるなど、調整にはいくつかの可能性があります。

計画を改善する際に最も重要な点は、客観的な問題そのものに基づいて計画することです。解決策の方向性は、企業の優位な立場に基づいて決定する必要があります。

この章の最後に、小さな課題を出します。あなたの現在の生活の中で、分析と意思決定が必要な出来事は何か、5 分ほど考えてみてください。

次の考え方に従って、それぞれの質問に答えてください。

• どのような問題を解決したいですか?決定を必要とするイベントは何ですか?
• 問題を定義するためにどのようなデータを探すべきでしょうか?
• 対応するデータを通じて問題を分析し、特定するにはどうすればよいでしょうか?
• 問題分析に基づいてソリューションを改善する方法
• 継続的にフォローアップすると解決策は効果的ですか?もっと効率的な方法はありますか?

たとえば、お子様の成績を上げたいですか?

たとえば、彼氏に LV を買ってもらうよう説得したいですか?

あなたならどうしますか？

高高、WeChatパブリックアカウント：高高の運営ノート、誰もがプロダクトマネージャーのコラムニスト、シニアプロダクトオペレーター。

この記事はもともと「Everyone is a Product Manager」に掲載されました。無断転載禁止

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