データ操作を分析する (データ分析は操作にどのように役立ちますか?)

データ分析は運用にどのように役立ちますか?

ソース |現実的なチェン先生

データを扱う学生の多くは、「有用」という言葉を聞くことを最も恐れています。データ分析プロジェクトを実行するのは十分に困難です。役に立つプロジェクトを作るのは難しくなります。今日は例を挙げて、そのやり方を段階的に説明します。

質問を聞いてください。ある短編動画プラットフォームのゲームライブストリーミング事業には、1日あたり約1,000万人のアクティブユーザーがいますが、そのうち90%は10分未満しか視聴していません。運営者は、できるだけ多くのユーザーに10分以上視聴してもらいたいと考えている。何をすべきか分析してください。

質問を受けたら、急いで計算しないでください。 3 つの魂の質問を思い出してください (自分自身に問いかけてください):

質問 1: これはどのレベルの質問ですか?

A．戦略的

B. 戦術

C. 戦闘グレード

質問 2: これはどのような種類の質問ですか?

A．いくらですか

B. なぜ

C. やり方

質問 3: 現在の状態ではどのような結果を出力する必要がありますか?

A．いくつか数字を挙げてください

B. レポート

C. 特別レポート

D. モデル

E． ABテスト

どうすればいいですか？

多くの学生がこのトピックを理解すると、アクティビティ率、コンバージョン率、平均期間、ユーザー ポートレートなどの用語と、一連の指標がすぐに頭に浮かびます。このとき、自分自身に「ちょっと待って」と言い聞かせる必要があります。

終わりのない一時的なデータ収集を排除したい場合、最初のステップはプロジェクトを実行しているかのように行動することです。プロジェクトの目標、作業範囲、出力製品、納期を明確にします。そして正式に作業が開始されました。特に、運用上非常に面倒な特殊な問題に遭遇した場合、今プロジェクトを開始しなければ、いつ開始するのでしょうか?まず旗を立ててから作業を始めます。

私たちは旗を立てたいので、それは上記に述べた 3 つの内省的な質問に関係しています。これら 3 つの質問はすべて、プロジェクトの目標と出力の方向性に関連しています。まず、データ分析がサポートできる質問には、次の図に示すように 3 つのレベルがあります。

これは典型的な戦術レベルの問題です。 1日10分以上視聴するユーザーを増やすことは決まっているが、具体的にどのようにするかという方向性はない。この時、まずは方向性を決めて、その後に細かい部分を考えていく必要があります。質問1の答え: B

データ分析によって直接解決できる問題には 5 つの主要なカテゴリがあり、間接的に解決できる問題には 3 つの主要なカテゴリがあります (下の図を参照)。

質問 2 では、C を選択します。この質問は、典型的な「方法」に関する質問です。運用に必要なのは具体的な実装の提案であるため、データ レベルだけにこだわるのではなく、運用で何ができるかと組み合わせて考える必要があります。なお、この質問には方向性すらありませんので、実行の際には、美女と遊んでもらうかどうか、バウチャーが5元か10元かといった細かいことは気にしないでください。まず「何をすべきか」という大きな問題を解決しなければなりません。

データ分析の出力にはさまざまな種類があり、それぞれの出力には特定の目的があります (以下を参照)。この目標と組み合わせて、最初に特別なレポートを出力するのが最適です。全員が合意に達したら、それを戦闘レベルに進めることができ、実装が容易になります。

質問4: この質問の要点は何ですか?

1. ショートビデオ

2. ゲームライブ

3. デイリー

4. 視聴時間

この問題を解くとき、多くの学生は DAU=DOU + DNU を直接挿入します。または、視聴時間を1〜5分、6〜9分、10分以上に直接挿入します。または、ライブ放送の入り口 1、2、3 を直接挿入します。問題の要点について話すとき、私たちは問題の解決に影響を与える最も重要な要素を意味します。短編動画プラットフォームは珍しくなく、生放送も珍しくないが、なぜ運営者は今回ゲーム生放送を選択したのだろうか。

ゲームのライブ ストリーミングには、ビジネス ロジックにおいて次のような固有の利点があります。

1. ゲームIPには当然ファンがおり、普及コストも低い

2. ゲームのライブ放送は競争的で、見ていて楽しい

3. ゲームは長く続くので、ユーザーの粘着性は当然良い

おそらくこれらの理由から、運営者はゲームのライブストリーミングに特別な注意を払い、「なぜ 10 分も視聴できないのか」といった疑問を抱くでしょう。

アイデアを構築する際には、次の点に特に注意してください。私たちが直面している問題は実際のユーザーによって生成されたものであり、数字は問題の尺度にすぎません。ゲームをプレイしたことがある人なら誰でも、ゲーム プレイヤーは DAU ではなく生身の人間であることを知っています。彼らには明確かつ現実的な需要があり、World of Warcraft をプレイするプレイヤーは Loktar を探しています。 2000 年以降に生まれて Pesticide Squad をプレイする人は、ストリートファイターにはあまり注目しないような気がします。

論理的に言えば、ゲームをプレイするファンは、お気に入りのアンカーを見れば、ただ見て去るだけではないはずです。したがって、時間が足りないだけのように思えますが、その背後には多くの理由がある可能性があります (以下に示すように)。

一つ一つ研究していたら、忙しくて花が冷めてしまうかもしれません。そして、プロジェクトの成果として、結論は散在することになります。プロジェクトが開始されたので、再利用可能なものを蓄積する方法を見つける必要があります。論理を注意深く考えてみると、問題の核心はユーザー、アンカー、製品という 3 つの側面から生じており、次の 4 つの主要な問題に要約できることがわかります。

1. ユーザーは

2. アンカーは良くない

3. 製品が動作しない

4. ユーザーとホストが一致しません

上記の 4 つの質問のうち 3 つは、評価システムを使用して回答できます。ユーザーニーズ、製品品質、アンカー品質のモニタリング体制を構築することで、ユーザー、アンカー、製品の品質、品質が安定しているかを評価できます（下図は一例です）。

そうすることで、運営側が基本的な条件についてまったく知らない状態を終わらせることができるだけでなく、マッチング問題の強固な基盤を築き、一連の評価方法論と監視指標を促進し、さらには長期的な監視のための小規模なデータ製品を立ち上げることさえ期待できます。一石三鳥とも言えるでしょう。プロジェクトの成果物としては、大量の PPT を書くよりもはるかに価値があります。

適切な評価システムがあれば、マッチングの問題は簡単に理解できるようになります。つまり、ユーザーが好むゲームの種類と、ライブ放送を視聴できる時間に基づいて、関連性の高いライブ放送を宣伝する必要があるのです。

上記の分析に基づいて、最終的な結論を導き出すのは簡単になります。

1. ユーザーの質は良くなく、そのほとんどはゲームの真のファンではない - 本当のユーザーをより正確に見つける

2. キャスターの質も良くないし、知名度も実力も良くないので、ファンを惹きつけることができない。有名で実力のあるキャスターと契約しよう

3. 製品の品質が良くない場合、ユーザーはシステムから離れてしまうことが多いため、製品プロセス/インターフェースを最適化します。

4. マッチングが機能していない - ユーザーとアンカータグに基づいてプッシュ情報の精度を向上させ、ユーザーをコンバージョンさせる可能性が高いプッシュ時間を見つけます

以上が基本的な考え方です。その後、納期の設定、作業の優先順位の調整、プロジェクトチームのメンバーの手配などを行い、正式に作業を開始します。注: プロジェクトを開始する前に結果を事前に判断することが非常に重要です。上記の 4 つの仮説的な質問の中には、すでに明確な結論に達している操作もあれば、変更したくない/変更できない/変更しない操作もあり、まったく気にしない操作もある可能性があります。

事前のコミュニケーションにより、これらの障害を直接回避し、分析後に「あなたの言ったことは何の役に立つのですか?」と質問される問題を大幅に軽減できます。 「よく言ったけど意味がない」「話し終わった後もまだどうしたらいいのか分からない」コミュニケーションを維持することは、その後のプロジェクトの進行においても同様に重要です。

計画を立てたら、仕事に取り掛かります。作業中の注意事項:

1. 1 つのトピックに関するコミュニケーションを一度完了し、大きな動きを念頭に置いておくことを忘れないでください。

2. ある程度の合意に達した後、すべてが完了するのを待たずに戦闘レベルに直接移行し、できるだけ早く結果を達成することができます。

3. データの変化を監視し、全体的な状況が変わった場合は方向を調整します。

よく言われるように、「始めが良ければ成功の半分だ」。実際、データ分析プロジェクトでは、良いスタートとは 4 分の 3 の成功を意味します。ほとんどのプロジェクトは、初期段階でのビジネスに対する理解不足、不明確なアイデア、ビジネス側の期待をコントロールできないこと（期待が高すぎて最終的に失望につながる、または期待が低すぎて後の段階で十分な注意が払われない）が原因で失敗します。

実際に作業を開始した後、主な問題は、コミュニケーションが少なすぎて、長い間先送りし続け、期待がどんどん高くなり、最終的に大きな失望につながったことでした。 2 つ目の欠点は、進捗が遅すぎて結果が長い間現れないことです。だからこそ、私は強調します。すべてを待つ必要はないのです。いくつかのハイライトが出てきたら、より詳細な分析/戦略の議論を行い、すぐに開始します。

この質問は、事前の前提なしに行われます。したがって、探索的分析には多くのコンポーネントがあり、分析ロジックは比較的複雑です。操作に次のような事前設定された前提がある場合:

• ユーザーが十分に視聴しないのは、アンカーが良くないからではないかと疑っている。

• ライブ放送を視聴するユーザーのニーズをより深く理解し、視聴時間を増やしたい

• 視聴時間を増やすために、10分間の抽選会を開催したい