新しいメディア運営者はどのような観点からデータ分析を行うことができるのか（新しいメディアデータ分析の 9 つの方法、いくつ知っていますか？）

新しいメディアデータ分析の 9 つの方法、いくつ知っていますか?

この記事では、初心者向けにシンプルで効果的なデータ操作方法を提供することに重点を置いています。データ運用作業を実行する前に、まず、パブリックアカウントの運用全体においてデータがどのような役割を果たすかを理解する必要があります。

私は、「データは業務の基盤であり、業務全体を貫くロープのようなものです。業務 KPI 評価を直接提示するだけでなく、業務の方向性を理論的に裏付けるポイントでもあります。」と考えています。

新しいメディアのデータ運用において、データ分析は重要なステップです。データ分析の手法には約9種類あります。あなたは知っていますか？今日は、Xiaotianがこれらの実用的なことを学ぶ方法を紹介します。

データ分析の9つの方法：直接判断法 - 比較分析法 - 構造分析法 - グループ化分析法 - 平均分析法 - マトリックス分析法 - ファンネルチャート分析法 - レーダーチャート分析法 - 回帰分析法

1. 直接判定方式

直接評価法とは、経験に基づいてデータの品質を直接判断し、評価する方法です。通常は、最近の閲覧量が低すぎないか、最近の販売量が異常かどうか、1日の記事プッシュ数が正常かどうかなど、内部の過去の稼働状況を評価するために使用されます。

直接評価法には、2 つの条件が必要です。1 つ目は、オペレーターが一定の新しいメディアの運用経験を持ち、直帰率や閲覧量などを正しく評価できることです。 2 つ目は、処理されたデータが直感的で、特定のデータの利点と欠点を直接的に表せることです。

2. 比較分析

比較分析法は、2 つ以上のデータを比較し、その違いを分析して、これらのデータによって表される法則を明らかにする方法です。

比較分析には、水平比較と垂直比較が含まれます。横比較とは、今日頭条における同じ分野の著者の記事閲覧量とファン数の比較など、異なる総合指標を同時に比較することを指します。縦比較とは、今月の記事閲覧量と先月の閲覧量の比較や、今月のファン数増加数と先月の増加数の比較など、同じ総合指標を異なる時間条件下で比較することを指します。

比較分析により、現在の動作レベルを直接観察できます。一方では、すでに優れたレベルにある側面を見つけ、それを将来的に維持することができます。一方で、現在の弱点を迅速に発見し、突破口を見つけることに集中することができます。

3. グループ分析

グループ化分析法とは、分析対象のさまざまな特性、性質、関係性をより深く理解するために、特定の指標を通じてオブジェクトを統計的にグループ化、計算、分析する方法を指します。

グループ化分析法は、相互に独立し、完全に網羅的な列挙分析の原則に従います。いわゆる相互独立性とは、グループ間に重複がなく、グループ間に明らかな違いがあり、各データは特定のグループにのみ属することを意味します。いわゆる完全な網羅性とは、グループ化においてデータが省略されず、整合性が維持され、各グループのスペースが合計のすべてのデータを収容するのに十分であることを意味します。

4. 構造解析

構造分析は、統計的なグループ化に基づいてグループ内のデータを全体のデータと比較する分析方法です。構造分析法は、各グループが全体に占める割合を分析し、相対的な指標となります。

たとえば、新しいメディア運営チームは、ファンの地理的分布と各場所のファンの割合をカウントできます。このシナリオは構造解析法に属します。

5. 平均分析法

例えば、Toutiao 上の記事の閲覧量を分析する場合、Excel からエクスポートしたデータを使用して、平均よりも閲覧量が多い記事をすばやく見つけることができます。その後、これらの記事のタイトル、レイアウト、画像などのルールを継続的に検討して、その後のコンテンツの品質の向上を促進します。

6. マトリックス分析

マトリックス分析は、問題を定量的に分析する方法です。これは、データの 2 つの重要な指標を分析の基礎として使用し、この 2 つの指標を水平軸と垂直軸として使用して 4 つの象限を形成し、問題の解決策を見つけ、オペレーターにデータの参照を提供することを指します。

たとえば、ケータリング会社における点評レビュー分析は、「緊急かつ重要、重要だが緊急ではない、緊急だが重要ではない、緊急でも重要でもない」という 4 つの象限を使用してマトリックス分析を実行し、「緊急かつ重要」な事項に重点を置きます。

7. ファネルプロット分析

ファネル チャート分析法は、表示形式がファネルに似ていることからこの名前が付けられています。ファネルチャートでは、記事の閲覧量や商品の購入量などを階層ごとに分析し、キーパス全体の各ステップのコンバージョン状況を表示できます。

単一のファネル チャートでは各リンクの品質を測定することが難しいことを強調することが重要です。オペレーターは、このセクションで紹介した「比較分析手法」を組み合わせて、異なる時間における同じリンクを比較し、操作効果を評価することができます。

8. レーダーチャート分析

レーダーチャートは、新しいメディアアカウントのコンテンツ品質や分野フォーカスなどのさまざまな次元を計算して得られる客観的なスコアリング結果であるインデックス分析でよく使用されます。スコアが高いほど、アカウントの品質が高くなります。レーダーチャートで分析できる指標としては、頭条指数、大裕星指数、百家好指数などがあります。

9. 回帰分析

回帰分析は、変数間の関係性を研究して物事の発展傾向を予測する定量的な予測手法です。回帰モデル予測法や因果法とも呼ばれます。

例えば、Toutiao のファンのデータを Excel スプレッドシートにエクスポートし、累積ファン数に対して単変量線形分析を実行することで、特定の時間におけるファンの数を予測することができます。