運用指標データ（運用中のデータ指標システムの構築）

運用中のデータ指標システムの構築

運用業務では、データ分析を依頼されることが多いです。分析のためのフレームワークや方法論はありますか?今日は「データインジケーターシステム」の構築方法を紹介します。実は、運用作業だけではありません。どのような仕事でも思考は「体系化」および「システム化」できます。つまり、ピラミッド思考を持ち、問題を論理的に上から下まで考えることで、解決策がより包括的かつ効果的になります。

データインジケーターはなぜ必要なのでしょうか?指標は効果を具体的に測定するために使用されます。具体的とは定量化を意味し、データを使用して結果を説明することを意味します。効果を測定するということは、運用アクションの結果が当初の目標と一致しているかどうかを確認することを意味します。データ指標は「実際の状況」と「理想的な状況」を測定するために使用されます。

データインジケーターがあれば十分ではないでしょうか?なぜデータインジケーターシステムが必要なのでしょうか?インジケータ システム = インジケータ + システムであることを知っておく必要があります。指標により、ビジネスは説明可能、測定可能、分解可能になります。指標システムにより、構築された指標は体系的、包括的、可視化され、追跡可能になります。

データ指標システムの役割: ビジネス状況を監視し、指標を細分化して現在のビジネス上の問題を見つけ、ビジネス改善の領域を評価し、次のステップの作業の方向性を見つけます。これは、「データ分析レポート」のフレームワークやアイデアとしても役立ちます。

指標システムを構築するための 5 つのステップ:

1. 業務調査：部門KPI（コア指標に相当）を明確にし、業務オペレーション（派生指標に相当）を把握し、業務プロセスを整理する（プロセス指標に相当）。

ここで注意すべき点は、主な測定指標は、直接測定に使用される KPI に加えて、リーダーの期待 (自分自身または部門の期待) と現在のビジネスの実際の状況 (競合他社とのベンチマーク) も考慮する必要があるということです。前者は指標と社内目標の組み合わせを指し、後者は指標と外部の業界または競合他社のレベルとの比較を指し、孤立した作業を避けます。

2. 指標を明確にする：コア指標 + 派生指標 + (第 3 レベル指標) + プロセス指標。目標は、ビジネス指標とプロセス指標を改善することです。

コア指標（第 1 レベル指標とも呼ばれる）は、各企業および製品の特定のビジネス目標に基づいて設定する必要があります。たとえば、主な指標としては注文量の増加などが挙げられます。売上が伸びたものもありますか？コンバージョン率を上げるものもあるのでしょうか?それぞれの問題を具体的に分析する必要があります。

派生指標はコア指標の内訳です。コア指標が注文量の増加である場合、派生指標は、単価の増加、アクティブユーザーの増加、サイト内チャネルプロモーションの有効性の向上に分類できます。コア指標が売上高の増加である場合、派生指標は、ユーザー数の増加、決済率の増加、平均注文額の増加に分類できます。等々。

必要に応じて第 3 レベルの指標も存在する可能性があり、これは主に第 2 レベルの指標のパス分解を指します。たとえば、ユーザーはライフサイクルのどの段階にいるのでしょうか?ビジネス指標とユーザー間のタッチポイントは何ですか?ユーザーの悩みやライフサイクルを、ユーザーにリーチできる機会ポイントと組み合わせ、顧客アプリケーション シナリオ/ユーザー使用シナリオの機会ポイントを探ります。

プロセスを監視および改善するために使用されるプロセス指標。たとえば、TOB ビジネスでは、多くのプロセスでオフラインの営業およびカスタマー サクセス マネージャーによるフォローアップとプロモーションが必要となるため、販売リード数、注文変換率、注文変換時間、注文数など、対応するプロセス指標を追加する必要があります。

3. 追跡ポイントの収集：指標の基準を明確にし、すべての部門を同期させ、追跡ポイントの収集を制限し、一貫した論理ディメンションを構築します。

指標とキャリバーを製品、開発、データ部門と必ず同期させてください。追跡ポイントは他の機能の追跡ポイントと競合しますか?データに重複や欠落はありますか?データサイクルは妥当ですか?これらすべてを慎重に検討する必要があります。

4. 統計開発: データ部門はコードの開発と展開を完了した後、レポート出力とデータ分析レポートを完成させます。同時に、レポートの監視に注意を払い、指標システムを継続的に更新します。

取得したデータ ソースは一部に過ぎず、分析レポートを出力するには、ユーザー データ、使用シナリオなどと統合する必要があります。

5. ビジネス アプリケーション: 視覚化アプリケーション、分析アプリケーション、戦略計画。

指標は、単なるデータの山ではなく、最終的にはビジネスに反映されるべきです。データを単にリストするだけでは、ビジネスへの指針にはなりません。目標はビジネス指標とプロセス指標を改善することであり、最終的には製品の反復、運用戦略の調整、およびプロセスの最適化に関する提案に行き着く必要があります。

以上が運用業務におけるデータ指標システム構築の目的と具体的な手順です。次の記事でお会いしましょう。

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Huaying の運営メモ: B サイド運営と効率管理に重点を置き、QS30 経営学修士。現在は TOB 企業でデータ運用 (B サイド製品運用) に従事し、すべてのオペレーターが TOB の道を歩むのを支援することを目指しています。

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