ビジネスデータとは何か（プロダクトマネージャーが習得すべきデータ知識：データの基本概念、用語、指標、基本技術、分析手法）

プロダクトマネージャーが習得すべきデータ知識：データの基本概念、用語、指標、基本技術、分析方法

「モバイルアプリデータ分析」とは何ですか?なぜ「モバイルアプリデータ分析」を実施する必要があるのでしょうか?

簡単に言えば、「データ分析」のプロセスとは、アプリ内のデータポイントを収集したり、アプリのデータベースに保存されているビジネスデータを読み取り、特定の目的のためにデータを「スクリーニング、クリーニング、処理、分析」して、製品設計や運用計画に役立つ結論を導き出すことです。継続的なデータ分析により、製品の動作状態を監視し、プロモーションの効果を高め、製品の問題を特定し、製品エクスペリエンスを最適化できます。

開発と運用のコミュニケーションを円滑にするためによく目にする用語をいくつか紹介します。

トラッキング: 一般的に、トラッキングとは、Umeng や Talkingdata などのサードパーティ企業の SDK を使用することです。アプリに SDK コードを埋め込み、トリガー条件を設定すると、SDK は条件が満たされたときにログを記録し、そのログをサードパーティのサーバーに送信して分析し、視覚的に表示します。このプロセスは埋葬と呼ばれます。

トラッキング方法には、「シンプルトラッキング」と「カスタムトラッキング」の2種類があります。いわゆる「シンプルトラッキング」とは、サードパーティのキーを直接取得し、それをアプリコードの構成ファイルに書き込むことです。 「カスタム トラッキング ポイント」は、「カスタム イベント」と呼ばれる機能に対応しており、通常はサードパーティの統計ツールでサポートされています。 「カスタムイベント」を設定することで、ボタンのクリック数や指定ページの閲覧回数など、アプリ固有の操作行動データを閲覧できます。

通常、「カスタム イベント」を作成するには、プロダクト マネージャーがアプリ開発者に、どのような条件で「カスタム イベント」をトリガーする必要があるか、トリガー時にさまざまなパラメーターを使用してさまざまなクリック動作を区別する方法を伝える必要があります。

たとえば、ボタンクリックイベントの場合、パラメータ「Action」を設定して、Action=Yes と Action=No の 2 つのボタンがクリックされた回数を区別できます。追跡プロセス全体を次の図に示します。

次元: 次元とは、私たちが通常物事を見る角度を指します。また、データを分析できる側面として理解することもできます。これらの「角度」は貴重であり、列挙することができます。たとえば、登録ユーザーが 100,000 人いる場合、分析できるディメンションには、ユーザーの地域、ユーザーの性別、ユーザーの役割、ユーザーのソースなどが含まれます。異なるディメンションのデータを観察することで、異なる結論を導き出すことができます。観測次元を拡大できるかどうかも、データ分析能力を評価する鍵となります。

測定: 測定と寸法は互いに補完し合います。測定とは、さまざまな次元での観察の効果を調べるために使用される定量化可能な値を指します。 「データ指標」として理解することもできます。観測された測定値は、アプリユーザー総数などの一般的な情報として表示することも、さまざまな地域の登録ユーザー数やアクティブユーザー数、さまざまなソースからのアプリ起動数、1日あたりの平均使用時間などの「ディメンション」を使用してレイヤー別に表示することもできます。

チャネル: サードパーティのアプリケーションストアからのインストール、広告クリックによるインストール、オフライン QR コードスキャンによるインストール、公式サイトからのダウンロードとインストールなど、アプリのインストールのさまざまなソースを指します。インターネット企業のビジネス作業は、一般的にチャネルを拡大し、さまざまなチャネルによってもたらされるデータのパフォーマンスを観察し、チャネルの品質を継続的に最適化することです。

注: 以下に記載されている指標は、主にモバイル アプリの共通コア指標であり、ビジネス関連の指標は含まれません。目的は、製品マネージャーが特定のデータについて話し合う際に統一された理解を得られるよう期待することです。

新規ユーザー: アプリをインストールした後、初めてアプリを起動するデバイスの数を「デバイス数」で重複排除する必要があります。新規ユーザーは主に、プロモーション効果と現在の製品のライフサイクル全体における段階を測定するために使用されます。

アクティブユーザー: 一定期間内にアプリを起動したデバイスの数。重複は「デバイス番号」で削除する必要があります。アクティブ ユーザーは主に、運用の有効性と製品の使用状況を測定するために使用されます。

起動回数: 重複を排除せずに、一定期間内にアプリが起動された回数。起動回数は主に、プッシュ効果とアプリのコンテンツが十分に魅力的であるかどうかを測定するために使用されます。

維持率: 一定期間後にアプリを起動し続ける新規ユーザーと、元の新規ユーザーの比率。 「期間」は、日次、週次、月次に分類できます。対応する指標は、「日次維持率、週次維持率、月次維持率」に細分化することもできます。 「一定期間後」の区分方法は、翌日、7日後、14日後です。来週、+2週間;翌月、+2か月など。一般的に、アプリの翌日の継続率は30〜40％、翌月の継続率は20％であり、これは良好な結果と見なされます。

使用時間: アプリが起動されてから終了されるまでの合計使用時間。いわゆる「アプリの終了」とは通常、プロセスを強制終了するか、アプリを 30 秒以上バックグラウンドに戻すことを意味します。一般的に、製品の粘着性とアクティビティを測定するには、「1 人あたりの平均使用時間、1 回の訪問あたりの平均使用時間、および 1 回の使用時間」の分析が使用されます。

使用頻度: ユーザーが最後にアプリを起動した時刻と、ユーザーが最後にアプリを起動した時刻と次にアプリを起動した時刻との間の時間差。頻度分布を使用すると、ユーザーに対するアプリの粘着性や操作コンテンツの深さを観察できます。

いわゆる「パケット キャプチャ」とは、一般的に、アプリがサーバーにアップロードするデータを観察することを指します。

「パケットをキャプチャ」して観察することで、カウントしたいデータが自分のアプリによって正しくアップロードされているかどうかを判断できます。一方、携帯電話にインストールされている他のアプリのアップロードデータをキャプチャして、競合製品のコンテンツ更新を分析することもできます。

通常、私は Mac システムでは Charles を使用し、Windows システムでは Wireshark を使用します。もちろん、キャプチャしたデータの詳細な分析を実行する場合は、http プロトコルと json 形式に関する基本的な知識が必要です。

データ抽出技術——SQL言語。 SQL 言語は通常、データベース内のデータの追加、削除、変更、およびクエリに使用されます。アクセスするには、企業の運用および保守担当者または DBA 担当者が権限を有効にする必要があります。大企業のプロダクトマネージャーは基本的にこれを使用する機会はありませんが、中小企業のシニアプロダクトマネージャーであり、読み取り専用権限のみを有効にするように技術と話し合った場合は、使用してみることができます。

私の個人的な経験では、SQL を習得することは基本的な要件にすぎません。重要なのは、データベーステーブルの構造と関係、およびデータを抽出するためのアイデアを理解することです。 SQL は単なるツールです。 SQL 言語自体もデータベース ソフトウェアに関連しています。シンプルで試しやすいMySQLのSQL構文を学ぶことをお勧めします。ステートメントに関しては、group by のディメンション、where の制限、join ステートメントのテーブル接続ロジックを理解していれば、基本的にデータ クエリのニーズの 80% に対応できます。残りは練習すれば完璧になるだけです。

データ処理技術——Excel、Python、JS 。抽出されたデータを詳細に分析するには、再度処理する必要があります。使用の難易度に応じて、習得する必要があるツールは次のとおりです。

Excel : 非常に強力なデータ処理機能を備えた有名なオフィス ツールです。一般的なデータ分析機能には、ピボット テーブルやコマンド ラインなどがあります。私が気に入っている処理コマンドを推奨します:

VLOOKUP: これは検索関数です。検索対象を指定すると、指定された検索範囲から目的の値を返すことができます。基本的な構文は次のとおりです。

大量のデータの中から指定した条件で二次スクリーニングができるのでとても便利です。もちろん、この機能はそれ以上のことを行います。興味のある学生はそれを深く学ぶことができます。

また、COUNTIFやIFなどの判定文もデータのフィルタリングに非常に便利な関数です。

Python、JS : Python と JS は、実際にはデータ分析に適しているだけでなく、インストールと使用が簡単で、関数ライブラリが豊富なため、開発の基礎を持つ学生が試してみるのに特に適した汎用スクリプト言語です。たとえば、DBA は通常、MySQL から抽出されたデータを Excel 形式で提供します。簡単な二次処理であればExcelで完結しますが、業務によってはExcelをベースにデータの条件判断や計算、ループ処理などを行う必要がある場合はサードパーティの開発言語を使うことになります（もちろんExcelに付属のVBAも非常に強力です）。さらに、データをより視覚的に表示したい場合は、JS テクノロジーを使用して、Baidu Maps API などのサードパーティ開発ライブラリを呼び出して、より豊富なプレゼンテーションを実現することもできます。例えば、以前eDaijiaで作成した車両走行軌跡図：

よく使われるデータ分析のアイデアをいくつか紹介します。

比較: 文字通り、データを個別に見るのではなく、複数のデータ抽出を比較することを意味します。比較方法によって「水平比較」と「垂直比較」に分かれます。

• 水平コントラスト: 空間次元におけるコントラストを指します。これは、異なる条件下での比較を示す指標に相当しますが、各条件はレベルに属します。たとえば、アプリ機能の A/B テストデータの比較や、さまざまなチャネルからの新規ユーザーの比較は、どちらも水平比較です。
• 垂直比較: 時間軸での比較を指します。一般的な比較方法は、前年比と前月比です。前年比は通常、現在の期間のデータと前年の同じ期間との比較を指しますが、四半期比は現在の期間の統計データと前の期間との比較を指します。タイムライン上のデータ折れ線グラフを観察して製品の動作状況を判断することも垂直比較です。

分割: 「分析」という言葉は、文字通り「分割する」と「分析する」を意味します。ある次元を比較した後に問題が見つかり、その原因を突き止める必要がある場合には、さらに「分割」が必要になります。たとえば、ある日の売上が昨日の 50% しかないことがわかった場合、売上指標を「取引を完了したユーザー数 x 平均注文額」と「取引を完了したユーザー数 = 訪問者数 x コンバージョン率」に分割する必要があります。次に、訪問者数、コンバージョン率、平均注文額に焦点を当て、今日と昨日のデータの変化を観察し、その理由を見つけることができます。

次元削減: 次元が多すぎると、すべてを分析することはできません。この時点で、代表的な主要なディメンションを選別し、無関係なデータを削除する必要があります。これが「次元削減」です。たとえば、「取引を完了したユーザー数 = 訪問者数 x コンバージョン率」などです。これら 3 つの指標が同時に存在する場合、実際には 3 つのうち 2 つを選択して結論を​​導き出すことができます。

次元の増加: 次元の増加と次元の削減は相対的です。現在観測されている次元で現在の問題を説明できない場合は、データを計算してもう 1 つの指標を追加する必要があります。視覚分析の分野では、次の図に示すように、さまざまな種類のグラフをネストして、情報表示の次元を増やし、分析の幅を広げることもできます。(リング グラフと折れ線グラフは次元を増やすためにネストされています)。

グループ化: クラスタリングとも呼ばれ、適切なグループ化はビジネスとシナリオをより深く理解するのに役立ちます。たとえば、ユーザー プロファイリング プロセスは、さまざまなディメンションに従ってデータをグループ化するプロセスです。ユーザーポートレートを通じて、ユーザーの地域、ユーザーの興味、ユーザーの年齢、ユーザーの性別などの製品属性の割合を明確に知ることができます。製品マネージャーはポートレートを通じてユーザーのニーズをさらに理解できます。

ファネル分析: 主に製品使用の主要な経路を分析するために使用されます。一連の操作ステップを設定し、各ステップで操作しているユーザー数をカウントし、ユーザー数を縦に棒グラフで並べることで、ユーザー離脱ファネルを形成できます。ファネル内の各リンクの離脱率を分析し、各リンクのインタラクティブなエクスペリエンスを改善した後に失われたユーザーの変化を観察して、変更の効果を検証できます。

AARRR モデル:このモデルは、一般的にゲーム データ分析に使用されます。これは、獲得、アクティベーション、維持、収益、紹介の略称で、モバイル アプリケーションのライフ サイクルにおける 5 つの重要なリンクに対応しています。 AARRR 自体はサイクルであり、ユーザーは各リンクのデータを観察して、製品が正のサイクルを実行しているかどうかを分析する必要があります。これらのリンクのいずれかに問題があると、製品データが異常になります。

上記コンテンツでは、プロダクトマネージャーが知っておくべきデータの基礎知識を「基本概念、基本用語、基本指標、基本技術、基本分析手法」の側面から解説しています。実際には、それぞれの側面について詳しく説明することもできますが、スペースが限られているため、後日新しいトピックを開くことしかできません。興味のある学生はプライベートメッセージを送信したり、WeChatで通信したりできます〜WeChatを追加するときはソースに注意してください〜

著者: Shen Yue、6年間のプロダクトマネージャー、現在はHongyanquan Companyのプロダクト担当副社長、WeChat ID: s2dongman

この記事はもともと @申悦 によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。著者の許可なく複製することは禁止します。