新しいメディア運用データ表（ブルーブルーテクノロジー：コミュニティ運用におけるデータ分析の段階を知っていますか？）

Lanbenlan Technology: コミュニティ運営におけるデータ分析のいくつかの段階をご存知ですか?

少し前に、コミュニティ運営におけるデータ分析の重要性についての記事を書き、プライベートドメイン運営とコミュニティ運営におけるデータ分析の重要性を強調しました。そこで今日は、コミュニティ運営業務におけるデータ分析のいくつかの段階と、具体的な業務内容について詳しく見ていきます。

データ分析の最初の段階はデータ収集です。コミュニティの運営過程で生成された元のデータを収集することであり、収集されたデータは包括的​​かつ真実であることが要件です。これはオペレーターの日常業務における定型的なアクションですが、通常はどのようなデータが収集されるのでしょうか?たとえば、コミュニティの顧客獲得期間中に毎日コミュニティに参加および離脱する人の数などです。アクティベーション期間中に毎日交流するグループメンバーの数、交流する人数、交流の内容。保持期間中に毎日コミュニティに保持される人数。コミュニティ収益化期間中のグループメンバーのコンバージョン数。さらに、コミュニティ投資のコスト、得られた収益、各ユーザーの消費データが最もオリジナルなデータです。私たちが最初に取るべきステップは、記録を正直に保管することです。この作業は単純ですが、データ分析の基礎となります。

データ分析の 2 番目の段階はデータ照合段階で、以前に収集したさまざまなデータをデータ テーブルに分類し、いくつかのデータ統合計算を実行します。たとえば、元のデータを整理することで、毎日の成長レポートや毎日のユーザー離脱レポートが得られます。

このデータ テーブルを表示することで、これらの値に基づいて成長率、解約率、維持率などを計算できます。コミュニティ運営を行う際、各リンクがその後の作業に与える影響については非常に明確に認識しており、これらは運用データにも直接反映されます。

したがって、運用データ間には一定のロジックが存在します。たとえば、成長とコンバージョン、そして解約と維持の間には大きな相関関係があります。これらのデータをデータ テーブルの形式で提示すると、これらのデータがより直感的な比較と規則性を持つことがわかります。したがって、第 2 段階では、必要なデータを分類し、統合して、簡単な論理操作を実行します。

コミュニティ運営を行う際には、日次、週次、月次レポートなどの運営レポートを作成する必要があることがよくあります。これらのレポートは、以前のデータの収集と照合に基づいています。しかし、基本的には以前のデータを追加することはなく、そのまま正直に記録します。しかし、第 3 段階になると、既存のデータに基づいて、データがどのような問題を反映しているかを分析する必要があります。どれがポジティブでどれがネガティブなのか。たとえば、日次レポートを使用すると、現在のコミュニティ運営の成長が正常かどうか、アクティビティ中のコンバージョン率が設定された目標を満たしているかどうかを把握できます。週次レポートや月次レポートを通じて、離脱するユーザーが増えた時期、そのときの状況、その理由がわかります。データを通じて問題を発見し、運用管理で発生するさまざまな現象とデータとの関連性を見つけます。これはデータ分析のほんの最初のレベルにすぎません。

第 3 段階では、データの分析を通じて、運用上のいくつかの問題を発見できると述べました。そして第4段階は、データを通じて問題を解決することです。

データ分析により、コミュニティ運営においてどのような運用方法がユーザーの成長やコンバージョンを促進するのかが明確にわかるため、こうした効果的な方法を統合し、維持していく必要があります。一部の運用方法が運用結果にプラスの影響を与えない場合は、運用プロセス中にその運用方法を放棄または変更する必要があります。