データ運用システム構築（データ監視システムの構築方法と実践）

データ監視システムの構築方法と実践

今日の製品では、データ分析に対する要件がますます高まっています。重要なリンクとして、「データ監視システム」が製品設計の焦点になっています。データ監視システムを構築するにはどうすればいいですか?この記事がその答えを教えてくれます。

「データ監視システム」はデータ分析において重要なリンクです。その役割は、企業のさまざまな事業が企業の戦略的方向性から逸脱しないように、データを通じて監視・管理することです。

いわゆる「データモニタリング」とは、収集＋提示、つまり、ユーザーのフルリンク行動データとビジネスデータを収集し、視覚的なグラフや表の形で提示することを意味します。次に、「データ インジケーター」を使用して監視および制御します。しかし、製品ライン業務が多様化・複雑化すると、単一のデータでは製品業務ラインの豊富な監視ニーズを満たすことができなくなり、より完全な「データ監視システム」を構築する必要があります。

「データ監視システム」では、実際には、単一のデータ指標は監視と制御にほとんど影響を与えません。データは最も明確に把握されていますが、私たちが送信する日次レポートや週次レポートを読む人はほとんどいません。そのため、データ監視システムは、これらの単一データ指標システムと管理プロセスを組み合わせて、複雑な製品ビジネス ラインの監視ニーズに対応します。

優れたデータ監視システムの重要性は次のとおりです。

• まず、過去の製品や事業の状況を反映し、現在との比較や参照を提供することができます。
• 2つ目は、データに異常がないかなど、現在の製品事業ラインの状況を監視することです。
• ビジネス指標の増加または減少とその理由をタイムリーに発見します。
• 将来の製品事業ラインの傾向の変化をより適切に反映し、指標データに基づいてコストを管理できるようになります。

データ監視システムは主にデータ指標システムに基づいて構築されます。問題が多すぎてその重大性がわからないことによる混乱を避けるため、監視システムにあまり多くの指標を反映させることはお勧めできません。一般的に、モニタリングは企業の中核指標に基づいて行われます。特定の部門については、部門のコア指標（KPI）に基づいて設定できます。

監視システムであるため、監視フォームやレポートは 1 つだけではいけません。複数の監視レポートがあり、それらは相互に関連している必要があります。シンプルなシステムで、会社全体、部門、地域、業界、市場など、さまざまな次元から独立しながらも相互接続された監視を確立できます。具体的な業務内容に応じて監視体制を構築する必要があります。諺にあるように、特定の問題には特定の分析が必要です。

目標を明確かつ具体的に設定してください。目標を定量化し分割することがデータ分析の真髄です。目標と現状のギャップを計算することから始めて、ビジネスの動向が正常か異常かを判断し、問題の解決策を模索することが非常に重要です。製品のステージが異なれば、製品のターゲットビジネスも異なります（製品ライフサイクルについては後ほど詳しく説明します）。

ターゲットの内訳とセグメンテーションには、次のような一般的なタイプがあります。

• 達成時期別：年、四半期、月
• サービス対象：各部署、全社
• プロセスの位置付け：結果指向の目標/プロセス指向の目標

データ指標は多数あります。1日あたりのアクティブユーザー数（DAU）、月間アクティブユーザー数（MAU）、ダウンロード数、アクティベーション数、新規登録数、アクティビティ数（DAU/MAU）、翌日のリテンション率、1回の訪問あたりの平均滞在時間、ホームページ訪問率、リテンション率、1人あたりの平均チャージ額（ARPU）、GMV、平均注文額などです。さまざまな指標をさまざまなレベルに分割します。あまり細かく分割する必要はありません。そうしないと、階層が深くなりすぎてしまいます。基本的に、3 つのレベルが何らかのアクションを実行するためのガイドとなります (データ インジケーターについては後で詳しく説明します)。

• 第一レベルの指標（ノーススター指標）は、パフォーマンスを測定するために会社全体で認識される中核的な指標である必要があります。企業の戦略目標を直接導き、企業のビジネス成果を測定することができます。本質的には、経営陣と部下社員の双方向の理解と認識が必要であり、会社の売上やソーシャルプロダクトの活動など、コミュニケーションが容易でなければなりません。 Facebookの初期のノーススター指標は「登録ユーザー数」でしたが、Pinduoduoのノーススター指標は「GMV」です。 North Star インジケーターは絶対にユニークなものではありません。多くの指標が関連性があり、会社の特定の段階で北極星指標として機能します。
• セカンダリインジケーターは、ノーススターインジケーターへのパスインジケーターです。 North Star インジケーターが変化すると、二次インジケーターをチェックすることで問題の原因をすぐに特定できます。私たちのノーススター指標が GMV と注文数量の増加である場合、二次指標をどのように決定するのでしょうか?ノーススター指標を分解する必要があり、GMV と注文数量の増加に影響を与えるものが、私たちの中核となる二次指標です。例えば、商品の単価が上がったとか、最近何か動きがあるとか。
• 第 3 レベルの指標は、第 2 レベルの指標のパスの分析です。第 3 レベルの指標を通じて、第 2 レベルの指標の変動の理由を効率的に特定できます。このステップも、過去の経験と分析に基づいて行われます。

実際、第 3 レベルの指標は、最前線の運用の役割と機能を直接実行できます。第一レベルの指標であるGMVの増加を例にとり、細かく分析してみると、増加したのはコンバージョン率であることがわかったので、コンバージョン率は第二レベルの指標となります。次に、プラットフォーム別にコンバージョン率を分析したところ、IOS クライアントのコンバージョン率が上昇していることがわかりました。では、なぜ Android は改善されないのでしょうか? IOS は最近いくつかの変更を加えましたか?いずれかの変換パスが他のパスよりも優れているでしょうか?これらの考えは、ビジネス担当者が行動を起こすための指針となります。

毎日、過去 1 週間、先週、先月同じ週、先々月同じ週を監視し、製品の傾向を反映するグラフに表示します。過去 1 週間のデータを使用して製品のステータスを反映し、毎日、毎週、過去 3 か月の製品ビジネス ライン データの傾向を使用して将来の傾向を予測します。

監視指標システムの基本ロジック: まず北極星指標を確認し、次に 2 番目と 3 番目の指標を組み合わせて将来の傾向を予測および判断します。

まず、指標が異常な場合は、運用戦略の実行者を特定します。のように：

• GMVが減少 → 平均注文額が減少 → ユーザーオペレーションは戦略的に行う必要がある、
• GMVが減少 → 特定の商品カテゴリーが大幅に減少 → 商品運用戦略
• GMVが減少 → 外部トラフィックが少なすぎる → チャネル運営に戦略が必要

次に、実行時間を明確にします。時間的な状況や方向を判断する必要があります。のように：

• 過去 + ネガティブ → XXの問題に焦点を当てる
• 過去 + ポジティブ → XX 体験を発見
• 未来＋ネガティブ→XXリスクに注意
• 未来 + ポジティブ → XX の機会を促す

3 番目に、次のように、どの程度の労力が必要かを明確にします。

すぐに実行する

例えば、「3日以内に平均注文額を改善できなければ、今月のKPIは達成できません。早急に商品構成を最適化し、平均注文額を向上させる必要があります。」

第四に、見直しと改善後の効果

データ監視システムを構築する場合、最も重要なのは結果を確認することです。さらに、まずどのレベルで効果が発生するかを確認し、次に効果の具体的な大きさを確認する必要があります。

ユーザーデータ監視システムの構築を例に考えてみましょう。

電子商取引の運営システムの 3 つの中核となる構成要素は、製品、プラットフォーム、ユーザーです。これらは、よく耳にする人、商品、場所のことです。各セクターには異なるビジネス目標があります。

ユーザー セクションでは、ユーザーの成長とユーザーのライフ サイクル管理に重点を置いています。そして、ユーザー数の増加とユーザーアクティビティの向上により、ユーザーの商業的収益化を実現することが目標です。指標には、登録ユーザー規模、アクティブユーザー規模、平均注文額、売上高、利益が含まれます。

ユーザー規模の成長を実現するためには、ユーザーのライフサイクルの変化に注意を払う必要があります。つまり、「新規ユーザーの獲得→維持→離脱→活性化」というライフサイクルの各段階で、注目すべき指標が異なります。しかし、最終的な目標は同じであり、新規顧客を引き付ける努力を増やし、顧客維持率を向上させ、顧客離脱率を減らし、顧客アクティベーション率を高めることで、ユーザー増加の目標を達成することです。

単一の監視レポートで部門のニーズを満たすことができますが、部門間の作業は相互に関連していることがよくあります。そのため、1 つの問題に複数の部門が関与することが多く、複数の側面を監視する必要があります。これが監視システムを構成します。

一般的な監視システムは、すべての側面の基本状況を網羅する全体状況表から始まり、その後、特定の監視側面に実装されます。たとえば、ユーザーの成長を監視するなどです。少なくとも、新規追加、アクティビティ、保持の 3 つの側面に注意を払う必要があります。そのため、次の内容を含めます。

1. 全体状況表: 全体データ、アクティビティ、平均注文額(どのユーザーがアクティブ/ロスしているか)
2. 新規ユーザーの詳細テーブル: 露出、新規ダウンロード、アクティベーションの統計
3. チャネルの内訳: どのチャネルに新規顧客が加わり、どのチャネルに顧客維持率が高く、どのチャネルがアクティブか

ここでは、各テーブルが同じ設計プロセスを経る必要があり、その後 3 つのテーブルが結合されて完全な監視システムが形成されます。

したがって、適切な監視レポートを作成することがシステム構築の鍵となります。

つまり、データ監視システムを構築する際には、過去の経験を常に総括して組み合わせ、将来の製品事業計画を把握し、さらには競争状況を収集し、明確な方向性を持って特定の人物に固有の全体的な現在の目標を設定することで、「データ監視システム」の重要性を十分に発揮する必要があります。

データ監視を設定するための方法論は比較的単純で、特に高度なモデルや理論的サポートがなくても、ビジネスを完全に理解していることが前提となります。実際のデータ運用作業では、業務状況を反映し、各業務が異常箇所をタイムリーに発見できるようになれば、厳格になる必要はありません。さまざまな段階における製品の事業の方向性と目標は、常に更新および調整する必要があるため、過度の複雑さによる冗長性を回避するために、包括性と洗練性のバランスを常に見つけることも必要です。

コラムニスト

ムム・フリーダム、WeChat パブリックアカウント: 『Everyone is a Product Manager』のコラムニスト、ムム・フリーダム。インターネットデータ運用の長年の経験を持つ彼は、幅広い運用経験を持ち、運用とデータ分析の実践的な事例や経験、運用とデータの不思議な謎を探るための方法論の概要に重点を置いています。

この記事はもともと「Everyone is a Product Manager」に掲載されました。無断転載禁止

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