運用データ製品（Bサイドの運用で注意が必要なデータ指標）

Bサイドオペレーションで注目すべきデータ指標

編集者注: To B オペレーションの本質は、製品を使いやすくし、より優れたエクスペリエンスを提供し、競合製品よりも優れたソフトウェアを作成することです。具体的なビジネスで言えば、顧客の獲得、転換、更新といった課題を解決することを意味します。しかし、近年のBサイド製品の継続的な増加と製品の多様性の増加に伴い、顧客とビジネスに関する洗練されたデータ分析を実行する能力は、優れたBサイドオペレーターの最も重要な中核的な競争上の優位性の一つとなり、Bサイド運用チームがデータ主導のビジネス意思決定の深い文化を持つことを可能にしました。

ToB分野では、ブランド認知からクリックスルー閲覧、ランディングページ、登録コンバージョン、リード獲得、ビジネスチャンス、潜在顧客、顧客コンタクト、製品展示・見積、契約締結、配送、顧客サービス・更新、紹介までの顧客チェーン全体がB側運用段階に属します。

では、To C 操作におけるユーザー変換の完全なリンクは何でしょうか? AARRR モデル、つまり、ユーザーの獲得 - 維持率の向上 - アクティビティの増加 - 収益の獲得 - 自己伝播について考えるべきだと思います。

同様に、To B 顧客チェーン全体は、顧客獲得段階、リード段階、ビジネスチャンス段階 (育成期間)、有料コンバージョン段階、顧客成功段階の 5 つの段階にまとめることができます。

ただし、B 側の操作が各段階で注目するデータ指標は、重点が異なります。

データ指標の定義については、「データ分析指標システムの基礎ロジックを0から1に確立する」で述べました。今すぐ確認してみましょう。 「指標」とは目標を測定する方法です。構成要素は、ディメンション + 集計方法 + 測定です。

• 寸法: どの角度から答えを測定しますか?
• 要約方法: 測定にどのような方法が使用されているかという質問に答えます。
• 測定: 「目標は何ですか?」という質問に答えます。

いわゆる「データ指標」は、簡単に言えば、イベントを定量化し、目標を測定するための数値を形成することができます。誰でも日常業務で使えます。 「データ指標」は、ある程度、製品ユーザーの行動や製品のビジネスレベルを明らかにすることができます。私たちの仕事では、コンバージョン率、維持率、日次アクティブユーザー数、月間アクティブユーザー数などのデータ指標に注目しています。

しかし、B サイド操作のさまざまな段階でのデータ指標は何でしょうか?どのようなデータ指標が注目に値し、効果的であり、製品事業ラインが独自の改善の方向性を見つけるのに役立つのでしょうか?

1) チャネルデータ（公式サイト含む）、ユーザー行動データ、アクティビティデータ等に基づきチャネル品質を判断し、顧客獲得力を向上させる

チャンネルデータ:

• 配送消費: 統計期間中に費やされた金額
• 顧客獲得コスト (ROI): 統計期間中に費やした金額 / 新規顧客数。
• 露出: アプリマーケットを通じて広告が露出された回数。
• クリック数: 広告がクリックされた回数は、アプリがダウンロードされアクティブ化されるための前提条件です。
• ダウンロード量: アプリケーションマーケットなどのチャネルを通じて APP アプリケーションをダウンロードしたユーザーの数。
• アクティベーションボリューム: アプリをインストールした後、初めてアプリを開いたユーザーの数。
• アクティベーションコンバージョン率: ダウンロードからアクティベーションまでのユーザーコンバージョン。
• 新規登録: アプリを登録したユーザーの数。
• 登録コンバージョン率: アクティベーションから登録までのユーザーコンバージョン。
• 作成された会社の数: 作成された会社の数。
• 1日平均自然量比率：新規自然量/新規人数。
• 新規ユーザー チャネル ソースの割合
• 各チャネルの保持率: 各プロモーション チャネル ソースの x 日間の保持率は、x 日前にアプリを起動した新規ユーザーの割合です。
• ······

例: チャネルコンバージョンファネル

さまざまなアプリケーション市場チャネルの統計を例に挙げます。

公式サイトデータ:

• PV、UV、IP、新規訪問者、直帰率、SEO キーワードランキング、ビジネスブリッジ数、400 コール数、自然トラフィック傾向、表示量、クリック量、平均クリック価格、総消費量。
• ······

ソフトウェア公式サイトのデータを例に挙げる

アクティビティデータ:

• イベント時間、イベント開催都市、イベント出席者分布、参加者数、経費、イベントコスト、ROI。
• ·····

2) ユーザー行動データに基づいて顧客獲得コンバージョン率を最適化する

ユーザー行動データ:

• ページ アクセス パス: アプリを開いてからアプリを離れるまでの各ステップにおけるユーザーのページ アクセスとジャンプの統計。
• コンバージョン率: 次のページに進む人数 (またはページビュー数) と現在のページにいる人数 (またはページビュー数) の比率を指します。
• ····

3) コンタクト行動データに基づいてリード品質の重み付けを行い、後でターゲットコンテンツにリーチしたりマーケティングを行うためにユーザーにラベルを付ける

接触行動データ:

• 新規参入企業数20社超
• ソースチャネル比
• 業界シェア
• 検索キーワード
• ·····

1) 新たに追加されたデータに基づいて顧客サービスのフォローアップ訪問を実施し、顧客の7つの要素を理解し、初期認識を確立し、効果的なリードをスクリーニングします。

ユーザーデータ:

• 新規ユーザー: 毎日新規に入力するユーザーの数
• 有効なリード数
• 有効通話数
• 拒否率
• ユーザー増加率
• 7つの顧客要因（会社名、都市、従業員数、主なニーズ、類似のソフトウェアを以前に使用したことがあるかどうか、支払い経験があるかどうか、支払い金額）
• ······

2) 活動に基づいてリードのステータスを判断し、顧客階層管理を実施する

アクティブデータ:

• DAU (Daily Active Users): 1 日あたりの製品のアクティブ ユーザー数。各製品のアクティブユーザーについては明確な定義がありません。
• n 週間継続してアクティブなユーザー: n 週間連続して少なくとも週に 1 回アプリを起動したアクティブ ユーザー。
• 重要なユーザー: 4 週間以上アクティブなユーザー。
• 継続アクティブユーザー: 1 週間以上アクティブなユーザー。
• ······

3) 検索語句に基づいて手がかりをタグ付けし、ユーザーの検索意図を固定し、コンテンツの推奨をカスタマイズする

コンテンツデータ:

• 読書量、読書量の傾向、リード変換量
• 読書時間
• 記事数
• 読者
• 読み終わった回数（ユーザーがテキストメッセージの下部までスワイプした回数）
• 読解完了率
• 配達読み取り率
• ·····

1) ユーザー行動データとタグクロスクエリに基づくクラスタリング（階層化）

ユーザーデータ:

• 顧客の健全性指標はリアルタイムで監視されます。一般的には、いくつかの主要なイベント（平均ログイン時間、ヘルプページの PV、カスタマーサービスへの問い合わせ回数、コア機能の使用回数など）を統合して得られる数値です。
• ······

2) コンテンツデータとセグメンテーションに基づいて最適な顧客事例をパッケージ化する

コンテンツデータ:

3) 顧客の意図を判断するために、グループ分けと階層化に基づいて2回目の訪問を実施する

カスタマーサービスの再訪問データ:

1) 顧客層別化に協力し、ビジネスチャンスのある顧客への効果的な再訪問を実施する

顧客サービスマーケティングデータ:

2) マーケティング活動を組み合わせて有料コンバージョンを増やす

アクティビティデータ:

• 活動参加
• 活動コスト
• 新規有料顧客数
• 支払いをしている古い顧客の数
• 総収入
• 注文数
• 平均注文額
• 会員種別の購入
• ·······

3) 販売データに注目し、営業スタッフの能力を向上させる

売上データ:

• 販売
• 注文量
• 完了率
• 成長率
• 主要製品の売上シェア
• 各プラットフォームの売上シェア
• 利益
• 取引率（コンバージョン率）
• 一人当たりの生産量
• ·······

1) 製品機能の追跡に基づいて、顧客の状況と解約の警告を分析します

ユーザーデータ:

• 機能アクティビティ指標: 主に特定の機能のアクティブユーザー数に焦点を当て、特定の機能に注目します。
• 顧客離脱率 = (指定された期間中に解約した顧客の数) / (同じ期間の開始時の有料顧客の数)。解約率の定義は、さまざまな製品ビジネスの特性によって異なります。
• ·······

2) 製品を使用している顧客の状況を観察し、ユーザーからのフィードバックを受けて製品機能を最適化し、反復する

ユーザー行動データ:

3) 顧客グループに基づいてカスタマイズされたケアを提供し、顧客紹介を指導し、更新計画を策定する

顧客データ:

• 初期データが不十分な場合、解約率よりも更新率、つまり有料顧客の維持率の方が、製品に対する顧客の受け入れ度合いをより正確に反映できます。顧客更新率 = 更新を完了した顧客数 / 当期中に契約満了となる顧客契約数
• 顧客価値 LTV、LTV = ARPA / 顧客離脱率（* ARPA 平均月間顧客価格）
• 各顧客の平均月間売上高を計算する式は次のとおりです。平均月間顧客価格 = 月間MRR / 月間アクティブ顧客数
• 紹介（拡散要因）
• 苦情件数
• 苦情率
• ·······

上記は、B サイドオペレーションが各段階で重視するデータ指標の概要です。ノーススター指標、定性指標、定量指標、虚栄指標など、業種や製品によってデータ指標は多岐にわたりますが、各段階でB側オペレーションが重視するデータ指標はそれぞれ異なります。しかし、何があっても、To b オペレーションはさまざまなチャネルを通じて販売リードを獲得し、ユーザーを支払い/更新につなぎ止め、ブランドを最大限に活用することで、肯定的なブランドイメージを確立し、より多くの収益を生み出します。

しかし、to b 操作を行う際には、ほとんどのユーザーがユーザー習慣を養う必要があるという現象があります。まず市場を開拓し、市場を開拓し、そして市場を占領しなければなりません。実際、ユーザーが製品を体験し、製品の原動力に共感し、パートナーシップを通じて共に成長できるように、コミュニティの設立を試みることができます。非商用ユーザーの成功をサポートするために専門家がコミュニティを運営しているのが特徴です。

この時代、顧客を獲得するには、製品だけではなく、ユーザーの成功も必要です。必要なのは、ユーザーに対して「何がありますか？」と伝えるのではなく、ユーザービジネスの視点で製品を表現し、ユーザービジネスの困難を解決する視点でソリューションを開発することです。私はあなたの顧客ではないのですか？ユーザーの成功という考え方でサポートして頂けませんか？ユーザーの成功を支援するという考え方があって初めて、顧客を獲得し、顧客の成功を達成する機会を得ることができます。

ビジネスは、どちらか一方の企業がわずかに有利になるのではなく、双方が利益を得ることが目的です。この時点で、業界全体が消滅に直面するでしょう!

穆喜青天@、WeChat公開アカウント：『みんながプロダクトマネージャー』のコラムニスト、穆穆自由。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

タイトル画像はCC0ライセンスに基づいてUnsplashから引用しています