製品運用データ分析（製品運用データ分析に関する考察）

製品運用におけるデータ分析に関する考察

データ分析に関して、まず最初に思い浮かぶのは、データを収集し、さまざまな方法を使用してデータを分析することです。出発点はデータ収集です。データ収集の重要性は分析にあり、分析の目的は意思決定を行うことです。そして、積関数を使用することでのみ、最も現実的なデータを生成できます。

新機能の苦労

データ分析を考えるとき、まず最初に思い浮かぶのは、データを収集し、さまざまな方法を使用してデータを分析することです。出発点はデータ収集です。複数のフェーズにわたって継続的に反復されている製品機能の場合、データ ソースは当然すぐに利用できます。しかし、まったく新しい製品やまったく新しい機能の場合、データ収集自体がデータ分析の最大のハードルとなります。

同僚の言葉を借りれば、それは鶏が先か卵が先かという問題です。データ収集の意義は分析にあり、分析の目的は製品機能に関する意思決定を行うことです。そして、積関数を使用することでのみ、最も現実的なデータを生成できます。

ここで必要なのは、MVP 方式を使用して新しい機能を試し、新しいケースを作成し、対応するデータを取得してから、対応する調整を行うか、または覆して最初からやり直すことです。では、テストをシンプルかつ効果的にするにはどうすればよいでしょうか?

明らかに、最初に機能を追加し、できるだけ多くの乱雑なデータを収集し、そのデータに基づいてランダムに分析を行うのは不合理です。運が良ければ何らかの結論を得ることができますが、運が悪ければ、長い間一生懸命働いても何のフィードバックも得られないかもしれません。テストを何度も繰り返しても意味がありません。

データ収集ケースを確立する上で最も基本的なポイントは、テストを通じてどのような認知を得たいのか、ユーザーはどのような操作に慣れているのか、ユーザーは何に興味を持っているのか、ということです。簡単に言えば、ケースを設計する前に、目標指向の設定が必要です。最初に行う必要があるのは、データ収集の目的が何であるかを確認することです。

たとえば、ユーザーにクーポンを提供したいが、クーポンの魅力が足りないのではないかと心配な場合は、ゲームの仕掛けを使ってユーザーを引き付け、クーポンの認知度を高めたいと考えるでしょう。しかし、自分のアイデアが有効かどうかを確認することはできません。以前の製品でそのような事例があった場合、効果があるかどうかは当然はっきりと分かるでしょう。ただし、そのような経験がない場合は、現時点での最善の方法は、新しいケースを作成し、データを収集し、データを分析し、結論を導き出すことです。一部のユーザーにケースをプッシュする必要があります。この例では、最も検証する必要があるのは、この方法がユーザーにとって十分に魅力的であるかどうかです。この時点で収集する必要があるのは、ゲームのコンバージョン率、クーポンのコンバージョン率などです。どのようなデータを収集するかがわかって初めて、ケースの設定を開始できます。

新しい機能をうまく実現したい場合、最も重要なことは、科学的な方法を使用して、最も効果的な方法で最もコアとなるデータを収集することです。

データ分析では何を分析するのでしょうか?

新しいケースを作成することで、データが収集されましたが、その後はどうなるのでしょうか?データ分析では具体的に何を分析するのでしょうか?新しいケースが有効かどうかを検証する必要があります。確かにそうですが、新しいケースが有効かどうかがわかったら、それですべてでしょうか?

最も重要なのは理由を見つけることです。新しいケースが良い理由は何ですか?悪い理由は何ですか?データの背後にある理由こそがデータ分析の根源です。データから導き出される結論は、特定のタイプのユーザーが特定の状況下で、どのような理由で特定の行動をとる傾向があるか、というものであるはずです。これは最も適切なデータの結論です。

もちろん、データ分析がジレンマに陥ることもあります。例えば、上記の例では、クーポン配布の仕掛けとしてゲームを利用するという手法が非常に効果的であることが、テストを通じて最終的に検証されました。バナーのUV変換率は一般的なバナーの10倍です。しかし、ユーザーがゲームに興味を持っているのか、クーポンに興味を持っているのかはわかりません。

もちろん、これは良い例ではありません。なぜなら、最初からこの二重選択の可能性を予測できる可能性があるからです。最初に AB テストを設計しておけば、より早く結論にたどり着けるかもしれません。しかし、問題をうまく説明することができます。すぐに結論を得られるかどうかわからない場合は、現在知られている認識に基づいて新しいケースを設計する必要があります。新しいデータが出てくると、その新しいデータを通じて新しい認識を得られることがよくあります。この時点で、新たな認識に基づいてケースをさらにテストすることができます。

データ分析方法

データ分析の目標を決定する - 対応する指標を設定する - 結果について可能な予測を行い、調整に備える - 事例を確立する - データの統計をまとめる - 最終的な解決策を得る - ユーザーの心理と行動パターンに関する新たな理解を生み出す - 累積的な理解。

データ分析の重要性

その意義は、データを通じて、ある側面における対象ユーザーの心理や行動をより深く理解できることにあります。新たな理解を得ることができれば、それが直接的な価値を生み出すかどうかに関わらず、そのケースは間違いなく成功するでしょうが、それ自体の価値は間違いなく不可欠です。