データ駆動型運用の価値（データ駆動型運用とは？）

データ駆動型運用とは何ですか?

データ駆動型の企業運営の主なシナリオは何ですか?

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近年、デジタル変革は企業、特に伝統的な企業にとって重要な戦略的方向性となっています。これは、データ要素がマクロレベルで新たな生産力となったからだけではなく、景気後退時には従来のビジネスモデルが徐々に競争上の優位性を失い、コスト削減と効率向上のためにデータに依存する必要が生じるからでもあります。では、データ駆動型運用とは具体的に何でしょうか?

このエントリの概念は、データ駆動型運用とは、企業が高度なデータ分析テクノロジーとツールを使用して大量のデータを収集、保存、処理、分析し、意思決定を導き、ビジネス運用を最適化し、全体的なパフォーマンスを向上させる管理方法と手段を指すというものです。データ駆動型の運用は、データ内のパターン、傾向、関連性を掘り起こし、データの背後に隠れたビジネス価値を明らかにすることで、企業の意思決定、製品開発、マーケティング、顧客サービスなどの側面に科学的な根拠とガイダンスを提供します。少し読みにくいですが、要約すると、実際には 2 つの主要なポイントがあります。

まず、データは意思決定に使用され、意思決定の精度が向上し、意思決定エラーが減少します。アリーナと同じように、ミスをしないことで勝つことができることもあります。

2つ目は、データを製品に統合することです。インターネットなどのデジタル製品の場合、製品をよりスマートにしてユーザーエクスペリエンスを向上させるために、データを製品や運用プロセスに統合することが重要です。自動車会社や製造業などの業界では、製品の生産や加工プロセスにおけるコスト削減や効率化のためにデータを活用するケースが増えています。

具体的なシナリオをいくつか見てみましょう。

インターネットや電子商取引業界は、データベースの運用が非常に成熟した業界であると言えます。

1. 商品選択の最適化：初期のTaobaoやJD.com、現在のPinduoduo、Douyin、Xiaohongshuなど、セラーセンターにはデータ分析関連の機能が含まれています。販売者にとっては、自社の店舗運営データに注目するだけでなく、同業他社（同カテゴリ）の売れ筋商品をチェックし、商品選定のフォローも可能になります。 Captain BI などのサードパーティ データ サービス企業の中には、Amazon のデータをクロールしてデータ製品に統合することに特化しているところもあります。多くの事業主は、最低年間 4,000 の sass 製品サービス料金を支払う用意があります。

2. 精密マーケティング：ユーザーポートレートタグに基づいてユーザーを階層化し、正確にリーチし、洗練された運用を実現する

インターネットの前半では、トラフィックを獲得するためのコストが比較的低く、企業が資金を調達することも比較的容易でした。土地と利用者を獲得するためには、コストさえ無視するだろう。多くの企業は、ユーザーの増加を迅速に達成するために、すべてのユーザーに補助金の赤い封筒を送ったり、注文したかどうかに関係なくすべてのユーザーにマーケティングテキストメッセージを送信したりするなど、ユーザーを獲得または操作するための広範で多岐にわたる方法を採用しました。トラフィック配当後の後半では、一方ではユーザー数の増加を継続する必要があり、他方ではコストを抑制してROIを向上させる必要があります。このとき、ビッグデータに基づいてユーザーにラベルを付け、ユーザーポートレートラベルを構築し、さまざまなビジネスシナリオに応じて人口を詳細に階層化して、正確にユーザーにリーチし、潜在的価値の高い顧客にリソースを割り当てる必要があります。

3. インテリジェントなトラフィック分散:アルゴリズムに基づいて、ユーザーの行動意図をマイニングし、最適な製品やサービスをマッチングし、人、商品、場所のインテリジェントなマッチングを実現します。

精密マーケティング プラットフォームは、人々のグループを選択するためのより多くの機能を提供し、製品担当者または運用担当者は、経験に基づいてユーザーの条件付きスクリーニングを実施します。インテリジェントなトラフィック分散は、ユーザーの過去の行動に基づいており、ユーザーまたは製品のディメンションで協調フィルタリング、クラスター分析、ロジスティック回帰などのアルゴリズムを使用して、サイトにアクセスするユーザーの行動意図を識別し、差別化された製品機能またはページ モジュールをユーザーに提供します。

4. パーソナライズされた推奨サービス：アプリ、ミニプログラム、その他のアプリケーション製品に関するパーソナライズされた推奨を提供し、ユーザーのコンバージョンを促進し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

トラフィック配分は、ユーザーの行動意図や注文確率予測などのマクロレベルに焦点を当て、製品の機能やサービスに一致する推奨事項を提供します。パーソナライズされた推奨事項は、コンテンツ自体の正確な一致に重点を置いています。たとえば、アルゴリズムは、ユーザーが好みそうなホテル、観光スポット、旅行ルート、食品販売店、Taobao 製品などを推奨します。目標は、人と製品をマッチングさせ、ユーザーの意思決定サイクルを短縮し、ユーザーが迅速に注文してコンバージョンできるように導くことです。

たとえば、旅行アプリを開くと、ホームページには、訪れたい都市と、それに対応するホテル、観光スポット、旅行ルートが推奨されます。現時点では、クリックして閲覧し、より早く注文したいという気持ちが高まっていますか?

5. APIサービス：製品機能の反復と運用活動のためのユーザー注文と行動データのクエリサービスを提供し、データによる製品イノベーションを強化します。

アルゴリズムの推奨と比較して、API サービスは主にデータの統計分析のためのサービスを提供します。たとえば、APP 製品の新規顧客ゾーン モジュールでは、ユーザーがページに入ると、新規顧客と既存顧客のインターフェイスが呼び出され、現在のユーザー ID が注文を行ったかどうかが判断されます。新規顧客条件を満たした方のみが該当の操作位置に表示されます。

6. リスク管理と不正防止：アルゴリズムモデル（ナレッジグラフ、クラスター分析など）に基づいて不正ユーザーの特性を特定し、不正行為や詐欺などの違法行為を防止し、ビジネス上の損失を軽減します。

インターネットの黎明期、例えば2013年には、食品配達やタクシーサービスのプラットフォームの多くが顧客を引き付けるために法外な補助金を提供していましたが、製品や技術が完璧ではなかったため、偽の注文に頼って補助金を稼ぐ闇産業が多数生まれました。データの完成とビッグデータアルゴリズムの能力により、フリーローダーや詐欺ユーザーの特性をより正確に判断し、リスク管理ユーザーに対して割引を提供しなかったり、対応するサービスを無効にしたりすることが可能になります。

7. 世論の監視:世論が企業を破滅させることもあります。数年前、ある有名な女性スターが旅行会社を激しく非難し、航空券商品の強制的なバンドル販売を非難した。この件はWeibo上で大きな騒動を引き起こし、OTA業界全体にも影響を与え、同社の評判と事業収益に多大な影響を与えた。ビッグデータを活用し、自社の事業やキーワードに関連した世論データをクローリングし、テキストマイニングや感情認識などを活用してネガティブな世論をいち早く検知し、広報活動を通じて速やかに対応することで、世論の影響を最小限に抑えることができます。

8. AIの応用：ビッグデータの出口はAIだと言われています。 AIがビッグデータの重要な応用方向であることは理解できますが、AIがすべてではありません。機械学習アルゴリズムとニューラル ネットワーク モデルは新しい用語ではありません。それらは 1990 年代初頭に登場しました。しかし、当時のコンピュータ リソースと計算能力の制限により、それらのアプリケーションを実装することはできませんでした。現在、CPU から GPU に至るまでのコンピュータのパフォーマンスが継続的に向上し、分散クラスターとクラウド リソースが柔軟に拡張されたことで、これらのモデルのアプリケーション価値が現れ始めています。

AIの本質は、大量のデータ（教師あり、教師なし、半教師ありなど）に基づいてアルゴリズムモデルをトレーニングし、新しいコンテンツが入力されると自動的に分類または認識できるようにすることです。たとえば、画像認識技術、音声認識などです。ビジネスでは、マーチャントの画像最適化に応用できます。つまり、商品リストページは、アルゴリズムを通じて視覚効果が最も高い画像を自動的に決定して表示し、ユーザーを引き付け、クリックスルーコンバージョン率を高めます。誰もが美しいものを好むので、ホテルのホームページにトイレの写真を載せるよりも、美しい海の景色の写真を載せる方が効果ははるかに高くなります。

ビッグモデル技術の継続的な発展により、AIGC の応用シナリオはますます豊かになっています。たとえば、保険業界では、大規模なモデルを使用して、保険商品の条件、ドキュメント、テキスト グラフィック、テキスト ビデオ、その他のインテリジェント アプリケーションを迅速に要約します。

9. 生産プロセスの再構築：一部の加工工場では、原材料の生産から最終製品の生産完了まで、従来の PLM (製品ライフサイクル管理システム) でデータ機能を統合することで、コストの削減と効率の向上を実現できます。例えば、在庫予測管理により在庫コストを削減したり、機械のAIスケジューリングにより機械の稼働効率を向上させてアイドル時間を削減したりといったことが可能です。