データ運用システムの構築：「データマシン」から「成長エンジン」へ

デジタル時代において、データ運用は企業の成長の重要な原動力となっています。しかし、多くの企業は、データ運用システムの構築時に「データマシンを稼働させる」というジレンマに陥り、データの価値を十分に実現できていないケースが多くあります。この記事では、データ操作の本質を掘り下げ、単純なデータ指標のリストから、ビジネス全体の成長を促進できる一連の運用メカニズムに変換する方法を分析します。目標について合意に達し、タスクを細分化し、実行やその他のステップを監視することで、企業はデータ操作をバックエンドのサポートから真の「成長エンジン」へと変革することができます。

多くの学生は、データ操作とデータ分析の違いについて混乱しています。 「データ運用システムの構築」や「データ運用の仕組みの確立」となると、混乱してしまいます。

• これとデータインジケーターのセットを作成することの違いは何でしょうか?
• データインジケーターを設定したのに、なぜ運用部門は私を無視したのでしょうか?
• それぞれの操作には独自の指標システムがあるようですが、データを使ってどのように操作すればよいのでしょうか?

今日は体系的な答えをお伝えします。

まず、最も重要な質問をしましょう。データ操作では、データに重点​​が置かれるのでしょうか、それとも操作に重点が置かれるのでしょうか。

データ

操作

1つ

画面

画面

考える

テスト

時間

間

01 業務とデータの関係

オペレーションは大きな仕事であり、多くの部門にまたがることに注意してください。各操作タイプには独自のインジケーターのセットがあります。

これが冒頭で述べた問題の本質です。「オペレーションにはすでに独自の指標があるが、私が設定した指標は考慮されない。」 （下図参照）

なぜなら、本質的にオペレーションは補助的な仕事だからです。理論的には、製品が十分に強力で無敵である場合、操作はまったく必要ありません。 ——在庫切れの商品を買い求めるユーザーが増え、ゲームが楽しくて離れられなくなる。システムを運用しても意味がありません。

しかし、ほとんどの製品や商品はそれほど強力ではないため、ユーザーの新鮮さを維持し、ユーザーの継続的な活動と支払いを促進するために、ユーザーインセンティブ、プロモーション活動、コンテンツの普及、商品運用などの手段を通じて運用サポートが必要です。 「製品が十分良くなくても、運用でそれを補う」ということわざは、これを意味しています。

したがって、運用担当者はデータ、特にデータ内の「自然増加率」に特別な注意を払うことになります。運用担当者の作業はすべて「自然増加率」に基づいて行われます。

• ユーザー操作 - 自然なユーザーコンバージョン率は 5% ですが、インセンティブを通じて 10% に増加します。
• イベント運営 - 自然販売量は1000万だったが、イベントにより2000万に増加。
• 製品運用：在庫残量は18週間と予想され、9週間の運用で解消される予定です。
• コンテンツ運用 - 1万語を自然に読み、100万レベルのヒットを書く。

等々

運用で成果を示す際には、必ずデータが含まれます。そのため、各部門が独自のデータ指標を設定しているケースが多くあります。

02 データ操作の問題を解決する鍵

データ操作がデータに重点​​を置くと、最終的にはデータを実行するマシンになります。運用部門にはすでにデータ指標があるため、データの収集を促されるまで待って、緊急にデータ収集を行うだけです。別途ポジションを設定する必要はありません。月給 6,000 で歩く SQL マシンを雇い、データ部門に大きくて幅の広いテーブルを準備させましょう。

実際、多くの企業がこれを行っているため、多くの学生が最初は疑問を抱きます。今日はこれらの低B企業について話すつもりはありません。代わりに、データ運用の真の目的と大企業がそれを何に使用しているかについてお話しします。

各オペレーターが個別にデータを見るのは科学的であるように見えますが、実際にはそれは罪です。操作作業自体は相互協力を必要としますが、さまざまな部門の小グループの利益は当然対立します。

• ユーザー運営側はクーポン配布で集客を狙うが、商品運営側の利益は直接圧迫される。
• イベント運営者は、短期的に最大限の利益を得たいと考えており、ユーザーの操作ペースに直接影響を及ぼします。
• 製品オペレーションは、売れ筋商品を邪魔せず、売れ筋商品を増やしたいと考えていますが、アクティビティとユーザーオペレーションの両方にハードグッズのサポートが必要です。
• コンテンツオペレーションは「衝撃！ジャック・マー！ファーウェイ！沸騰！」と書き、各記事の閲覧数は数百万回だが、結局コンバージョンはない。

相互協力が必要な仕事では、評価データが別々だと必然的に部門間の妨害につながります。したがって、データ操作をより良く活用するには、それを計算機械として使うのではなく、全体の目標に基づいたデータ評価メカニズムを確立し、すべての部門がそれぞれの小さな輪から抜け出して全体の利益に貢献できるようにすることです。これがこのポジションを設立した本来の意図であり、ポジションの真の価値です。

ということで、冒頭の質問の答えはBです。データ操作の本質は操作です。全体目標から始まり、各サブオペレーションチームの作業を導く評価メカニズムを確立することです。これは本質的に機能するメカニズムであるため、単独で作業する状態を置き換えるために、目標に関する合意と部門間の調整が必要であり、それによって初めて機能するようになります。

03 データ運用システムの構築方法

ステップ1: 全体的な目標に同意し、全体的な戦術を策定する

各運用チームは、主要部門の年間全体目標（DAU、コンバージョン率、売上高など）について合意し、主要目標を達成するための戦術を選択し、主要目標を各月ごとに細分化します。注: 分解方法は必ずしも月平均や過去の傾向に基づくものではありません。分解方法は戦術的な選択に関連している可能性がある（以下に示すように）

ステップ2: 段階的な優先順位を設定し、各グループにタスクを割り当てる

ステップ3：段階的な指標を分解し、各部門が実装、監視、フィードバックを提供します。

このステップは、定期的な運用データ指標の監視プロセスですが、詳細については説明しません。

最初の 2 つのステップにより、各段階の運用作業の主なタスクが明確になるため、「短期的なアクティビティ率がなぜ低下したのか」、「自然成長をどの程度記述する必要があるのか​​」、「顧客から激しい苦情がどのくらいあるのか」を心配する必要はなく、全体的な目標が達成される限り問題ありません。細かい部分については、各グループが自ら作品を振り返ることで改善点が見つかります。

ステップ4: 実装の進捗状況を監視し、小さな結果から大きな結果までをレビューする

このとき、レビューの 3 つの原則を念頭に置く必要があります。

1. 戦略が実行されるまで疑問を持たない
2. 入力が調整可能な場合は戦略を修正しない
3. 戦略が失敗するまで方向性を疑わない

すべての部門が目標について合意に達し、進捗状況を追跡し、問題に関するフィードバックを提供し、定期的な部門会議で協力して作業する場合、このメカニズムは適切に機能しています。これにより、全体の目標が最大限に達成され、各チームに主要なタスクが何であるかを思い出すことになります。自分の領域で起こっている小さなことに圧倒されないようにしてください。