4つの主要なデータ指標システムの種類を理解する

データ分析の世界では、効果的なデータ指標システムを構築することが、ビジネスを理解し、結果を評価し、意思決定を導くための鍵となります。この記事では、各タイプの特徴と適用シナリオを説明するだけでなく、実際の作業でこれらの指標システムを総合的に適用する方法についても説明します。

多くの学生が「指標システムを分類するための普遍的で一般的な方法はあるのでしょうか？」と質問しました。ネット上で一般的に共有されている指標システムは、インターネット向けのAARRRのようなものがほとんどですが、現実は非常に複雑です。

もちろん、ビジネス ロジックに基づいてインジケーター システムを整理するという一般的な方法もあります。基本的に、4 つの異なるビジネス ロジックを対象とする 4 種類のデータ インジケーター システムがあります。今日は体系的に紹介したいと思います。

評価的

「この商品の品質はどうですか？」 「この活動は効果的ですか？」 「この顧客グループにサービスを提供する価値はあるか？」

このように、データ指標を用いて物事の良し悪しを評価する指標体系を評価指標体系といいます。評価を行うために必ずしもデータ指標システムを使用する必要はないことに注意してください。たとえば、製品の品質を評価するには、販売量を見るだけで十分です。しかし、1 つの指標だけを見ると、売上は良いのに利益が低いなどの問題が発生します。売上は良いが評判は悪い。

評価指標システムは主に、単一基準評価における偏りの問題を解決するために使用されます。したがって、このような指標システムを構築する際には、次の点を考慮することが重要です。

1. 複数の指標から品質を反映する

2. 指標が重複しないようにする

3. 各指標の重要性を区別する

4. 各種指標の比較可能性

評価指標システムでは、指標間の関係は多くの場合平行しています (以下を参照)。

評価指標システムの難しさは、主に問題の包括性と指標データ収集の実現可能性を考慮することにあります。ここでは、データ指標の収集可能性に特に注意を払う必要があります。多くの学生が評価について言及する際、NPS、ユーザー満足度、ユーザー意図などの指標を何気なく挙げます。

質問は次のとおりです:

1. これらの指標をどのように収集する予定ですか?

2. アンケートを使用して実際のユーザーを何人カバーできますか?

3. 他の指標を使用して状況を合理的に評価できますか?

4. 意図の予測指標をどのように予測するか?

これらのデータ収集の質問に明確に答えられなければ、指標が適切であっても実装できず、問題を引き起こすだけです。

プロセス

「売上はどうですか？」

「生産の進捗状況はどうですか？」

「当社の研究開発はどのように進んでいますか？」

データ指標を使用してプロセスの進行状況と結果を表すこのタイプの指標システムは、プロセスベースの指標システムと呼ばれます。これには、誰もが最もよく知っているトランザクション プロセス (ファネル分析) モデルが含まれます。実際、それが満たされている限り

1. 明確な終了点を設定する

2. いくつかのステップがあります

3. ローリング投資リソースの各ステップでは、ファネル分析法を使用してデータ指標システムを構築できます。

これは、トランザクション プロセスやユーザー維持だけでなく、生産、研究開発、調達にも当てはまります。これらのプロセスの各ステップでは減衰がないため、ファネル ロジックは存在しません。これらのプロセスでは、納期、品質、コストが考慮されます（下図を参照）。

プロセスベースの指標システムは、4 つのカテゴリの中で最も単純です。プロセスのリンクとエンドポイントが非常に明確だからです。目標が明確であれば、指標システムを整理するのは簡単です。プロセスベースの指標システムでは、データ収集、特にプロセスデータ収集が最も恐れられています。 toB 業界では、プロセス指標が欠落しているケースが多すぎるため、多くの分析を実行できません。

包括的

包括的指標システムでは、通常、大きな指標を複数のサブ指標/分析ディメンションの合計に分解します。私たちがよく知っているデュポン分析法は、大きな指標を小さな部分に分解するこのロジックに基づいています。

一般的に問題を診断するために使用される包括的な指標システム。サブ指標 + 分類ディメンションにより、特定の業務部門とアクションに問題を正確に特定できるため、問題の原因をより適切に発見し、解決策を見つけることができます。

ただし、包括的指標システムの診断能力は、主な指標自体が問題を説明できるという前提に基づいていることに注意してください。たとえば、デュポン分析法を使用する場合、「利益」が主な問題であると想定されます。

利益だけではすべての問題を説明できず、顧客体験や市場シェアなども考慮する必要がある場合、包括的な指標システムのセットですべての問題を解決できるとは期待できません。それぞれの問題に対して個別の指標システムを構築し、回答を提供する必要があります。

影響

一般的に、運用アクションが通常のプロセスに重ね合わされて追加の効果を生み出すため、インパクト型と呼ばれます。通常、販売のリズムがあり、イベントを開催することで販売が促進されます。通常、ユーザー維持曲線があり、メンバーシップ特典を提供することで、ユーザーがより長く滞在するようになります。影響データ指標システムは、重ね合わせと追加という2つの点を明確にするものです。

この時点で考慮すべき指標はより複雑である

1. ビジネスの通常のリズムを反映するために、一連のデータ指標が必要です。

2. 重ね合わせ作用自体を記述するためには、一連のデータ指標が必要である。

3. 事業自体のパフォーマンスを判断する基準が必要である

4. 追加効果を判断するための基準が必要

したがって、影響指標システムは特に複雑になります。例えば、製品プロモーション活動の指標システムを開発する場合、次の点を考慮する必要があります。

1. 通常の販売指標（販売数量、購入者数、金額、利益）

2. 活動の運営（目標参加者数、目標達成者数、獲得報酬数、活動自体への投資）

3. 通常の売上傾向と活動の増加

ここでのアクティビティ増加にはいくつかのアルゴリズムがある可能性があります。例えば

1. 時間の観点から、活動時間と非活動時間を区別できる

2. 製品の観点から、アクティビティのある製品とアクティビティのない製品を区別することができます

3. 群衆の視点から、活動的な人と活動的でない人を区別することができる

しかし、それぞれの方法を注意深く調べてみると、それぞれの方法に矛盾があることがわかります。なぜなら、イベントがなくても商品には独自の販売傾向（自然成長率の問題）があり、100％同様の商品や人を見つけるのは難しいからです。さらに、商品のプロモーションにはオーバードラフト効果（商品のファンが価格が低いうちに事前に買いだめし、その後の売上が減少する）も生じる可能性がある。

そのため、影響度指標システムを構築する際には、合理的な判断基準を設定することが非常に面倒であり、紛争が発生することも少なくありません。もちろん、原則として、優れた標準とはビジネスニーズを満たすものであり、すべての影響を詳細に考慮する必要はありません。ただし、この部分の作業を行うときは特に注意するよう学生に注意を促す必要があります。いくつかの指標を何気なく言及するだけで、その後の作業に支障をきたすことになります。

4種類の指標システムの総合的な適用

上記の 4 つのカテゴリは、考えを整理し、職場での問題に対処するのに役立ちます。なぜなら、仕事や面接では、質問する人が「シナリオは何ですか？ビジネスロジックは何ですか？」と自発的に区別することはほとんどないからです。代わりに、彼らは単にこう言います。「この XX をどのように評価すればよいでしょうか? どのような指標に注目する必要がありますか?」

この時点で、データ アナリストは常に目を覚ましていなければなりません。たとえば、「当社製品を分析する」、「当社製品の改訂計画を分析する」、「当社製品の改訂効果を分析する」、「当社製品の改訂フィードバック活動を分析する」は、4 つのまったく異なるシナリオであり、必要なサポート指標システムもまったく異なります。

同時に、それがどのような製品であるかについても詳しく説明する必要があります

1. トランザクション製品: 主なプロセスはトランザクションであり、トランザクションの促進が最終的な目標です。

2. コンテンツベースの製品：ユーザーの行動は分散しており、収益化の形態は多様であり、複数の角度から観察する必要がある

3. ツール型製品：機能は固定されているが、ユーザーの使用範囲や深さは様々である

これらはすべて、指標システムを構築する際に考慮する必要がある要素です。そのため、私は学生たちに、いくつかのデータ指標を「理解して暗記する」のではなく、将来の変化に対応できるように、データ指標の体系を整理する能力を習得することを勧めています。