データがビジネスを牽引する、標準化のプロセス全体をまとめました

「ビジネスを推進する」という言葉はデータ担当者を怖がらせるものだと言えますが、リーダーたちはそれを好んで口にします。どうやって宣伝するのでしょうか？異なる部門のリーダーがこの質問をしたとき、私たちは同じ解決策を持っているでしょうか?これは運転のようなものです。ハンドルを握っている人は提案を聞いてくれればルートを変えてくれるかもしれませんが、助手席に座っている人はしゃべりすぎるとすぐに嫌われてしまうかもしれません。したがって、誰が質問するかによって回答のアイデアは異なるため、誰が質問しているかを区別することが重要です。本日お勧めするこの記事では、著者がこの疑問に答え、データ駆動型ビジネスの標準化されたプロセス全体をまとめます。皆様のお役に立てれば幸いです。

「ビジネスを推進する」というのは、データ関係者が最も恐れる言葉です。ああ、ビジネスの促進はどうですか?幸運なことに、私はビジネス部門から毎日数字のことで追われることはありません。どうすればビジネスを促進できますか?

しかし、リーダーたちはこの種の要求を最も好みます。今日はそれについて詳しくお話ししましょう。まず最初に明らかにすべきことは、誰がこの質問をしているのかということです。これはとても重要です。

Q: 次の 2 つの状況の違いは何ですか?

A. ビジネス部門のリーダーは次のように質問しました。「データ分析はどのようにしてビジネス開発を推進するのでしょうか?」

B. データ部門のリーダーは次のように質問しました。「データ分析はどのようにしてビジネス開発を促進するのでしょうか?」

回答：支配力が異なります。事業部門から提案を求められた場合は、それを直接実行することができます。データ部門は単なる補助的なものです。記載内容がビジネスニーズに適合しない場合は、常に問題となります。運転と同じように、ハンドルを握っている人は提案があればルートを変えることができますが、助手席に座っている人は、ブザーが鳴りすぎるとすぐに嫌われてしまいます。したがって、誰が質問しているかによって、回答のアプローチは異なります。今日はまずビジネスに関する質問についてお話しします。

1. ビジネスを推進する間違った方法

多くの学生が「データがビジネスを推進する」と聞くと、直感的に次のように考えます。

• データから活動率が低いことがわかった
• 私の提案: 高く挑戦してください!ビジネスを前進させましょう！
• やってみよう！君たちも早くやれよ！やるって言ったでしょ！
• ほら、活動率が高いですね。私は最高だ。

こうすれば、間違いなく会社から批判されるでしょう。

いくつか質問があります:

1. 誰がそれを実行するのか?

2. いつ完了しますか?

3. いくらもらえましたか？

4. 費用はいくらですか?

5. このお金で何か他のことはできないでしょうか？

6. 大きなターンテーブルを使ったり、花や木に水をあげたりしたほうがいいですか?

7. 花に水をあげたり、木を植えたりするときに、本物の果物やクーポンを配りますか?

8. クーポン、ポイント、ギフトは利用すべきでしょうか?

9. クーポンの価値は 10、20、30、40、50... ですか?

10. 成功してもコンバージョン率が下がっても大丈夫でしょうか？

どれにも答えられません。

エラーはどこにありますか?ビジネスを単純なものと考えるのは間違いです。 「活動率が低い」というのは単純に思えるかもしれませんが、実際に行動を起こすには、上記に挙げた多くの側面を考慮する必要があります。さらに、これらのリンクの一部は、データによって直接解決できません (サインイン アクティビティのクリエイティブなデザイン、花への水やり、植樹、金の豚の飼育、電化製品の作成など、これらは加算、減算、乗算、除算では計算できません)。

したがって、ビジネスを推進したい場合は、ビジネス作業を慎重に分類し、データの焦点を見つける必要があります。

2. ビジネス促進のエントリーポイント

プロジェクトの開始の決定から実行の完了までのビジネス上の問題の解決は、4 つの主要なステップに分かれています (下の図を参照)。

プロセス全体を通して、データ分析ではすべての問題を解決できるわけではありません。データ分析は合理的かつ定量的なツールであるため、戦略的および戦術的な意思決定を解決したり、戦闘状況を監視したりするのに適しています。戦闘行動に関しては、データは参考としてのみ使用できます。経験豊富なプランナーは、足し算、引き算、掛け算、割り算よりもはるかに役立ちます。

したがって、出力製品を合理的に配置することによってのみ、ビジネスがデータ依存に苦しむのではなく、ビジネスをより効果的に行動に導くことができます。「人工知能のビッグデータを使用して、私の絵画の色がどのくらい赤と緑であるべきかを分析してもらえますか？」 - これはデータの使用方法ではありません。

3. 事業推進の順序

出力内容が明確になったら、プロモーションのシーケンスを計画できます。ここでは多くの新人がこの間違いを犯します。彼らはすべてを 1 つのステップで達成できると期待し、実行可能なほど詳細な計画を立てるために一生懸命努力し、それを成功だと考えています。これは営業マンの仕事を直接代替するもので、私は疲れ果てました。第二に、営業担当者はそれを快く思っていませんでした - 「あなたは何様だと思ってるんですか？私の代わりに決定を下すんですか？」

覚えておいてください：誰も未来を予測して、最初からすべてを明確に計画することはできません。事業を推進するプロセスは、継続的な合意に基づいて、不明瞭なものから明確なものへと段階的に進み、徐々に深化していきます。

特に、いくつかの重要なノード：誰が責任者か、予算はいくら提供されるか、評価指標は何であるか、そしてどの程度評価されるか。これらを確認するには、部門リーダーとの協議、さらには部門と上司の合意が必要です。したがって、落ち着いて、段階的に進めてください (以下に示すように)。

4. ビジネス促進の落とし穴

この議論は「事業部門のリーダーが質問し、自ら議論に参加する」という形をとっているため、データをプッシュしたい場合には上層部からの強力なサポートがあります。しかし、皇帝の剣を持っているからといって、それを抜いて、意のままに誰かを殺してもいいというわけではありません。具体的な昇進プロセスでは、新人が陥りやすい落とし穴がいくつかありますので、注意が必要です。

1. 事業者の判断を直接信頼する

ビジネス上の判断は必ずしもデータや事実に基づいているわけではないことに注意してください。

非常に一般的な例:

• 対戦相手がそれをやったのは見たけど、我々はやらなかった。
• 友人のサークルで、これがやり方だと書いてある記事を読みました
• 上司に叱られたが、理由を聞く勇気がなかった
• 顧客から、ユーザーがこれについて不満を言っていると聞きました
• 私はあるアイデアを慎重に考えました、そしてそれをオンラインに公開しなければなりません
• 妻と私は一晩中喧嘩をしていて、今は誰とも幸せになれません

はい、さまざまな感情、立場、個々の出来事が人々の判断に影響を与えます。そのため、企業側から「当社の活動率は良くありません」と言われたら、私たちの変換は改善される必要があります。ユーザー エクスペリエンスが良くない場合は、問題の原因を突き止め、それを数値またはイベントに実装し、問題が何であるかを具体的に議論する必要があります。

2. 関連する指標分析がない

多くの非営利およびコスト指標は虚栄心の影響を受けやすい傾向があります。

1.膨らみやすい：大きなターンテーブルを振ると、活動率が非常に高くなります。

2. 実際の出力がない: アクティビティが高かったとしてもどうなるでしょうか?彼は買わないだろう。

3. 長期的な効果なし: 短期的な刺激が終わったらどうなるでしょうか?何も活動しなければ、また落ちてしまいます。

したがって、ビジネスがこれらの指標に焦点を当てる場合、関連する指標分析を行い、特に利益、コストなど、最終的な評価意義を持つ指標にリンクさせる必要があります。少なくとも、これらの主要な指標がリンクされていることを確認する必要があります。虚栄心の要素は許可されますが、すべて水にすることはできません。

3. 事前に目標を定めない

これは、ビジネスでもよく行われることです。

1. アクティビティ率を上げたいのですが、どのレベルからどのレベルまで上げればよいでしょうか?全く分かりません！

2. 消費量を増やしたいのですが、どのくらい増やせばいいでしょうか?全く分かりません！

3. パフォーマンスをどの程度向上させたいですか?全く分かりません！

4. ユーザーをアクティブ化したいのですが、休止状態とはどういう意味ですか?アクティベートするには？全く分かりません！

はい、多くのビジネス部門は完全に経験、感覚、習慣に基づいて働いています。どのような指標を評価し、どの程度の対策を講じるべきか考えたことがありませんでした。尋ねられると、彼らは知らないか、「自然の状態と比べてどうですか?」と言います。問題は、多くの企業が継続的にプロモーションやイベントを行っているため、それを自然な状態とどのように比較できるのかということです。したがって、データドリブンになりたいのであれば、データを注意深く見て、曖昧にせずに目標を設定する必要があります。

4. 過去の戦略は収集されない

過去に使用された戦略目標、プレイ方法、効果がすべて収集されているわけではありません。その結果、データのサポートが必要になったときに何を見たらよいか分からず、最終的には経験に基づいて判断することになります（以下を参照）。

5. イノベーションにはラベルがない

同様に、革新的なソリューションをテストする場合は、後で比較分析を容易にするために特定のラベルが必要です。そうしないと、大まかな応答結果しか表示されず、詳細な設計作業を導くことができません。

6. テスト計画の全体像を見ていない

これは前の問題のもう一つの極端な例です。テストの際には、ページの色、ボタンの左右、20 枚または 30 枚のクーポンなど、細部に注意を払いすぎます。その結果、細部は見られるものの、全体像は無視されてしまいます。ユーザー側は、「なんてくだらない活動なんだ、参加したくない」と考えます。

7. 実行中の監視なし

急いで立ち上げたため、要件が何度も変更され、最終的に埋め込みポイントがうまくいかず、データが繋がらない状態になってしまいました。結果は当然ながら…

つまり、ナビゲーションが車を動かすのと同じように、データがビジネスを動かします。ナビゲーションは使いやすいと誰もが思っていますが、ナビゲーション機能には、最終的には GPS 測位、道路地図、リアルタイムのデータ フィードバック、ルート計画アルゴリズムなどの複雑なシステムが必要です。

理論上は言うのは簡単ですが、実行するとなると、起こることを受け入れることしかできないので、一瞬一瞬を大切にしましょう。なお、これはまだ事業部門の推進中です。データ部門が自らそれを推進したいのであれば、より多くの努力を払う必要があるでしょう。

データ駆動型のビジネスは難しいですが、データ分析を行う人は誰でもこのハードルから逃れることはできません。どうすればプロのデータアナリストになり、データを通じてビジネス開発を推進できるのでしょうか?

著者: 地に足のついた教師チェン

出典：WeChat公開アカウント「地味な陳先生（ID：gh_abf29df6ada8）」