アクティビティレビューレポートを書く。これは私が今まで見た中で最高のステップです

アクティビティレビューレポートを書くことがデータ分析における最善のステップであるのはなぜですか?この記事ではその理由を説明します。同時に、データ分析に携わる人にもこの記事はおすすめです。

昨今、企業は毎年オンラインで多数のプロモーション活動を展開しており、その作業をレビューするためにデータアナリストの存在は欠かせません。ここでは、状況を明確かつ包括的に振り返るのに役立つ「7段階詩法」をお勧めします。

1. 明確な目標

プロモーションの文字通りの意味は、売上を促進すること、つまり、追加の売上を獲得するために追加のリソースを投資することです。したがって、最初に行うべきことは、活動の目標は何か、そしてどれだけのリソースを投資する予定かを把握することです。

知らせ！プロモーション自体には、全社員が参加する大規模なプロモーションと、一部のユーザー・一部の商品・一部のチャネルが参加する単発のプロモーションがあります。プロモーションの種類ごとに目的が異なるため、まずはプロモーションの種類を区別し、それぞれの目標指標を明確に定義する必要があります（下図参照）。

ここではいくつかの操作が混乱しています。彼はこう言いました。「この活動の目的は売上を増やすことです。どれくらいかは分かりませんが！」ナンセンス、その活動は間違いなく売上を伸ばすためのものです。重要なのは、いくらからいくらまでかということです。具体的な改善額も分からないのに、どうやって予算を立ててコストを抑えるのでしょうか？

オペレーターの中には、あまりにも多くのことを引き受けてしまい、1 つのアクティビティに対して 7 つまたは 8 つの目標を書き込む人もいます。知らせ！全社員を対象とした大きな昇進であれば、多額の投資により複数の目標を同時に達成することも可能です。ここで、オペレーターは各目標に対して「XX から XX にアップグレードする計画」を事前に明確に述べるだけで済みます。

大規模でないプロモーション活動の場合は、原則として、参考資料を探す必要があります。たとえば、ユーザーアクティビティについては、比較のために A グループと B グループを設定できます。製品アクティビティについては、過去の同じアイテムを見つけて比較することができます。チャネルアクティビティについては、同じ地域/同じビジネスエリア内の店舗を検索して比較することができます。本当に見つからない場合は、同じグループ/製品/チャネルのアクティビティの前後の比較を設定することもできます。つまり、明確な基準がなければ、増分効果は確認できません。

2. 明確な投資

明確な目標があれば、明確に投資することができます。投資の観点からは、分類することが重要です。

販促費：ポスターおよび購入リンクのないポスター
トラフィックコスト: トラフィックを直接購入したり、トラフィックを迂回したりするためのコスト
特典: ユーザーの購入行動によって発生する割引/特典
開発費：イベントを実現するためのシステム開発

これら 4 種類の費用を明確に区別すると、利益を計算しやすくなります。トラフィックコストはトラフィックの規模に直接影響し、報酬料金はトラフィック流入後のコンバージョン率に直接影響します。この 2 つの部分は特に明確にする必要があります。宣伝費と開発費の目的は、プロジェクトが財務会計段階で不合格になる原因となる総コストの過小評価を避けることです (財務部門では非常に詳細な会計が行われることが多く、計算されたコストはビジネスの概算よりもはるかに高くなることがよくあります)。

3. 明確なルール

プロモーションルールには次の 3 つの部分が含まれます。

対象ユーザールール: 参加可能なグループ (全従業員または指定グループ)
参加ルール: XXアクションを完了して報酬を受け取る
報酬ルール：XX金額XX元を返金/XXギフトを送付

以下に簡単な例を示します。

ルールの整理は分析と密接に関連しています。

まず、ターゲットユーザールールを通じて、ユーザーの基本的な特性と過去の行動を理解し、過去のデータに基づいてユーザーの参加についていくつかの予測を立てることができます（電子商取引プラットフォームに基づいている場合や、新規ユーザーの誘致を目的としている場合は、そのようなデータがない可能性があります）。

次に、参加ルールを通じて、ユーザーの参加プロセスを理解し、コンバージョンファネルを構築できます。ファネル分析方法は、後でさらに分析するために使用できます。

第三に、報酬ルールを通じて、割引レベルを統一することができます（たとえば、300 を超える購入で 100 オフ、これは 33% の割引に変換できます）。優遇措置の程度は効果を左右する重要な要素です。

特に注意すべき問題が 3 つあります。

1. 潜在的な閾値

例えば、新製品Aが発売された場合、「Aを購入したユーザー全員にギフトをプレゼント」というアクティビティがあります。名前上は誰でも参加できますが、製品 A の対象ユーザーはすべての人ではない可能性があります。同じカテゴリーの過去のデータ分析を通じて、一部の人だけが参加する機会を持っている可能性が非常に高いです。これは「潜在的な閾値」の問題です。運用で潜在的なしきい値を無視すると、アクティビティの入力と出力の推定が不正確になる可能性が高くなります。

2. 複雑なパス

たとえば、アクティビティでは、クーポンを取得する前に、ユーザーに水をやり、野菜を育て、多くの操作を実行することを求めます。気をつけて！ユーザーのコンバージョン率が非常に低く、クーポンすら取得できない可能性が高くなります。急いでいると、イベントの途中で操作プロセスが変更され、これらのリンクがスキップされ、データの混乱が発生します。操作パスのステップ数が多すぎる場合は、細心の注意を払い、事前にリスクを警告し、操作を一時的に調整する必要があるかどうかを確認する必要があります。

3. 付加報酬

例えば、イベントに参加する商品が10点ある場合、商品ごとに割引を受けることができ、注文合計がXX元を超えるとさらに割引を受けることもできます。これは典型的な重ね合わせ報酬です。重複した報酬の問題は、制御不能なコストにつながる可能性があります。そのため、アクティビティルールを導入する際には、事前に注文シミュレーションを行って、どのルールが重なり合うのか、ユーザーが理論上享受できる最大の割引額はいくらなのかなどを確認し、問題点を事前に発見しておく必要があります。

4. 会計結果

明確な予備データがあれば、データが出た後にまず結果を計算できます。まず、目標が達成されたかどうかを判断し、次に、なぜ達成されたのか、あるいは達成されなかったのかを説明します。

知らせ！一部の電子商取引会社のようにアクティビティが多数ある場合は、1 か月に 150 個のプロモーションルールが実行されることもあります。この時点では、個々のアクティビティを確認するだけでなく、次の 3 つの全体的なレビューも行う必要があります。

イベント全体の総コストと総収益。収益の増加は活動費用の増加を犠牲にしてはならず、そうすると利益が減少することになります。したがって、まずは収支比率を見直す必要があります。
注文を単位として、割引が追加された注文の数、変換後の各注文の割引強度、超高割引（たとえば 50% 以上）の注文があるかどうかをカウントします。こうすることで、利益損失ポイントを発見し、過度の重複を避けるためのルールを後で設定することができます。
ユーザーを単位として、各ユーザーがどのような形式で割引を享受した回数をカウントします。割引額が大きく、頻繁に割引を受けるユーザーグループに特に注意を払うことで、「フリーローダー」/「プロモーションに敏感」なグループを発見し、その後のアクティビティの分析の手がかりを増やすことができます。

5. 問題を見つける

目標を参考にすれば、うまくいっているかどうかは簡単に判断できます。知らせ！この判断は、後でさらに分析を実行できるように行う必要があります。うまくいったら、経験を要約します。成績が悪かったら、レッスンを復習してください。多くの新人は経験がなく、自分の目標が明確ではありません。彼らは、何人が参加したか、何人がお金を使ったか、何人が 1 つ買ったか、何人が 2 つ買ったかなど、活動に関する詳細なデータを大量に収集します。結局、大量のデータがあっても、それが良いか悪いかを判断することすらできず、ましてや詳細な結論を導き出すことはできません。したがって、善悪を判断して結論を出すことは非常に重要です。

VI.レビューと実装

うまくいかなかった場合は、復習してレッスンから学ばなければなりません。レビュー中に最初に考慮すべきことは、実行が適切に行われたかどうかです。どれほど優れた計画であっても、適切に実行されなければ効果は得られません。

アクティビティの場合、レビュー実行の重要なポイントは次のとおりです。

プロモーション段階: 広告が予定通りに開始され、十分なユーザートラフィックを引き付けているかどうか
参加段階：ユーザーが操作プロセスを完了したかどうか、そのプロセスでどれだけの損失が発生したか
取引段階：在庫切れ商品、クーポン利用不可、システム障害などの問題は発生していますか？

これらの問題は売上に影響し、データで定量化することが困難です（たとえば、ユーザーが注文したいときに商品が在庫切れで、ユーザーが黙って立ち去るなど）。そのため、まずこれらの問題を確認してください。もしあるなら、それは運営側の責任です。

トランザクション数 = トラフィック * 参加コンバージョン率 * 参加完了率 * トランザクション率。イベント主催者としては、十分なトラフィックを集めるために宣伝費を費やすことを優先する必要があります。トランザクションどころかトラフィックも十分ではありません。イベント参加プロセスが複雑すぎて、途中で離脱するユーザーの割合が高くなる場合は、それは計画上の問題であり、プロセスの合理化を検討する必要があります。ここでは、同様のアクティビティの履歴データを参照として使用できます。同様の活動と比べて明らかに悪い場合は、直接レビューすることができます。

取引率に関しては、多くの要因の影響を受けるため、詳細な分析が必要です。

7. 解体の理由

なぜコンバージョン率が高くないのでしょうか?間違った商品選択、不十分なプロモーション、不十分なユーザー需要などが原因である可能性があり、これらの理由が絡み合っている可能性（需要が不十分で、商品の魅力が十分でない）があるため、100％明らかにすることは非常に困難です。販売者が電子商取引プラットフォームに常駐している場合、プラットフォームはユーザーに詳細なデータを提供しない可能性があり、分析が困難になります。

ここでは、イベント計画の観点から、どのようなアクションを改善できるかを検討することをお勧めします。企画面で改善できる点は、商品・コピーライティング・割引力です。改善の難易度は商品＞割引＞コピーライティングです。したがって、まずイベントに参加している製品を比較して、類似製品とのパフォーマンスの違いを確認することができます。割引の問題をチェックして、プロモーションの強度の違いによる反応の違いを確認します。プロモーションチャネルの詳細データを直接確認し、さまざまなコピーライティングのパフォーマンスを観察します (下図を参照)。