データクローズドループとは正確には何でしょうか?データクローズドループについてお話しましょう

データクローズドループは、データと監視の反復サイクルとして簡単に理解できます。企業ビジネスに適用して、企業の業績向上と成長の促進に役立ちます。では、データのクローズドループが実際に機能するには、どのような要素が必要でしょうか?この記事では、著者がデータクローズドループの定義、価値、その他の側面を解釈します。見てみましょう。

導入

今は誰もが巻き込まれているように感じる時代ですが、中国東北地方出身の私にとって、「巻き込まれる」という言葉は、丸く輪っか状に巻かれた花巻きを思い起こさせます。各企業において、業界、並行チーム、上流と下流の誰もが競争を継続できるようにする 1 つの方法は、データループを閉じることです。

今日は、データクローズドループについて私が理解していることと、それが何ができるかについて書いてみたいと思います。いくつかの簡単な例を通して抽象的な概念を説明してみてください。

1. データクローズドループとは何ですか?

この言葉を初めて聞いたとき、私の最初の反応は「これはまた新しく作られた言葉なのか？」でした。しかし、ビジネスをより深く知るようになると、その十分性と必要性が理解できるようになります。同時に、私たちは誰もがよく知っている類推を見つけました。それは、間違った答えの本です。

間違った質問集がどのようにして生まれたのかを思い出すことができます。全員の学業成績の向上を助けるために、教師はこの学習計画を提案しました。一般的なプロセスは次のとおりです。

教師は教え、生徒は学ぶ。
定期試験、月例試験、中間試験、期末試験。
リストを取り出し、生徒を順位付けし、テスト用紙を配布します。
先生がテスト用紙を説明し、生徒は間違った答えを整理します。
生徒自身の間違った質問の分析と分類（生徒が行う場合）
その後、サイクルを続けます。

成績の悪い生徒であれば、間違った質問を整理するステップを踏む必要はないかもしれませんが、優秀な生徒から学ぶことは絶対に必要です。先ほど述べたサイクルは、まず第一に、閉じたループです。第二に、知識ポイント、スコア、ランキングが含まれており、これらはデータのクローズドループとして考えることができます。「保護者と教師の面談」も含めれば、賞罰の仕組みも含まれると言えるでしょう。

企業に例えると、プロセスはおおよそ次のようになります。

マーケティング計画やデータダッシュボードなど、需要の提案、議論、開発。
要件の開発と実装、それに続くテストとリリース。
対応するデータ収集とデータ監視を実行します。
実際に監視されている指標と KPI、OKR、履歴データ、業界データとの比較分析。
誰もが自分の部分を改善し、再び KPI と OKR に向かって進む必要があります。
その後、サイクルを続けます。

似ているかどうか見てみましょう。それはすべてサイクルであり、データと監視を伴う反復的なサイクルです。

2. クローズドデータループで何ができるでしょうか?

先ほど、データループとは何かを説明するために例え話を使用しました。それでは、データループで何ができるか見てみましょう。

実際、上記の間違った解答集の例えから判断すると、主な目的は成績を向上させることです。企業に例えると、経営指標の向上を意味します。

しかし、これはどのように行われるのでしょうか?

データ、監視、接続という 3 つのレベルから検討する必要があることは理解しています。これら 3 つすべてが存在する場合にのみ、閉ループは意味を持ちます。

1. データ

まずはデータから始めましょう。かつて、駐車場の遮断機はすべてリモコンで手動で制御されていたため、出入りする車両の数を数えるのが難しく、人間による操作の余地が残されるという問題がありました。現在、カメラ認識、時間統計、QRコード決済が連携することで、すべてがデジタル化され、基本的に上記のような人的問題は解消されます。

2. 監視

もう一度監視を見てみましょう。先ほどの例をそのまま使うと、駐車場は 24 時間営業すべきでしょうか?そうであれば、各入口と出口に遠隔操作でバリアーを解除する準備ができている人がいなければならないため、少なくとも 2 交代制が必要になります。 24時間営業でなければ、駐車場利用者が夜間に出かけたい場合にはどうなるのでしょうか？したがって、駐車場の正常な運用を確保するには、この動態を常に監視する必要があります。

この問題を調べるために、オフィスソフトウェアの出勤記録機能を使用しましょう。早起きするときは、会社のゲートにある指紋認証機、勤務カードリーダー、または顔認識機を使って出勤記録をします。これに関する最大の問題は同時実行性が低いことです。読者の皆さんは、朝出勤するために列に並んだ経験があるでしょうか?特に秋から冬にかけては、指の皮が剥けて判別不能になり、列に並んでいた人が遅れる原因にもなります。

APP経由でチェックインするとどうなりますか?オフィスソフトウェアを開いたときに、会社の近くにいるかどうかを積極的に監視できます (GPS、会社の WiFi など)。もしそうなら、単に入力して、ユーザーに通知してリマインダーをもらいます。そうでない場合は、出勤前にどれくらい時間がかかるか確認します。また、親切なリマインダーを出すこともできます。これにより、キューの同時実行性が低いという問題を回避できるだけでなく、指紋スキャンの問題も解決します。

これがデジタル化後のモニタリングのメリットです。これは上司の視点からではなく、さまざまな出勤モードの長所と短所を比較したものです。

3. リンク

リンクに関してですが、先ほどのケースでは、リンクというのは実は存在しており、主にソフトウェアとハードウェアの組み合わせと、人と人とのつながりです。しかし、実際には、より多くのリンクは、組織、部門、および人々の間のリンクです。

出勤時刻の問題についてもう一度考えてみましょう。従業員が最近頻繁に遅刻し、いつも数分遅れている場合、部門の人事担当者またはその上司として、率先してその理由を尋ねるべきでしょうか。家族や身体的な問題があってそれを克服するのに助けが必要なのかどうか、または最近遅くまで働いていて仕事内容を増やすか調整する必要があるのかどうかなどです。そして、長期間遅刻する人がいる場合、人事部は人材採用の準備を検討すべきではないでしょうか?

皆さんがよく利用するフードデリバリーサービスを見てみると、そこにはレストラン、配達員、そして顧客が関わっており、3者の間で情報の流れの状況が存在します。顧客がメニューを閲覧して注文の支払いをするところから、レストランが注文を受けて食事を準備するところ、配達員が食事を受け取って輸送し、配達するところまで、このリンク全体が 3 者を結び付け、3 者間のリアルタイムのオンラインやり取りもサポートします。このような効率性やユーザーの認識レベルは、注文して愚かに待つよりも間違いなくはるかに優れています。

したがって、上記の 3 つのポイントを組み合わせると、デジタル化されていないものはデジタル化する必要があることがわかります。デジタル化により、さまざまな監視指標を設定し、それらが高いか低いかを監視し、タイムリーに担当者に提供することができます。同時に、さまざまなリンクからの情報がビジネスチャネル全体に流れるため、誰もが誰が何をしているかをリアルタイムで把握でき、これに基づいて最も重要な結果、つまり反復が生まれます。

4. 反復

反復処理に最も大きく依存するのは、*業界知識*です。上記の例は基本的に私たちの日常生活でよく見られる例ですが、一部の業界のデータのクローズドループは私たちの日常生活の範囲にまったく含まれない可能性があります。たとえば、製造、臨床試験などです。したがって、実際の反復はビジネス知識から切り離すことはできません。しかし、この問題をよりよく理解するためには、日常的な例を見つける必要があります。テイクアウトを例に挙げてみましょう。

先ほどお話ししたリンクでは、注文から配達までの時間を短縮したい場合、最適化できるノードがたくさんあります。このクローズドループの中で最適化できるポイントをレストランの調理とライダー輸送の観点から分析します。

レストランでの食事の調理: 個人の食習慣や食方法は変動しますが、オフィスビルや公園にいる集団の食習慣は一般的な傾向に従います。したがって、5km 以内の範囲で食べ物を注文するパターンがある場合、特に割引オファーがある場合、これはレストランの料理の準備の進行と量に影響を与える可能性があります。エラーがあったり、理解不足が比較的大きい場合は、事前に食べ物を注文するなど、プロセスを最適化することができます。 10時に通知が送られ、全員が事前に食べ物を注文して正午に食べることができます。これらはすべて反復的な方法と指示です。

ライダー配送: これは実際にはナビゲーションに似ていますが、唯一の違いは複数の移動ポイントに対するグローバルな最適ソリューションであることです。配達員は一度に 5 個の商品を配達し、途中で 2 個の商品を回収する必要がある場合があり、合計 7 個の商品を配達する必要があることになります。このプロセスはどのように実行すればよいでしょうか?途中で全体の時間が制限を超えてしまうことがわかった場合は、他の乗客に残りの 2 つのアイテムを受け取ってもらうように依頼できます。これらはすべて継続的に最適化できるポイントです。

フードデリバリーの最良の反復は「遅延保険」だとさえ思います。すべてのリンクを監視し、さまざまな方法を試しましたが、ユーザーは依然として配信が遅いと感じています。それは問題ありません。遅刻に対するあなたの嫌悪感を軽減するために、遅延保険を使います。

当初は11:00に到着する予定でした。私が到着しなかったら、顧客は苦情を言うでしょう。しかし、今は、11:15 までに到着しない場合は貨物保険料を支払うと伝えているので、顧客はおそらく待つことを望むでしょう。しかし、システムでは 11:00 に到着する確率は 80%、11:15 に到着する確率は 99.99% (個人的な推測であり、実証的証拠はありません) であると認識されていることはほとんど知られていません。

3. データのクローズは悪いケースだけを解決するのでしょうか?

データのクローズドループはシステムであり、複雑なビジネスと多数の人員を抱える企業にとっては、さらに複雑になります。システムには一般に、正のサイクルと負のサイクルが含まれます。

今述べたすべての状況は、負のサイクル、つまり負の例を使用してシステムをより安定させることに基づいています。また、肯定的な例がデータのクローズドループにどのように反映され、使用されているかを確認することもできます。

現在、新エネルギー自動車会社の多くのオフライン販売店は会社が直接運営しており、各販売員は対応するマーケティングソフトウェア（企業WeChatの場合もある）を装備している。定期的な統計の過程で、実際に一部の店舗や店員の販売実績が同業他社よりはるかに優れていることがわかります。こうなると、疑問が湧いてきます。はるか先を行くこの人物や店舗は、いったい何を正しく行ったのでしょうか?

彼に何をしたかを話してもらうか、システムが分析できるデータを使用して彼と他の人との違いを確認し、その間に論理的な因果関係があるかどうかを合理的に分析することができます。もしそうなら、それはシステムに預けられるか、トレーニングに預けられるか、評価に預けられるべきです。

例えば、顧客が店に到着してから 3 日目に 2 回目の質問をします。これは 7 日目よりもコンバージョン率が高いため、3 日に変更する必要があります。

例えば、彼は顧客に店に到着した後にアプリを登録するように求め、まず小さなプレゼントを受け取り、その後、自動車会社のアプリで車両の価格と構成情報にもっと注意を払うことができるようにし、他の人もそうするようにします。

たとえば、この店舗に子供用の遊び場があれば、親は子供をそこに連れて行くことができ、子供はもう少し長く遊ぶことができ、親は店員と交流する時間が増えます。他の店舗も同様に行うべきである。

上記はすべて、データのクローズドループにおける正のサイクルです。