著者｜Shi Mu

最近の業務では、9つの都市を対象としたプロジェクトデータをモニタリングしました。各市場の特徴を週ごと、月ごとに継続的にまとめることで、いくつかの知見が得られました。SEM業界の同僚の方々にとって、より深く考える材料となることを願って、ここに記します。

データ分析は非常に幅広いテーマです。もし「広すぎる」と感じるなら、それは核心を掴んでいないということです。だからこそ、分析的な記事を書くのはためらわれます。知的に難しすぎるし、読者の論理や思考を誤解させてしまうのが怖すぎるからです。しかし、この記事がたった一人でも誰かの心に響くなら、それはとても心温まることだと感じています。そこで、慎重に以下の文章を書きました。

以下のコンテンツは、主に複数のプロジェクトを管理するパートナー、および複数のプロジェクトを管理する方向への発展を目指すパートナーを対象としています。

データ分析は、データ作成、データ分析、データレビューの 3 つの部分で構成されます。

クリック数、支出額、クリックスルー率など、多くのデータ分析指標についてはここでは詳しく説明しません。これらの指標について詳しく知りたい場合は、Aiqiの過去の記事を参照してください。

最初のセクションであるデータ作成から始めましょう。

一言で言えば、正確です。

特にバックエンドのコンバージョン率において正確性を達成するには、顧客名、カスタマーサービス担当者名、顧客の到着時間、アクセスしたランディングページ、アクセス時間、キーワード、検索用語、ソースアカウント、チャネル、キャンペーン、担当者などの詳細を含め、各注文と各顧客をソースまで遡って追跡する必要があります。

上記は単なるリストであり、必要に応じてさらに絞り込むことができます。これは非常に興味深いタスクであり、アカウントの支出額（数十ドルから数万ドルの範囲）とは直接関係ありません。上記の表は、アカウントのバックエンドの表示データと売上データと組み合わせることで、基本的にすべてのデータを作成するためのデータソースとなります。

この一連のデータが明確になると、データ全体の追跡が非常に明確になり、期間、サイクル、効果のキーワードに応じてリアルタイムで調整できるため、非常に高速、正確、効果的です。

表のガイドライン: 表内でのピボットを容易にするために、結合されたセルの使用は避けてください。

それでは、2 番目のセクションであるデータ分析について説明します。

1. 水平分析（プロジェクト内の個別差異に焦点を当てた水平分析）

サイクル: 1 週間。

ディメンション 1: チャネル、製品、品詞、期間、地域。

次元 2: プロジェクト間およびチーム間の比較。

分析方法：

1) チャネルは重要な要素です。一般的に、問題を引き起こすチャネルは主に百度であるため、百度チャネル、つまり商品タイプの配置状況を確認する必要があります。比較基準としては、商品タイプごとの消費率、相談受注率、受注コスト、対話コストなどが挙げられます。他のプロジェクトとの垂直比較により、方向性がより明確になります。

上記はチャネルと製品タイプの横比較です。

2) オンライン部門における相談受注率の低迷に関連する主なポイントは、地域、キーワードの種類、そして期間の比較です。キーワードの種類は明確であり、カスタマーサービス担当者はどのキーワードが効果的でどのキーワードが効果的でないか一目で判断できますが、残りの2点については、定期的なデータ評価を実施し、コンバージョン率を向上させる必要があります。

下の図に示すように:

2 週目には、日勤の支出が全項目の中で最低の割合を占めましたが、コストはまだ高くなく、日勤の支出は改善の余地があることがわかりました。

そのため、3週目に昼間の消費量が増加した後、全体の注文数が大幅に増加しました。

2. 縦断的分析（時間軸上の縦断的分析）

期間：まず週ごとに分割し、次に月ごとに分割します。週ごとに変化が見られない場合は、月ごとに比較するか、前年の同じ月まで遡って比較する必要があります。特に季節変動が顕著なプロジェクトでは、この方法の方が信頼性が高くなります。

ディメンション: チャネル、業種、品詞、期間、地域。

分析方法：

下の画像に示すように:

あるプロジェクトの会話に使用されたキーワード全体のうち、高品質キーワード（ブランドキーワードとパフォーマンスキーワードの合計を指します）の割合は、2019年12月には28%でしたが、2020年4月には19%まで低下しました。一見すると、コンバージョン率の低下は低品質キーワードによるもののように思われますが、根本的な原因は、会話数の増加によって高品質キーワードの割合が希薄化していることです。そのため、高品質キーワードの絶対数は、割合として直接評価するのではなく、比較の参考として用いるべきです。

最後に、分析の結果、2019年12月の最初の2週間と比較して、2020年4月の最初の2週間は会話が224件減少していることが明らかになりました。会話から注文までの率を9%と仮定すると、注文数は20件減少したことになります。

優良キーワードの消費比率を調整した結果、優良キーワードの全体的な対話量が増加し、3週目には受注量も大幅に増加しました。

上司が聞きたくないかもしれないことがあります。それは、データ分析はすべて、データ分析を開始する前にすでに資金が投資されているという事実を前提としているということです。

したがって、起業を目指す人は、データ分析にこの考え方で臨むべきです。たとえ小さな分析であっても、将来の投資を無駄にするリスクを軽減できます。上司のお金を使って経験を積むことは、小さいながらも大きな成果ではないでしょうか？

さらに、百度、捜狗、神馬、360といったプラットフォームを指すチャネルについて言えば、小規模チャネルにおける変動は、主に人材と市場といったいくつかの要因によるものです。例えば、同時期に異なる市場のプロジェクトの受注量が増加し、受注コストが減少している一方で、個々のプロジェクトの受注は減少している一方で、他の月は安定している場合、担当者の問題を評価する必要があります。これは、従業員とコミュニケーションをとる絶好の機会でもあります。

3. クロス分析

共通点を見つける：各プロジェクトのデータの絶対値を比較することはできません。消費量や市場トラフィックなども比較できないためです。そのため、コストと比率による評価は信頼性が高いと言えます。

これを単一プロジェクトに適用する場合、百度と捜狗では異なります。相談受注率に大きな差がある場合は、商品種別ごとのクリック率、相談受注率、キーワード割合などを参考に比較する必要があります。

問題の発見：例えば、あるプロジェクトのBaidu受注状況が低迷している場合、月ごとの受注状況を縦断的に比較することで、対応する市場ポテンシャルを把握する必要があります。さらに、地域、期間、キーワードの種類、コンサルティング受注率、対話コストなどの違いをプロジェクト間で比較することで、問題の根本原因を突き止める必要があります。

次に、3 番目のセクションであるデータのレビューに進みましょう。

III. データレビュー

事後分析とは何ですか?

振り返り思考は、思考とマネジメントのためのツールであり、継続的かつ一貫性があり、段階的に上向きに回転するプロセスです。少し複雑に聞こえるかもしれませんが、これは実践を理論のレベルにまで高めた要約です。

なぜパフォーマンスを見直す必要があるのでしょうか?

1) 落とし穴がどこにあるのかを知り、同じ過ちを繰り返さないこと。これが第一段階の客観的要因です。誰もが知っていることなので、ここでは詳しく説明しません。

2) チームの強みと弱みを理解することで、より合理的な分担が可能になります。デブリーフィングの2番目の段階では、チームの各メンバーを理解し、効果的な連携によって合理的な分担を実現することを目指します。

これは特にマネジメントに特化しており、各人の総合的な能力を把握しています。アカウント運用スキルが高く、非常に細心の注意を払う人は、より戦術的な実行業務に適しています。数字を扱うことを好み、思考力に優れ、データに対する鋭い洞察力を持つ人は、データ分析業務に適しています。また、非常に厳格で徹底的な人は、業務の要約や計画策定業務に適しています。

上記のチーム特性を把握した上で、具体的な業務オペレーションを実施し、データ分析・調整を行う前に、誰がデータ分析を行うのか、誰が実行を担当するのか、誰がレビュー・まとめを行うのか、どの調整がマイナスで、どの調整がプラスなのか、なぜその調整が選択されたのか、その背後にはどのような考慮と目的があるのか​​など、合理的な分担を策定することができます。これらが第二階層の「人的」要因です。

3) 双方（「敵」と「私たち」）の強みを理解し、心理戦術を磨きます。ここでの「敵」と「私たち」は、実際の敵や自分自身を指すのではなく、状況そのものにおける対立する二つの側面を指します。心理的な成長と洗練は、事後分析の第3段階の目標であり、個人とチームにとって大きな成果となります。

これは心理的なレベルです。問題が完璧に解決されれば、当然大きな達成感が得られます。うまく解決できなかった場合は、そこから何を得たのかを振り返る必要があります。例えば、同僚からの信頼、自身の献身、損失が予想よりも少なかったこと、調整力とコミュニケーション能力の向上、データ分析における重要な経験などです。これが3番目のレベル、「心」の要素です。

4) 「より良い可能性」がどこにあるのか、特に詳細に把握することが成功の鍵です。「より良い可能性」こそが事後分析の究極の目標です。

例えば、コンバージョン数が急激に減少した場合、クリック数の増加、インプレッション数の増加、ランディングページの最適化などを検討するかもしれません。最終的にはクリック数の増加を選択します。では、どうすればこれを実現できるでしょうか？アカウント数の増加、新しいキーワードの追加、クリエイティブの最適化、入札額の引き上げなど、多くの選択肢があります。

クリック数を増やすために 1 つ以上の方法を選択した可能性があり、その結果、会話の数が増加しました。

ランディングページを最適化することで、コストを変えずに同じ目標を達成できるなど、より良い可能性を検討することもできます。これは検討すべき問題です。

じっくり考え、真剣に取り組むのであれば、記録やチャートなどを使って記録しておきましょう。そうすれば、将来同じ問題に直面した際に、自分自身だけでなく他の人も助けることができます。

これは「脳」要素の 4 番目のレベルです。

データ分析は終了しました。これは4月の概要であり、広大なデータ分析の海の中の氷山の一角に過ぎません。時間と体力に余裕ができたら、引き続き分析結果をお伝えしていきます。最後までお読みいただきありがとうございました。ご質問等ございましたら、記事の最後にメッセージをお寄せください。