PMCoderです。コードを書くプロダクトマネージャーです。この記事は2017年に執筆され、最初はZhihuで公開され、現在はWeChat公式アカウントで公開されています。役立つ情報が満載で、約4000語、約15分で読めます。ただし、後述する知識を理解するには、もう少し時間がかかります。

製品を分析するとき、私たちは実際にパターンを探し、製品を 0 から 1 にするための再現可能な戦略と戦術を分析しています。

かつては、私を含め多くの同僚が、製品を試用し、良い点と悪い点を列挙したレポートを作成していました。中には最適化の提案まで含まれている人もいました。しかし、この製品分析のアプローチは、単一の製品の使用体験のみに焦点を当てており、大きな限界がありました。競合分析を行っても、分析範囲は狭いままでした。昨年、製品の収益化と広告に携わり、専門家の知見を徐々に学ぶことで、ゼロから製品を構築する包括的な理解を得ることができました。この理解は実に驚くべきものでした。様々なトラフィック管理戦略、製品需要分析、グロースハック手法、そして収益化計画の設計は、まさに驚異的でした。

製品を分析する際、私たちは本質的にパターンを探し、製品をゼロから構築するための再現可能な戦略と戦術を分析しています。誰かが製品開発の道のりを共有し、再現できない要素が多数見つかった場合、その共有はあまり役に立たないかもしれません。単に吸収できないからです。私たちが常に学び、専門家の意見に耳を傾ける主な理由は、製品の成長を数式のように機能させる技術を習得するためです。つまり、特定の条件と数値を与えれば、期待どおりの結果が得られるのです。

さて、本題に戻りましょう。なぜ製品分析が必要なのでしょうか？その目的は、優れた製品を発見し、その戦略を研究し、最終的には自分たちで優れた製品を開発し、美しく裕福な女性を虜にして人生の頂点を極めることです。製品分析には6つのステップがあります（順序は重要ではなく、個人の好みによって異なります）。

1) 製品ユーザー（トラフィック）スケール分析

2) 製品トラフィック分析

3) ユーザーニーズ分析とユーザーグループ分析

4) 製品体験分析

5) 製品の収益化分析

6) 競合分析（上記の 5 つのステップをもう一度実行します）

製品分析はデータに基づいて行うのが最善です。私たちはスティーブ・ジョブズではありません。需要を創造することはできませんが、需要を発見することはできます。したがって、需要分析、製品分析、そして製品分析は、証拠に基づき、少なくとも精査に耐えられるものでなければなりません。推測や希望的観測は避け、徹底的な製品調査と分析を実施してください。分析から得られた方法とアプローチを要約してください。以下では、製品分析の6つのステップについて説明します。

1. ユーザー規模（トラフィック規模）分析：

製品に出会ったら、まず最初にユーザーベースを確認しましょう。製品の規模、ユーザー数、トラフィック量、そして市場におけるポジションを把握することが目的です。この調査には、SimilarWeb（https://www.similarweb.com）とSEMRUSH（あらゆるサイトやドメインのオーガニック検索キーワードと広告キーワードを表示する競合調査サービス。どちらも非常に強力です）という2つのツールがよく使われています。例えば、Babytree（大規模な子育てウェブサイトコミュニティ）を分析してみましょう。Babytreeのウェブサイトを直接開き、SimilarWebのChrome拡張機能アイコンをクリックします。すると、Babytreeの世界ランキングは4087位、中国ランキングは194位、月間訪問者数は約1190万であることがわかります。

1回の訪問あたりの平均滞在時間は2分48秒、ページビュー数は2.91です（この数値から、ウェブサイトの1日あたりのページビュー数を概算できます）。直帰率は54.42%です。「ショッピング > 子供向け」カテゴリでは、ウェブサイトは4位にランクインしています。ご興味があれば、「ショッピング > 子供向け」のテキストリンクをクリックすると、子供向けショッピングカテゴリで上位にランクインしているウェブサイトも確認できます（競合他社のデータも表示される場合があります）。結果は以下の画像のようになります。

ここに見覚えのある名前はありますか？例えば、レゴ（lego.com）などです。Babytreeのウェブサイトのデータは、他のウェブサイトに比べて比較的弱いことに気づくでしょう。例えば、ページビュー/訪問数、平均訪問時間、直帰率はすべて、リストにある他のウェブサイトよりも低いです。なぜでしょうか？製品マネージャーとして、根本的な理由を考慮する必要があります。例えば、製品の位置付け（Babytreeは実際には専門的なショッピングウェブサイトではなく、子育てコミュニティです。一方、レゴなどはショッピング関連のウェブサイトです）、ユーザー属性と動機、ウェブサイトのデザインなどの観点から理由を分析します。製品の位置付けの観点からデータを分析すると、私たちの経験上、コミュニティのページビュー/訪問数は純粋なショッピングウェブサイトよりも低くなければならないことがわかります。この結論を検証するために、Baidu TiebaやYahoo! Answers（answers.yahoo.com）などの有名なコミュニティのデータと、JD.comやAmazon.comなどの有名なeコマースプラットフォームのデータを比較することができます。データからわかるように、コミュニティ ウェブサイトのページ訪問数は予想通り、ショッピング ウェブサイトよりも大幅に少ないことがわかりました。（下の画像を参照）

JD.com のトラフィック統計:

Baidu Tieba のトラフィック統計:

Amazon トラフィック統計:

Yahoo! Answers のトラフィック統計:

これらのデータは、ショッピング サイトのユーザーが、一般的なコミュニティ フォーラムのユーザーよりも多くの時間を費やし、よりアクティブであることを示しています。

プロダクトマネージャーが製品分析を行う際には、「大胆な仮定を立て、それを慎重に検証する」必要があります。結論はデータに基づくべきです。では、他のポイント（直帰率や滞在時間など）の理由について推測するのはどうでしょうか？それらを分析すべきでしょうか？この点については、皆さんに考えていただくことにします。

アプリに関しては、主にApp Annie（アプリ分析およびアプリデータ業界標準）を用いてアプリの規模を推定し、総ダウンロード数、デイリーアクティブユーザー数（DAU）、マンスリーアクティブユーザー数（MAU）という3つの主要指標に注目しています。例えば、Baidu Mobile（iOS）を例に挙げると、App Annieを開いて「ダウンロードと収益」タブに移動すると、2015年3月から2017年4月までのBaidu Mobileアプリのダウンロード動向と総ダウンロード数を確認できます。ただし、このウェブサイトではまだDAUデータが提供されていないため、プロダクトマネージャーはプロダクトのリテンション率に関する経験に基づいて、プロダクトのDAUとDAU上限を推定する必要があります（私の記事「リテンション率を使用してプロダクトユーザーベースの上限を推定する方法」を参照）。

ダウンロード動向全体から、まだ多くのデータを掘り下げる必要があります。例えば、2016年3月から9月にかけて、Baidu App Storeのダウンロード数が大幅に減少したことに気づきました。この原因は何でしょうか？製品機能のアップデート、トラフィックオペレーション、競合他社の分析、ユーザーからのフィードバックなど、さまざまな角度から分析することで、独自の結論を導き出すことができます。App Annieのダウンロードグラフには、製品のアップデートポイントが表示されており、クリックすると各時点の製品アップデートを確認できます。これらのアップデートとユーザーからのフィードバックを分析することで、その時期のダウンロード数減少の主な理由を解明できる可能性があります。このデータマイニングと分析によって最終的な原因が明らかになるとは限りませんが、分析対象の製品についてより詳細かつ具体的な理解を得ることができます。

App Annieのダウンロード分析

通常、これら 2 つのツールは、Web サイトまたはアプリのユーザー ベースと基本データの概要を提供します。

2. トラフィック分析

前のステップの分析により、ユーザー全体の状況と製品の規模について大まかな理解が得られました。次に、製品トラフィック分析について説明します。トラフィック分析の目的は、製品トラフィックのソース、方法、構成を分析することです。主に、トラフィックがどこから来るのか、どのように獲得されるのか、製品のトラフィックの構成を把握することです。製品を丹念に改良するだけで爆発的な成長を遂げることは不可能ではありませんが、非常に稀です。確率を学んだ人なら誰でも、成功確率が恐ろしく低いことを知っています。そのため、製品開発者は、製品デザイン思考に加えて、トラフィック運用思考も必要です。トラフィック運用には多くの戦略があり、複雑な分野ですが、基本的なトラフィック分析のための方法論はいくつかあり、一緒に議論することができます。

実際、トラフィック運用分析はユーザーニーズ分析と切り離せないものです。私たちの活動はすべてユーザー価値を中心に展開されており、ユーザー価値がなければビジネス価値も生まれません。

インターネット製品のトラフィックは、検索エンジン、ソーシャルツール、アプリストア、eコマースプラットフォームという4つの主要プラットフォームに分かれていると考えられます。これらのプラットフォーム間ではユーザーが重複しており、当社製品の主なトラフィックソースは検索エンジン、ソーシャルメディアトラフィック、アプリストアです。

分析ツール:

1. ウェブサイトアプリケーションについては、前述のSimilarWebに加えて、SEOツールがあります。国内では、Aizhan.com（aizhan.com/reg.php?）とChinaz.com（Chinaz.com - ウェブマスター向け情報 | 中国語ウェブサイトの強化に尽力しています！）が主なツールです。海外では、SEMRUSH（競合他社の調査サービスで、あらゆるサイトやドメインのオーガニックキーワードと広告キーワードを表示します）があります。

2. アプリの場合、主に App Annie と apptopia (モバイル アプリのダウンロード、SDK、収益と使用状況データ) が関係します。

例えば、Babytreeのウェブページを使って分析を続けましょう（Babytreeにはアプリもありますが、こちらは別途分析する必要があります）。分析ツールSimilarWebの「ソース」タブをクリックすると、Babytreeへのトラフィックの大部分が検索から来ていることがわかります。

ここでは 2 つの仮説があります: 1) 無料の検索トラフィック: Babytree は SEO をうまく活用しており、キーワードの最適化を通じて検索エンジンから多くの無料トラフィックを獲得しています。2) 有料トラフィック: Babytree は検索プロモーションに多額の費用をかけ、多くのキーワードを購入しています。

SimilarWeb ツールをクリックすると、Babytree が多くのキーワードを購入していないことがわかります。つまり、画像に示すように、Web サイトはオーガニック検索から多くのトラフィックを受け取っているということです。

仮説を検証するために、検索エンジンSEOトラフィックをターゲットとするツールを使用する必要があります。一般的に使用されるツールとしては、ChinaZ（Baidu Weight Query - Webmaster Tools）やAizhan.com（aizhan.com/reg.php?）などがあります。ここでは、ChinaZを分析に使用します。包括的なクエリを実行することで、図に示すように、このアプリケーションの検索エンジントラフィック状況を大まかに把握できます。

より詳細な分析により、様々なソースからのキーワードトラフィックパターンを分析できます。ウェブサイトを分析する場合でも、アプリケーションを分析する場合でも、ユーザーが積極的に検索するキーワードは多くの場合、ユーザーのニーズを反映しており、プロダクトマネージャーとして十分な感度を維持する必要があります。例えば、ChinaZのウェブサイトで「Baidu PC Weight」タブをクリックすると、BabyTreeで上位にランクインしているキーワード、その検索インデックス、そして最も高い検索インデックスを持つキーワードを確認できます。（図を参照）

トラフィック運用に携わる方なら、検索ボリュームは高いものの競合が少なく、検索トラフィックを増やすために最適化が必要なキーワードを直感的に判断できるはずです。はい、必要なキーワードはすべてここにあります。興味のある方は、Aizhan.com (aizhan.com/reg.php?) を使ってさらに詳しく調べることができます。そこでは、キーワードの検索ボリュームと最適化の難易度を確認できます。

製品トラフィック構成の分析に戻り、再びBabytreeを例に挙げてみましょう。ウェブサイトのアドレスを直接入力するユーザーからの直接トラフィックは、全体の5.75%を占めています。これらのユーザーは、ウェブサイトのアドレスを既に覚えているため、一般的に忠実なファンやコアユーザーであり、潜在顧客を相当数排除しています。リンクはトラフィックの2.2%を占めており、その大部分はバックリンクによるものです。高品質なバックリンクの構築と効果的なコンテンツマーケティングが鍵となります。さらに、ソーシャルメディアからのトラフィックは0.03%です。現在、ソーシャルメディアのトラフィックが全体のトラフィックに占める割合は非常に低く、この分野をさらに開拓できる可能性を示唆しています。ソーシャルメディアのトラフィックは、その高いバイラル性を活かして、ウェブサイト全体のトラフィック量を拡大することができます。

SimilarWebの「ソーシャル」タブをクリックすると、Babytreeの現在のソーシャルトラフィックソース（主にWeibo）が表示されます。全国的に認知されているアプリであるWeChatについてはどうでしょうか？ 最適化の余地がかなりありそうです。ソーシャルトラフィックに対して実施された具体的な操作を理解するには、様々なソーシャルメディアプラットフォームを検索し、どのアクティビティがトラフィックを促進し、どのアクティビティが最も頻繁に共有されているかを把握し、それらの頻繁に共有されているアクティビティをさらに分析する必要があります。（アクティビティデータの分析に役立つWeChat IndexとWeibo Indexという2つの指標が利用可能です。）

残りのトラフィック内訳は、メールトラフィックが0.07%、ディスプレイ広告トラフィックが0.03%となっており、Babytreeはキーワード広告の購入だけでなくメールマーケティングも行っており、メールマーケティングからのトラフィックがかなり大きいことがわかります。ただし、私はメールマーケティングについてあまり詳しくないので、何か情報があればぜひ追加してください。

国際的なウェブサイトには、トラフィック構成を分析する優れたツールがあります。SEMRUSH（競合他社の調査サービスで、あらゆるサイトやドメインのオーガニック検索キーワードと広告キーワードを表示します）です。SEMRUSHは、より包括的なデータ分析と強力な機能を提供します。以下は国際的なウェブサイトを例にしたスクリーンショットです。ご興味のある方は、さらに詳しくご覧ください。この分析ツールは幅広い情報を提供し、非常に強力です。一言で言えば、素晴らしいツールです！私たちはよく「真実は絶対的であることが多い」と言いますが、これらの分析ツールを使用すれば、あなたの製品も絶対的に優れたものになります。私たちのチームメンバーの中には、特定のデータを見るだけで一日中興奮する人もいます。これが絶対的な力の効果です。例えば、画像に示すように、有名な国際的なプログラミングQ&Aサイト（stackoverflow.com）を考えてみましょう。

アプリの場合、主に推奨されるツールはApp Annie（The App Analytics and App Data Industry Standard）です。アプローチは同じで、トラフィックソース（検索エンジントラフィック、アプリストア検索トラフィック、ソーシャルネットワークトラフィック）の構成を分析し、ユーザーの検索キーワードからのトラフィックを分析し、製品のソーシャルアプリ運用活動を分析します。ここでは例を挙げませんので、ご自身で調べてみてください。

分析ツールから得られるデータは完全に正確ではないかもしれませんが、そこから得られるデータの大きさや傾向は製品分析にとって非常に貴重です。

（つづく...）