Meituan Takeawayの個人レポートを例に、ユーザーの個人行動レポートについてお話ししましょう。

私たちは、ユーザーの個人的な行動レポートを通じて製品の価値を反映し、自分の過去の行動を知りたいというユーザーのニーズを満たすよう努めています。

多くの製品では、一定期間にわたってユーザーの行動データを蓄積した後、ユーザーの行動レポートを作成したいと考えています。ユーザーの個人行動レポートに関する考え方については、以下を参照してください。

レポートの価値

製品の価値

美団外売の個人レポートを例に挙げる

製品が、過去のユーザーデータを取得し、ユーザー行動レポートを設計して開発する手間をかけるのはなぜでしょうか。それは、製品自体にとって、ユーザーの個人行動レポートによって次のことが可能になるからです。

1. 製品に対するユーザーへの理解と配慮を表現する

美団テイクアウト個人レポート

例えば、 NetEase Cloud Musicの年次レポートは、ユーザーに「私はあなたのことをよく知っています。私はあなたのリスニングデータをすべて持っているので、音楽に関してあなたをよく理解していますし、これからもあなたをもっと理解していきます」と伝えています。例えば、Zuoyebangの学習レポートも、親に「私はあなたのお子様のことをよく知っており、彼らに細心の注意を払っています。私はあなたのお子様に関するあらゆるデータを記録しているので、お子様の学習に的を絞ったサービスを提供することができます」と伝えています。

2. ユーザーにとっての製品の親しみやすさを表現する

美団テイクアウト個人レポート

彼女にプロポーズするとき、私たちはたいてい「私たちが一緒に過ごした 999 日間と 999 夜の間...」などと言いますが、仲間意識を表現するには何らかのデータが必要です。そのため、思いやりのあるユーザーレポートはユーザーの心を動かすことができます。おそらく、この瞬間に、ユーザーは製品に対する気配りや配慮を体感できるでしょう。

3. この製品を使用する利点をユーザーに説明する

美団テイクアウト個人レポート

製品によっては、ユーザー自身が効果を実感することが難しいものもあるため、レポートではユーザーが得たメリットを伝え、製品の価値をユーザーに浸透させることができます。

ユーザーにとっての価値

1. 過去の行動を知りたいというニーズを満たす

人間は不安で忘れっぽいので、履歴データがあれば、ユーザーが自分の経験を記録し、過去の期間に何をしたかを知らせることができます。たとえば、私は過去 1 か月間、毎日 1 時間勉強することを主張してきました。効果は大きくないかもしれませんが、この習慣は形成されました。私は自分の日々の努力と毎日完了した学習内容を知っており、それは私にとって非常に有意義です。

2. 自慢したいという欲求を満たす

ユーザーの過去の行動データは、他人に見せびらかしたいという欲求を反映しています。勉強を例に挙げてみましょう。ほとんどの学生は、両親からの賞賛、他のクラスメートからの称賛、教師からの賞賛を得るために勉強します。ですから、私は自分の勉強行動を彼らに知ってもらいたいのです。

ユーザーの価値は、まさに上記のプラットフォームの価値、つまりユーザーへの理解、配慮、仲間意識に一致します。

3. 製品の使用効果を知りたいというニーズを満たす

ユーザーは目的のために製品を使用します。製品はユーザーがその目的を達成するのに役に立ちますか?仕上がりはどうでしたか？特に勉強など、フィードバックを得るのに長い時間を要する行動については、ユーザーにフィードバックを与える必要があります。成績の悪い生徒は、成績の向上が見られるまで 1 か月以上かかる場合があります。この時点で、製品は生徒に学習成果を伝える必要があります。

レポートのデザイン方法

私は個人的に、適切なレポートには3つの情報が含まれているべきだと考えています。

1. 客観的データ

レポート内のデータは、ユーザーの行動に関する客観的なデータである必要があります。データはユーザーを欺くために捏造することはできず、ユーザーの主なニーズに関連したものでなければなりません。

データをグラフで表示できる場合は、テキストの代わりにグラフを使用します。ユーザーは長いテキストの段落には注意を払わず、グラフをちらっと見るだけかもしれません。

そのため、ユーザーの製品使用目的に関連するすべてのデータをリスト化し、製品に関して入手可能で確実かつ理解しやすいデータを選択して、チャートの形でユーザーに提示することができます。上記の例に示すように、プラットフォームのユーザーへの注目、仲間関係、ユーザーのメリットという 3 つの基本的なデータ情報が反映されています。

2. わかりやすい結論

ユーザーのデータから、データから導き出された結論をユーザーに伝える必要があります。この結論は理解しやすく、機械語ではなく人間の言語でなければなりません。レポートを作成するときは結論を生成するために機械を使用することが多いため、この部分は特に困難です。機械によって生成された結論が理解しにくく、ユーザーがそれが機械からの結論だと感じた場合、結論の価値は低下します。

この結論が 1 対 1 で排他的かつパーソナライズされた結論であるとユーザーに感じてもらうようにしてください。できるだけ多くのテンプレートを提供するか、複数のランダムに組み合わせたデータを使用して結論を​​導き出してください。

3. 役に立つ提案

データと結論に加えて、学習レポートや医療レポートなどの一部のレポートでは、役立つ提案も必要です。これらのレポートは、最終的にユーザーに役立つ提案を提供する必要があります。

結論と同じように、この提案がある場合は、役立つものにしてください。役立つものを提供できない場合は、提供しないでください。