正しいユーザーポートレートを作成するにはどうすればよいですか?

多くの企業は、実際のところ明確なユーザー像を持っていません。つまり、企業自身も自社のユーザーが誰であるかを把握していないのです。

さらに悪いことに、彼らはユーザーポートレートが何であるかさえ知りません。

実際、オペレーションやプロダクト マネージャーとして働く学生なら、「ユーザー ポートレート」という言葉はよく知っているはずです。少なくとも 800 回は聞いたことがあるはずですが、ユーザー ポートレートとは何か、ユーザー ポートレートがどのように生成されるかを本当に理解している人はほとんどいないようです。

次に、ユーザー ポートレートの概念と機能、および正しいユーザー ポートレートを確立する方法について詳しく説明します。理解を深めるために、いくつかの小さな例を使用します。覚えておいてください。

1. ユーザーポートレートとは何ですか?

ユーザー ポートレート (ユーザー タグとも呼ばれる) は、インターネット上でユーザーが残したさまざまな行動データに基づいています。これらのデータは、能動的または受動的に収集され、処理および分析されてタグが生成されます。例えば、男性、1990年代生まれ、ホワイトカラー、電化製品を買うのが好き、月給15,000円、など。

ユーザー ポートレートの内容は非常に広範囲に及びますが、ユーザーを理解したものであれば、ユーザー ポートレートと呼ぶことができます。しかし、識別したい人々は、あなたの製品やサービスを使用したり、あなたのブランドを同様の方法で消費したりする典型的なユーザーでなければなりません。

2. ユーザーポートレートの役割

ユーザーポートレートの役割については、主に次の3つのポイントがあると考えています。

1. 精密マーケティング：多くのオペレーション学生がこの記事を読んでいる理由はこれだと思います。単純で粗雑なオペレーションから洗練されたオペレーションまで、ユーザーグループを階層化し、SMS、プッシュ、ツイートなどの手段を使用して、ユーザーに製品の使用、注文、またはユーザーのリコールを促します。
2. 広告: ブランドが急速なビジネス発展期にある場合、外部への露出を多く必要とします。プロモーション予算が限られているため、チャネルの選択にはプロモーション対象となる典型的なユーザーを増やす必要があり、これにはユーザーポートレートの協力が必要です。
3. データ分析：これは、データウェアハウスを構築し、さまざまなタグを使用してさまざまなデータシステムを接続することと理解できます。たとえば、以前の記事「WeChat公式アカウントの高度な運​​用戦略、製品マネージャーと一緒に検討することをお勧めします」では、ターゲットを絞ったプッシュに公式アカウントを使用することについて説明しています。次に、公式アカウントと電子商取引アプリでのユーザーの行動の行動タグを確立して接続し、データウェアハウスを構築してから、ユーザーのポートレートを作成します。そうして初めて、洗練されたプッシュ戦略が完璧になります。

3. 正しいユーザーポートレートを作成するにはどうすればよいですか?

次は、多くの人が最も懸念している部分、つまり正しいユーザーポートレートを構築する方法についてです。

まず、すべてのユーザー ポートレートはビジネス モデルに基づいていることを明確にする必要があります。多くの学生は、独自のビジネス モデル、ビジネス シナリオ、フォームを理解することさえせずにユーザー ポートレートを作成し始めますが、これは基本的に労力の無駄です。

以下では、短いストーリーを使って、正しいユーザーポートレートをより良く確立する方法を理解していただきます。

シャオミンさんは起業し、様々なスナックを販売するアプリを開発しました。半年の運営を経て、利益は非常に良好でした。しかし、現在では、パフォーマンスの伸びが弱く、プロモーションへの投資を増やしても改善が見られないことがわかりました。そこで彼らは私のもとを訪れ、パフォーマンスを向上させるための洗練された運用戦略を開発してほしいと希望しました。

Xiao Ming と徹底的にコミュニケーションをとった結果、Xiao Ming のチームはこれまで常に乱暴なやり方で運営しており、ビジネスの成長を促進するためにデータをまったく活用していなかったことがわかりました。そこで私は、まず Xiao Ming のユーザー ポートレートを整理し、次に次の運用アクションを実行することを計画しています。

まず、最も基本的なビジネスプロセスを描き出しました。

この表に従って、私はまず、サラダを購入したかどうかに基づいて、Xiao Ming のユーザーを 5 つのカテゴリに分類しました。

• 潜在的ユーザー（アプリに登録したが注文していない）
• 新規ユーザー（1回購入）
• 既存ユーザー（2回以上購入されたユーザー）
• VIPユーザー（90日以内に200元以上消費）
• 失われたユーザー（90日以内の将来の消費）

ここで共有したい魔法のデータがあります。ユーザーが繰り返し購入、つまり一定期間内に 2 回購入すると、そのユーザーのリテンション率は 30% 増加します。

潜在的なユーザーには、最初の購入を促すために新規ユーザー向けギフト パッケージを提供します。
新規ユーザーに対しては、前回の購入と同じカテゴリー内の他の製品に関するターゲットプッシュ通知を送信したり、赤い封筒を使用して注文を促したりするなど、できるだけ早くリピート購入を促す必要があります。
既存ユーザーは、VIPユーザーの権利を利用して、既存ユーザーになるよう刺激することを望んでいます。たとえば、VIPユーザーは優先配送を楽しんだり、ギフトを受け取ったり、試食活動やその他のアクティビティに参加したりできます。

このようにして、いくつかのユーザーポートレートが浮かび上がります。

その後、ユーザー自身の属性を通じてユーザータグが追加されます。

私はシャオミンに、すべてのユーザーのすべての注文をエクスポートし、注文アドレスに基づいて判断するように依頼しました。例えば、利用者が商品の受け取りに同じ住所を複数回使用している場合、その住所はよく使用する住所であると判定され、そのよく使用する住所が会社のオフィスか学校かによって、利用者がサラリーマンか学生かを判定します。

学生とホワイトカラーのユーザーに対する運用戦略はまったく異なります。

学生の場合、コスト効率が優先される可能性があるため、比較的安価なスナックを勧めることに重点を置くことができます。または、核分裂活動を行うときに、最初にそれらをプッシュすることができます。また、7月から8月までの学生の休暇や春節、新学期も考慮する必要があります。一般的に、新学期中は消費需要が高まります。

ホワイトカラーの人にとって、コストパフォーマンスは必ずしも優先事項ではなく、消費体験の方が重要かもしれません。その場合、味の良い輸入スナックや、太りにくい低脂肪スナックをお勧めします。社内での消費シナリオであれば、パッケージを開封しておやつを食べるというシナリオも考慮する必要があります。お客様が他の同僚にパッケージを開封しているのを見られた場合、共有したいという欲求が生まれる可能性があることを考慮して、グループ購入割引を設定したり、より大きな共有パッケージを推奨したりすることができます。

この時点で、ユーザー タグが強化されています。

最後に、アプリ上でのユーザーの行動に基づいて、離脱したユーザーを予測します。

データから、成長の鈍化の主な理由は、ユーザー離脱率が上昇し始めたことであることがわかりました。解約の理由はさまざまですが、最も重要なのは、ユーザーが消費をやめる時点の前に主な要因を見つけることです。

例えば：

• ユーザーが一定期間にわたってアプリを開く頻度が減ると、離脱する可能性があります (離脱の主な要因は、アプリを開く回数の減少です)。
• ユーザーが悪いレビューを投稿した場合、そのユーザーは離脱する可能性があります (この時点での離脱の主な要因は、悪いレビューを投稿した顧客が時間内に維持されないことです)。
• ユーザーが注文してから商品を受け取るまでの物流時間が 7 日を超える場合、ユーザーが失われる可能性があります。
• ユーザーが 10 日以上アプリにログインしていない場合、離脱した可能性があります。
• ユーザーの初回注文の金額が特に少額の場合、そのユーザーは失われる可能性があります。 。 。

理由はたくさんあります。考えられる理由をできるだけ多くリストアップし、機械学習モデリングを使用して予測を行います。 （技術的な問題はここでは共有されません）

なお、これらはすべて動的であるため、ユーザーの再購入または再閲覧サイクルを 7 日間に設定しました (スナックを購入したら、7 日以内に必ず食べられると考えました)。ビジネスの状況に応じて、分析を容易にするために期間をより小さな部分に分割するようにしてください。そして、そのデータに基づいて、ユーザーの行動の詳細に基づいた予測が行われます。

これらの判断により、さまざまな段階で対象を絞ったリコールを実行できます。

ユーザーのスナック購入の好みに応じて

スナックは、肉、膨化食品、カジュアルスナック、食事代替品、脂肪低減食品などに分けられます。Xiao Ming は、ユーザーの購入嗜好に応じて、肉を食べるのが好きな人、膨化食品が好きな人などに分けることができます。

消費モデルの総合的な要素に応じて分類されます。

また、RFMモデル（顧客価値と顧客創造性を測定する公開モデル）を使って分けることもできます（RFMモデルがわからない場合は、Baiduで検索できます）。これは比較的複雑なので、後ほど別の記事で説明したいと思います。

この事件を読んだ後、あなたはきっと何か感じるものがあると思います。

次に、基礎となる制作アイデアのセットを見てみましょう。

• 最初のステップは、ビジネス目標を決定することです。
• 2 番目のステップは、データを生成し、ラベルを作成することです。
• 3 番目のステップは、データを分析してユーザーに関する洞察を得ることです。洞察力は最終的な目標ではありません。洞察力は結論や方向性を得ることだけを目的としているからです。
• ステップ 4: アプリケーションを起動します。アプリケーションは新しいデータをもたらし、データの閉じたループを形成します。

最初のステップはビジネス目標を決定することです

アプリケーションが需要を促進します。多くの学生が間違いを犯します。ユーザーポートレートを作成するときに、一度に何千ものタグを思いつく傾向があります。実際のところ、これほど多くのタグを使用することはまったくできず、タグが多すぎると混乱してしまうため、これは役に立ちません。

2番目のステップはデータを実行してラベルを生成することです

データはすべての核です。データなしでラベルをたくさん作っても無駄です。データがない場合、またはデータがあまりない場合、最初の仕事は後続のラベル付けシステムを構築することではなく、データを素早く見つけることです。

データの主なソースは、ユーザーが登録時に入力する内容と、プラットフォーム上でのユーザーの行動（インタラクティブな行動、閲覧やクリックの行動、消費行動など）です。そして、これらの行動を通じてラベリングシステムが確立されます。もちろん、ラベルの中には客観的に存在するものもあれば、論理に基づいて予測されるものもあります。

たとえば、性別が入力されている場合、またはWeChat unionIDを通じて取得されている場合、これは客観的な存在ですが、この情報が利用できない場合は、ユーザーの名前に基づいて予測が行われ、たとえば、Wang Xiaohongは基本的に女性であり、Wang Xiaohuは基本的に男性です。もちろん、予測には誤差があるでしょう。

一般的には、ユーザー属性と行動データを通じて基本的なユーザータグシステムを確立します。

通常、次の 4 つのカテゴリがあります。

最初のカテゴリ:人口属性。たとえば、性別、年齢、居住地、出身地、さらには身長や血液型なども人口属性と呼ばれます。

2 番目のカテゴリ:社会的属性。私たち一人ひとりは社会の中で独立した個人ではないので、婚姻状況、教育レベル、資産、収入、職業など、何らかのつながりがあるはずです。

3 番目のカテゴリは、興味の優先順位です。写真、スポーツ、グルメ、美容、衣類、旅行、教育など。この部分は最も一般的で、最も大きいため、1つずつリストすることは困難です。

4 番目のカテゴリはユーザーの行動です。 3、7、15、30 日以内のログイン期間、ログイン回数、ログイン期間、閲覧の深さ、価格の好み、購入の好みなど。

ステップ3: データを分析し、ユーザーに関する洞察を得る

元のデータを処理に使用し、モデル ラベルを確立します。例えば、前述のように、私は解約率を改善するための予測モデルを構築しました。特定のタイプのユーザーの特定の行動を理解することができれば、このタイプのユーザーは解約しようとしている可能性があると予測でき、さまざまな戦略を使用して彼らを取り戻すことができます。

そのため、マーケティングと消費に関するラベルに基づいて、新規顧客、既存顧客、ユーザーの離脱と忠誠度、ユーザーの消費レベルと頻度など、すべてが CRM (顧客関係管理) の基礎を構成します。おそらく、ユーザー/会員管理および運用プラットフォームと呼ぶ方が皆さん慣れているでしょう。

ステップ4: タグを適用する

ユーザー管理プラットフォームを持つだけでは不十分で、それを製品運用戦略に変換する必要があります。異なるラベルは、異なるユーザー グループと異なるマーケティング方法に対応します。 CRM 構造には、SMS、電子メール、プッシュなど、ユーザーに連絡を取るためのさまざまな一般的なチャネルが含まれます。また、CMS (コンテンツ管理システム) も含まれており、これを通じて経営者はアクティビティ ページ、アクティビティ チャネル、クーポンなどを迅速に構成し、マーケティング活動を通じてデータを駆動することができます。データが実行され、閉ループが形成されると、ユーザーのポートレートがより明確になり、ラベルがより正確になります。

注意: 技術的な詳細にこだわらないでください。簡単な方法を使用してプロセス全体をすばやく実行し、どのリンクを最適化して深化させる必要があるかを確認します。たとえば、上記の解約予測では、時間ディメンションを 1 日または 1 時間に分割できますが、これはまったく必要ありません。重要なのは、プロセス全体を迅速に完了することです。

著者: 水泳

出典: Leilei が言いたいこと (ID: leileitalk520)