ユーザー維持率を向上させるにはどうすればよいでしょうか? 4つのポイント！

リテンションに関する知識ポイントを共有する前に、皆さんに尋ねたいことがあります。「すべての製品はリテンションに注意を払うべきでしょうか?」

01 すべての製品がリテンションに重点を置く必要がありますか?

私の答えは、必ずしもそうではない、ということです。なぜなら、各製品の使用サイクルと頻度は異なり、製品の種類によってユーザー維持の要件が異なるからです。

上記の 2 つの側面を通じて、製品にとっての保持の重要性と、製品が保持に注意を払う必要があるかどうかがわかります。

（１）一度だけ販売され、ユーザーが直接代金を支払う商品：ウェディングフォト、お見合いサービス、引越しサービスなど

これらの製品は、ユーザー維持率ではなく、支払いコンバージョン率と平均注文額に重点を置いています。これらは 1 回限りの取引であり、これらのユーザーは消費後にプラットフォームを離れます。重点を置くべきなのは、プロモーション リソースとチャネル支払い機能です。

（２）利用頻度は低いが、直接代金を支払う商品：書籍や映画のチケットの購入など

リテンション指標には、翌日リテンション、7 日間リテンション、30 日間リテンションなどがあります。注目すべきは、毎週または数週間ごとのユーザーの使用状況です。

（３）利用頻度が高く、直接支払いが可能な商品：Meituan、Ele.me、Taobaoなど

注目すべき主な点は、消費頻度と年率（平均ユーザー消費量）です。

（4）頻繁に使用され、ユーザーが直接支払いを行わないアプリ：一部の音楽アプリ、ニュースアプリ、ソーシャルアプリなど。

その保持と活動に注意を払う必要があります。

02 製品サイクルが顧客維持に与える影響

最初のステップの後、製品のリテンションに注意を払う必要があるかどうかを判断しました。次に、製品のリテンション インデックスを判断する方法について説明します。製品を使用するユーザーの行動習慣から始める必要があります。ここでは、2 つの側面から分析します。

1. ユーザーが製品を使用する頻度

1. 毎日使用し、翌日の保持に細心の注意を払ってください：Ele.me、Zhihu、Liulishuo、Douyinなど。
2. 毎週または数週間ごとに使用: 週ごとのリテンションとユーザーの初回体験に重点を置き、翌日のリテンションに注意を払う必要はありません。例: Maoyan Movies、Damai.com、12306。
3. 月に1回、数か月、あるいは1～3年に1回しか製品を使用しないユーザーの場合、リテンションによるユーザー価値に焦点を当てる必要はありません。その代わりに、ユーザーが製品を使用する際の誠実さと体験に焦点を当てるべきです。メンバーシップとブランド構築を通じてユーザーのメンタルラダーを占有することで、58.com、Boss Direct、衣服のカスタマイズなど、ユーザーに継続的に製品を使用するように促すことができます。

2. ユーザーは製品を使用した後、一定期間内にその製品を離れるでしょうか?

（１）ユーザーが製品から離れるのであれば、維持について心配する必要はありません。

例えば、出会い系、就職面接、大学院入試などの製品では、ユーザーが離脱するかどうかを判断することで、製品がユーザーを呼び戻してアクティブ化する必要があるかどうかも決まります。出会い系製品の場合、ユーザーがパートナーを見つけてマッチングに成功した場合、ユーザーは製品を離れるため、この時点でユーザーを呼び戻す必要はありません。

（２）ユーザーは製品を離れず、長期間使い続けることになる。

Zhihu、Weibo、WeChatなどの製品保持の問題に注意を払い、ユーザーライフサイクル管理を通じてユーザー価値を高める必要があります。

03 定着率が低い理由

有料プロモーションやイベントを通じてユーザー数を劇的に増やすことはできますが、多くのユーザーが来ては去っていき、最終的に製品の維持率が低くなるのはなぜでしょうか?

発売されたばかりの製品の場合、注目すべきはその支払い状況でしょうか?新規ユーザーですか？保持？ウイルスの分裂係数？

ユーザーを維持できない製品は、最終的には跡形もなく消えてしまうため、「製品がプロモーションを必要とせず、ユーザー数がゆっくりと増加している場合、その製品にはユーザー市場がある」と言う人もいます。

逆に、トラフィックが来て製品がそれを処理できない場合は、損失が発生します。

製品の保持率が低い主な理由はいくつかあります。

1. 製品価値やサービスが不十分

ここではいくつかの状況が考えられます:

1. この商品には全く価値がなく、それは誤った需要です。
2. Faceuやディープフェイクなど、短期的には価値があるが、ユーザーのニーズを短期的に満たした後は、ユーザーは製品への興味を失ってしまう（製品を常に最適化し、新しい遊び方を導入している）。
3. 長期的な価値があるが、現在の技術やサービスが不十分なため、ユーザーは製品の価値を感じられていない。当社のカスタマーサービスは、同時に 20 人しか対応できません。突然、その数が 100 人に増えると、残りの 80 人は製品のサービスを体験できなくなります。別の例としては、フードデリバリーやタクシー配車サービスの初期があります。 （サービスの境界をテストし、狭い範囲でサービスを開きます）
4. 製品は市場を教育し、特典を利用してユーザーに習慣を身につけるよう常に刺激し、補助金を利用して市場に参入する必要があり、これはDidiの初期の実践でした。

2. ユーザーが製品のコアサービスや機能を体験していない

ユーザーは製品のコアサービスや機能を体験しておらず、製品の「なるほど！」という瞬間も体験していません（これについては後ほど詳しく説明します）。この場合、次の 3 つのコアアイデアを通じてリテンションを向上させることができます。

（１）機能保持

データを通じてユーザー維持のための重要なアクションや重要な機能を見つけ、新規ユーザーへの誘導を強化し、利子補助を提供することで、ユーザーを機能の利用に誘導します。

（２）コンテンツの保持

ユーザーが興味を持つコンテンツを発掘・制作します。公式アカウントでは、様々なチャネルを通じてファンを惹きつけ、注目メッセージを通じてアカウント内の良質なコンテンツの閲覧に誘導し、リテンションの向上を図ります。

（３）社会的交流による定着

ユーザーがより多くの社会的関係や交流を築けるよう支援します。たとえば、Facebook はユーザーに 1 週​​間以内に 10 人の友達を追加するよう誘導し、これにより維持率が大幅に向上します。

3. ユーザーと製品の不一致

プロモーションチャネルを調整し、ユーザープロファイルに一致するチャネルを見つける

04 定着率を向上させるためのステップ

1. 定着率を向上させるためのアイデアと手順

（１）コアリテンション指標を決定し、翌日のリテンションを見るか週ごとのリテンションを見るか、そして合理的なテスト指標を見つける。

（２）定着率に影響を与える可能性のある要素を特定し、比較分析を行い、各種データを比較することで最適化の方向性を探ります。

データ統計は、プロモーション チャネル、アクセス機能、コンテンツの好み、インタラクティブな動作など、ユーザーが製品に接触したときに発生する可能性のある一連の動作から収集されます。

（３）データ分析を通じて最適化の手がかりを見つけ、テスト計画を立案し、小規模なテスト計画を実施する。

簡単に言えば、維持ユーザーとユーザー行動の最大の交差点を見つけることが、私たちが注力すべきコンバージョン ポイントです。コンバージョン ポイントは製品ごとに異なりますが、私たちが注目すべきアハ モーメント (製品の価値を体験する啓蒙の瞬間) でもあります。つまり、(誰が) (何回) (どのような行動) を (どのくらいの期間) で完了するかです。これらの主要な行動を完了したユーザーは、留まる可能性が高くなります。

各製品にはそれぞれ異なる重点があります。

アハ体験を見つける方法:

• 製品の価値を特定する
• ユーザーが製品のコア価値を素早く体験できるようにするための重要な行動を特定する
• データ分析による主要な行動のスクリーニング（仮説の提案）
• 仮説的な実験を通じて主要な行動を検証する
• 重要なアクションを完了するようユーザーをガイドする

2. 製品価値を明確にする

すべての製品にはコアバリューがあります。情報製品（Toutiao）のコアバリューは記事を読むことであり、電子商取引製品（Taobao）のコアバリューは商品を購入することであり、読書製品（WeChat Reading）のコアバリューはユーザーが読んだ本の数です。

3. ユーザーが製品のコア価値を素早く体験できるようにするための重要な行動を特定する

ユーザーが製品に接触してから体験の終わりまでに生み出す重要な行動は、主に製品のコア機能を中心に展開されるその後のユーザーの行動につながります。

Zhihu を例にとると、ユーザー階層化における大衆ユーザー (コンテンツ消費グループ) の行動には、記事の閲覧、いいね、収集、コメント、共有、インフルエンサーのフォロー、プライベートチャットなどが含まれます。

これに基づいて、次のような仮定を立てることができます。

• 記事を読むユーザーが増えるほど、滞在する可能性が高くなります。
• 投稿に「いいね！」したユーザーが増えるほど、その投稿に留まる可能性が高くなります。
• 収集するユーザーが増えるほど、留まる可能性が高くなります。
• より多くのインフルエンサーをフォローすればするほど、留まる可能性が高くなります。
• …

4. データ分析を通じて主要な行動をスクリーニングする

上記は仮説的な視点です。後ほどデータを使用して、仮定が有効かどうかを検証し、データを通じて業務を進めていきます。

データを比較することで、どこに異常なデータがあるか（非常に高い保持率/非常に低い保持率）がわかりますし、具体的な回数や時間も数値化する必要があります。指標を表現するには具体的なデータを使用する必要があります。7日間や14日間をサイクルとして、折れ線グラフを描くなどして明らかな転換点を見つけることもできます。

保持されたユーザーと特定の行動をとるユーザーとの共通部分を見つけます。つまり、特定の行動をとったユーザーは保持される可能性が高くなります。

以前ウェブサイトを制作していたとき、「説明」ボタンをクリックした方がユーザーの滞在率が高いことが分かりました。その後、「説明」ボタンをクリックするようにユーザーを強く誘導したところ、ウェブサイトの滞在率が徐々に向上しました。

コア指標を決定した後、比較を通じて定量的な指標を見つけ、データを通じて3種類のユーザーを分析しました。

• 重要な行動はなかったが、滞在した
• 重要な行動はあるが、それが定着しない
• 重要な行動があり、それらは残る

各タイプのユーザーの割合を計算し、主要な行動を持つユーザーと行動回数や時間（xx時間内にxxx回）との関係を分析して、具体的な定量指標を決定します。

比較によって、重要な動作は「コレクションの数」+「コメント」であることがわかったとします。

5. 仮説実験を通じて主要な行動を検証する

データから、リテンションの鍵は「コレクション数」+「コメント」であることがわかりました

初期検証後、小規模なテストを実施し、より多くのユーザーを惹きつけ、限られた時間内に「収集時間」+「コメント」の対応するアクションを完了させます。

6. ユーザーに重要なアクションを完了するようガイドする

• 考えられる戦略
• お気に入りとコメントを初心者のタスクにする
• コレクションとコメントを視覚的に強調表示
• コレクションとコメントを完了して報酬を獲得しましょう
• 収集とコメントに関する指示を強化する
• ……。

小規模なテストによる検証後に製品の保持率が向上する場合は、テスト サンプルを拡大し、データ指標とガイダンス プロセスを継続的に最適化します。テスト後にユーザー保持率が向上しない場合は、ステップ 3 (データを通じて主要な動作をフィルター処理する) からやり直します。

著者: Even

出典: Even