ユーザーの想起を促す5つのヒント！

この記事では、誰が離脱したのか、なぜ離脱したのか、どのように呼び戻すのか、結果をどのように測定するのか、どのようにレビューして調整するのかという観点から、ユーザーを呼び戻す方法を紹介します。

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ユーザーリコールは、新規ユーザーの維持、既存ユーザーの活性化、離脱警告に加えて、日常のアクティビティ全体を向上させる一般的な方法の 1 つです。この記事を通じて、ユーザーリコールの考え方と方法を習得できます。

無味乾燥な方法論では魂が抜けてしまいます。次に、例を挙げてリコールの実施方法を説明します。

モデル アルゴリズムとプッシュ用の自動化ツールの高レベルの組み合わせであっても、ユーザー グループ データ パッケージを手動でエクスポートし、テーブルを使用してポートレート分析を行い、リコールの戦略を策定する場合でも、ユーザー リコールの一般的な考え方は次のように要約できます。

1. かつてあなたを愛してくれたユーザーに、再びあなたを愛する理由を与えましょう。
2. ユーザーは数千人いるので、今回はもっと多くの種類の「甘い言葉」を用意する必要があります。

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1. なぜ

リコールを開始する前に、リコールを行う理由を把握する必要があります。

1. 辞める人の数が新しく来る人の数より多いのですか？ ——現状では、解約率（新規加入/離脱）に関するバックエンド統計が必要であり、それだけでは経費を賄うのに十分ではない。
2. 既存ユーザーを呼び戻して呼び戻すコストは、新規ユーザーを引き付けるコストよりも低いですか?統計によると、リコールのコストは、市場で新規顧客（低コストの新規顧客、間接的な新規顧客）を獲得するコストのわずか5分の1です。
3. 上司が気まぐれで決めたんですか？ ——成長が弱いので、あらゆる方法を試してください

実際の例: 「上司が衝動的にこう言いました。『Xiao Zhang、最近アクティブ データの増加が遅く、損失率がかなり高くなっています。今月、失ったユーザーを呼び戻すキャンペーンを組織して、効果があるかどうか確認するのを手伝ってくれませんか?』 - モバイル音声プラットフォームの例

1. どうやって

• 誰が去ったの？
• なぜ去るのですか?
• どうやって思い出すの？
• 効果を測定する方法は?
• どのように確認して調整しますか?

これにより、リコールを行う理由と行うべきかどうかという問題が解決されます。次に、それをどのように行うかという問題があります。

（１）誰が去ったのか？

失われたユーザーの定義: 一定期間内に重要な操作を実行していないユーザー。

たとえば、過去 1 年間の各暦月に 5 回ログインしたが、先月はログインしていないユーザーの場合、解約の定義は製品属性とユーザー特性に基づいて調整する必要があり、情報コンテンツと財務の定義は異なります。

失われたユーザーを定義するいくつかの角度:

• 主要な製品の動作を確認します。支払いますか?ログイン？サイトメッセージを送信しますか?
• 操作が行われていない時間の長さを確認します。
• 想起可能性を考慮します。ここでは、各グループ レベルのユーザーの実際の自然な再訪率を基準として使用できます。

たとえば、過去 1 か月間ログインしておらず、1 日の履歴アクティブ時間が 2 時間を超えるユーザーの場合、アクティブ時間が数分しかないユーザーとは自然復帰率が確実に異なります。

この場合の製品はモバイル音声コンテンツ コミュニティ アプリであるため、運用スタッフはユーザーがコンテンツを消費する時間の長さを主要な判断基準として使用しました。

電子商取引や旅行などのコミュニティプラットフォームとは異なり、ユーザー消費には一定の周期性があり、実際のコスト支出があります。

したがって、モバイル音声コンテンツ プラットフォームの場合、定義は次のようになります。過去 6 か月間に暦月あたり 5 日以上ログインし、過去 1 か月間にログインしていない携帯電話登録ユーザー(まず広い意味でユーザー グループを囲み、次に主要なパス特性、リコール タッチポイントなどに基づいてセグメント化します)。

（２）なぜ辞めたのですか？

何時に出発しましたか？あなたは何処に行きましたか？あなたは何処に行きましたか？

条件が許せば、UE 部門にユーザー離脱調査の実施を依頼し、その後の製品機能や運用の最適化に役立てることができます。条件が許さない場合は、それを無視して、失われたユーザー グループの戦略的リコールを直接実施し、将来的に徐々に最適化することができます。

（３）どうやって思い出すのか？

各レベルのグループの特性に基づいてリコール戦略を開発します。

前半では、大まかに離脱ユーザーのグループを特定しました。より詳細なグループ分けは、離脱ユーザーの質やPMFモデルなどのユーザー行動に基づいて行うことができます。

失われた集団のポートレートを解明する最大の目的は、その集団のポートレートに基づいて、特定の手段を通じてターゲットを絞って刺激を与え、ユーザーを再び目覚めさせ、呼び戻すために最善を尽くすことです。

モバイル音声プラットフォームの場合、プラットフォームの属性 + 想起可能性 + シーンの感情的共鳴を組み合わせると、プラットフォーム上のコアKOLの忠実なファンが、最も戻ってくる可能性が高いユーザーになると運営者は考えています。

このプラットフォームはコンテンツベースのコミュニティであるため、コアファンの G スポットはお気に入りのアンカーまたはコンテンツである可能性があり、これはその後のリコール コピーライティングの設計と方向性に影響を与えます。

実際の操作は次のようになります。

仮定: 放送時間が長いほど、アクティビティが高くなり、視聴者の忠誠度が高くなります。

特定のデータ ディメンション、サブディビジョン:

①放送終了後の日数（ユーザーが特定のキャスターの番組の放送を90％以上完了した場合、有効日としてカウントされます）

その時点で、ユーザーが特定のホストの番組を 3 日間以上放送した場合、そのユーザーはホストの熱心なファンとみなされます。

②プレイ時間

3日以上放送を視聴したユーザー間で総再生時間を並び替え、データ継続時間範囲の割合に応じてユーザーグループを異なるレベルに分割することで、データをさらに細分化できます。

例えば、Aアナウンサーのリスナーのうち、放送を3日間（設定した閾値）終了したユーザーのうち、再生時間が2時間以上あるユーザーが20％おり、Sレベルユーザーとして設定する、などです。

グループは明確に分けられ、各レベルの戦略も整いました。では、リコール計画を設計しましょう (コンテンツから始めて、感情的な共鳴を主な刺激として)。リコールをトリガーする一般的な方法は、電子メール/SMS/サイト内メッセージ/プッシュなどです。

この場合、有効性と実現可能性に基づいて、H5 リンクと組み合わせた SMS が選択されました。効果のグレースケール テストを容易にするために、各戦略に対して 2 つ以上の SMS コピーを作成するのが最適です。効果については、まあ...

（４）効果をどのように測定するのか？

リコール活動を測定する従来の基準は、SMS の送信後、失ったユーザーが一定時間内にアプリを開いた場合、リコールが成功したとみなされ、リコール率 = リピーター数 / 失ったユーザー総数となり、SMS コストを計算する、というものです。

この基準は活動自体には正しいが、想起の本質には十分正確ではない。

まず、一定時間内に解約したユーザーは、リコールのテキスト メッセージを見た後すぐには開かない可能性があります。後で開いた場合、リコールが成功したとみなされますか?

たとえば、アクティビティの定義では、失効したユーザーが送信後 24 時間以内にメッセージを開いた場合は成功と見なされます。では、48 時間以内に開かれた場合は成功と見なされますか?

第二に、リコール品質を指標として使用すると、より正確な指標になります。

リコール品質 = コア行動やリテンションなどの効果的な行動を定量化した、リピーターユーザーの総合スコア。

例えば、この場合、ユーザーが戻ってきてから 7 日以内に、30 分以上動画を視聴したユーザーは、質の高いリピーターユーザーとみなされます...

（５）見直し、調整しますか？

ユーザーの分類、リコールコスト、連絡方法の選択、コピーライティングの選択、ギフトの選択などが合理的かどうかを運用の観点から分析します。

リコール プロセスの前半で各ノードを最適化する必要があることに加え、返却後のケアは、運用担当者が見落としがちな点です。

たとえば、Honor of Kings はこの点で優れた成果を上げています。リピーターのユーザーに大きなギフト パッケージを提供することで、ユーザーが戻ってくるインセンティブを高めています。

製品の観点から、ユーザーが初めてアプリを開いたときのランディングページの選択、短縮リンクをクリックしてからアプリを開くまでの待ち時間などに最適化の余地はありますか。技術的な観点から、リコールプロセスを自動化することはできますか?

アクティビティ プロセスのいわゆる固定化とツール化: スクリプトまたはバックグラウンド機能を通じて、失われたユーザーの定期的なリコールが実行されます。これには、運用スタッフが特定の製品思考を持ち、開発コストとリコールされたグループの価値との関係などの実現可能性を考慮する必要があります。

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リコールキャンペーンを超えて、ユーザーのライフサイクル全体について考えてみましょう。

ユーザーライフサイクル全体の管理に焦点を当てる場合、各段階でユーザーに対する予防/活動強化/離脱防止などのさまざまな戦略と対策を策定し、各ノードのコンバージョン率を向上させるために継続的にフォローアップと最適化を行う必要があります。

例えば：

1. 導入段階：顧客獲得/正確なポジショニング/発見/最適化

各チャネルのボリューム搬送能力を調査および最適化し、低コストで新規顧客を引き付ける活動を活用し、高品質のコンテンツをプッシュし、友人を推薦するなどして、コンテンツ消費を形成し、ソーシャル関係のチェーンを統合できるようにします。

2. 成長/成熟: アクティビティを改善し、取引を促進する (チェックイン/ポイント/ウェルスシステム/アクティビティなど)

今回のモバイル音声プラットフォーム製品の場合、成長段階で次のような問題に遭遇したらどうしますか?

• コンテンツを消費しているが友達をフォローしていない人を刺激するにはどうすればよいでしょうか?
• コンテンツを消費し、一定数の友達がいるものの、コンテンツを好んだり収集したりしない人々を刺激するにはどうすればよいでしょうか。
• 好き/収集しているが共有しない人々を刺激するにはどうすればよいでしょうか?

3. 休眠/離脱期間: 早期警告/リコール

上記があなたに何らかのインスピレーションを与えることを願っています。軽くたたく

著者: jim2018

出典: jim2018