新規ユーザーを引き付け、成長を促進するにはどうすればよいでしょうか?

成長がないからこそ、成長が差し迫っているのです！

QuestMobileの中国モバイルインターネットに関する報告によると、BATユーザーはともに10億人を超え、総ユーザー数と利用時間は停滞しており、ショートビデオが最大の勝者となっている。国内のモバイルインターネット業界のソーシャル、ビデオ、電子商取引、財務管理、旅行などの分野のユーザー規模は5億人を超えた。しかし、全体的なユーザー数と利用時間もピークに達しています。2019年から現在までに、アクティブユーザー数はわずか200万人しか増加しておらず、1人あたりの平均1日の利用時間もわずか18分しか増加していません。

全体として、3つのBATシリーズのユーザー数は10億を超え、4つのBATT（Toutiao）シリーズはネットワーク全体のユーザー時間の70％を占めています。既存ユーザーの獲得競争は新たな常態となり、ユーザーエンドと沈没市場は唯一の高成長の突破口となり、アプリケーションエンドとショートビデオ時間の成長は60％以上を占め、唯一の勝者となりました。

では、どうやって成長するのでしょうか?ビッグデータAIは成長においてどのような役割を果たすことができるのでしょうか?この記事では、それらを一つずつ説明します。

数学的知能と精神的成長への5つのステップ

1. すでに数え切れないほど多くの祭りがあるので、これ以上祭りを作るのはやめましょう。

まず、年間を通じて商品運営の宣伝に多額の投資をしたフェスティバルを大まかに数えてみましょう。次の図がそれを示しています。

ユーザーも時々疲れてしまいます。祭りはたくさんあり、アリババもすべてに対応できないのに、他の祭りをどうやって祝うのでしょうか?成長を達成するためにフェスティバルの作成に頼るのは少し物足りないように思われるので、これ以上フェスティバルを作成することはお勧めしません。

2. 核分裂

環状五号線内の人々は高価なものの中からコスト効率の良いものを選び、環状五号線外の人々は安価なものの中から品質の良いものを選びます。

Fissionは、特にお買い得品を探しているユーザーに適しています。言い換えれば、PinduoduoがFissionに依存しているのは、適切な人々のグループ、つまり第4層と第5層の都市や町を見つけたためであり、そのためFissionではユーザーグループの分割が必要です。

ユーザーグループの分割とは、ポルシェを購入するグループで共有されるのはティファニーのラブストーリーであり、ピンドゥオドゥオを購入するグループで共有されるのはピンドゥオドゥオの品質であることを意味します。

分裂プロセス中、製品オペレーターは、第 5 リングの内外のユーザーの考え方を理解したい場合があります。第 5 リング内の需要は、優れた製品の中からコスト効率の高い製品を見つけることであり、第 5 リング外の需要は、安価な製品の中から高品質の製品を見つけることです。

考えてみてください。Pinduoduo から、このリンクを 100 人に転送して交渉を手伝ってもらうと、50 元相当の商品を手に入れることができるというアクティビティが送られてきました。5 番目のリングで何をしますか?明らかにそうではありません。なぜなら、あなたのつながりは 50 元よりも価値があり、あなたの時間の転送は 50 元よりも価値があるからです。つまり、核分裂は実際にはあなたのような人には機能しませんが、彼が第 5 リングの外側の人であれば機能します。

利用の深度を高めるには、ユーザープロファイリングとユーザーセグメンテーションをしっかり行い、第5環状線内の上位・中位顧客のニーズを深く探究することがより重要です。例えば、あなたが必要としているのは、高品質で時間を節約できる製品とサービスです。そのため、あなたに提供すべきなのは、同じく会員制であるJD PlusのDaily Freshバージョンです。Fissionは、小さな利益に貪欲な人のために使用できます。

3. ベストセラーを見つける

コンテンツとチャネルを通じて売れ筋マーケティングを実施してください。売れ筋の製品だけが新規顧客を引き付けることができます。

例えば、MissFreshなどの小売プラットフォームは、今年の夏、Weiboで「19元でザリガニ3箱」という商品を宣伝し、新規顧客の獲得に優れた効果を発揮しました。

4. 赤い封筒の代わりに人気の商品を使う

赤い封筒を使うことはできるが、少なくとも最前線では、それは影響力にならない。

私自身を例に挙げましょう。誰かが5元の紅包をくれたからといって、私は何かを買うことはありません。当然です。したがって、アプリの主な顧客基盤が一級都市と二級都市にある場合は、さらに追求する必要があります。ユーザーがこのような需要を持っている場合、最初に考えるのは私のことであり、それはヒットすることを意味します。

5. ニッチな分野で電子商取引を行う（Xinmeidaの3つの秘訣を参考にしてください）

まず、新美団の3つの主要戦略、すなわち、1.明確な店舗ポジショニング、2.魅力的な商品、3.クローズドな評価ループについて紹介します。

プラットフォームレベルの電子商取引、垂直セグメント化された電子商取引、新しい小売電子商取引、ソーシャル電子商取引、ショートビデオ電子商取引など、どのような種類の電子商取引を行っている場合でも、ユーザーレビューを行う必要があります。

一級都市の店舗にあるレストランは、すでにチェーン店（つまり誰もが知っている店）でない限り、そのレストランは自分の料理を明確に定義していなければ生き残ることは難しいでしょう。そのため、一級都市では、店舗は目的を明確に示し、商品を魅力的にし、評価が閉ループを形成する必要があります。たとえば、店を開いて店名を「Birch Forest」とした場合、信じられないかもしれませんが、コンバージョン率は間違いなく低くなります。なぜなら、ユーザーはあなたが提供しているのが四川料理なのか、地元料理なのかわからないからです。したがって、ニッチな分野で電子商取引に携わりたい場合は、これら 3 つのスキルを習得する必要があります。

まとめると、上記の 5 つのステップの 3 つのコツは、明確なユーザー ポートレートを使用して正確な製品を推奨し、ユーザーが迅速に決定して注文できるようにすることで、平均注文額の在庫成長率を高めることです。売れ筋の製品は、製品とユーザー ポートレートの魅力を利用して新規ユーザーを引き付け、段階的な成長を実現します。

ケーススタディ

以下は、毎日の優先新小売製品の例です。

これを例にとると、現在では、沈下市場の開発、ソーシャル電子商取引、新しい小売、ビッグデータ対応小売は、緊急のニーズであるだけでなく、人気も高まっています。第二に、電子商取引では、データ収集、データガバナンス、データ視覚化アプリケーションなど、クラウドコンピューティング、アルゴリズムモデルなどの使用を必要とする AI ビッグデータのほぼすべての要素が統合されます。

まずは商品詳細ページの画像を見てみましょう。

上記の 2 つのオリジナルの写真を見た後、ユーザーの心境から判断すると、ユーザーが買い物をしたいという欲求を持つことは難しいと思います。ユーザーの心境と、友人の輪の中でよく見かける焼き菓子の写真から推論すると、上記の 2 つの写真を修正することができます。

ユーザーの心は修正手順を促進します:

• 良い評判を利用して調味料を宣伝し、サークル 1 の楊子甘露を強化し、楊子甘露などの方法を使用して消費者にグレープフルーツの購入を推奨します。つまり、楊子甘露を最後の一押しとして使用して、顧客にグレープフルーツを注文してもらいます。
• 円 2 の推奨内容は粗すぎます。この種の推奨は、ユーザーがどのグレープフルーツを購入するか迷っている場合に限られます。しかし、この機能のためだけの推奨ではありません。ここでの推奨の本当の目的は、平均注文額を増やすことです。
• ユーザーの考え方に基づいて、円 3 のコンテンツは直接削除することをお勧めします。

デジタル インテリジェンスを使用して変更手順を促進します。

現在、衰退市場を開拓する場合でも、既存ユーザーや新規ユーザーに対応する場合でも、急速かつ持続可能な成長を達成するには、科学的であること、つまりデジタルかつインテリジェントな手段を使用する必要があります。

上記の例を続けます:

ステップ1: ユーザーのポートレートを収集してデータセットを生成する

1. グレープフルーツを好む人の性別、年齢、消費レベル、職業など、適切な「人」を見つけます。
2. ショッピング、教育、オーディオとビデオ、ゲーム、財務管理などの興味のあるタグで適切な「人」を見つけます。
3. 適切な「人」を見つけて、カスタマイズされたラベル A、カスタマイズされたラベル B などのようにラベルをカスタマイズします。
4. 適切な「シナリオ」、動作タグ、最近アクティブなアプリ、最近アクセスしたシナリオを見つけます。
5. 正しい「シーン」、シーン ラベル、空港、ビジネス地区、映画館、景勝地、カスタム シーンなどを見つけます。

ステップ2: データガバナンス

1. 適切なワイドテーブルを選ぶ
2. 適切なデータベースを選択する

ステップ3: アルゴリズムモデル

1. ビジネス機能の観点から見ると、クラスタリングは、類似の製品に対して共通の好みを持つ類似のユーザーを見つけるために使用されます。
2. 関連ルール アルゴリズムを使用して推奨すべき製品をマイニングし、インテリジェント ビッグ データ アルゴリズムを使用して、上図の円 2 で推奨すべきコンテンツを計算します。

ステップ4: さまざまなデータセットを使用してアルゴリズムモデルの精度をテストする

1. テスト;
2. データフィードバックを収集し、アルゴリズム モデルを改善します。

ユーザーが再現された祭りを思い出せないとき、そして赤い封筒の分裂が新しい顧客を引き付けるのにコストがかかり非効率的であるとき、私たちの製品運用技術は、人気商品、製品ユーザーグループの精神的な位置付け、そしてビッグデータユーザーポートレートなどの技術の使用にもっと重点を置き、より詳細で現実的な運用を構築すべきでしょうか？

著者: リアン・シル

出典: LineLian