APPユーザーを増やし、維持するにはどうすればいいでしょうか?

APP はどのようにしてユーザー操作をうまく行うことができるのでしょうか?ユーザーポートレートは、ユーザーの成長と維持に役立ちますか?各段階での具体的な方法は何ですか?この記事ではこれらの問題を分析してまとめています。見てみましょう〜

現在、アプリがターゲットユーザーを獲得し、自社製品のユーザーに転換するためのコストは非常に高額になっています。このような熾烈な競争環境において、データ インテリジェンスを活用して新規ユーザーを管理することは、業界で認められたトレンドとなっています。

しかし、データインテリジェンス技術をどのように活用して成長効果を最大化するかは科学です。今日は、ユーザーポートレートを通じて、新しいアプリユーザーの「増加」と「成長」をどのように解決するかについてお話ししましょう。

新規ユーザーの成長には、新規ユーザー獲得段階、新規ユーザー変換段階、継続維持段階の 3 つの段階があり、異なる段階でのユーザー ポートレートの役割も異なります。

1. 顧客獲得段階: 最低コストで価値の高いユーザーを獲得する

顧客獲得の段階では、APP は主に正確な配信に依存しています。ここでの精度には 2 つの意味があります。1 つはユーザーに正確にリーチすることであり、もう 1 つは最も価値の高いユーザーを最低のコストで獲得する方法です。

具体的な実施においては、ターゲットユーザー、チャネル、コンテンツが不可欠であり、ユーザーポートレートはこれら3つのエネルギーを集中させ、その効果を最大化することができます。

正確な APP 配信のための 3 つのステップ:

1. 価値の高いターゲット ユーザー グループを選択します。
2. ターゲットユーザーに一致するターゲットチャネル。
3. ターゲットユーザーの特性に合ったクリエイティブ素材を選択します。

正確な配信を行う前に、APP は対象ユーザーを特定し、対象ユーザー グループの特性を理解する必要があります。

APP はユーザー ポートレート ツールを使用して、最もアクティブで、最もインタラクティブで、APP 上で消費習慣を持つユーザー グループに対してデータ分析とビッグ データ モデリングを実行し、抽象的なユーザー定義をデータ ラベルと機能に変換し、顧客獲得戦略の明確な目標を設定できます。

チャネルスクリーニングの点では、APP はチャネルマッチングにターゲットユーザーのポートレートを使用するだけでなく、過去の配信データを遡及的に検証し、最終的に数量、TA 集中度、価格、整合性などの複数の側面からメディアを選択できます。

コンテンツの創造性の面では、APP は、盲目的に低コストのユーザーを追い求めるのではなく、ポートレートを通じてターゲット ユーザーを創造的にグ​​ループ化し、カスタマイズされたコンテンツを通じて価値の高いユーザーの支持を得ることができます。

たとえば、情報アプリでは、興味深い素材をコンテンツとして使用するのが好まれます。そのような素材は簡単にヒットを生み出し、100,000 回以上の視聴回数を生み出し、非常に低コストで簡単にユーザーを引き付けることができるためです。しかし、姿勢、深み、洞察力のあるニュース アプリの中には、好奇心をそそる素材を使用しないところもあります。なぜなら、そのようなコンテンツでは、コンテンツの深みを求め、良質なコンテンツにお金を払う意欲のある高価値ユーザーを獲得できないからです。

現在、大手企業も自社のポートレートシステムに注目し始めており、それを基にさらに複雑な成長モデルを導き出しており、その効果も非常に大きい。

有名なニュースアプリは、モデルアルゴリズムを使用して、価値の高いユーザーが集中しているチャンネルを選択し、詳細なレポートコンテンツや独占ニュースを選択してターゲットユーザーを獲得します。統計によると、この成長戦略により、APP 全体の DAU の貢献度が 10% 以上増加し、同じ金額でより多くの効果的なユーザーを獲得するという目標が達成されました。

2. コンバージョン段階: 新規ユーザーを維持するためにコールドスタートをうまく行う

ユーザーがアプリを使用する際の好みには、テイクアウトを注文するときと同じように「第一印象効果」があります。初めてテイクアウトを注文したときに、レストランの味が良く、パッケージが精巧で、サービスが優れていると感じた場合、将来このレストランからテイクアウトを注文する可能性が高くなります。

したがって、新規ユーザーが初めてアプリにアクセスしたときに、いかに良い印象を残し、自社製品を気に入ってもらうかが、アプリ運営者間の競争の主な戦場となります。

まず、アプリにアクセスするすべての新規ユーザーを理解するために、アプリは新規ユーザーのプロフィールをできるだけ正確に理解する必要があります。

• 最初のステップでは、アプリは新規ユーザーをオープニング画面に案内し、基本情報、興味や趣味、その他の特徴を入力または確認できるようにします。しかし、この情報はユーザーを代表できません。第一に、この情報は客観的かつ正確ではありません。第二に、情報量はユーザーのポートレートを生成するには十分ではありません。
• 2 番目のステップでは、APP はサードパーティのデータ会社の機能を活用して、新しいユーザー ポートレートを迅速に完成させることができます。サードパーティデータ会社のデータディメンションはより包括的であり、ユーザーのオンライン行動の好みをより深く理解しています。彼らはアプリにとっては新しいユーザーかもしれませんが、サードパーティデータベースでは非常に馴染みのあるユーザーである可能性があります。
• 3 番目のステップでは、APP は顧客獲得チャネルと配信された資料の特性を遡り、これらの特性を組み合わせて、新しいユーザー ポートレートを可能な限り完全なものにします。

これら 3 つのステップを完了すると、アプリは新規ユーザーの興味や好みを完全に理解し、ユーザーが必要とする、または好むコンテンツ、サービス、または製品を推奨できるようになります。

第二に、アプリはユーザーのプロフィールを理解した後、アルゴリズムを使用して新規ユーザーの特性にラベルを付け、既存のユーザーグループ内の同様の特性を持つ人々と関連付け、相乗効果を通じて新規ユーザーにコンテンツを推奨することもできます。

例えば、新規ユーザーが北京、男性、Huawei ユーザーなどのラベル情報を持っている場合、既存ユーザーのうち同じタイプの男性ユーザーと連携し、既存ユーザーが興味を持っているコンテンツを新規ユーザーに推奨することができます。

コールドスタート中、APP は補足情報を作成するためにサードパーティのユーザー タグも使用しますが、2 セットのタグ システムをどのように統合するのでしょうか。

実践を通じて、トピック モデル アルゴリズムを使用してサードパーティのタグで新しいユーザーをグループにまとめ、グループ操作を実行するという優れた解決策を思いつきました。

ある情報アプリが第三者と連携して、新規ユーザーをグループ化し、計算結果に基づいてパーソナライズされた推奨を行います。たとえば、新しいユーザー グループには、ファッションやエンターテイメントの専門家である可能性が 60%、母親と赤ちゃんである可能性が 25%、オンライン ショッピングをする可能性が高いユーザーが 15% います。この場合、このグループにファッションやエンターテイメントのコンテンツを推奨し、次に母親と赤ちゃんのコンテンツと消費者のコンテンツを推奨し、ユーザーの読書習慣に注目して動的な調整を行うことができます。

同時に、このグループのクラスタリング特性を既存のユーザー データと調整して、類似のユーザー間でクリック数が最も多いコンテンツを推奨することもできます。最終的に、翌日のアプリの新規ユーザー維持率は 18% 増加しました。

最後に、コンテンツの推奨に関しては、アプリはデータだけに頼ることはできず、手動操作も非常に重要です。手動操作により、ユーザーに感情的で温かい操作手段を提供できます。

3. ライブステージ: ユーザーのニーズに最適なソリューションを見つけるための継続的なユーザーポートレートの洞察

新規ユーザーのコールドスタートは継続的なプロセスであり、ユーザーを本当に引き付けて維持するためには、状況や時代に合わせて変化する必要があります。

コールド スタート プロセス中、APP はさまざまな操作方法と製品設計を使用して、ユーザーが頻繁に製品に戻るようにする必要があります。たとえば、操作時に未読コンテンツを示すコーナーマークを設定すると、ユーザーの強迫性障害が刺激され、クリックしてアクティブ化するように促される可能性があります。

製品機能の面では、ユーザーが十分な達成感を得られるよう、アプリは初心者向けガイダンス、ポイントモール、インセンティブアクティビティなどのユーザーインセンティブを設計する必要があります。

ユーザーのコールド スタート プロセス中は、ユーザー ポートレートの反復を継続的に促進する必要があります。 APP は、アクティビティが増加するユーザーに対して継続的にポートレート分析を実施し、新規ユーザー データと既存ユーザー データを連携させることで、ユーザーをより深く理解し、継続的に成長仮説と成長戦略を立て、コンテンツ、製品、アクティビティの運用を通じてユーザーの興味を継続的に探究し、最終的にユーザーのニーズを満たす最適なソリューションを見つけることができます。

ユーザーの増加と成長は、ユーザーライフサイクル全体の「春の成長」段階です。この段階でユーザーオペレーションをうまく行うことによってのみ、その後の「収穫」の基盤を築くことができます。

そのため、この段階でのデータインテリジェンス運用ツールの役割は、APPによってますます重視されています。ユーザーポートレートを通じてユーザーをより深く理解し、心を掴み、維持することも、APP運用に不可欠なスキルとなっています。

著者: 個人的な推薦

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