ユーザータグシステムを 0 から 1 まで構築するにはどうすればよいでしょうか?

トラフィック配当の消滅により、新規ユーザー獲得コストは高騰の一途をたどっており、より高いROIの追求のため、製品や運用の重点は新規顧客の獲得から既存ユーザーの運用改善へと移っています。

洗練された運用の基盤となるのは、ユーザー情報のラベル管理です。ユーザーラベル管理では、まず製品のユーザー全員にラベルを付けることが重要です。これはユーザー運用の最も重要な出発点であり、運用戦略策定の要となります。

1. 「ラベル」とは何ですか?

「ラベル」とは、特定のグループまたはオブジェクトの特定の特性についての抽象的な分類と要約です。たとえば、「大学生」というラベルは、実際にはすべての大学生グループの概要です。このラベルは、学年、専攻などによりさらに細分化でき、さまざまなレベルのラベルを通じて特定のユーザーグループを見つけることができます。

2. ラベリングシステムとは何ですか?

簡単に言えば、パーソナライズされたユーザーに「基本属性」「行動特性」「ソーシャルネットワーク」「心理特性」「興味・趣味」に基づいて標準化されたラベルを付け、そのラベルを分類・集約して典型的なユーザーラベルを形成し、さまざまなユーザーラベルに基づいて精密なマーケティングやパーソナライズされた推奨を行うことです。

その本質は脱分化のプロセスです。簡単な例を見てみましょう。金融商品のマーケティングキャンペーンを計画しているとします。まず、金融シナリオに関係する商品とサービスをリストし、ユーザータグを通じてターゲット顧客グループを絞り込み、さらに投資嗜好、リスク嗜好、商品嗜好などのユーザー嗜好タグを組み合わせて、差別化されたマーケティングを実行します。

ここまで述べてきたが、多くの学生は、ラベルシステムの具体的な役割は何なのかと疑問に思うかもしれません。それはどのような目標達成に役立ちますか?

3. ラベリング制度を確立する目的は何ですか?

編集者は、ラベリングシステムを確立することの役割は、おおよそ次のように要約できると考えています。

1. 新規顧客を増やす

ある読書アプリは、友達を招待して紅包を受け取ってもらうことで新規ユーザーを獲得しています。すでに新規ユーザーを獲得したユーザーにラベルを付け、共有していないユーザーを「新規ユーザーを獲得していないユーザー」としてラベル付けしています。

そして、プロダクト運営部門は、「新規ユーザー獲得行動のないユーザー」と分類されたユーザーに対してポップアップ広告をプッシュしたり、報酬額を増額するなどして、この新規ユーザー獲得行動のないユーザー層に継続的に拡散を促し、「すべてのユーザーがプロモーター」という目標を達成します。

2. 定着率を高める

ユーザーのダウンロード数を増やし、ダウンロードコストを削減するために、新しいアプリは、異なる配信チャネルに異なる新しい素材を使用します（新しい素材は、配信プラットフォーム上のユーザーの興味と一致します）。

例えば、プラットフォーム A でサスペンス小説を配信し、プラットフォーム B でファンタジー小説を配信する場合、小説アプリの推奨アルゴリズムは、ユーザーがダウンロードするとすぐに、対応するコンテンツをプッシュします。このように、プラットフォーム A のユーザーがアプリを開くと、最初にサスペンス小説が表示され、プラットフォーム B のユーザーにはファンタジー小説が表示されます。

3. 解約率を下げる

たとえば、電子商取引アプリでは、ユーザーが 14 日間ログインしなかった場合、ユーザーのステータスは「潜在的な失踪ユーザー」としてマークされ、ユーザーを覚醒させるためにクーポンが自動的に送信されます。ユーザーが覚醒しない場合は、ユーザーのステータスは「失踪ユーザー」としてマークされ、PUSH と SMS プッシュによる大規模なクーポンによって呼び戻されます。

ユーザータグシステムは運用作業に非常に役立ちます。完全なユーザータグシステムを構築するにはどうすればよいでしょうか?このシステムを構築するプロセスについての私の理解を共有したいと思います。

4. 0から1までのユーザータグシステムの構築方法

ラベルシステムを構築するプロセスは、次の部分に分かれています。

1. ラベリングシステムの基礎：データ収集

データ収集には、主にユーザー属性、ユーザー行動データ、ユーザーコンテンツ嗜好データ、ユーザートランザクションデータの 4 つのカテゴリが含まれます。

しかし、インターネットから得られるデータは完全に真実というわけではありません。たとえば、ユーザー A は男性ですが、e コマースアプリでの過去の消費記録によると、購入したのはすべて女性向けの製品でした。このようなデータは操作を誤らせることになります。そのため、ユーザーデータの収集は運用チームだけに頼るだけでは不十分であり、技術チームにもビッグデータを使用してデータを分析および計算する能力が必要です。

ビッグデータアルゴリズムとモデルを通じて、ユーザー行動データを基礎とし、ビジネスデータやその他のデータソースと組み合わせることで、企業がユーザーインテリジェントタグを構築し、企業がユーザータグのセルフサービス作成、保守、管理を実現し、ユーザーポートレートをより正確で実際のユーザーポートレートに近づけるのを支援します。

2. 行動モデリング: モデルラベルの取得

元データを取得した後、ユーザー分析モデルやその他の補助データに基づいてコンピューティングエンジンを介してユーザーデータの二次処理と動作モデリングを実行し、モデルラベルを取得します。

ラベル自体には多くのカテゴリがあるため、この段階ではユーザーにラベルを付けるには多くのモデルが必要です。

（１）ユーザーステータスモデル

ユーザーのステータスは、ブランドとユーザーのつながりの親密さを評価するための重要な属性であり、通常は消費頻度が主な判断基準として使用されます。この段階で各ユーザーとブランド間の「親密度のレベル」を把握することで、さまざまな状態のユーザーに対して異なるマーケティング活動を実施できるようになります。

（２）ユーザーバリューモデル

製品に対するユーザーの価値を判断することは、ユーザーの維持率を向上させるのに非常に役立ちます。 RFM モデルは、ユーザー価値と利益創出能力を簡単、迅速、かつ効果的に定量化できる、広く使用されている顧客関係分析モデルです。

RFM モデルは次のとおりです。

R = 最新消費量
F = 周波数
M = 金銭的

これら 3 つのコア指標を通じて、ユーザー価値モデルを構築します。

図中の各象限は、異なる顧客グループに対応しており、大まかに、重要な価値顧客、重要な維持顧客、重要な開発顧客、重要な維持顧客、一般的な価値顧客、一般的な維持顧客、一般的な開発顧客、一般的な維持顧客の 8 つのカテゴリに分類できます。

さまざまな顧客価値属性に基づいてターゲットを絞ったマーケティングを実行できます。たとえば、R 象限の右側の顧客に対するアップセルやクロスセルなどです。重要な継続顧客については、かつては非常に価値があったため、離れてほしくないため、このグループの人々を特定して呼び戻すことができます。

（３）ユーザーグループ化モデル

ユーザーのステータスとユーザーの価値は、ユーザーの消費行動の分析に基づいていますが、ユーザーセグメンテーションモデルは、製品のビジネスシナリオに基づいて顧客グループを区別します。

例えば、家電業界では、購入時期からユーザーの現在の購買ニーズを推測し、システム内でユーザーを「設備アップグレードニーズ」「新規設置パッケージ購入ニーズ」「買い替えニーズ」の3つのカテゴリーに分類。ニーズの異なるユーザーに対して、「ハイエンド推奨」「パッケージ購入割引」「中古買い替え」など刺激ポイントの異なるマーケティングサービスをプッシュします。

スーパーマーケット業界では、ユーザーを購買カテゴリー別にデジタルユーザー、母子ユーザー、生鮮食品ユーザー、家電ユーザーなどに分類し、ターゲット層を特定してターゲットを絞ったクーポンを送付する。

3. データ出力: ラベルの視覚化

運用チームがユーザーグループに基づいてパーソナライズされた推奨事項を作成したい場合は、ラベルの視覚化の要件を満たす必要があります。例えば、あるタグを検索すると、それに関連するタグが直接表示されます。また、2 段階または 3 段階の表示が可能で、複数のレベルにより、関連状況を明確かつ直感的に確認できます。さらに、クリックすると、各タグ内の詳細な状況も表示されます。

たとえば、タグの閲覧履歴、チャネルの開設、共有ステータス、対象ユーザーグループなど、これもユーザーシステムと組み合わせた関連タグの出力に依存する必要があります。

4. 効果的な管理メカニズム：ラベルのメンテナンス

多くの企業にとって、ユーザータグを生成することは難しくありませんが、生成された後にタグが見落とされやすく、メンテナンスされないことがよくあります。実際、タグにも、需要提案から生成、承認、実行までのライフサイクルがあります。

したがって、ラベルシステムには、次のような明確な更新ルールも必要です。

（１）ラベル更新周期：リアルタイム更新、月次更新、３ヶ月更新等

（２）ラベル更新ディメンション：どのような状況で特定のユーザーの更新がトリガーされるか、例えば、どのような状況で特定のタイプのユーザーのリスク評価が更新されるかなど。

（３）タグ更新権限：このタグライブラリを更新できる人。

(4) 無駄なタグの削除:たとえば、タグライブラリで使用されるタグは 70 個しかないのに、タグライブラリには 100 個のタグがあります。残りの 30 個のタグは無効なタグであり、単にリソースを占有しているだけです。これらのタグを削除することができます。

ラベルのメンテナンスは非常に重要かつ体系的なプロジェクトであり、真剣に取り組む必要があります。

以上がユーザータグシステムを構築する基本的なプロセスです。次に、ユーザータグを適用して洗練された操作を実現する方法について説明します。

5. ユーザータグシステムの適用方法

私たちは、ユーザーライフサイクル管理、パーソナライズされたプッシュ、データ分析、監視の観点から、ラベリングがマーケティングシナリオをどのように変えるかを想像します。

1. ユーザーライフサイクルの自動管理

ユーザーの行動とステータス特性に基づいて、さまざまな段階でのユーザーの変化を監視し、さまざまなサイクルのユーザーに対応するマーケティング活動を実施するためのユーザーライフサイクル管理モデルが開発されています。これがラベルシステムの主な用途です。

しかし実際には、マーケティング戦略の変更は、ユーザーの興味の移動速度に追いつくことができません。ユーザーのソースと出口ノードは動的です。したがって、ユーザーにラベルを付けるプロセスも動的である必要があります。ラベル条件を設定すると、条件を満たすすべてのユーザーが自動的にこのラベルに含まれ、このタイプのラベル付けされたユーザーに対するマーケティング活動に参加します。

このような自動化された管理により、運用担当者はユーザーの変更をリアルタイムで把握できるようになり、複雑なデータ処理作業から解放され、マーケティングの創造性を真に発揮できるようになります。

2. パーソナライズされたマーケティングキャンペーンの構成

ラベルシステムの確立は、パーソナライズされたマーケティング活動の基盤を築きます。多次元ユーザータグを通じて、さまざまなグループのニーズを正確に把握し、さまざまなターゲットグループに対してさまざまな種類のパーソナライズされたプッシュ、パーソナライズされた推奨、パーソナライズされたリアルタイムマーケティングなどの運用戦略とサービス方法を採用して、ユーザーのパーソナライズされた要求の探求と満足を実現し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

（１）プッシュチャネルのパーソナライゼーション

SMS、電子メール、APP プッシュ、パブリックアカウントテンプレートメッセージなどの主流のリーチチャネルのユーザーからのインタラクティブなフィードバックに基づいて、ユーザーが好むチャネルに情報がプッシュされ、プッシュコストを節約しながらエクスペリエンスが向上します。

（２）パーソナライズされたプッシュコンテンツ

ユーザーの過去の注文/閲覧データに基づいて、ユーザーの消費/興味の好みに基づいたパーソナライズされた推奨事項が実装され、各人の何千もの顔に基づいて対話の親密性を高めるために、いくつかの強力なユーザーの個人属性がコピーに適切に追加されます。

（３）パーソナライズされたプッシュ時間

ユーザーの過去のクリック/購入時間に基づいて、ユーザーがマーケティングに最も触れる可能性が高い時間を判断し、ゴールデンタイムにユーザーにマーケティング情報を送信します。

3. データ分析と監視

精密なマーケティングと洗練された運用を完了した後、企業はさまざまなラベルの運用をリアルタイムで監視し、あらゆる側面からリアルタイムでマーケティング結果を確認できます。タグユーザー操作戦略の変換、効果、影響に基づいて、ユーザー操作を真にパーソナライズし、正確で個別化するために戦略を継続的に最適化します。

画像出典: Digital Business Cloud MA

要約すると、科学的、効率的、柔軟、そしてセルフサービスのビジュアル管理ラベルシステムにより、ラベル作成のハードルが大幅に下がり、顧客ライフサイクル管理、パーソナライズされたプッシュ、マーケティング監視などのアプリケーションを洗練させるのに役立ちます。

VI. 結論

ビッグデータの時代において、ユーザーを解釈する最も直接的な方法は、完全なユーザーラベリングシステムを構築することです。ユーザータグの構築は非常に面倒で、業務の解明とさまざまな変化への対応が必要ですが、企業の発展に多大な影響を及ぼします。企業の洗練された運用は、タグシステムの構築と切り離せません。

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