運用事例分析：運用戦略をどのように策定するか？

運営開始から最初の数年間は、全員が遺言執行者の役割を担っていました。リーダーからタスクが割り当てられるたびに、ヒットコピーを考えたり、デモを夜通し描いたり、ミスを避けるためにロジックを絶えず見直したりと、頭を悩ませ始めます... しばらく調整した後、一部のオペレーションは実行者レベルからの突破口を探し始め、実行者の枠組みから飛び出して、より高い視点から問題を解決しようとします。そして、運用戦略の観点から、ユーザー成長戦略をどのように策定するか、ユーザーのライフサイクルシステムをどのように管理するか、製品化されたアクティビティシステムをどのように構築するかなどを考えます。どちらも目標を達成する方法を模索していることがわかりますが、前者は体系的で再現可能なゲームプレイの組み合わせを見つけますが、前者は一方通行の散在した運用方法です。

では、運用戦略の策定方法を学ぶにはどうすればよいでしょうか。ケーススタディを通じてこの点について説明しましょう。ケーススタディの内容は、「インターネット金融プラットフォームで新規ユーザーを自動的に獲得するための効果的な戦略を確立する方法」です。

まず、戦略策定の基本的なプロセスを明確にします。

1. 目標を明確にする（解決すべき問題と達成すべき成果を明確にする）

2. 基礎調査（ユーザープロフィール・基礎データ・プラットフォームツールと現状等）

3. グループテスト（より専門的なのはABテスト）

4. データフィードバック（データ分析フィードバックと要約）

5. 反復最適化（継続的なデバッグを通じて安定した戦略システムを実現する）

このケースを分析してみましょう。私たちが扱っているビジネスは財務管理であり、ユーザーグループは財務管理の新規ユーザーです。目標は、自動化された連絡方法を使用して、新規ユーザーのコンバージョン率を高めることです。これまで関連分野の戦略を策定したことがない場合は、まずこの財務管理プラットフォームの新規ユーザー変換パス、つまり新規ユーザーのライフサイクルノードを整理する必要があります。簡単な方法は、新しいアカウントで登録してログインし、プロセス全体を完了してみることです。競合するいくつかの製品のプロセスを体験してみるのが最善です。

これまでの基本的な経験に基づいて、新しいユーザーのライフサイクル プロセスを次の手順に分類できます。

次に、現在のプラットフォームデータレポートや既存の結論を使用して、現在のコンタクト手段とコンバージョン率データの現状を明らかにします。これらは、戦略を策定するための参照システムです。各変換ノードにおける実名カードバインディングの変換率は90％近くに達し、最大の難しさは登録/カードバインディング/初回チャージ/再投資にあることがわかりました。したがって、変換する必要があるノードと基本的な到達手段を組み合わせることで、バージョン V1.0 をコンパイルできます。

さて、このバージョンのソリューションがリリースされると、まず「クラスター テスト - データ フィードバック」の基盤を導入し、新しいユーザーとの自動コンタクトのフレームワークを構築してから、最適化と反復に重点を置くことができます。

2 週間のデータを比較すると、プッシュのみを使用することで、登録日から T+5 までの全体的な口座開設コンバージョン率が 6% 増加し、登録後の T+1 から T+5 までの口座開設コンバージョン率が 1% 増加することがわかりました。その後、対象人口、到達チャネル、効果レビューのカバレッジを継続的に改善し、リソースの位置に基づいてバージョン V2.0 を繰り返しました。

AB データ比較と組み合わせることで、このバージョンではビジネスコンバージョン率が約 7% 向上します。

しかし、これが運用戦略の終わりなのでしょうか?実際の運用中、このシステムには、報酬方法、コピー内容、タッチノード、変換効率、時間ノード、組み合わせ形式、ラベルシステム、構成背景、データレポートなど、継続的に最適化できる変数がまだたくさんあります。関係する部門には、データ、製品、テクノロジー、デザイン、プロジェクト管理などが含まれます。実際、この実際の戦略は 10 を超えるバージョンを経て、現在も継続中です。

前述の自動化運用戦略は、製品戦略立案に近いものですが、高レベル運用の機能や視点は、運用そのものに限定されるものではなく、ユーザー、製品、ビジネスなど多面的な考慮が必要です。同時に、運用戦略の策定と実行は、決して一人で行うものではなく、人員の節約と効率性の向上を最終目標として、展開され論理的に行われます。

最後に、滴滴出行の元製品ディレクターである劉英氏がかつて述べた戦略観を借りて、さらに理解を深めましょう。「自分の経験、分解、検証に基づいて、さらに洗練された運用計画を特定のルールに実装し、大量の人的投資に頼らずに最適な効率を達成し、これらのルールを機械に渡します。ルールに「自己進化」の可能性を与えます。」 体系的かつ再現可能な組み合わせゲームプレイの使用と操作戦略の策定を学んだら、それは操作を前進させる時でもあります。

著者: ミンリ夫人

出典：ミンリ夫人