コンバージョン率を向上させるにはどうすればいいですか?コンバージョン率を高めるコツ！

「なぜコンバージョン率が下がったのか？原因が分からない。」データの変動によってユーザーが入れ替わる可能性が高くなります。ユーザーをグループ分けせずにデータ指標を毎日チェックしていては、答えが見つからないかもしれません。

重要な視点: ユーザーアクティビティステータス

ユーザーのアクティブ状態を明確に分離して分析できれば、データ分析の問題の約 70% は解決されます。分析で「行き詰まる」ことが多いのは、この非常に基本的でありながら見落とされやすい内容です。

そのため、データの変動に関する疑問が生じた場合は、まずはユーザーの活動状況をセグメント化し、「問題を引き起こしているユーザー」の活動状況を明らかにすることが、必ず大きな助けとなるでしょう。

新規ユーザー数 + 既存ユーザー数 = アクティブユーザー数

まず「アクティブ」という言葉についてお話ししましょう。アクティブユーザーというと、多くの人は、いわゆるアクティブユーザーとは、製品に対して非常に積極的なユーザーのことだと考えています。これを定量化すると、たとえば、ユーザーが週に少なくとも 2 ～ 3 日使用する場合、そのユーザーはアクティブ ユーザーとみなされます。

申し訳ありませんが、そうではありません。

まず、概念を明確にする必要があります。いわゆるアクティブ、またはアクティブ ユーザーは、業界では一般的に次のように定義されています。選択された期間内に製品を開いたユーザーはアクティブとみなされ、アクティブ ユーザーとなります。

したがって、アクティビティは程度ではなく状態を定義します。アクティブ ユーザーは、新規ユーザーと既存ユーザーの 2 つのカテゴリに分けられます。

新規ユーザーについては説明しませんが、いわゆる既存ユーザー、つまり初めて製品を訪れるユーザーではないユーザーは、すべて既存ユーザーです。したがって、これら 3 つの概念の関係は、同じ期間における新規ユーザー数 + 既存ユーザー数 = アクティブ ユーザー数となります。

たとえば、毎日表示される新しいアクティブ データ (1 日あたり平均 4,000 人の新規ユーザーと 1 日あたり 10,000 人のアクティブ ユーザーなど) は、毎日平均 6,000 人の既存ユーザーがアクセスしていることを意味します。

失ったユーザー + 沈黙しているユーザー = 非アクティブユーザー

そうですね、ユーザーのアクティブ ステータスをセグメント化しているので、アクティブ ステージがある場合は、非アクティブ ステージも存在するはずです。非アクティブユーザーに注目すると、非アクティブユーザーの数が極めて多いことに少し驚くかもしれません。

非アクティブ ユーザーも、失われたユーザーとサイレント ユーザーの 2 つに分けられます。

彼らの大多数は失われたユーザーです。いわゆる失われたユーザーとは、弊社の製品を使用していた人たちです。しかし、製品が発売されてから一定期間が経過し、その期間が長すぎるため、ユーザーは製品を拒否または忘れてしまったと考えられます。この場合、当社はこのようなユーザーを「失われたユーザー」と定義します。異なる製品のビジネス特性に応じて、一般的には30日、60日、または90日以上に区分します。

もう 1 つはサイレント ユーザーです。同様に、サイレント ユーザーも以前に当社の製品を使用したことがありますが、しばらく製品を起動していません。ただし、この期間には最大値と最小値があります。最大値は、失われたユーザーを定義する値を超えることはできず、最小値は通常、失われたユーザーを定義する日数の 3 分の 1 です。

たとえば、業界で平均的な評判を持つコンテンツ コミュニティ製品は、次のように定義できます。製品が 30 日連続以上リリースされていない場合、そのようなユーザーは失われたユーザーと見なされます。サイレント ユーザーの期間を定義します。サイレント ユーザーとは、7 日から 30 日間連続して製品を起動していないユーザーを指します。

さて、多くの人が私に尋ねる重要なポイントは、「解約したユーザーをどのように判断または定義するのですか?」です。

私の答えは、「このしきい値は、当社のビジネスとユーザーに関する理解に基づいて定義され、データを通じて徐々に調整されます。公式の公式はありません。」です。

セグメントユーザーアクティビティステータス

製品が成長するにつれて、非アクティブ ユーザーの数は予想よりもはるかに多くなる可能性があります。非アクティブ ユーザーを呼び戻すことは非常に重要であり、適切に実行すれば非常に効果的です。

このため、一部のユーザーは沈黙ユーザーまたは失われたユーザーになり、その後、正常に呼び戻され、古いユーザーの中でも非常にユニークなグループ、つまり復帰ユーザー、または復帰した古いユーザーになります。

なぜこのようなセグメンテーションを行う必要があるのでしょうか?

リピーターユーザーが直面する使用シナリオと体験は、新規ユーザーと非常に似ているため、リピーターユーザーをアクティブ化し、アクティブな状態に保つ必要もあります。しかし、本質的には新規ユーザーではないため、金融商品や初心者ラベルなどの優遇措置を受けることはできません。

そのため、このタイプのユーザーをセグメント化し、専用の操作とサービスを提供する必要があります。

たとえば、運用戦略がより詳細であれば、ルールを使用して、リピーターユーザーと継続的にアクティブな古いユーザーに異なる報酬を与え、非アクティブなユーザーを刺激することができます。まずリターンフローを完了し、その後継続的なアクティビティを維持し、その後継続的なアクティビティに対する報酬を受け取り、最終的に価値の高いユーザーに変えていきます。

ユーザーアクティビティステータスの変更

まず、ユーザーが新規ユーザーとして当社製品にアクセスする場合、次の 2 つの方向があります。

1. うまくアクティベーションされ、製品の価値が認識されれば、新規ユーザーは継続して訪問し、アクティブな既存ユーザーになります。
2. ユーザーが追加された後、一定期間製品にアクセスしない場合、そのユーザーはサイレント ユーザーになります。ユーザーがユーザー離脱の基準に達するまで継続して一定期間アクセスしない場合、そのユーザーは離脱状態になります。

では、アクティブユーザーと離脱ユーザーはどのようにしてプラットフォーム上でのエンゲージメントを維持し続けるのでしょうか?ポイントモールの構築と運営は、ユーザーが商品の消費に加えて付加価値のあるサービスを享受できるようにするために非常に重要です。

一方で、沈黙や迷いの状態にあるユーザーが、リコール戦略によって当社の広告を見たり、必要が生じたときに当社のことを思い出して再度当社の製品にアクセスしたりする場合、そのようなユーザーは逆流状態にあるといえます。ユーザーが戻ってきた後も引き続き訪問する場合は、アクティブな古いユーザーになります。

最後に、アクティブ ユーザーの場合、新規ユーザー、リピーター、古いユーザーを問わず、いつでもサイレント ユーザーになる可能性があります。そのため、製品内のユーザーのステータスをリアルタイムで監視し、戦略をタイムリーに調整するためのデータが必要です。

ユーザーのアクティビティステータスがビジネスデータに与える影響

まず、トラフィックの次元では、通常、新規ユーザーとアクティブユーザーの数にのみ焦点を当てます。ユーザーアクティビティステータスの変化グラフを見ると、次のことがわかります。

• 新しく追加されたステータスは、すべてのユーザーにとって出発点となります。
• サイレント状態は、ユーザーがアクティブからロストへと移行する避けられない経路です。
• どのようなリコール戦略でも、ユーザーは必ず逆流と呼ばれる状態を経験します。

したがって、新規追加、沈黙、復帰は、ユーザーステータス全体の 3 つの重要なノードです。誰もが新規ユーザーには十分な注意を払いますが、サイレントユーザーやリピーターユーザーは見落とされがちです。そのため、トラフィック分析を行う際には、新規ユーザーの獲得、アクティベーション、リコールを正確に測定できなければなりません。

• 新規ユーザーの分析は、新規ユーザーを引き付け、その活性化を促進することを目的としています。
• リピーターユーザーを分析する目的は、思い出した後のアクティベーションを促進することです。
• サイレントユーザーを分析する目的は、予防措置を講じ、適時に呼び戻すことです。

第二に、コンバージョンの側面から見ると、私たちの分析の焦点は、コンバージョンに本当に影響を与える人々に置かれるべきです。

多くの企業が「なぜコンバージョン率が下がったのか、その理由が分からない」というジレンマに陥ります。実際、データの変動によって最も影響を受けるのはユーザーであることを認識する必要があります。毎日チェックするデータ指標がユーザーのアクティブ状態を細かく分析していない場合、たとえば、新規ユーザーの質が低下すると、すべての主要指標のコンバージョン率が低下します。

そのため、キーとなるコンバージョン率を見る際にはセグメント化し、ユーザーステータスごとのコンバージョン率を細分化する必要があります。

たとえば、最初のトリガーのコンバージョン率、古いユーザーによる繰り返しのトリガーのコンバージョン率などです。コンバージョン率は、ユーザーポイントに対する会員ポイント交換システムが確立されているかどうかにも密接に関係します。ユーザーエクスペリエンスが適切に行われれば、コンバージョン率の向上に大きく貢献します。

3 番目に、リテンションの側面から見ると、私たちは常にリテンション率について言及していますが、実際には 90% の人がリテンションについて非常に浅い分析しか行っていません。

リテンションに関する内容を拡張すると、ユーザーライフサイクルの計算、コホート分析などが含まれます。私の提案は、セグメント化されたユーザー ステータスの価値を理解したい場合、少なくとも、新規ユーザーの維持に加えて、リピーター ユーザーと古いユーザーの維持も測定して、運用結果を明確に評価できるようにすることです。

アクティビティは状態であり、程度ではありません。ユーザーのアクティビティ ステータスをセグメント化し、さまざまなステータスのユーザーのニーズを満たして、コンバージョンを完了するように動機付ける必要があります。ユーザーのアクティブ状態を正確に測定し、新規ユーザーの誘致、アクティベーションの促進、ユーザーのリコールなどの戦略を策定し、ユーザーの価値レベルを評価し、コンバージョンに真に影響を与える人を見つけ出し、各段階でアクティブユーザーのリテンション指標を測定します。このような洗練された操作と、さまざまなユーザーのアクティブ状態の満足度を向上させることによってのみ、最終的にビジネスの成長を達成できます。

製品運用には、ユーザーがアクティブになるポイントモールの開発が不可欠です。現在、ポイントモール API に直接接続してアクティブユーザーを迅速に支援できる無料のポイントモールシステムが多数あります。

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著者: マイ・ル・ポイント

出典: マクリーンポイント