本稿では、大規模ユーザーオペレーションシステムの3大原則である「データ駆動型」「洗練されたオペレーション」「自動化（または製品化）」と、ユーザーオペレーションシステム内の3つのサブシステムである「ユーザーライフサイクル管理システム」「ユーザー階層化オペレーションシステム」「ユーザー行動インセンティブシステム」について紹介します。

実際の製品開発では、ユーザーライフサイクル管理、ユーザー階層化、ポイントシステム、タスクシステム、メンバーシップシステム、メダルシステムなど、さまざまな運用システムを使用することが多いです。

では、これらの間の内部的なつながりは何でしょうか?異なるオペレーティング システムを制御し、調整しながら使用するにはどうすればよいでしょうか?

これはユーザー操作から始まります。

優れたプロダクトマネージャーはユーザーを理解しなければなりません。では、ユーザーを理解するとはどういう意味でしょうか?

ミクロの視点からユーザー心理を理解するには、共感を持ち、特定のシナリオにおけるユーザー行動の動機と原因を理解する必要があります。マクロの視点から見ると、製品のユーザー規模が一定レベルに達すると、ユーザーは階層化またはグループ化され始め、ユーザーを管理および操作する方法を知っておく必要があります。

したがって、製品と業務は切り離せないものです。

実際、実際のユーザー操作は次の 2 つのカテゴリに分けられます。

1つは小規模で、比較的集中化された運営です。例えば、数十人のKOLを相手に運用する場合は、マンパワー、インタラクション、感情に依存し、一般的にはキーユーザーの運用に使用されます。

もう 1 つは、ルール、メカニズム、システムに依存し、大規模なユーザー ベースでの運用に一般的に使用される、大規模で戦略的な運用です。

これは、製品マネージャーが直接介入して、対応する戦略を策定し、システムを構築する必要がある部分でもあります。より基本的な状態では、保持、活性化、想起、その他の単一のリンクなど、表面または単一のポイントに焦点を当てています。一方、高度な状態では、ユーザー操作モデルの整理+ユーザー操作システムの構築（多数の戦略を含む）など、コアとシステムの構築に焦点を当てています。

小規模なユーザーオペレーションには、オペレーターの感情知能や表現力が試されるスキルが多くあります。経験と洞察力を身につけるには、多くの練習が必要です。職業ごとに得意分野があるので、ここでは詳しくは触れません。

大規模なユーザー操作は戦略的であり、標準化された方法やプロセスを抽象化してさまざまなシナリオで再利用できるため、製品マネージャーにとってより価値があります。

1. 大規模戦略作戦とは？

大規模な戦略的運用には、データ駆動型、洗練された運用、自動化（または製品化）という 3 つの原則があります。

1. データ駆動型

私たちの仕事ではデータ駆動型という言葉をよく使いますが、データ駆動型とは一体何でしょうか?

まず、ビジネス データ、ユーザー基本データ、ユーザー行動データという 3 つの基本的なデータ カテゴリを理解する必要があります。

ビジネスデータとは、金融商品のリチャージや投資データなど、ビジネスに直接関連し商業的価値のあるデータを指します。

ユーザー基本データとは、性別、年齢、地域、職業など、ユーザーの基本属性を指します。

ユーザー行動データとは、機能の使用状況、ページの滞在時間など、ユーザーが製品を使用する際にたどる行動経路を指します。

これら 3 種類のデータは相互に関連しています。重要なのは、これら 3 種類のデータ間の相関関係を見つけ、実際のビジネス シナリオと組み合わせて特定のユーザー グループの行動分析を実行することです。これがデータ主導です。

ここで問題となるのはデータの取得です。一般的にはデータの埋め込みが採用されますが、これには主に 2 つの種類があります。

御社では、製品にコード統計を挿入し、クエリ用の対応するバックエンドを構築することができます。

または、ZhugeIO、Sensors、Umeng、GrowingIO などのサードパーティのデータ分析プラットフォームへの接続を検討することもできます。

これら 2 つの追跡方法の基本原理は同じです。つまり、ユーザーを識別し、アプリケーション内で情報を自動的に収集します。

データは分析の基盤です。上記のようなデータを入手した後、精緻な操作を実行します。

1. 洗練された操作

いわゆるリファインメントとは、ユーザーをその違いに応じてセグメント化し、異なるユーザーグループごとに異なる運用戦略を策定することです。

ユーザーをセグメント化する際に考慮すべき要素は通常 4 つあります。

1. 人口（性別、年齢、地域、職業）
2. チャネル（自然トラフィック、チャネル配信）
3. 状況（通勤中、就寝前、週末などの時間と場所）
4. 利用プロセス（アクセス、登録、ABC機能の利用、支払い）

ユーザーをセグメント化するときは、ユーザー セグメント化が合理的かどうか、つまり、ユーザーの行動に大きな違いや規則性があるかどうかに注意してください。

ユーザーのセグメント化に成功したら、それに応じた運用戦略を策定する必要があります。たとえば、電子商取引製品の場合、初心者のユーザーが商品をショッピングカートに追加したが支払いを行わなかった場合、1日後にプッシュ通知またはSMSリマインダーが送信されます。これは自動化された戦略です。

1. 自動化（製品化）

自動化運用戦略の規模が拡大し、体系化が進むと、どのように管理すればよいのでしょうか。

複雑なシステムを制御するための鍵は、システム全体の動作をサポートするルールを確立することです。

システムが比較的単純な場合は、管理のために複数の要素またはリンクに分割できます。システムが比較的複雑な場合は、管理のために複数の独立したサブシステムに分割または編成できます。

実際の製品開発では、ユーザーライフサイクル管理、ユーザー階層化、ポイントシステム、タスクシステム、メンバーシップシステム、メダルシステムなど、さまざまな運用システムを使用することが多いです。

これらは、ユーザーライフサイクル管理システム、ユーザー階層化運用システム、ユーザー行動インセンティブシステムの 3 つのサブシステムにまとめることができます。

サブシステム1: ユーザーライフサイクル管理システム

ユーザーのライフサイクルについてはよく話されますが、製品にもライフサイクルがあります。

私たちは木が育つ土壌を無視しがちですが、まずは製品のライフサイクル段階を明確にし、この段階の特徴や発展傾向を理解し、製品のライフサイクルに基づいてユーザーのライフサイクルを分析する必要があります。

• 製品ライフサイクルは、大きく分けて、立ち上げ、成長、成熟、衰退の 4 つの段階に分けられます。
• ユーザーライフサイクルは、導入、成長、成熟、休眠、離脱の 5 つの段階に分かれています。

製品ライフサイクルとユーザーライフサイクルを組み合わせると、製品のステージごとにユーザー操作の焦点が異なります。

立ち上げ段階では、新規ユーザーの獲得に重点を置き、成長段階ではコンバージョンに注意を払い、成熟段階では損失防止を実施し、衰退段階では新たな成長ポイントを検討し、ユーザーを新製品に移行させる方法を見つける必要があります。

製品のライフサイクルを理解したら、ユーザーのライフサイクルと組み合わせて製品の運用に注力できます。

1. ユーザーライフサイクルモデルの構築方法

ユーザー ライフ サイクル モデルの構築は、次の 3 つのステップに分かれています。

1. ビジネスロジックを整理する（すべては実際のビジネスシナリオから始まります）
2. ユーザーの維持や消費に影響を与える主要な推進機能（通常は製品の中核機能）を見つける
3. 各段階でのユーザー行動を定義する（データ分析を組み合わせて主要なデータ指標を見つける）

1. ユーザーライフサイクルを管理する方法

ユーザー ライフサイクルの構築は、最初のステップにすぎません。次のステップは、ユーザー ライフサイクルの管理方法を検討することです。目標は 2 つあります。1 人のユーザーの価値を高めることと、ユーザーを高価値範囲に長く留めておくことです。

個々のユーザーの価値を増幅します。つまり、ユーザーを A (成長段階など) から B (成熟段階など) にアップグレードします。

データ分析を通じて、異なるユーザー グループ A と B 間の相関関係と相違点を見つける必要があります。分析の角度は 3 つあります。

1. A から B に移動するユーザーにとって、どのパスが最適ですか?
2. A から B に移動するユーザーのうち、ほとんどのユーザーが満たす特性は何ですか?
3. A から B に移動するユーザーのうち、ほとんどのユーザーは同様の動作をしていますか?

その後、ユーザー A にいくつかの運用戦略を案内します。

ユーザー ライフサイクルを使用するもう 1 つのシナリオは、ユーザーの有効なライフサイクルを延長し、ユーザーの離脱を警告するメカニズムを確立することです。これは、次の 4 つのステップに分けられます。

まず、失ったユーザーを定義する必要があります。主要な行動（投資額や頻度など）または時間の長さ（リテンション曲線の変曲点など）を選択できます。

解約したユーザーを定義した後、次のような解約の兆候を見つけるために、このユーザー グループの行動や属性特性を分析する必要があります。

1. ユーザーは解約前にどのような類似の行動をとっていましたか?
2. ユーザーは特定のチャネルに集中していますか?
3. 性別、年齢、地域、職業などのユーザーの基本属性は類似している
4. 解約時に、新バージョンがリリースされたか、主要機能が変更されたかなど、製品がどのようなアクションをとったか

明確な特徴が見つかったら、早期警告メカニズムを設定し、ユーザーガイダンスを完了することができます。

サブシステム2：ユーザー階層化運用システム

実際の業務では、ユーザーのグループ化とユーザーの階層化についてよく言及されます。これら 2 つの概念には違いがあります。

ユーザーの階層化は、ユーザーの価値を中心に行われます。同じ階層化モデルでは、ユーザーは 1 つのレベルにのみ属します。ユーザーのグループ化は、ユーザー属性を中心に行われ、ユーザーは同時に複数の属性を持つことができます。

たとえば、ユーザーは投資額に応じて異なるレベルに分けられ、これがユーザーの階層化です。年齢と地域に基づいて、同じユーザーが北京のユーザー グループと 20 ～ 30 歳のユーザー グループの両方に属する可能性があります。

最も一般的に使用されるユーザー セグメンテーション方法は、RFM モデル (Recency (最新のトランザクション)、Frequency (トランザクション頻度)、Monetary (トランザクション金額)) です。

これら 3 つの指標に基づいて、顧客価値を説明し、8 つのカテゴリに分類することができます。

RFM は考え方であり、分割する唯一の方法ではありません。クロス分析のための少なくとも 2 つの主要な指標を見つけて、最終的にユーザーの階層化を実現できます。

RFM モデルはさまざまな業界で使用できます。

1. 財務: 投資額、投資頻度、最終投資日
2. 電子商取引: 購入金額、購入頻度、最終購入時間
3. ゲーム: レベル、ゲーム時間、リチャージ量
4. ライブ放送: ライブ放送の視聴時間、報酬額、最終視聴時間

コミュニティ製品を例に挙げてみましょう。

• コアコンテンツ貢献者（濃い緑）：深い感情的なつながりを維持し、メリットを共有します。
• 二次コアコンテンツ貢献者 (水色): コアコンテンツ貢献者への変身を目指します。
• 主流のコンテンツ消費者（オレンジと黄色）：コンテンツのプッシュをうまく行い、積極性を確保し、インセンティブを強化し、コンテンツ制作を指導します。
• 新規ユーザー/潜在的に失ったユーザー (赤): 失うことを防ぐためにコンテンツのプッシュをしっかり行う。

サブシステム3: ユーザー行動インセンティブシステム

ユーザーの行動を管理する最高レベルは、習慣を形成することです。

ポイント、メンバーシップ、メダル、タスク、ランキングなどは、すべてユーザー行動に対するインセンティブです。これらのインセンティブは、短期インセンティブ（一定期間内に投資額を増やすなど）、シングルポイントインセンティブ（登録後のカードバインディング段階でのインセンティブなど）、長期インセンティブ（メンバーシップ、レベルなど）の3つのカテゴリに分類できます。

一般的なインセンティブには次の 4 つの種類があります。

1. 会員制度

メンバーは次の 3 つのカテゴリに分けられます。

1. 新規ユーザー向けに、コスト効率の高い製品をパッケージ化してコンバージョン率を向上させます（トラフィックプールの運用方法、分類を考慮する必要はありません）。
2. 最も価値の高いユーザーをターゲットにしてロイヤルティを高めます。
3. すべてのユーザーをメンバーにする（レベルポイントシステムと組み合わせる）

会員システムを構築するには、次の 3 つの手順があります。

1. ユーザーに与えられる権利と利益を整理する
2. メンバーを分類する必要があるかどうかを判断します（製品の量が多い場合やユーザーグループが大きく異なる場合は、分類を検討してください）
3. プレイヤーをランク付けする方法は主に 2 つあります。支出額でランク付けする方法と、成長値でランク付けする方法です。

QQ会員は業界で最も長い歴史を持っています。有料会員です。QQユーザーの数が多いため、QQ会員にも等級があります。異なる等級の会員には異なる権利と利益があり、明確な区別があります。

1. 競争ランキング

WeChat Sports は、ソーシャル属性を最大限に活用した競争力のあるランキングの好例であり、ソーシャルサークル内の知り合いと比べて、ユーザーに対してより大きな動機付け効果をもたらす可能性があります。

WeChatは、毎日の歩数というシンプルな行動を参考にして、毎日プッシュしています。ユーザーはタイムリーなフィードバックを得て、自分の歩数とランキングを確認できます。リーダーボードでは、1位になったユーザーは友人のカバーを占有することができ、これも非常に魅力的な名誉インセンティブです。

1. アイデンティティの名誉

アイデンティティ ラベルまたはメダル システムは、通常、ユーザーのアイデンティティ名誉意識を刺激し、ユーザーのアクティビティを増やすためにコミュニティ製品で使用されます。ノードは通常、ユーザーの必要な動作パス上に配置されます。

Zhihu のメダル システムを例に挙げてみましょう。ユーザーの必要なパスに、次のような一連のメダルが設定されています: 個人情報を記入、20 人をフォロー、10 回コメント、100 回同意、合計 100 日間ログイン、5 つの質問をする、最初に回答、20 の質問に答える、500 人のフォロワーを獲得、1,000 件のいいねを獲得、優秀な回答者、コラムニストになる...

この一連のメダル設定から、Zhihu が徐々にユーザーの行動習慣を育み、初心者ユーザーをコンテンツ消費者からコンテンツ投稿者、そしてコアコンテンツ投稿者へと導いていることがわかります。

1. ポイントシステム

これは比較的複雑なインセンティブ方法です。多くの製品がポイントを獲得できない一般的な理由は 3 つあります。

1. 安定した予算源がない
2. ポイント獲得率の不均衡
3. ポイントの消費が不安定で、ポイントを消費するチャネルすら存在しません。

まず、予算の問題を考えなければなりません。予算がなければポイントを獲得する方法はありません。これはポイントを獲得するための基本なので、上司が予算を提供しない場合は、忘れてください。

ポイント予算を考えるときは、全体として考える必要があります。製品にはユーザー維持システム予算全体があり、ポイント予算に加えて、会員特典の予算、優遇補助金の予算、その他の特典の予算などもあるため、まずはポイント予算が全体の予算に占める割合を見なければなりません。

ポイント予算を設定する場合、一般的なタイプは次の 2 つです。

1. 定額方式：直接支払いではない商品によく使用されます。たとえば、ポイントの総予算を100万に設定するなどです。
2. 固定比率方式：直接支払い商品でよく使用される。例えば、ユーザーの投資額の1％の手数料を予算として設定する。

予算問題を解決した後、ポイントシステムの全体的な構築を検討する必要があります。

ポイント制度には実は経済原理が存在します。経済学でよく議論されるのは需要と供給の関係ですが、ポイント制度でも同じことが言えます。ポイントの獲得（供給）とポイントの消費（需要）に分けられます。

ポイント獲得（補給）

ポイントが簡単に貯まりすぎるとインフレや通貨安、つまりポイントの価値が下がってしまいます。コストを抑える必要があるため、交換する商品の価値（コスト）を一定に保ちながら、商品を交換するためにより多くのポイントが必要になります。ポイントの取得が難しすぎると、ユーザーの熱意が薄れ、インセンティブとして機能しなくなります。

ポイント消費量（必須）

ポイントの消費が早すぎる場合は、ポイントから商品への交換率が低すぎるか、交換しきい値が低すぎることを意味し、コストの制御が困難になります。ポイントの消費が遅すぎる場合は、ポイントの交換率が高すぎるか、交換しきい値が高すぎることを意味し、ユーザーのポイント取得意欲にも影響します。

オンライン化後に、交換率や交換しきい値が調整されると、ユーザーの不満を引き起こし、大量の顧客苦情につながる可能性が高くなります。

そのため、ポイントフレームワークを初期段階で構築する際には、ポイントコストをきちんと計算し、個々のユーザーのコストと全体のコストをコントロールする必要があります。

ポイント獲得の設計は 5 つのステップに分かれています。

（１）行動分析

実際のビジネスプロセスに基づいて、ユーザー行動はコア行動と非コア行動に分けられます。たとえば、金融商品では、チャージや投資行動がコア行動であり、チェックインや情報閲覧などの行動は非コア行動です。

（２）利用者層別化とポイント比率

ユーザーはコア行動の定量的な値によって階層化され、異なるレベルでコア行動と非コア行動のポイント獲得比率が設定されています。ユーザー行動の誘導とアクティビティを通じて発行されるポイントが必要な今後のオンラインローンチのためにポイントを留保することが重要です。

（３）１人のユーザーの合計ポイントの計算

• 計算前: ユーザーのさまざまなレベルに応じてポイントを取得し、ユーザーの最大ポイントに応じて計算します。
• 計算後: コア動作と非コア動作の設定された積分比率に基づいて比率を調整します。

（４）総ユーザーポイントの計算

さまざまなレベルのユーザーについて、獲得できる最大ポイントと予測ポイントを計算します。予測ポイントを計算するときは、各行動に対して、事前設定された獲得率（履歴データに基づく）を設定します。

（５）ポイント還元率の修正

• ポイント交換率を計算します: ポイント交換率 = ユーザーの予測ポイント合計/総予算
• ポイント交換率調整：交換率変換係数＝目標交換率／現在の交換率
• 行動スコアの調整: 単一の行動スコアは非整数であり、狭い範囲内で調整できます。
• ユーザーあたりのコストを計算する: さまざまなレベルでのユーザーあたりの補助金コストが妥当かどうかを計算します。

ポイント消費に関しては、チャネルとコンテンツの観点から計画することができ、チャネルにはポイントモールやポイントアクティビティ（宝くじ、ゲームなど）、コンテンツにはクローズドループ製品（クーポン、お歳暮）とオープンループ製品（物品購入、自主制作）が含まれます。

ポイント獲得とポイント消費の計画が完了したら、実際の運用ではポイントの維持にも注意を払う必要があります。

システムの健全性は、データ指標に基づいてテストされます。一般的な指標には、発行されるポイントの予測量、発行されるポイントの実際の量、ポイント消費率 (ポイント消費量/発行されたポイントの実際の量)、ポイントを消費する人の割合 (ポイントを消費する人の数/現在ポイントを持っている人の数) などがあります。

• 実際のポイント発行量が予測ポイント発行量よりも多い場合は、ポイントの獲得が比較的容易であることを意味し、ポイント獲得の閾値を引き上げる必要があります。
• 実際のポイント発行数が予測ポイント発行数より少ない場合は、ポイント獲得が困難であることを意味します。ポイント獲得の閾値を下げるか、ポイント獲得チャネルを増やす必要があります。

ポイント消費率またはポイント消費人数に対するポイント消費比率は、一般的に40％以上が妥当です。もちろん、高ければ高いほど良いですが、低すぎる場合は、消費チャネルの追加や交換商品の内容の調整を検討する必要があります。

要約する

上記では、ユーザーオペレーションシステムの3つのサブシステムを紹介しました。日常生活で遭遇するさまざまなオペレーションシステムについて体系的に理解しているかもしれませんが、ここで別の質問があります。ユーザーライフサイクル管理システム、ユーザー階層化オペレーションシステム、ユーザー行動インセンティブシステムという3つのサブシステムに関して、どのインセンティブ方式をいつ使用すればよいのでしょうか。

実際、製品ライフサイクルと組み合わせて分析することもできます。

A. 製品の導入段階と成長段階では、新しいユーザー、つまり増加ユーザーを引き付けることが主な考慮事項であるため、簡単なユーザーライフサイクル管理を行い、定期的にユーザー行動インセンティブを提供できます。

B. 製品成長期後期、ユーザー数が鈍化し始め、製品の総ユーザー数が徐々に安定してくると、全体的なユーザー階層化システムの構築を開始し、洗練された管理を行う必要があります。

C. 製品の成熟段階と衰退段階では、ユーザーの離脱を防ぐことに重点を置く必要があります。そのためには、より洗練されたユーザー ライフサイクル管理とサイト全体のユーザー行動インセンティブ システムが必要です。

作成している製品にすでにさまざまなオペレーティング システムがあり、それらがさまざまな部門やさまざまな人によって管理されている場合は、これらのオペレーティング システムを統合し、共同計画を実行する方法を検討する必要があります。

このとき、製品の実際のビジネスプロセスとユーザー成長パスを再検討し、ユーザー価値階層化法を参考にして、新たなユーザー成長ラダーと運用モデルを構築する必要があります。

簡単に言えば、ユーザーレベルを整理・統合・再構築し、オンライン上で運用し、実績に基づいて常に調整していくことを意味します。

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著者: 岳暁宇

出典: 岳暁宇