ユーザー操作 | ユーザー離脱モデルの基本ロジックと操作ガイド！

ユーザーオペレーションをうまく行うには、まず適切なユーザー離脱モデルを確立する必要があります。正確なユーザー離脱モデルを確立してこそ、その後の作業をより適切に進めることができます。

ユーザーの操作は、流入と流出がある 2 つの蛇口を同時にオンにした貯水池のようなものです。どのような製品でも、ユーザーの離脱は避けられない現象です。

運用のタスクの 1 つは、ユーザー離脱を正確に予測し、効果的な運用活動を通じて離脱確率の高いユーザーを維持することで、ユーザー離脱率がユーザー増加率よりも低くなり、ユーザー数の増加を確実にすることです。

量があれば、変換の基盤が整います。

ユーザーを維持するための第一歩は、ユーザー離脱モデルを確立することです。正確なユーザー離脱モデルを確立することによってのみ、ユーザー離脱ノードの選別や、さまざまなチャネルを通じたユーザーの呼び戻しなどのその後の作業がより効果的になります。

1. ユーザーモデリングの根底にあるロジック

まず、なぜモデリングをするのでしょうか?

製品を利用するユーザーは数千万人に上り、それぞれの興味や性格は大きく異なるため、製品側が全員に1対1のサービスを提供することは不可能です。

しかし、インターネット ユーザーは非常にこだわりが強いです。より正確なプッシュ通知、パーソナライズされたマーケティング、個人の特権はすべて、各人の独自の好みを満たすように設計されています。現在のインターネット環境において、製品やサービスがユーザーとつながる機会を得られるかどうかは、精度が核心であると言えます。

そのため、ユーザー特性を明らかにし、最低コストと最大範囲のカバレッジに基づいて最も効率的な運用を実現することを目的としたユーザーモデリングが必要になります。

さて、どうやってやるのでしょうか？

ユーザー モデリングには、ユーザー属性とユーザー動作という 2 つのエントリ ポイントがあります。

ユーザー属性特性とは、地域、性別、年齢、教育水準、社会的地位など、当面変更が困難なユーザーに関する基本的な情報です。

たとえば、一級都市に住む女子大学生と、第四級都市に住む専業主婦では、製品の使用要件や情報受容レベルが大きく異なる場合があります。

ユーザーの行動特性はさらに重要です。ユーザーは当社の製品を気に入っているでしょうか?当社の製品をどのようにお使いでしょうか?使用中に明らかな好みはありますか?どのくらいの頻度で使用されているかなど。

上記の 2 つの基礎により、このユーザーの真の肖像を高い確率で復元できます。

ユーザーモデリングとは、異なる属性や行動を持つユーザーを分離し、異なる目標に基づいて差別化された操作を実行することです。

たとえば、アクティビティ指標の場合、ユーザーモデリングの具体的な適用シナリオは、非アクティブユーザーを対象としたアクティビティ改善運用戦略の立ち上げ、アクティブユーザーを対象としたロイヤルティ強化運用の立ち上げ、非アクティブユーザーの運用戦略の誘導と推進などです。

2. ユーザー離脱モデルの構築

ユーザー離脱をモデル化する場合、重要なポイントは、離脱したユーザーを特定の属性または行動特性に従って分類し、離脱したユーザーの属性または行動特性を細分化し、離脱したユーザーの主要な指標を見つけることです。

これは主に、失ったユーザーを呼び戻すことと、既存のアクティブ ユーザーの喪失を防ぐことの 2 つの側面で使用されます。

具体的な手順:

1. 離脱したユーザーを定義する

ユーザー離脱を正確に防ぐには、まず離脱したユーザーを明確に定義する必要があります。離脱したユーザーの概念は、製品のタイプ、トーン、ユーザー ポートレートに基づいて定義する必要があります。

ただし、製品の種類によってユーザーアクティビティの要件が異なるため、統一された標準を設定することは不可能です。ここで、参考までに 2 つの標準を提案します。

標準1: ソーシャルプロダクトの場合、失われたユーザーをDAU/MAUで定義する

ソーシャル プロダクトではユーザーの粘着性に対する要件が非常に高いため、ユーザー アクティビティは重要な評価基準となります。 DAU/MAU 値は 0.03 ～ 1 の間の数値です。数値が高いほど、アクティビティが高いことを意味します (DAU は、その月の 1 日あたりの平均 DAU です)。

DAU/MAU=1 の場合、ユーザーが毎日来ていることを意味し、DAU と MAU は等しくなります。この値の最低ラインは 0.03 前後で、つまりすべてのユーザーが月に 1 日しか来ないことを意味します。0.03 未満の値のユーザーは、基本的に失われたユーザーと定義できます。

WeChatやQQなど、毎日使用する必要があるソーシャルプロダクトを除けば（WeChatのDAU/MAU比率は2016年以降0.75～0.8程度で維持されており、ユーザーの粘着性が非常に強い）、基本的にDAU/MAUが0.3程度であれば比較的アクティブであると考えられ、ユーザーは基本的に3日に1回はそれを開くということになります。

標準2: 電子商取引製品の場合、購買活動指標に基づいて失われたユーザーを定義する

製品の使用シナリオによって、その基本的な使用頻度が決まります。すべての製品が価値あるものになるためには、毎日使用する必要はありません。その反対に、たまにしか使われないが、あらゆるインタラクションが非常に価値のある製品もあります。これらの製品の場合、DAU/MAU は適切な指標ではありません。

タオバオの活動レベルはわずか0.29で、平均活動レベルは週3日程度です。しかし、タオバオは電子商取引アプリケーションであり、ユーザーが毎日開いて閲覧することは不可能です。その購買活動レベルの方がより重要な指標です。

電子商取引アプリはユーザーの購入を通じて利益を上げるため、解約率は通常、購入活動のレベルによって定義されます。ユーザーが閲覧するだけで購入しない場合は、eコマース企業はユーザーを失う可能性があります。

2. ユーザー離脱モデルの構築

異なる頻度のユーザーの行動特性を参考に行動モデルを構築し、離脱ユーザーの行動特性を細分化して、離脱ユーザーの重要な指標を見つけるために使用されます。

モデルを構築する大きな利点の 1 つは、失われたユーザーの特定の重要な値を明確に示すことができることです。DAU/MAU 値が高いほど良いことは誰もが知っていますが、それ以下の値は失われたとみなされるのでしょうか?

この時点で、チャートを使用して判断できます。解約率が比較的安定した傾向に達したら、その時点で失われたユーザーを定義する方が合理的です。

この新規ユーザーグループの解約率は 40% に達し、28 日目以降は安定した傾向に達しており、解約ユーザーとして「30 日以内に訪問なし」という定義が比較的妥当であることが証明されています。

また、図から分かるように、アクティベーション後2週間以内のユーザー離脱率は比較的高いです。この2週間を乗り切ることができれば、離脱するユーザー数は大幅に減少するでしょう。

次のステップは、アクティブ ユーザーとの行動の違い、アプリにアクセスするチャネル、解約前のアプリ訪問頻度、アプリ内での使用行動 (どの段階で離脱したかなど) など、解約したユーザーのプロファイルをセグメント化し、ユーザー解約の理由を推測することです。

例えば、ユーザー行動を分析すると、ユーザーAは離脱前には週に3～5回と非常に頻繁にアプリにアクセスしていたことがわかりました。しかし、アプリから何度も飛び出したページは決済ページでした。この場合、決済プロセスに大きな問題がある可能性が高いです。

決済エラーが頻繁に発生してユーザーに迷惑をかけたり、決済手続きが複雑でユーザーに面倒を感じさせたりすることが考えられます。悪い体験がユーザー A の損失の主な原因です。

もう一つの例を挙げます。

製品をアップデートした後、ユーザーの離脱率が上昇しました。ユーザー属性を分析したところ、離脱したユーザーの大部分は女性ユーザーであることがわかりました。これは、製品のUIインターフェースが改訂後に女性ユーザーに受け入れられなかったためである可能性があります。

あるいは、行動分析の結果、新規登録したユーザーの多くが離脱していることが判明した場合、それは改訂後のユーザーガイドが適切に作成されていなかったことが原因である可能性があります。

3. さまざまなチャネルを通じて製品の維持と回収の重要なポイントを見つける

離脱したユーザーを定義し、ユーザー離脱モデルを確立し、ユーザー離脱の理由を見つけたら、次のステップはユーザーを呼び戻すことです。

一般的なものには、SMS、電子メール、サイトプッシュ、WeChat サービス アカウントなどがあります。

このリンクでは、ユーザー離脱モデルも非常に役立ちます。

たとえば、購入頻度と金額でセグメント化します。

一度も購入したことのないユーザーに対しては、大きなクーポンや大きなプロモーション、超低価格の商品を配布して再来店を促し、最初の新規顧客になってもらうことができます。

1～2 回購入し、平均注文額が低いユーザーに対しては、この平均注文額レベルで特別オファーや優れた商品を正確にプッシュできます。

3回以上ご購入いただいたユーザーに対しては、好みのブランドやカテゴリーをプッシュしたり、会員限定のクーポンなどを追加で提供したりすることも可能です。

つまり、ユーザー離脱モデルに従って、異なる行動や属性を持つユーザー、および離脱のノードと理由を区別することで、操作をターゲットにし、ユーザーリコールの効果を高めることができます。

失ったユーザーを取り戻すのは困難です。より効果的なアプローチは、解約したユーザーの特性がすでにわかっているため、非アクティブなユーザーが解約したユーザーの特性を示した場合、解約の警告が発生したことを意味し、対応する解約防止戦略を開始する必要があるというものです。

ユーザーオペレーション業務の鍵は「ターゲットを絞る」ことです。どのようなユーザーモデルを構築するにしても、プロダクトの特性を踏まえてデータプロダクトチームと何度も連携し、より適切なモデル構築方法を探る必要があります。ユーザー操作を成功させるには、ユーザーをセグメント化し、ターゲットを絞ったソリューションを提案する必要があります。

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著者: Fulu Network

出典: フルーネットワーク