ソーシャルプロダクトのデータ運用方法を分析！

データは製品分析にとって重要な要素であり、評価基準でもあります。データ分析により、ユーザーの活動傾向や製品の特徴、ユーザー活動の変化などを明確に把握できます。そのため、データ操作をマスターすることは製品運用にとって非常に重要であり、これにより運用戦略を継続的に最適化することができます。

WeChat であれブログであれ、送信時には対応するタイムスタンプが付きます。その目的は、情報が送信されたときの時間座標と、今からどのくらいの時間が経過しているかをユーザーに伝えることです。

時間はソーシャル情報の本質です。時間の表示がなければ、ユーザーが受け取る情報は不正確になります。

デートを例に挙げてみましょう。既知の情報が不明瞭な場合、受信したメッセージをできるだけ早く開かないと、ユーザーがいつあなたとデートしたいのか（時間、場所、人がメッセージの3つの主な要素）がわかりません。

要約すると、時間と社会的交流は正の相関関係にあります。

普及ではなく利益を目標とする場合、ソーシャルプロダクトの機能のほとんどは GMV を優先する必要があり、これは「時間」に依存します。

ソーシャルメディアを収益化する方法は電子商取引だと考える人が多い。実際、商業活動と同様に、ソーシャル活動の保持時間が長いほど、消費者心理が強くなる。ソーシャルメディア自体は時間を通じて収益化できる。特に閉鎖的な社会環境では、十分な保持時間が消費の温床となる。

同時に、ソーシャルプロダクトには特定のシナリオとトリガー条件があり、大量のデータが生成されます。これらのデータは、プロダクト分析の重要な要素と評価基準となります。

データは製品の方向性であると同時に、製品の深さを測る物差しでもあり、製品のライフサイクルや製品全体の運用を客観的かつ総合的に反映できるため、データ運用は製品にとって不可欠な運用方法と言えます。

今回のデータ分析では、Umeng+プラットフォームにはいくつかの重要なデータ指標があり、今回、X CircleはUmeng+モバイル統計（U-App AIバージョン）を通じてより詳細なデータを取得でき、より完全な製品監視に役立ちます。

このXサークルの位置づけは、見知らぬ人同士の社会的交流に加えて、サークル関係もあるということです。サークル関係を運営することでコミュニティを構築したいと考えています。その本質はソーシャルeコマースではなく、ソーシャル消費モデルです。ソーシャルプロダクトにユーザーが滞在する時間を長くすることで、Bサイドマーチャントを単に導入するのではなく、ポイントシステムや会員システムなど、消費条件を満たすことができます。

次に、データの役割を反映するいくつかの基本的な指標を分解します（データは匿名化されており、本物ではないため、実際のデータとして扱わないでください）。

1. 基本指標を通じてユーザーアクティビティマップを取得する

（模式図）

1. 新規ユーザー（本日）

新規ユーザー指標には、新規ユーザー数と変化率の 2 種類があります。

変化率は、通常のデータとは異なり、ユーザー数の変化の度合いを客観的に反映することができます。

4月28日を例にとると、新規ユーザーは17,040人、変化率は+12.206%でした。 4月27日の15186件と比較すると、相応の増加が見られます。 24 時間チャートを 1 時間ごとに比較して生成されたグラフでは、新しく追加されたユーザーが 13:00 と 19:00 に X サークルを開くことに慣れていることが直感的にわかります。

この 2 日間のデータから、13:00 と 19:00 がアクティブな時間帯であり、昼食後と仕事帰りの通勤時間帯であるという結論を導き出すことができます。これは、新規ユーザーが主にオフィスワーカーであることを示しています。

これは、次のステップでユーザーポートレートの範囲を定義するのに非常に役立ちます。また、同じソーシャルサークル内では、見知らぬ人とのソーシャルインタラクションは偶発的なイベントではなく、特定の期間に発生する高頻度で厳格な要求であることを認識できます。

2. 打ち上げ回数（本日）

起動回数の指標には 2 種類あります。1 つはシステムを起動するユーザーの数、もう 1 つはシステムを繰り返し起動するユーザーの数です。

4月28日を例にとると、起動回数は231,074回で、4月27日の212,060回から8.96%増加しました。前回の新規ユーザー数と合わせると、繰り返し起動回数が増加していることがわかり、繰り返し起動回数が多いほどユーザーの粘着性が高まっていることがわかります。

新たに導入されたPO写真の透かしをカスタマイズする機能と合わせて、「カスタマイズされた透かしはユーザーの間で人気がある」と結論付けることができます。

機能から逆算して需要を判断し、3 月の過去 2 日間の連続データを追加すると、特定の機能のリリースがユーザーのアクティベーション数に大きな影響を与えていることがわかります。

3. 期間中の累計日次アクティビティ（本日）

ある期間の累積的な毎日のアクティビティは重複排除されたデータであり、1 時間あたりの重複排除されたデータはユーザーの実際の毎日のアクティビティを反映できます。これは基本的にユーザー数と毎日のピークを反映できます。一般的に、ユーザー数は 20:00 にピークに達し、22:00 に減少し始めます。

これは、自己表現がユーザーの共通のニーズではあるが、中核的なニーズではないことを反映しています。

これら3つの指標を通じて、ユーザーの使用時間、お気に入りの機能、具体的なユーザーポートレートなど、ユーザーの心理マップを正確に描くことができます。

2. 全体的な傾向はユーザーの変化を直接反映する

（模式図）

1. 新規ユーザー（7日間平均）

1 週間の新規ユーザー数（平均）をまとめると、過去 1 週間のユーザー数の 1 日あたりの平均増加数が得られます。以前のデータとは異なり、このデータは週ごと/日ごとの数値が着実に増加する可能性があります。

例えば、4月20日から4月27日までの1日平均新規ユーザー数は4,125人で、前年比4.36%増加しました。

（バージョンを比較するために、以下に異なる時間を追加することもできます）

2.翌日の新規ユーザー維持率（7日間平均）

このデータから、4月20日から4月27日までの新規ユーザーの翌日平均維持率は30.32%に達し、前年比3.27%増加したことがわかります。

今週のユーザー維持率は先週に比べて増加しており、現在の製品形態が引き続き上昇期にあることを示しています。増加率は高くありませんが、少なくとも維持率の低下はありません。

製品寿命曲線を分析すると、製品がシード段階にあることがわかります。建設型シードユーザーの育成では、翌日の保持データを使用して、特定の数の新規シードユーザーを選別できます。

他のデータについては詳しく説明しません。全体的な衝突率についてお話します。

3. 総衝突率

総衝突率は、他の指標とは異なり、開発に直接結びつく可能性があるため、非常に優れた指標です。

製品リスク管理システムとして、クラッシュ率は、運用によって見落とされやすい、または最も見落とされやすい問題であり、総クラッシュ率は製品の安定性を反映することができます。

私たちは常に、この問題は開発のみが関係していると考えていますが、実際には製品の運用にも密接に関係しており、特に製品が故障した場合は、ユーザーの維持に大きく影響します。

シードユーザーを除いて、新規ユーザーの忠誠度は非常に低く、総クラッシュ率の影響を受けやすいです。

しかし、バージョン 0.1.2 の総クラッシュ率は 0.1% であったのに対し、バージョン 0.2.2 の総クラッシュ率はわずか 0.08% であり、開発チームの制御能力が向上していることもわかりました。

運用データの視覚化と同様に、以下の円グラフの TOP バージョンでは、さまざまなバージョンにおけるさまざまなユーザー指標の割合を反映できます。

たとえば、異なるバージョンの新規ユーザーの割合はドーナツグラフで表すことができます。バージョン 0.1.2 は 21%、バージョン 0.2.2 は 63% を占めます。

このプロセスを通じて、バージョンアップを経て製品の競争力が高まり、製品の運用方向性がさらに明確になったことがわかります。

3. ランキング昇格ウェイト

（模式図）

1. 業界データチャート

業界データセクションでは、Umeng+モバイル統計（U-App AIバージョン）もランキングを提供でき、このランキングはXサークルにとって大きな意義を持っています。

これまでは競合製品のダウンロード数から業界ランキングを推測することしかできませんでしたが、現在ではランキングにより、同じカテゴリ内の製品間の自社の位置や、市場全体におけるカテゴリの位置をリアルタイムで監視・比較できるようになりました。

（模式図）

2. ユーザーアクティビティ

ユーザーアクティビティデータの視覚化に基づいて、アクティブユーザー数とアクティブ日数を知ることができ、アクティブユーザーを正確に分類するのに非常に役立ちます。

(通常、ユーザーを 15 日サイクルで分類します。5 日アクティブ、10 日アクティブ、最高レベルは 15 日アクティブです。ユーザーグループは、ユーザーのアクティビティレベルによって A、B、C の 3 つに分かれています。通常、専任の担当者によって管理され、コミュニティ内で再アクティブ化されます。)

4. データ操作に関する考察

データ運用のベテランとして、最も重要なことは何ですか?

実際のところ、それはデータを統合する能力を意味します。

Umeng+ が提供するデータ視覚化により、データの統計と集計が大幅に容易になります。視覚化により、ユーザーの傾向が非常に明確になります。また、新しいバージョンのステータスをリアルタイムで監視し、データの変更をタイムリーに追跡してフィードバックすることもできます。

これは以前は想像もできなかったことです。なぜなら、以前は症状はデータのウォークスルーや抜き取り検査によって判定されていたため、貴重な時間が無駄になっていたからです。データ操作の鍵となるのはスピードであり、これは Umeng+ が提供するデータ可視化のメリットでもあります。

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著者: 王世琴出典: 王世琴