APP はグロースハッキング手法をどのように活用して 400,000 の成長を達成できるでしょうか?

この記事では、グロースハッカーの方法論を使用し、データ主導の運用思考の原則に従って、家庭用家具アプリの全体的なレビューと分析を実施します。著者は、データ分析ツールを使用してインターネット + 製品を分析し、データ層のパフォーマンスを通じてカーネル層、プレゼンテーション層、ビジネス層の駆動ロジックを明らかにすることを目的としています。 0から1へ向かう特徴を持つこの製品は、合理的、科学的、厳密なケース分析の形式で、起業製品の爆発的な成長の共通特徴を見つけ、データ駆動型運用の思考原則を強化し、思い出させてくれます。

1. 製品とユーザーの概要

1. 製品概要

製品形態：マスター側（Android版、IOS版）、マーチャント/個人側（Android版、IOS版、以下、マーチャント側）。その他の製品形態は、今回の分析の範囲外です。

期間: 2017年7月1日～2019年4月1日

期間中のデータ傾向:累計ユーザー数 0～420,000、アクティブユーザー数 0～15,000

製品フローチャート:

2. ユーザープロフィール

基本属性やデバイス属性などのユーザー属性を理解することで、ユーザーデータに基づいた製品・運用戦略の立案に役立ちます。

システムに付属するユーザー ポートレート属性については説明しません。データ レイヤーから確認した貴重な情報についてのみ説明します。

（1）マスター側APP AndroidとIOSの累計ユーザー比率は7：3であるのに対し、マーチャント側は3：5である。

これを見ると、ホームアフターマーケットで働くマスターのほとんどはAndroidスマートフォンを使用しており、収入は高くないことがわかります。マスター側としては、製品の反復バージョンの順序の選択、プッシュプッシュ、チャネルの配布とプロモーション、運用アクティビティの設計において Android を優先する必要があります。

この製品の分裂活動では、iOS で h5 の長い画像 QR コードに遭遇しました。これを長押しすると直接認識され、共有分裂が完了しますが、Android システムでは直接認識される前に一致する画像を再度作成する必要があります。販売者側ではその逆が当てはまります。

（２）地理的分布： O2Oホームファニシング製品として、ユーザーの地理的分布を理解することは、全体的な運用上の決定と洗練された運用の両方にとって非常に重要です。

今回のレビューで非常に驚いたのは、マスター側でもマーチャント側でも、湖北省がトップ5に入らなかったことです。これは、現在のプラットフォームのノーススター指標（後述）が依然として主にオンラインで完了していることも間接的に示しています。

3. ユーザーの行動

使用頻度、ページ訪問、ページパス、ソースなどは、ユーザーの行動を理解するための最も基本的な次元です。

これは概要であるため、平均単一使用期間と毎日の起動時間のみを分析しました。

マスター端末の平均単一使用時間

加盟店の平均使用時間

マスター端末の1日あたりの平均起動時間

加盟店端末の1日あたりの平均起動時間

結論：マスター側の平均一回当たり使用時間に深刻な二極化が見られます。注文数が多い、または運用活動があるピークシーズンに急増します。全体的に緩やかな下降傾向を示していますが、毎日の起動数は大幅に増加しています。これは、マスターチェックイン、デイリー抽選、ポイントモールなどの操作方法を製品のイテレーションに追加することと関連していますが、マスターコミュニティやその他のコンテンツ操作を通じて総使用時間をどのように増やし、ツールからプラットフォーム製品への移行を完了するかは、次の段階で取り組む必要がある問題です。

マーチャント側では、平均一回の使用期間は比較的安定しており、日常的な運用活動に対する感度は低いです（マーチャント側の運用の面白さについては後で紹介します）。全体的な傾向は下降しており、マーチャントが強い目的を持って製品を使用し、製品のUEが徐々に最適化され、発注プロセスがより簡素化され、ユーザーの操作時間が短縮されていることを示しています。日々の起動数も箱型に増減しており、加盟店の日々の起動数をいかに増やし、ブランドロイヤルティを高めていくかが次のステージで取り組むべき課題だ。

1 日あたりの平均使用時間を取得する際に、マスター側は 2017 年 7 月 1 日からの元のサイクルに従って取得しなかったことに注意してください。これは、この期間に従ってデータを取得し始めたときに、サイクル全体の履歴ピークが 2017 年 9 月 19 日から 9 月 30 日の間であり、他の期間よりもはるかに高かったことがわかったためです。さらに、1日あたりの平均使用時間と1日の起動回数はどちらも異常です。

この異常なデータを重点的に分析し、累計ユーザー数の推移と比較したり、当時の運用状況を問い合わせたりして、ついに謎が解けました。

累計ユーザー数が真実を物語っています。2017 年 9 月に APP 製品が発売され、以前の H5 形式から切り替えられたとき、初期のユーザーは非常に少なく、運用スタッフの現場プロモーションから来た数十人だけだったことが判明しました。同時に、種子利用者の参加を促すため、補助金を利用してマスターの見積もりを刺激しました。その結果、当時わずか数十名の名人が見積補助金を競い合い、使用時間や開店時間が膨大になってしまいました。

9月30日の平均回帰は、まず、累計ユーザー数でみるとマスター総数が大幅に増加し、その後も毎日数倍、あるいは10倍に増加したため、平均使用時間や各種指標が低下したためである。同時に、プラットフォームは見積もり補助活動を停止しました。

したがって、日常生活でデータ分析を行う際には、異常な点について特別かつ詳細な分析と処理を行う必要があります。そうしないと、全体的なデータ分析に偏差が生じてしまいます。

2. グロースハッカーメソッド：ベストポイント、ノーススター指標、成長方程式

まず、この記事ではグロースハッカー方法論の思考モデルのみを使用してシステムレビューを行うことを説明させてください。グロースハッカーを選択した理由は、大企業や裕福な家庭出身ではないこの起業家製品は、途中で低コストで爆発的な成長を達成しようと努めてきたためです。グロースハッカーの主な方法は、データ収集と分析、迅速に実験を設計して結論を​​検証するプロセスに基づいています。超技術的な実装能力を使用して、運用のアイデアを効率的に実践し、迅速に試行錯誤して反復します。これは、データ駆動型の運用思考原則を強化し、思い出させることもこの記事の目的です。

グロースハッキングは単なる方法論ではなく、製品運用を導く考え方、行動規範、管理モデル、人員配置に関するものだと私は考えています。トラフィック配当期間が終了した今日、グロースハッカー思考は、製品運営者が持つべき中核思考の 1 つであるはずです。

グロースハッキング手法を適用するための前提条件は、製品が十分に優れていることです。つまり、P/MF 製品が十分な市場適合性を持ち、ユーザーベースが十分に大きく、ユーザーを迅速に獲得できることです。この点で、この家庭用家具製品は基本的な要件を満たすことができます。

次に、データ主導の運用思考と組み合わせたグロースハッカーの方法論を使用して、この製品をレビューします。

1. ユーザーの喜び（アハハの瞬間）

（１）商人側

クライアントの喜びは2つの異なる瞬間にあると思いますが、主な喜びは、初期段階では、注文してから3分以内に複数のマスターが価格を提示し、手数料がオフラインよりも低くなることです（プラットフォームによる補助金を含む）。

もう 1 つの小さな特典は、プラットフォームを通じて技術者を雇用した後は、アフターセールスの問題を心配する必要がないことです。つまり、インストール段階で問題が発生した場合、プラットフォームが介入してアフターセールスの問題の解決を支援します。

（２）マスター側

素晴らしい点はただ一つ、このアプリを使用すると、毎日新しい注文を受け取ったり、より多くのお金を稼いだりできるということだと思います。

この体験は、タクシー配車アプリに似ています。雪の中でタクシーを呼ぶとき、一番いいのは、注文するとすぐに、安全で手頃な料金のドライバーが迎えに来てくれることです。ドライバーからの「新しい注文がありますよ～」というリマインダーは、彼を幸せな気分にさせるのに十分です。

2. 北極星インジケーター

データ レイヤー:アクティブ ユーザー、つまりアクティブ。

ビジネス レイヤー:注文完了量、つまりコンバージョン。もちろん、ノーススター指標の割合は製品サイクルによって変化します。 2017年から2018年4月までの導入期間中、North Star指標は主にアクティブユーザー数でしたが、開発期間に入ってからは、主に注文発行数と完了状況になりました。各段階でのチーム KPI 指標と人員評価も、このコアとなる North Star 指標を中心に導かれ、分割されます。

3. 成長方程式

アクティブな加盟店数 x 平均注文量 x アクティブなマスター数 x 平均注文量 x 平均単価 x 注文完了率 = 注文完了量の増加

4. AARRRモデル

これはグロースハッキングにおける主要なワークフロー モデルでもあり、実際には「獲得」、「アクティベーション」、「維持」、「紹介」、「収益」と呼ばれるものです。

これらについては以前の記事で詳しく書いているので、ここでは詳しく説明しません。全体のプロセスは図に示されています。

3. AARRRモデル：新規顧客の獲得

期間中の新規顧客

1. 最高点

まず、マスター側の新規顧客獲得を見てみましょう。上図に示すように、春節とオフシーズンの休暇中のいくつかの低点を除けば、新規顧客獲得には注目すべき高点がいくつかあります。

私が最も注目し、多くの時間を費やして調査したのは、2018 年 4 月 18 日でした。その日、Android と iOS の両方が過去最高を記録しました。チャネルソースと時間帯の詳細を確認すると、Androidはほぼ全てデフォルトチャネルから来ており、時間帯は12時前後の1時間に集中していることがわかります（AppleはAppStoreのみ）。

このことから、当日の「急増」が広告や特定のオンライン プラットフォームでのトラフィック爆発によって引き起こされた可能性はほぼ排除できます。

同時に、プラットフォーム全体の最終的なコンバージョン目標である当日のバックエンドの注文状況をプロダクトマネージャーに具体的に確認してもらいました。当日は異常はありませんでした。

このことから、当日最も可能性の高い操作は、デフォルトの製品パッケージをユーザーに直接届けることだったことがわかります。

最初は集中的な大規模地上プロモーションかと思っていたし、運営スタッフに聞いたところ、そういうことも言っていた。後から思ったのですが、現場推進のユーザーシナリオでは、ここまで集中的に時間が伸びるということはまずないと思います。

残念なことに、その時点ではさまざまなチャネル パッケージがアクティブ化されておらず、すべてがデフォルトのチャネルからのものであり、APP のトラフィック チャネルを区別することはできませんでした。

4 月とその日に収集したすべての可能性から、私は、新規顧客を引き付けるこの特別な瞬間は、集中的に収集された大量のビッグ データに対する大量 SMS アクティベーションのアクションによって引き起こされたと結論付けました。 （マーチャント側のグラフィックや理由も同様ですので、詳細は割愛します。）

2. 2番目に高い地点

2番目に高いポイントは、2018年11月から12月末まででした。この期間は、記念日のお祝いやダブル11の活動により、1日の平均注文数が大幅に増加し、商品クーポンセンターとゴールドコインモールが立ち上げられた時期でもありました。

ダブル12イベントの期間は北極星の指標でもあり、注文数は歴史的なピークに達しました。したがって、この2番目の最高点で新規顧客を引き付ける理由について詳しく説明する必要はありません。さまざまなオンライン活動の展開、トラフィックソースの重ね合わせ、製品機能の更新が、この2番目の最高点につながりました。

3. 3番目に高い地点

3番目に高かったのは、2018年5月から6月でした。この期間は、過去のデータによるとローシーズンであるはずなので、非常に興味深いものです。ただし、製品バージョンの更新記録を見ると、何が起こったのか大まかに理解できます。

実は、5月と6月には「ゴールドメダルマスター」「招待ギフト」「タスクシステム」、そして日替わり抽選機能を導入しました。これらが運営に及ぼす重要性については、以前の記事でも書きました。

したがって、新規顧客獲得における 3 番目に高いポイントは、製品のアップデートと強い関係があるという結論が導き出されます。

また、後ほどプロモーションの部分でも触れますが、マスター側のアクティブIOSユーザーの最高ピークは、先ほど述べた最高と2番目に高いポイントではなく、5月11日でした。これも、「ユーザーがアクティブかどうかは主に製品によって決まる」という格言を裏付けています。

4. 新規顧客獲得手法の分析

サイクルの 3 つの主要な高ポイントの詳細な分析に加えて、グロースハッカーの方法論、製品ライフサイクル理論、およびいくつかの主要な成長間隔をグラフ上で組み合わせて分析しました。

このケースでは、全体的に高い成長傾向を維持できます。次のような新しい顧客獲得方法は学ぶ価値があると思います。

（１）コピーライティング全体のマーケットマッチング

これは、グロースハッカーが顧客獲得の規模を拡大するために最初に達成しなければならない 2 つのマッチングのうちの 1 つでもあり、つまり、製品の利点の説明がターゲット顧客にどれだけ印象づけられるかということです。

その最も代表的なものが、スティーブ・ジョブズの「ポケットに1,000曲を入れよう」という言葉です。同様に、2018年4月以前の成長期には、この事例はマーチャント側に「3分で5つの見積もり」や「マスターを探したいなら、***に行く」などを提案し、マスター側には「プラットフォーム上でより多くの報酬、マスターのためのより多くのお金」、「収入倍増計画」などを提案しました。これらのポリシーは直感的で明確であり、導入期に貴重なシードユーザーの成長を達成しました。

（２）チャネルと商品のマッチング度

つまり、ターゲット ユーザーに対して製品を宣伝する際に選択したマーケティング チャネルの有効性です。ユーザーの行動タイプを分析して対応する顧客獲得チャネルを選択し、チャネル ソースの結果をモニタリングしてスクリーニングする必要があります。このケースは開発段階に入ってから、さまざまなチャネルを効果的に監視し、SEO / SEM、サードパーティの電子商取引などが後にノーススター指標を完成させるための中核チャネルになることを発見しました。

このプロセスの中で、私たちは常に新たな試みを行い、最適化の実験を行っています。

（３）ユーザー招待とバイラルループを設計する

まず、特定の段階でアクティブなシードユーザーを特定し、さまざまな次元でユーザー属性をスクリーニングした後、一次割引、再チャージクーポン、誘導共有、ポイント交換、友人招待による紅包の取得、ターゲットイベントプッシュ、イベント招待、ゲーム分裂などの方法を使用して、さまざまな期間の潜在的な「スーパーユーザー」をユーザー操作の最優先事項にしました。

コミュニケーション研究では、K = 各ユーザーが友人に送信する招待の数 * 招待を受け取った人の新規ユーザーへの変換率です。

マーケティング手法を組み合わせることで、k>1 の場合、ユーザー ベースは雪だるま式に増加します。当時 Dropbox が数十倍の成長を達成した様子を想像してみてください。これは、hotmialのしっぽ署名招待状の使用や、PayPalの登録で10ドルをプレゼントするケースなど、より大きな容量を楽しむために友人を招待するというトリックが使用されているためです。

（4）最も効果的な方法が見つかるまで、何度も実験を繰り返します。

前述の4.18の最高点の主因が集中調達データの一括SMS起動であったように、このケースのプロセスでは、継続的な最適化実験によって極限まで高められたAirbnbの成功への道を含め、取るに足らない、あるいは低レベルにさえ見える同様の運用アクションが無数にありました。

一部の方法が時代遅れだと思わないでください。Airbnb の事例は、低コストで高い成長を達成するためにあらゆる手段が使われることを十分に実証しています。

IV. 活性化を促進するAARRRモデル

期間中のマスター側の活動

期間中の商店活動

1. シェフサイド

これは新規ユーザー獲得の分析と似ているため、ここでは繰り返さない。興味深いのは、前述の5月11日の発生ピーク時点がアクティブポイントで強化検証を受けたことだ。

5月と6月に「ゴールドメダルマスター」、「招待ギフト」、「タスクシステム」、毎日の抽選機能を開始したことにより、マスター側のアクティブなIOSユーザー数は過去最高に達しました。マスター側全体の活動も、導入期の小規模プラットフォームAから、移行期の小規模プラットフォームB、そして現在の発展期の小規模プラットフォームC、Dへとプロセスを経てきました。

2. 販売者側

今回は前回の記事で触れたユーザー行動をターゲットに分析します。マーチャント側の平均1回の利用時間は比較的安定しており、日常的な運用活動にあまり左右されないことは上で述べました。では、日々の活動を踏まえたマーチャント運用の楽しみとはどのようなものでしょうか。

マーチャント側の毎日の活動グラフはマスター側のそれと大きく異なり、11月末から12月に爆発的な成長のピークを迎えていることがわかりました。その理由は、クーポンセンターの立ち上げ、ダブル11、ダブル12活動などです。

したがって、ここでのデータ分析から、冒頭で述べたマーチャントの喜びをもう一度確認できます。複数のマスターが注文から3分以内に見積もりを提示し、手数料はオフラインよりも低くなります（プラットフォームによる補助金を含む）。

この段階では、マスターはすでに十分に活動しており、製品の注文プロセスが簡素化されたため、残っているのは、毎年恒例のダブル11とダブル12を起爆点として、小売業者にクーポンやプロモーションを提供して注文コストを削減し、活動の爆発的な成長を生み出すことだけです。

3. コンバージョンとチャーンファネルを活性化する

ここでは、ソースから最終的なアクティビティまでのチャネルのダウンロード統計、コンバージョンと損失のファネルを具体的に作成しました。これは、運用担当者とマーケティング担当者が研究する価値があります。

製品チャネルの各バージョンのダウンロード データと Umeng の累計アクティブ化ユーザーの割合の概略図:

コンバージョンとチャーンファネルを活性化する（2017年7月1日から2019年4月1日までのUmeng統計）

5. AARRRモデルの保持

Shifu Android ユーザーライフサイクルテーブル

マーチャント IOS ユーザー ライフサイクル テーブル

ここでは、Umeng+のユーザー成長機能にあるユーザーライフサイクルチャートを使用する方が直感的です。同時に、7/14/30日間のリテンション率との同時比較も行いましたが、基本的にこのグラフに示されている結論と一致しています。

現状、製品全体はまだツール指向であり、コミュニティ、ポイントモール、アカデミー、質問回答などの機能を通じて粘着性を高め、徐々にプラットフォーム型に移行しているものの、現状ではサイレントユーザーと離脱ユーザーの割合が比較的高いです。

（１）マスター側

マスターにとって、新規ユーザーを引き付けることは諸刃の剣です。新規ユーザーは成長の可能性が高いユーザーに変換できる一方で、その半分は離脱リスクの高いユーザーになる可能性もあります。成長段階に達したとしても、状況によってはサイレントユーザーになるユーザーも少なくありません。一方で、いったん失ってしまうと、リコールの可能性が高いユーザーの割合は非常に少なく、場合によっては製品をアンインストールしてしまうこともあります。

マスターがそのような製品に対して無頓着で、忠誠心が薄いのは当然です。それは主に、プラットフォームが彼らの喜びを満たすことができるかどうかにかかっています。一度失敗すると、再び戻ってくる可能性は非常に低くなります。

（２）商人側

より安定的に引きつけられた新規ユーザーは、成長段階のユーザーに変換することができ、ユーザーの質は比較的高く、この製品の使用に慣れている限り、価値の高い潜在的ユーザーの特徴を備えています。さらに、解約段階では、適切に適用すれば、想起の可能性が高いユーザーの割合も非常に高くなります。

マーチャントがこのような製品についてより合理的かつ意図的になるのは当然です。彼らは主に、プラットフォームが初期段階で自分たちのニーズを満たし、自分たちにとって価値があるかどうかを検討します。彼らはそれをうまく活用するか、適切な時期まで待って戻ってくるかのどちらかです。失った顧客を取り戻すには、プラットフォームを呼び戻して再び入ることが非常に重要です。

（３）勧告

マーチャント側では、沈黙しているユーザーや迷っているユーザーに対しては、異なるグループでプッシュ通知を行い、マーチャントを満足させることができるコピーライティングを採用する必要があります。マスター側では、グループプッシュ通知の効果は良くなく、初期段階で新しいユーザーを引き付けるための新しいチャネルと方法の構築と製品のユーザーエクスペリエンスに重点を置く必要があります。

Umeng+のユーザーライフサイクルテーブルとグループプッシュを組み合わせてターゲットリコールを実現

6. AARRRモデルの変換

2018年の注文増加曲線とそれに対応するイベント

運用の最終目標はコンバージョン（収益）であり、ファネル分析手法がよく用いられます。

ファネル モデルは、各ステップでの損失とコンバージョンを分析し、イベントの開始から終了までのさまざまなユーザー グループのユーザー数の傾向と割合の変化を分析して、最適化ソリューションを見つけるために使用されます。ファネルは、最終的なコンバージョン率と各ステップ間のコンバージョン率を示し、傾向、比較、ドリルダウン分析を通じて分析されます。この方法は、製品のさまざまな主要プロセスの分析に広く使用されています。

図に示すように:

マスター側でのサービスイベントファネルのデモ分析

最初の見積もり→作業開始→完成図面のアップロード、そしてサービスの最終完了までのコンバージョン率から、このようなファネルモデルを使用して、どのリンクのコンバージョン率が最も低いかを調べることができます。同時に、業界標準値と比較します。達成できない場合は、具体的な理由を分析し、ターゲットを絞った最適化と改善を行います。

同時に、ページの主要イベントに対するファネル分析も行うことができます。たとえば、ホームページから注文センターへのコンバージョン率は 80% ですが、注文センターから最終注文までのコンバージョン率は 5% しかない場合などです。次に、注文センターのステップごとの追跡ポイントを設定することで、問題を発見する必要があります。たとえば、注文センターに入った後、現在のステップのリマインダーが不足しているほか、ランディングページのUIデザインやオンライン画像アップロードのUEにも問題があります。競合製品と比較し、A/Bテストを実施した後、最終的なコンバージョン率が数倍に増加しました。

また、コンバージョンに特効薬はありません。ユーザーリサーチをさらに行い、ユーザーのニーズを調査し、各プロジェクトの特性に基づいてサービスの価格設定を最適化することしかできません。同時に、ARUP 値を徐々に高めるためには、ユーザー グループごとに異なる戦略を採用する必要があります。ユーザーのニーズを理解した上で、変革製品とサービスを革新し、アップグレードします。

メイン変換方法以外の変換方法

要約する

このホームファニッシングアプリのレビューを通じて、グロースハッカー手法の本質を再認識し、データ駆動型の運用に畏敬の念を抱きました。

優れた製品プレゼンテーション レイヤーはすべて、内部に慎重に設計されたカーネルとビジネス レイヤー駆動ロジックを備えている必要があります。同時に、優れたデータ分析ツールは発見する目を与え、合理的、科学的、厳密な方法で真実を垣間見、謎を解明することを可能にします。

トラフィック配当が消滅するインターネット時代の後半では、グロースハッカーの方法論の指導と、データ主導の運用思考の原則に従って、0から1への低コストの爆発的な成長を達成する必要があります。

友達なしで一人で勉強すると、無知になり、知識が不足します。

著者: フー・ルタオ

出典：老福氏は作戦について