商品プロモーション運用 | 低頻度商品のユーザーアクティビティを向上させるには？

100 万人のユーザーがいることは問題ではありません。本当の難しさは、この 100 万人のユーザーの間でユーザーアクティビティを最大化する方法にあります。本稿では、筆者が実際に経験した低頻度製品プロジェクトをモジュラーデータ分析手法に基づいて分析し、低頻度製品のユーザーアクティビティをより良く改善する方法を説明します。

製品の 0-1 についてはよく話します。C エンドの製品で 1 に到達するには何人のユーザーが必要かご存知ですか?

——100万人のユーザーというのはたった1人ですが、現在のモバイルインターネットの普及率やユーザーの教育レベルを考えると、100万人のユーザーを獲得するのはそれほど難しいことではありません。

100 万人のユーザーはあなたの目には多いかもしれませんが、投資家の目には 100 万人のユーザーは単なるスタートラインにすぎません。ユーザー規模だけでなく、期限が設定されていることが多く、100万人のユーザーを獲得するまでの期間が短ければ短いほど、市場に好まれる可能性が高くなります。 (私はかつて、発売から 1 か月以内に 100 万人のユーザーを獲得した製品を率いていました。私の知る限り、発売から 1 週間以内に 100 万人のユーザーを獲得できる製品は他にもあります)。

今日のモバイルインターネットにとって、最大の課題はもはや 100 万人のユーザーではなく、この 100 万人のユーザーのうち何人がアクティブで、何人が継続して利用できるかです。

これは非常に深刻な問題であり、私たちが直面している課題でもあります。

製品のユーザー数がすでに 100 万人であるものの、毎日のアクティブユーザーが 5 万人未満の場合、どうすればよいでしょうか。

製品に対する固定観念

以前は、アクティビティが低い原因はビジネスニーズの頻度が低いことだと考えていたため、プロジェクトを立ち上げる際には、需要の頻度、いわゆる高頻度需要と低頻度需要を慎重に検討していました。

これは古い世代のインターネットユーザーの見解ですが、今日ではもはや当てはまりません。実際、低頻度の需要から多くの優れた製品が生まれており、その最も代表的なものが電子商取引分野における混乱です。

厳密に言えば、電子商取引製品も低頻度需要に属し、ほとんどのユーザーは月に 1 回しかオンラインで購入しません。このような低頻度のシナリオでは、新興の Pinduoduo がいくつかのデータで既存の JD.com を上回りました。

需要の頻度について話すことはますます少なくなっています。Everyone is a Product Manager コミュニティでは、需要の頻度が高いか低いかを分析する記事を見つけることはほとんど困難です。これは、現在の製品手段が需要の頻度の問題をすでに補うことができるためです。

ユーザーの使用頻度は、市場の問題から製品の問題へと移行しました。言い換えれば、ユーザーのアクティビティに対する理解が深まりました。需要の頻度は、ユーザーのアクティビティと同じではありません。

実際、ユーザーのアクティビティを増やして製品の粘着性を向上させる方法は他にもあり、需要頻度は製品の粘着性を決定する要因の 1 つにすぎず、主要な要因でもありません。

シリコンバレーの文豪ウー・ジュンは著書『インサイト』の中で「歯ブラシ機能」という概念について言及しています。使用頻度の低い製品には、歯ブラシ機能を埋め込むことで、ユーザーのアクティビティを効果的に向上させることができます。製品の粘着性が一定の指標に達し、ユーザーのアクティブ度が高い場合にのみ、当社のビジネスは継続的に使用され、十分な価値を生み出し、優れた製品になる機会が得られます。

歯ブラシ機能とは、ユーザーが歯を磨くのと同じように 1 日に 3 回、1 回につき数分だけ使用できることを意味します。時間が経つにつれて、ユーザーは歯ブラシを使用する習慣を身に付けます。

製品は純粋かつ単一であるべきであり、コアビジネスに関連しないモジュールを受け入れることはできないと依然として考えている場合は、次の質問について考えてみるとよいでしょう。

「拼多多」とその傘下の「多多果樹園」、後者は前者の電子商取引や共同購入とは関係ありませんが、前者に優れた粘着性サポートを提供しています。データサポートはありませんが、多多果樹園のユーザーの注文率は高いと思います。そして今、Pinduoduo は間違いなく成功の側に立っています。

多多果樹園：ユーザーは果物を栽培することができ、一定期間継続して栽培すると、1キログラムまたは数キログラムの果物を無料で入手できます。いわゆるトレーニングでは、ユーザーは毎日製品にログインしていくつかのタスクを完了する必要があります。全体的に、Duoduo Orchard はゲーミフィケーションモジュールです。Pinduoduo は、赤い封筒を使用してユーザーの使用時間を購入するゲーミフィケーションモジュールである Golden Pig Makes Big Money など、多くのゲーミフィケーションモジュールも提供しています。

スティッキーモジュールと低頻度サービス（例）

ユーザーがアクティブかどうかは、製品にユーザーの使用回数を増やすことができる「歯ブラシ機能」があるかどうかで決まります。

高頻度需要自体は、非常に多くの用途をもたらすことができますが、低頻度需要を中核とする一部の製品では、「歯ブラシ機能」を埋め込むことで、高頻度需要と同じ効果を達成することもできます。

実は、高頻度需要自体は単なる「歯ブラシ機能」であり、他の「歯ブラシ」に置き換えることができます。

かつて私たちは、需要は製品よりも重要であり、製品は需要の単なる付属物であると信じていました。しかし、現時点では、製品が需要を上回っているのが現実です。製品はビジネスモデルに最も近いものであり、商業的価値を直接もたらすものです。

需要は製品システムの一部に過ぎず、非常に重要ですが、製品の価値に影響を与えるものは需要だけではありません。住宅の耐力壁は特に重要ですが、立地や階数、さらには不動産管理も住宅の商業価値に影響を与える可能性があります。

以下は私が実際に体験したプロジェクトです。データはぼかしていますが、全体の比率やデータが伝える情報は本物です。

低周波製品（例）

電子商取引の製品は低頻度の製品であることはすでにわかっています。ほとんどのユーザーは月に 1 回しかオンラインで購入しないため、リベートは電子商取引よりもさらに低頻度の製品です。

これは私が実際に体験したプロジェクトです。ユーザー規模は数百万人規模で、仮にプロダクトAと呼ぶことにします。

プロジェクト紹介：製品Aはリベート商品です。プラットフォームはJD.comとTaobaoの協力関係を確立します。ユーザーは製品Aを通じて、JD.comとTaobaoで同じ商品をより安い価格で購入できます。

この製品はユーザーから好評を得ています。結局のところ、ユーザーに本当の利益をもたらすことができます。しかし、実際のデータ結果はかなり暗いです。

他の種類の製品と比較して、ユーザーのアクティビティは比較的低く、ユーザーのライフサイクルも比較的短いです。リベート製品は多数ありますが、生き残るのはわずかであり、不明瞭な状況で消滅するリベート製品の方が多いです。

私たちは多くのユーザーの再訪問を企画してきました。問題の根本は、製品のコアビジネスではなく、製品の粘着性にあります。ユーザーはオンラインで買い物をするときに、リベート商品の存在を忘れてしまい、その商品に登録したことがあるかどうかさえ疑問に思うことがあります。製品の機能を相手に説明したところ、リベートモデルはユーザーが実質的なメリットを得られるモデルだと高く評価されました。

それにもかかわらず、その後の監視では、ユーザーは依然として何のアクティビティも生成していませんでした。

低頻度商品の最大の難しさは、ビジネス需要そのものの質ではなく、需要の合間に商品が忘れられてしまうことです。需要がないときには、これらの商品は存在感がありません。

私の推測の一つを検証するために、観察期間30日間でデータ分析を行いました。今回の分析対象は製品全体ではなく、製品内のいくつかの業務モジュールを抽出してモジュール分析を行いました。

ここで、いくつかの例示的なデータを皆さんと共有します。もちろん、データ自体はぼかしがかかっていますが、割合で言えば実際のデータとそれほど変わりません。

名詞の定義:

ショッピング:製品 A を使用して Taobao または JD.com でショッピングを完了することが製品のコアビジネスです。
フレンドヘルプ:友達と共有してより多くのコミッションを獲得できる新しい顧客獲得機能。
紅封筒を振る：ユーザーが毎日紅封筒を振ることができる粘着機能。2回の紅封筒振る間隔は5分です。平均して、ユーザーは1日に10回の紅封筒振るに参加します。
早起きチェックイン: これも一般的な早起きチェックインと同じ固定機能です。
初期ユーザー:初めて赤い封筒を振ったり、初めて早起きして出勤簿に記入したりするなど、このモジュールの新しいユーザーを指します。
保持率：このモジュールの保持率を指します。たとえば、ユーザーが最初のシェイクの後の 2 日目に引き続き紅包シェイクに参加すると、このモジュールの保持率と見なされます。ユーザーが製品内の他のサービスを使用していても、紅包シェイクを使用していない場合、このモジュールの保持率としてカウントされません。
アクティブユーザーの割合:製品全体のアクティブユーザーのうち、このモジュールのアクティブユーザーの割合。60% は、赤い封筒を振るユーザーが今日のアクティブユーザー総数の 60% を占めることを意味します。今日赤い封筒を振る人が 1,000 人いる場合、製品 A のアクティブユーザー総数は 1,666 人となり、赤い封筒を振るユーザーがアクティブユーザー総数の 60% を占めます。

このデータのさまざまな割合は実際のデータに非常に近いです。赤い封筒を振るというユーザーアクティビティが非常に重要な位置を占めていることは容易にわかります。言い換えれば、このモジュールを放棄すると、製品の毎日のアクティビティは 60% 以上低下することになります。

保持率の観点から見ると、紅包を振るデータは他のモジュールのデータをはるかに上回っています。紅包を振ることに参加したユーザーは、保持率が高く、使用頻度も高くなると考えられます。

製品 A では、紅包を振ることは完全に「歯ブラシ機能」として機能します。平均すると、各ユーザーは 1 日に 12 回紅包を振ることになります。1 回につき 2 分しか滞在しませんが、製品を 1 日に 12 回使用します。

これはモジュール分析手法です。データ分析の過程で、データ全体の解釈を放棄し、代わりに特定のモジュールのデータの詳細な分析を実施しました。

分析がより詳細になったため、これまで考慮していなかった多くの問題が実際に発見されました。

たとえば、ユーザーのアクティビティはコアビジネスに依存せず、むしろ支社ビジネスがユーザーのアクティブな行動を促進していることがわかりました。

私はいくつかのサードパーティのデータプラットフォームを通じて調査を行いました。製品Aはリベート製品の上位5位にランクされています。開発が優れているリベート製品はすべて、華盛日記のMLM機能など、ユーザーのアクティビティを大幅に増加できる機能を備えています。

一部のデッドリベート製品に関しては、効果的にスティッキーな役割を果たすことができるモジュールが含まれているものはほとんどありません。

現在、数多くの優れた製品の中から、コアビジネスとは無関係に思えるが、ユーザーのアクティビティや核分裂機能を大幅に向上させることができるモジュールを見つけることは難しくありません。

このモジュール式データ分析の助けを借りて、私たちは新規ユーザーを赤い封筒を振るモジュールに誘導するという非常に賢明な決定を下しました。この決定により、製品全体のリテンションが 30% 増加しました。毎日のアクティブユーザーも 15% 増加したことを覚えています。

モジュールベースのデータ分析

大企業では、モジュールの数が非常に多いことと、プロジェクトチームが 1 つのモジュールのみを担当する可能性があるため、モジュール型データ分析が非常に一般的です。

しかし、大企業には、チーム内の要件や仕様としてモジュール型データ分析を適用する、実務経験が豊富な上級のプロダクト担当者が多くいるという事実が、より大きな要因であると私は考えています。独学でプロダクト開発に携わる人や、まだ大企業になっていない潜在的なチームにとって、「モジュール型データ分析」の概念や手法に触れることは、実のところ困難です。

残念ですが、少なくとも今から始めても遅くはありません。

製品は複数のモジュールで構成されており、コアビジネスのニーズは多くのモジュールのうちのほんの一部に過ぎないことは間違いありません。これは、家の耐力壁が非常に重要ですが、唯一のものではないのと同じです。

製品では、各モジュールがそれぞれ異なる役割を果たします。有料コンバージョンを実現するもの、商用収益を実現するもの、分裂と新規ユーザーの獲得を担当するもの、ユーザーアクティビティの増加を担当するものなどです。これらは相互に関連していながらも、完全に独立しています。

特に、製品市場が十分に成熟し、製品設計手法が次々と登場している現在、コアビジネスの構築だけでは、現状の環境で他社と競争することは全く不可能です。

趣頭条のユーザー数は1億人を超えている。伝統的な情報商品とは異なり、趣頭条の記事の質は高くなく、テンセントニュースや今日頭条と比べて読解レベルに大きな差がある。しかし、Qutoutiao の核分裂モジュールは、確かに他の情報製品にはないものです。

かつてQutoutiaoが行ったことは、インターネットの世界では主力事業からの逸脱とみなされていました。主力事業から逸脱して新しい方法を見つけようと考えた人がいなかったわけではありませんが、チームに受け入れられなかったか、あるいは自らの試練を乗り越えられなかったのです。

雲吉も同様です。電子商取引は雲吉の競争力の具現化ではありませんが、店長制度はそうです。300万人の店長が3,000万人のユーザーを雲吉に連れてきました。

製品はモジュール化の時代に入り始めています。市場競争の段階は、コアビジネス競争からデータ指向が明確なモジュール競争へと徐々に移行しています。私たちが競争しているのは、誰の分裂モジュールがより多くの新規ユーザーを獲得できるか、誰の粘着性モジュールがより高いユーザー維持率とユーザーアクティビティをもたらすかです。

このような市場状況を考えると、モジュール式のデータ分析手法を習得し、それに応じた能力を備えることが特に重要になります。

多くの問題は製品全体の解決策を見つけるのが困難ですが、問題が対応するモジュールに割り当てられている場合は解決策を見つけやすくなります。

モジュール型データ分析では、製品を分解していくつかの段階に分割することを推奨します。

スティッキーモジュールを例に挙げてみましょう。

まず、各モジュールにラベルを付けます。
各ユーザーの使用状況を個別のデータに保存します。
ユーザーの初回使用日を比較し、ユーザーの毎日の保持率を計算します。
通常、プラットフォーム全体にユーザーを分散します。
モジュールベースの保持データレポートを取得します。

全体のプロセスは、BI システムのミニバージョンを作成することに相当し、比較的複雑でコストがかかります。

このようなモジュール型データ保持レポートは、モジュールの品質と価値をより明確に判断するのに役立ち、最終的には 3 つの重要な決定に影響を与えます。

新規ユーザーをどのモジュールに誘導すべきでしょうか? モジュールの保持能力は新規ユーザーに直接影響を与えるため、新規ユーザーの保持能力が大幅に向上します。
重要に思えるが、実際には保持率が低いモジュールは、ユーザーがそのモジュールを使い続けないか、そのモジュールがあまり使用されず、「歯ブラシ」として機能できないことを意味します。このモジュールへのリソースの投資を停止するか、放棄することもできます。
保持と定着率も、ユーザーの信頼の指標です。このモジュールのユーザーは、製品に対する信頼度が高い傾向があります。他のモジュールのユーザーと比較すると、支払いをする可能性が高く、複数回支払いをして再購入する可能性もあります。このモジュールのユーザーは、製品のスーパーユーザーになる可能性が高くなります。

国によっては、1 つの都市に頼るだけで、国全体の観光客数を増やすことができます。たとえば、カンボジアとアンコールワット。前者の場合、外国人観光客の80％以上がアンコールワットに集中します。

国と同様に、製品もすべてのモジュールが魅力的である必要はありません。多くのモジュールは特定のビジネスをサポートするためだけのものであり、これらのモジュールは価値があります。しかし、価値と魅力はまったく同じではないことを理解する必要があります。価値のあるモジュールに加えて、ビジネス価値はそれほど高くないように見えるが魅力的なモジュールも必要です。

モジュラーデータ分析を実行するにはどうすればいいですか?

ほとんどのチームにとって、モジュール型データ分析を実施するのは非常に困難です。なぜなら、BI システムのローカルバージョンに相当する「データモジュール化」の研究開発コストを負担できないためです。これは非常にコストがかかり、困難です。

モジュラー分析を試していたとき、計算とテンプレート設計に費やした時間を除いて、データの追跡とマイニングだけで 2 週間の開発時間を要しました。

自己開発の選択肢を除けば、実務家として感謝すべきことが1つあります。サードパーティのデータ統計システムの中には、モジュール統計の機能を備えているものもあります。簡単なアクセスと設定で、モジュール式のデータ分析を実行できます。たとえば、Umeng+ のカスタム保持は、各モジュールの保持監視のニーズを満たすことができます。保持率の高いモジュールと低いモジュールを簡単に確認できます。

この機能は確かに非常に応用可能です。独自のスティッキーモジュールをカスタム保持システムに接続し、イベント名を設定して、各モジュールの新規ユーザー (初期ユーザー) と、モジュールの下のユーザー保持ステータスを追跡および監視できます。

これにより、すべてのチームがモジュール式のスティッキーデータ分析を実行できるようになりますが、さらにモジュール式の統計を模索中です。

要約する

私たちはユーザーの粘着性の問題について一緒に議論しました。ユーザーの粘着性を高めようとすると、いくつかの「歯ブラシ」機能を組み込むことができ、モジュールに対するユーザーの粘着性が製品自体に伝わります。

実際のケースを通じて、モジュールデータ分析の方法も学びました。データをモジュールに分割し、各モジュールで独立したデータ分析を実施することで、より的を絞った情報を得ることができます。

スティッキーモジュールの場合、モジュール自体の保持容量とアクティブユーザーと製品アクティブユーザーの比率を分析して、モジュールの品質と潜在的な価値を判断できます。

最後に、Umeng+ が提供するカスタム保持機能を紹介しました。これにより、モジュラーデータ統計と粘着性に関する分析を簡単に実装できます。

今後も機会があれば、核分裂モジュールと有償変換モジュールのデータ解析手法を引き続き検討していきたいと思います。

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