イベントプロモーション運営を通じてUGCコンテンツを収集するには？

1. UGC コンテンツ収集の量とコンバージョン率を高めるにはどうすればよいでしょうか?

UGCコンテンツ、特に高品質なコンテンツの収集量を増やすには、ユーザーが動画を投稿する主な経路を明確にした上で、各リンクに影響を与える重要な要素を特定し、ユーザーが投稿した動画内の各リンクのコンバージョン率を向上させることで、全体的なコンバージョン率を向上させ、高品質なコンテンツの全体的な量と量を増やすという目標を達成する必要があります。そこで、今回のデータ分析の目的を明確にした上で、以下のような分析を行います。

1. 主要なユーザーパスを整理し、アクティビティのデータ分析フレームワークを構築する

ビジネスの現実を反映するデータフレームワークを構築し、それを論理的に分解して分析することによってのみ、効果的な結論を導き出すことができます。このビジネスシナリオでは、このフレームワークを完全に構築し、このアクティビティのプロセスを明確にする必要があります。

アクティビティのフローチャートは次のとおりです。

コンテンツアップロードフローチャート

ユーザーは、ソーシャルメディアを通じてコンテストの H5 イベントホームページにアクセスし、イベントの詳細を確認します。ページの下部までスクロールすると、興味のあるユーザーはクリックしてコンテストページに入ります。エントリーページには、ビデオを送信して個人情報を入力するボタンがあります。ユーザーがクリックしてビデオをアップロードし（アップロードしたビデオは要件を満たしている必要があります）、個人情報を入力し、「送信」ボタンをクリックすると、送信が成功したことが表示され、プロセス全体が完了します。

上記は、ユーザーが動画を投稿するための主なパスです。もちろん、ホームページからはソーシャルメディアのホームページやイベントルールのページにもジャンプしますが、ここでは省略します。

アクティビティページでユーザーがビデオを送信する順序に応じて、プロモーションデータ (広告によって H5 ホームページに誘導された人数) とページフローデータ (メインパス上のコンバージョン率とユーザー数) が収集されます。後者は 3 つの部分に分かれています。

1 つ目は、イベントのホームページ - コンテストページ変換リンクを入力することです。
2 番目はビデオと情報の提出段階で、コンテストページに入る - アルバムを開く、コンテストページに入る - 名前を入力する、コンテストページに入る - メールアドレスを入力する、コンテストページに入る - 携帯電話番号を入力する、コンテストページに入る - クリックしてビデオを提出する、という 5 つの部分に分けられます。
3 番目のステップは、「ビデオの送信」をクリックすることです。これでビデオの送信は成功です。

したがって、ユーザー行動の主な経路を明確に定義して初めて、データ分析の基本的なフレームワークと各リンクのデータを構築できます。各コンバージョンリンクの具体的なコンバージョン率は次のとおりです。

メインパスコンバージョン率表示（匿名）

イベントホームページからコンテストページへの入場までの第 1 段階のコンバージョン率は 8% から 9% の間であることがわかります。第 2 段階のビデオと情報送信の各段階のコンバージョン率は約 50% です。ビデオを送信するためにクリックしてからビデオの送信に成功するまでの第 3 段階のコンバージョン率は約 40% です。各リンクのコンバージョン率データを理解することで初めて、問題を特定し、各リンクの最適化を図り、データ分析の 2 番目のステップを実行できるようになります。

前述のように、運用担当者はデータ分析の思考力を備えている必要があり、データ分析のためのツールの使用方法も知っておく必要があります。このビジネスシナリオでは、データ分析ツールを使用して、ユーザー行動の主なパスの変換データをどのように表示できるでしょうか。カスタムファネルを使用すると、最初に「メインパス」ファネルを構築し、その後毎日計算して毎日のデータを取得することができます。このデータは、自分で作成したダッシュボードに追加して表示することもできます。

ファネル分析クエリ例図表示

2. 各コンバージョンリンクを最適化して、動画投稿の成功率を向上させる

上記の各リンクのコンバージョン率データに基づいて原因を分析し、対応する最適化対策を講じます。

前半では、プロモーションデータに2つの要件があります。1つはトラフィックを増やすこと、もう1つはトラフィックの精度を最適化することです。特に後者は、ページに入る人の配置の精度を確保することによってのみ、各リンクのコンバージョン率を向上させることができます。そのため、投稿時に収集されたメールアドレスに基づいて関連グループをターゲットにしたり、広告素材を最適化したりするなど、動画投稿チャネルに応じて広告の配置を調整できます。

2 番目の部分では、ディスプレイファネルモデルを通じてページプロセスデータを分析して、各リンクのコンバージョン率を最適化する必要があります。

ページファネルモデルの例図の表示

1) 第一段階では、イベントホームページからコンテストページに入るユーザーのコンバージョン率が10％未満であり、予想を大幅に下回りました。イベントホームページからエントリーページに入るユーザーのコンバージョン率が低い最大の要因は、エントリーページに入るためのボタンの位置です。エントリーページボタンの入り口が深すぎるため、ユーザーはエントリーページに入るためにクリックする前に、イベントホームページ全体をページの下部まで閲覧する必要があります。

第二に、イベントのホームページにはプロモーションビデオやサンプルビデオが多数掲載されているため、ユーザーはビデオに惹かれやすく、クリックしてコンテストページに入ることを無視してしまいます。そのため、ユーザーがコンテストページをすばやく見つけて入ることができるように、フローティングボタンを作成できます。

2) 第 2 段階では、ユーザーがコンテストページにアクセスしてから、個人情報を入力してクリックし、動画を送信するという個々の操作を完了するまでの平均成功率は 50% であり、まだ改善の余地があります。現時点ではユーザーの個人的な参加意欲は考慮せず、ユーザーの情報送信の完了に影響を与える要因には、ビデオ送信ボタンのデザインと個人情報入力フィールドのデザインが含まれます。

バックエンドデータによると、ある日には 360 人のユーザーがオプションを選択しなかったために動画の送信に失敗し、最終的に 109 人のユーザーが動画の送信に成功し、コンバージョン率は約 30% でした。つまり、当日は、アップロードボタンが目立たなかったなどの理由で、360人の参加者のうち251人が動画を提出できなかったのです。

このデータ分析を通じて、私たちは、このようなUGCコンテンツ収集活動を計画する際には、特に異なる文化や言語を持つユーザー向けに、製品デザインを現地の人々の認知習慣に適合させ、できるだけ理解しやすいものにする必要があることに気づきました。そのため、動画送信ボタンを改良し、ユーザーの理解に最も役立つソリューションを採用しました。動画送信ボタンを指している指のアニメーションを作成し、動画をアップロードするには動画送信ボタンをクリックするようにユーザーに促しました。

3) 第 3 段階では、ユーザーがクリックして動画を送信してから動画の送信が成功するまでのコンバージョン率は 40% で、予想よりも低い結果となりました。ユーザー投稿動画の成功率が低いのは、ネットワーク環境などの外的要因に加え、ユーザー投稿動画の処理ロジックが規定に準拠しておらず、合理的ではないことが原因であり、これもデータ分析を通じて発見された問題です。

ユーザーがクリックして送信した後にビデオを処理するための元のロジックは、ユーザーがビデオをアップロードした後（仕様に準拠しているかどうかに関係なく）、ユーザーが送信をクリックし、仕様に準拠しているかどうかを判断することです。仕様に準拠していない場合は、ユーザーに通知されます。 (リマインダーはビデオの下のテキスト行で表示されるため、ビデオのアップロードが失敗した理由をユーザーが知るのは簡単ではありません)。

この処理ロジックの潜在的な問題は次のとおりです。

収集する動画の数を減らします。ユーザーが複数の動画をアップロードしたが、そのうちの 1 つが基準を満たしていない場合、受信される動画の数は、収集されるべき動画の数よりも少なくなる可能性があります。
動画アップロードの成功率が低下します。動画アップロードが仕様に準拠していないため、ユーザーは繰り返し送信をクリックし、アップロードに失敗する回数が増加し、失敗の原因をトラブルシューティングすることがより困難になります。

したがって、データ分析を通じて問題を特定した後、仕様を満たしていないユーザーが送信したビデオの処理ロジックを改善するための解決策は、ユーザーがビデオをアップロードするためにクリックした後、最初にアップロードされたビデオが仕様を満たしているかどうかを判断することです。基準に準拠している場合、ユーザーはビデオをアップロードして「クリック」をクリックできます。基準に準拠していない場合、ビデオをアップロードすることはできず、アップロードしたビデオが基準に準拠しているかどうか、または短すぎるか長すぎるかどうかをユーザーに通知します。

この問題から学べる教訓は、オンラインにする前にページデザインの詳細を検討し、オンラインにした後の変更を最小限に抑え、コンテンツのアップロードの損失率を減らす必要があるということです。第二に、ページデザインのオプションに直面したとき、人手と時間を節約するという原則ではなく、最善のものを選択するという原則から始める必要があります。そうしないと、オンラインにする前に修正する必要がある恥ずかしい動作が残り、時間とコストが無駄になり、最終的な出力に悪影響を及ぼします。

3. 商品の最適化と発売後のコンバージョン率の変化を比較し、運用効果を評価する

製品の最適化が開始された後、各リンクのコンバージョン率がさまざまな程度に増加したため、収集された短編動画の総数は大幅に増加しましたが、ページトラフィックは安定していました（下の図を参照）。

最適化前後のメインパスのコンバージョン率の比較（感度低下）

第一段階では、イベントホームページからエントリーページに入るユーザーの1日平均コンバージョン率が10％未満から22％に増加し、エントリーページに入るユーザー数も2倍以上に増加しました。
第2段階では、コンテストページにアクセスしたユーザーが個人情報を入力し、クリックして動画を投稿するまでの1日あたりの平均コンバージョン率が約52％に増加しました。表面的には2％の増加に過ぎませんが、第1段階でコンテストページにアクセスした人数が2倍以上に増加したことを考えると、実際のユーザー数の増加は想定どおりでした。
第 3 段階では、ユーザーが動画の投稿をクリックしてから動画の投稿が成功するまでの 1 日あたりの平均コンバージョン率が 50% に増加し、元のレベルより 10 パーセントポイント増加しました。

最適化後は、ユーザーがアップロードした動画のコンバージョン率がそれに応じて向上し、収集されたコンテンツの総量が増加したことがわかります。データ分析と最適化対策は効果的です。

オンライン化後のページファネルモデルの例図

最後に、今回のイベント運営によるUGCコンテンツ収集を総括すると、イベントの目標と時間を明確にし、手持ちのリソースに応じて賞品やボーナスを設定することに加え、いくつかの要素に着目する必要があると思います。

まず、コンテンツ募集活動テーマの独創性です。前の記事で述べたように、オンラインアクティビティの核となる要素は目新しさと楽しさであり、これによってユーザーの参加意欲を最大限に高めることができます。そのため、イベントを企画する際には、単にお金を使って注目を集めるのではなく、地域の状況を考慮してイベントの創造性を確保し、クリエイティブなテーマのプロモーションポスターや動画などを活用してユーザーにリーチする必要があります。

次に、コンテンツ収集の方向を選択します。アクティビティを通じてUGCコンテンツを収集することは、本質的には、報酬を通じて市場内の特定の分野のコンテンツと関連するKOLを発見し、収集することです。したがって、このコンテンツ方向に適切なコンテンツの備蓄と基本的なエコロジーがある場合にのみ、これを行う価値があります。特定のカテゴリがまだこのターゲット市場に登場していない場合にこれを行うと、報われない作業になります。

KOL連携とオンライン・オフライン連携プロモーション。国内市場、海外市場を問わず、特にターゲットユーザーが若年層の場合、KOLの役割を無視することはできません。KOLの訴求力は広告よりもはるかに効果的です。そのため、広告だけに頼ると活動の効果が限定されてしまいます。一方で、KOLとの連携により、質の高いコンテンツを生み出すことができるだけではありません。

一方、TikTokが日本市場でチャレンジ活動を成功させたように、大規模で忠実なファン層を活用して活動を広め、良好なコミュニケーション効果を達成することもできます。さらに、人材とリソースが許せば、オフライン活動やチャンネルプロモーションも必要だと思います。Douyinの初期のキャンパス活動と有名人の発掘は、その後の爆発的な成長のための良い基礎を築きました。オンラインプロモーションとオフラインアクティビティサイトを組み合わせることで、相互に強化する効果が得られます。

ターゲット市場向けのコンテンツ制作に対する理解によって、選択したパスが正しいかどうかが決まり、データ操作の習熟によって、このパスをどこまで進めることができるかが決まります。上記の基本的な要素を考慮し、データ分析と最適化を実施して初めて、UGC コンテンツ収集の量とコンバージョン率を高め、アクティビティを通じて UGC コンテンツ収集を真に実現することができます。

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