ユーザー操作: 成長せずに生き残れるか？

はじめに: 「洗練されたユーザーデータは、新規ユーザーからではなく、既存ユーザーから取得されます。私たちは、データ粒子を洗練するために、彼らの消費行動を活性化するよう最善を尽くします。」

2018年末に始まったインターネットの冬はまだ去っていないが、事業者の集団的な「成長不安」はピークに達した。いつから始まったのかは分かりませんが、特にインターネット企業は、ブランド露出や収益実績に満足せず、成長、成長、そしてさらなる成長を追求するようになりました。 CMO から草の根マーケターまで、全員が協力して、トラフィックだけでなく成長にも責任を負っています。寒い冬の環境の中、2017年頃から「グロースハッカー理論」をバイブルとみなす人が増え、沈没、分裂、コミュニティ運営、低コスト成長などがここ1年ほどで最も議論されるトピックとなり、大学を卒業したばかりの学生でも就職活動の際にソーシャルeコマースの運営モデルについて真剣に語れるようになった。

グロースハッカー理論は、ショーン・エリスが2010 年に提唱したものです。その中核となる理論は、ユーザー行動データの詳細なマイニングと、迅速かつターゲットを絞った製品の反復を通じて、ユーザー数の爆発的な増加を達成するというもので、これは「ハッカーによって操作される」のと同じくらい魔法のようです。「ユーザー行動データの精緻化」という論理は、番組「小碩」でも高小松が厳粛に言及した。高小松のアリババ系大手エンターテインメントでの経歴を考慮すると、グロースハッカー理論の権威は、権威によって再び目に見えない形で支持されたことになる。

しかし、成長ブラックホール理論は、中国のインターネット産業の現在の発展状況に本当に完全に当てはまるのでしょうか?誰もがやっていること、信じていることは必ずしも正しいのでしょうか?私たちは慎重に推論し、状況に合わせたアプローチをとるべきでしょうか、それとも世論に左右されて盗作的なアプローチを採用すべきでしょうか?まずはグロースハッキング理論そのものから始めましょう。そうすれば、新たな考えが生まれると思います。

1.中国とアメリカのインターネット企業の4つの違いから始めましょう

2017 年以降、マーケティングの中核はユーザーエクスペリエンスに重点を置く方向に急速に移行し始め、製品チームが単なるマーケティング部門ではないことに気付く企業が増えました。企業のマーケティングは、ユーザーの増加を促進するために効果的なユーザー管理に重点を置き始め、それが 1 年後にハッカーマーケティングが普及する基礎となりました。

しかし、中国とアメリカのインターネット企業には 4 つの明らかな違いがあります。データの膨大な価値を深く理解しているかどうかです。データ駆動型のシステムと方法を習得していますか?データは各事業部門の業務を導くために使用されていますか?データ分析ツールを人力の代わりに活用するのは得意ですか?

中国企業がこれらの違いを理解していないと言うのではなく、むしろ、これら 4 つの質問の答えを本当に知っているのは企業自身と神だけである。さらに、現在の中国のインターネットの冬の根本的な原因である「首都の冬」など、いくつかの違いはよく知られているものの、私たちにはそれに対して何もできないのです。

また、いくつかの具体的な問題も存在し、それらも上記の4つの問題から派生しており、成長ブラックホール理論の対応方法で中国の特色あるインターネット産業に対処した場合、その解決策は実際の状況に適合しないだろう。

1.良い製品は成長の基盤ですが、時には「まあまあ」の製品しか選択できないこともあります。

ユーザーにとってかけがえのない良い製品を生み出すことが、ビジネスの成長、データの成長、ユーザーの成長など、すべての成長の基盤であることを私たちは明確に認識しています。そのため、多くの企業は、ギミック満載の新製品を開発するために多くのリソースを投資しますが、ユーザーはそれを好みません。あるいは、一部のユーザーがそれを気に入っている一方で、他のユーザーがそれに抵抗している場合はどうすればよいでしょうか?例えば、ある商品について、それを気に入っている人も、それを皮肉っている人も、すべて実際にその商品を購入した顧客であり、正確にターゲットを絞った下位層の市場層に対する世論も、半分は肯定的で半分は否定的です。このような商品は「良い」商品なのでしょうか？

さらに、代替不可能な製品を開発するのは極めて困難です。資本市場に大きく依存している中国のスタートアップ企業にとって、最初の製品の失敗は事業の失敗を意味します。したがって、実際には、品質と機能が「まあまあ」で、製品にいくつかのハイライトがあれば、「良い」または「かけがえのない」ものである必要はなく、次善の策で妥協することも選択肢の 1 つです。

これは、製品の価値を認識することの問題です。製品の深い価値を認識できなければ、当然、データの深い価値も理解できません。 2番目に優れた製品は、データではない「データ」のみをもたらします。

2.新規ユーザーの獲得に重点を置き、有効なユーザーのアクティブ化と維持については忘れてください。

今日の企業はいずれもユーザーエクスペリエンスを重視していますが、企業の内部構造を見ると、プロダクトマネージャーとマーケティングマネージャーは別々の人物であり、どちらの立場が優先されるかについて両部門の間で対立が頻繁に発生し、製品開発とマーケティングは基本的に分離されていることがわかります。グロースハッキング理論は、従来の企業のサイロ型の機能部門構造に疑問を投げかけ、ユーザーグロースチームの設立を重視しています。

国内企業の中には、「現状を受け止める」精神で、マーケティングチームやオペレーションチームをオペレーションチームに名称変更し、成長の責任を任せているところもある。これが、過去 2 年間のマーケティング担当者の「成長不安」の原因です。マーケティングは取引の成立に重点を置いており、成長は主にデータに反映されます。データは、マーケターが効果的に取引を成立させるためのガイドとなるべきです。マーケティング自体はデータを駆動したり制御したりするものではなく、データはマーケティングが達成すべき結果であってはなりません。これは本末転倒の論理です。

以前、ライドシェアサービスの元ゼネラルマネージャーは、国内の自動車所有者1億5000万人のうち10％が乗り換えれば、自動車所有者は1000万人を超えるだろうと考えていた。これらの自動車所有者をどうやって参加させるか?

彼女の解決策は、ライドシェアに「社会的特性」を取り入れることだ。彼女はまた、「ライドシェアは、自家用車を半公共、半プライベートな社交空間にする。これは非常に未来的で魅力的な光景だ」と率直に認めた。「その後何が起こったかは誰もが知っています。ユーザーがライドシェアを社交の場に変える必要があることを示すデータがあるかどうかはわかりません。ゼネラルマネージャーが1億5000万人のうち10％を転換する必要があるということだけはわかっています。」

アクティブ化されていないユーザーは決して評価されず、彼らの真のニーズは考慮されず、彼らの滞在や離脱も考慮されません。これは成長ブラックホール理論の説明ではありません。ユーザーによって追加されました。

3.成長戦略が重要ですが、時には戦略が間違っていることもあります。

ご存知のとおり、たとえ製品が本当に優れていて、それを心から愛する初期ユーザーのグループがいたとしても、ユーザーの成長を完全に促進する戦略がなければ、必然的に失敗します。さらに心配なのは、成長戦略が最初から会社の意思決定者の個人的な空想である場合、最初から失敗が運命づけられているということです。

グロースハッキング理論は、一連の戦略から最良の方法を選択して実装するだけではなく、これらの方法を効果的に実装できるようにするための継続的な実験プロセスです。

シェアリングエコノミーのトレンドといえば、自転車から始まり、シェアリングパワーバンク、シェアリング傘、さらにはシェアリングスニーカーへと続いてきたことは間違いありません。

これらのプロジェクトの創設者は、シェアリングエコノミーの核心は、ユーザーがこのカテゴリーの製品を簡単に入手できるようにすることであり、そのための最良の方法は、共有製品をどこにでもあるものにすることだと考えています。しかし、彼らは最も基本的なビジネスルールを忘れていました。つまり、商品が流通して利益を生むのは、その量が消費者の需要をわずかに下回ったときだけであるということです。私たちの先祖はこの原則を「希少性が物事を価値あるものにする」と呼んでいました。

では、シェアリングエコノミーはわずか2、3年でどう変わったのでしょうか?有名な投資家がWeiboでプロジェクトの創設者に公然と挑戦したこともあります。「プロジェクトが成功したら、クソを食べる様子を生放送します。」グロースハッキングは理論です。理論は常に有益ですが、理解の違いにより誤った決定につながる可能性もあります。

2.成長しなければ生き残れないということでしょうか？

なぜますます多くのスタートアップ企業がニッチな分野を探し始め、小型で美しくパーソナライズされた製品の開発に注力し始めているのでしょうか?なぜなら、古いことわざにあるように、「お金で欲しいものは買えない」というように、人々は自分の価値観のために高いお金を払うことをいとわないということを彼らは理解しているからです。アマゾンでは、以前のように「爆発的な商品」を作ることにこだわるのではなく、「ブティックストア」を運営する中国人セラーが増えている。

理由は非常に単純です。利益が基礎であり、データの増加は単なる手段であり、総量が達成できない場合は単価を上げます。したがって、成長がないということは、利益がない、あるいは存続できないことを意味するわけではありません。

重要なのは、規模の利益に依存するのか、それとも単価の高騰に依存するのか、自社の利益モデルを検討することです。企業内の意思決定者の多くは、状況を理解するにはあまりにも関与しすぎているため、混乱しているようです。つまり、グロースハッキングの理論はモデルではなく、自分自身に適用する前に理解し、深め、改善する必要がある方法論なのです。

では、規模が拡大すれば必ず大きな利益がもたらされるのでしょうか?スケーリングとは、自社の規模を拡大することであり、確実に利益の増加をもたらしますが、リソースの消費も増加します。これらのリソースはどこにありますか?実際、それは市場の需要です。市場需要の強さは、製品やサービスの希少性によって決まります。これで、「良い」製品を作るという問題に戻ります。

かけがえのない極めて希少な製品を作ることができず、「まあまあ」の製品で妥協しなければならない場合、市場の需要、リソースの消費、規模の利益についてどのように語ることができるでしょうか?

グロースハッカー理論の聖人たちは、いつもFacebookを例に挙げます。Facebookは、ユーザー数が1億人から10億人に増えるのに、たった4年しかかかりませんでした。しかし、Facebook自体のソーシャル属性と無料属性が成長の原動力であることに気づいていません。同時に、中国のキャンパスネットワークの成長もトレンドでした。これは時代の発展の必要性と必然的な結果であり、理論に導かれた実践の結果ではありません。

既知の結果を検証の式に代入すると、事実から大きく逸脱することになります。

ほとんどの企業が提供する製品やサービスは不足しているわけではありません。むしろ、企業自体に共通するリソースである資本が欠けています。残念ながら、成長データを資金と交換するというトリックは機能しません。両者の間には必ずしも関連性はなく、投資家は愚か者ではありません。これが「成長不安障害」の根本原因です。生きるために血を売る人のように、プレッシャーは死に向かって進むことで生き残るための手段です。

3. グロースハッカー理論は間違っているか?

理論を要約すると、間違いはほとんどありません。間違いは理解と運用のレベルにあります。多くのマーケターがポジショニング理論の不合理性を非難するのと同じように、その理由は、顧客グループを正確にターゲットにするための十分な資金がないことです。では、それは理論的な誤りなのでしょうか、それとも貧困によって生じた制約なのでしょうか?

人々が目標を達成するために行動し始めると、コストは自然に発生し、それは間違いなく利益よりも優先されます。空想のパイを本当に信じている人は何人いるでしょうか?面白いのは、「ゼロコストの顧客獲得」を信じている人がかなり多いことです。

グロースハッキング理論のコストは、製品開発、ユーザー需要の調査、データ粒子のきめ細かい粉砕にありますが、この部分のコストは最終的に転嫁されます。

動画サイトを例に挙げてみましょう。製品開発の観点から、購入するか自分で作るかして、より高品質な動画コンテンツを入手する必要があります。YoukuやiQiyiには、自作バラエティ番組が十分あるのではないでしょうか。これらはすべてコストです。

ユーザーの需要という点では、ユーザーが広告を見ることを好まなければ、広告収入はなくなり、コストにもなります。動画サイトは、ユーザーが最新ドラマを視聴したりコマーシャルをスキップしたりできる会員制課金システムを導入し、その費用を会員に転嫁することで、コストの問題を完璧に解決しています。有料会員数の増加はサービスの希少性を反映しています。この欠乏は「二分法」です。つまり、充電せずに耐え続けるか、充電して素晴らしい体験をするかのどちらかです。

希少性とは何でしょうか?つまり、選択できるオプションはどんどん少なくなっていますが、ゼロになるわけではありません。オプションが 1 つある場合は独占、2 つある場合は寡占、3 つ以上ある場合は競争と呼ばれます。

したがって、「ゼロコスト顧客獲得」は単なるYYアイデアであり、成長ブラックホール理論ではありません。顧客獲得コストの削減こそが本質です。

洗練されたユーザーデータによって提供される顧客獲得コストを削減する具体的な方法を発見し、それが実現可能かどうか、また複製および拡張できるかどうかをマーケティング部門で検証してもらいます。精製されたユーザーデータは、新規ユーザーからではなく、既存ユーザーから取得されます。私たちは、データ粒子を精製するために、彼らの消費行動を活性化するよう最善を尽くします。