APP ユーザーの増加: データ分析を使用してユーザーの増加を改善するにはどうすればよいでしょうか?

多数の競合他社の中で、自社のアプリを目立たせるにはどうすればよいでしょうか? APP ユーザーの成長とアクティビティを維持するにはどうすればよいでしょうか?特に、自社のプロモーション部門はどのようにして正しいプロモーション戦略を運用しているのでしょうか？これは、独立した APP を持つ当社企業および実務者向けのテストです。

ビッグデータの時代と言われている今、データの価値を活用してユーザー成長を実現するにはどうすればよいのでしょうか。 4つの重要なステップ。

最初のステップはデータ指標システムを確立することです

経営者として、私たちは会社レベルで会社の運営と発展に適したデータ指標を確立します。 APPオペレーターの場合も原則は同じです。 第1レベルの指標はAPP運営戦略レベルにあります。 このタイプの指標は、APPの最も基本的で重要な指標を表しています。 第2レベルの指標はAPP運営ビジネスレベルにあり、第3レベルの指標はAPP運営実行レベルにあります。

ステップ2: 製品によってライフサイクルデータの焦点も異なります

1. 建設初期段階のAPP

アプリのローンチの初期段階では、製品のコアモデルを検証することに重点が置かれます。この段階では、MVP コンセプトを採用して、小規模なバージョンテストを通じてビジネスモデルの実現可能性を検証し、初期のシードユーザーからのフィードバックに基づいてソリューションを迅速に反復して調整することができます。

MVPとは、仮説、実行、検証、反復のサイクルを意味します。

コアデータディメンション - ターゲット人口のポートレート この時点で、サードパーティのアプリケーション検出 SDK にアクセスして、初期ユーザーグループのポートレートを理解し、年齢層、教育、性別、地域、収入などのディメンションなど、想定されるターゲットユーザーグループの特性とユーザーグループの一貫性を間接的に確認できます。

コアデータ指標 - APP ユーザーの維持率 APP ユーザーがターゲット ユーザー グループの特性を満たしている場合、コア キー指標には、主にユーザーの粘着性を反映した、これらのユーザーの維持率、使用時間/頻度が含まれます。保持率ディメンションを分割する方法は多数あり、週、隔週、月、四半期などに基づいて分割できます。製品の特性上、20% 未満の保持率は通常理想的ではありません。

2. APP成長段階

成長段階では、APP は依然としてユーザーの保持、ユーザーの時間、ユーザーのポートレートに関するデータの変化に注意を払う必要があります。APP ユーザーの成長や活性化などのデータ次元に焦点を当て、ユーザーのライフサイクル全体の管理に重点を置き、APP アプリケーションにおけるユーザー行動の抜け穴を特定し始めることができます。

APPの新規ユーザー増加戦略では、以下の方法を参考にすることができます

口コミは、アプリのコアバリューに基づいてユーザーのコアな悩みを解決し、みんながお互いに推奨し合うことに依存します。アクティビティ計画は、共有、アクティビティ、報酬などの手段を通じて、ユーザーがアプリをダウンロードして登録を完了するように誘導することです。 グループ購入の仕組みは、Pinduoduo のグループ購入モードなどの APP モード設定に問題があります。

3. APPシティ成熟段階

APPプロモーションの後期段階では、ユーザーの急速な増加と製品とサービスの継続的な改善により、APPは成熟段階に入ります。データ操作ワーカーとして、焦点はユーザーライフサイクルの前半（成長、活性化、維持）から後半（リコール、収益化）などの重要なポイントに移り始めます。

リコールと損失 損失の理由の具体的な分析は、次のプロセスと比較できます。

異なるリンクでの損失の問題を解決するために、このリンクを最適化します。

4. APP衰退段階

不況時によく使われる戦略は2つあります。1.スケーリング。例えば、最近人気のニューリテールでは、理髪店をオープンして一定の範囲内で評判が良ければ、技術や人材が安定したらフランチャイズモデルを採用できます。急速に市場を拡大することで口コミ効果を生み出し、障壁を形成し、不況時のリスクを軽減することができます。

②エコシステム これも比較的理想的な製品状態です。単一の製品やサービスでは存続が難しく、さまざまなユーザーのニーズを満たすことができません。このとき、ユーザーは離脱し、注意をそらす傾向があります。そのため、製品とサービスは直接依存関係の連鎖を形成し、エコシステムを形成する必要があります。

ステップ3: APPの一般的なデータ分析方法

多次元時間分析、ファネル分析、再訪問分析、クロス分析など、データ分析方法は数多くあります。

ステップ4: よく使われるデータ分析ツールを選択する

市場には未使用のデータ統計ツールや APP 検出データが多数存在しており、それらは前回の記事でも紹介しました。 ここで、より一般的な統計分析ツールには、Umeng Data Statistics、Youshu、LeanCloud Statistics、Flurry Analytics、iFlytek Open Statisticsなどがあることをお伝えしたいと思います。各統計ツールには独自の特徴があります。自分の習慣やデータ統計方法に合ったデータツールを選択することをお勧めします。

ステップ5. まとめ

APP データ分析は動的かつ複雑なタスクです。オペレーターは、データ統計と分析の能力に精通し、データを通じてユーザーの成長を促進し、プロモーション戦略をタイムリーに調整し、ターゲットを絞った洗練された操作を実行して、最終的にターゲットユーザーグループの成長とコンバージョン率の向上を実現する必要があります。

添付APP運用コア指標チャート

著者: Qiavi Technology

出典: Qiavi Technology