ユーザー操作: ユーザーポートレートモデルを構築するには?

この段階では、オペレーターは、どのような立場であっても、ユーザーをより深く理解することが求められます。ユーザーのニーズを理解するには、ユーザー モデルを確立する必要があります。ユーザー モデルの確立には、ユーザー ポートレートの確立、ユーザーの階層化の実施、およびユーザー行動の分析という 3 つの側面が含まれます。

ユーザー ポートレートを確立することは運用作業の重要な部分ですが、ユーザー ポートレートとは何でしょうか?ユーザーポートレートの役割は何ですか?ユーザーポートレートモデルを構築するにはどうすればいいですか?

1. ユーザーポートレートとは何ですか?

いわゆるユーザーポートレートとは、簡単に言えば、ユーザーの社会的属性、生活習慣、消費行動などの情報に基づいて抽象化されたラベル付けされたユーザーモデルです。それはユーザー情報にラベルを付けることです。

例えば、ハン・メイメイ、30歳、女性、既婚、2歳の子どもの母親、一級都市、上級管理職

「30歳」、「2歳児の母親」、「一級都市の住人」、これらはすべてハン・メイメイに付けられたレッテルだ。

2. ユーザータグの役割は何ですか?

これらのユーザータグを収集すると何の役に立つのでしょうか?これらのタグに基づいて、ユーザーの好みを理解し、ユーザーのニーズを探り、ターゲットを絞ったマーケティングを実施し、パーソナライズされた推奨事項を作成し、広告のコンバージョン率を向上させることができます。

運用面では、ユーザー ポートレートを確立することで、運用効率が大幅に向上し、運用の改善に役立ちます。

3. さまざまなライフサイクルの製品のユーザーポートレートをどのように構築するか?

ユーザー ポートレートの役割は、製品のライフサイクルによって異なります。たとえば、スタートアップ製品の場合、ユーザー数が十分でないことから、ユーザー ポートレートは単なる一般的な概念であり、企業はユーザー ポートレートを構築する必要性をあまり認識していないことがよくあります。ユーザーポートレートを構築するのは、対象ユーザーをより正確に理解するためです。

したがって、ライフサイクルが異なる製品には、その方法とチャネルが異なります。

製品の段階に関係なく、ユーザーポートレートを構築するには、まずユーザー情報データを収集することから始めることができます。

1. ユーザー情報ラベル

ユーザー情報の収集には、ユーザーの基本要素、ユーザーシナリオ、行動の好み、心理的性格、コミュニケーションなどの側面が含まれます。静的タグと動的タグの 2 つのカテゴリに分けられます。

ユーザー情報データは非常に広範囲に及び、特に動的タグデータは可変的であるため、ユーザーポートレートモデルの確立も継続的な改善のプロセスとなることに留意してください。

ユーザー情報タグ

上記は、ユーザー情報データにリストされているタグの一部です。

静的情報タグは、ユーザー ポートレートの基本的なフレームワークです。運用作業では、成熟した企業の静的情報モデルを参照することができ、これによりポートレートの次元をできるだけ早く改善することができます。

しかし、運用作業においては、動的な情報からより有用な重要な情報が得られる場合が多くあります。

いわゆる動的情報タグは、実際にはユーザーのオンライン行動を指します。検索、閲覧、登録、ログイン、サインイン、情報投稿、収集、コメント、いいね、共有、ショッピングカートへの追加、購入、クーポンの利用、ポイントの利用などの一連の動作が含まれます。

ユーザーの行動は、Web サイトの属性によって異なります。たとえば、電子商取引の Web サイトでは、より多くのユーザーの消費属性を収集できます。ソーシャル ネットワーキング サイトを使用すると、ユーザーのソーシャル属性を簡単に収集できます。

ユーザーの行動に加えて、ユーザーの行動の頻度、ユーザーの行動の期間、期間、デバイスなどの動的な情報も含まれます。

実際のユーザー行動をカウントすることで、ユーザーにさまざまな行動ラベルが付けられ、モデルラベルが確立されます。たとえば、人口統計属性、ユーザーアクティビティ、ユーザーの興味や趣味、ユーザー満足度、チャネルの好みの使用状況、購入の好み、コンテンツの好み、ユーザーの関連性、ユーザーのリスクスコアなどです。

モデル ラベルを通じて、人口属性、消費能力、解約確率、デフォルト確率、最近の需要、潜在的な需要などのさらなる予測ラベルが確立されます。

WeChat パブリックアカウントを例に挙げます。

静的データには、ユーザーの性別、年齢、職業、勤務地、卒業校などが含まれます。

動的データには、公開アカウントのフォロー、特定の時間に記事を読んだこと、記事に「いいね！」したこと、記事にメッセージを残したこと、記事を共有したこと、使用したデバイス端末、フォロー解除などが含まれます。

さらに動的なデータには、記事の閲覧時間や読了率などが含まれます。

ユーザーの事実データの研究に加えて、ユーザーの心理的現象、特にニーズ、動機、価値の3つの側面を研究することで、ユーザーが製品を登録、使用、購入する際の主な動機についての洞察を得たり、製品の機能やサービスに対するユーザーのニーズを理解したり、ターゲットユーザーがどのような価値ラベルを持っているか、どのようなグループであるかを認識したりするのに役立ちます。しかし、これはより複雑な研究​​方向です。

2. ライフサイクルの異なる製品のユーザー情報データを収集する方法

（１）スタートアップ製品：この期間のユーザープロファイリングは、静的タグの収集、対象ユーザーの特定、製品機能、デザイン、コンテンツなどの最適化と改善に重点が置かれます。ターゲットユーザーの属性を理解し、トラフィックを構築します。

この段階では、製品自体のユーザー情報データが少ないため、競合他社の調査や直接ユーザーアンケートを実施することで、ユーザー情報の大まかな調査を行うことができます。

（2）成長段階の製品：この段階でのユーザーポートレートは、精密マーケティングにとって重要であり、製品のサービス対象をより集中的かつ専用化し、ユーザーのニーズをよりよく満たし、運用方法を最適化し、会社の運営効率を向上させます。

この段階の製品は市場に認知され、さまざまなデータも増えてきています。製品の背景からフィードバックされたデータを直接整理して、より詳細なユーザーポートレートを作成できます。

（３）成熟製品：この段階の製品は基本的に市場での地位が安定しており、日常業務は主にメンテナンス中心となっている。ユーザーポートレートを通じて新たな成長ポイントやブレークスルーを見つける必要があります。

この段階でのユーザーポートレートは、スタートアップ期の一般調査と成長期に蓄積されたユーザーポートレートを組み合わせることで作成できます。

要約:上記は、ユーザー ポートレートを構築するためのディメンションとチャネルに関するいくつかの提案です。ユーザー情報は非常に広範囲に及び、特に動的タグデータは可変であるため、ユーザー ポートレート モデルの確立も継続的な改善のプロセスであることに注意してください。

出典: ランダム思考