データ操作: データ分析を使用してユーザー維持率を向上させるにはどうすればよいでしょうか?

ユーザーの獲得は最初のステップに過ぎませんが、ユーザーを維持することがすべての製品の最終的な目標です。

1月15日、多山、馬頭MT、チャットバオが同時にリリースされ、「 WeChat包囲網」について白熱した議論が巻き起こった。しかし、Getui Big Dataが発表したデータレポートによると、1か月半後、これら3つのアプリのパフォーマンスはやや不満足なものだった。

図に示すように、記者会見やネット上での白熱した議論もあって、3つのアプリは15日と16日に爆発的にユーザー数が増加した。しかし、リリースから3日目からは、3つのアプリの新規ユーザー数はほぼ同数まで急減し始めた。ユーザーの獲得は最初のステップに過ぎません。ユーザーを維持することがすべての製品の最終的な目標です。今日は、データ分析を活用してユーザー維持率を向上させる方法についてお話します。

1. なぜ製品を保持する必要があるのですか?

1. ユーザー成長率を高め、顧客獲得コストを削減する

リテンションはアクティブ ユーザーの増加に長期的な影響を及ぼします。ここでは、特に製品の成長状況をシミュレートします。ある製品が毎週 100 人の新規ユーザーを獲得し、翌週の新規ユーザーの維持率が 60% であるとします。

左の図では、ユーザーの翌週の維持率の絶対値は毎週 3% ずつ減少しており、つまり今週の維持率は 60%、来週の維持率は 57% となっています。右の図では、保持率の絶対値が1%減少しました。

週ごとのアクティブ ユーザーは、今週の新規ユーザーと前週に残った古いユーザーで構成されます。 29 週間後、左側の図で以前に保持されていた古いユーザーは基本的に 0 に減少していますが、右側の図では、最も初期のユーザーの一部が 29 週間後もまだ残っていることがわかります。 2 つの状況を比較すると、新規ユーザー獲得量は同じで、維持率は絶対値でわずか 2% しか違いませんが、29 週間後にはユーザー量の比率は 1:2 になります。このグラフは、アクティブ ユーザーの増加に対する維持率の重要性を鮮明に示しています。

さらに、「シリコンバレーの成長ハッカーの実践ノート」の著者であるQu Hui氏は、トップクラスの成長ハッカー9人へのインタビューで、9人中4人がリテンションを成長の手段として選んだと語っています。なぜなら、リテンションは莫大な複利効果をもたらす可能性があり、既存ユーザーの維持と新規ユーザーの獲得にかかるコスト比は約 1:5 だからです。

2. 維持率は製品価値を判断する上で最も重要な基準である

維持率は実際にはコンバージョン率、つまり最初は不安定だったユーザーをアクティブ ユーザー、安定したユーザー、忠実なユーザーに変えるプロセスを反映しています。統計が変化すると、オペレーターはさまざまな期間にわたるユーザーの変化を確認し、顧客に対する製品の魅力を判断できます。

3. ユーザーのライフサイクルの長さを理解し、製品を最適化する

リテンション分析により、新機能のリリース後に、その新機能がさまざまなグループに異なるリテンション効果をもたらすかどうかを確認できます。新しい製品機能またはアクティビティによってユーザーのリテンション率が向上したかどうかを判断できますか?バージョンアップやマーケティングプロモーションなど、さまざまな要素を考慮し、使用頻度の低い機能を切り出し、迅速な反復検証を実現し、それに応じた戦略を策定しました。

つまり、製品がユーザーを維持できない場合、その製品は空っぽの籠のようなもので、水を注げば注ぐほど水が流れ出てしまい、製品が持続的に成長できないことを意味します。さらに、トラフィックがますます高価になるにつれて、古いユーザーを維持することがますます重要になります。

ユーザーにとって、リテンション率が高いほど、製品がユーザーのコアニーズをよりよく把握し、ユーザーの製品への依存度が高くなります。製品にとって、リテンション率が高いほど、製品のアクティブユーザーが多くなり、忠実なユーザーに変わるユーザーの割合が高くなり、製品の収益化能力の向上につながります。

2. ユーザー維持とは何ですか?

ビジネスの世界では、ユーザー（製品を使用する人）のライフサイクルと製品のライフサイクルを一致させることで、製品が健全に発展していくことが理想ですが、現実にはそうではありません。

インターネット業界では、新規ユーザー誘致やプロモーションなどの活動によって新規顧客が引き寄せられるため、ユーザーは一定期間内にアプリケーションを使い始めます。一定期間が経過してもアプリケーションを使い続けるユーザーは、そのアプリケーションの継続ユーザーとみなされます。その時点の継続ユーザーと新規ユーザーの比率が継続率です。

たとえば、旅行アプリが 7 月に 500 人の新規ユーザーを獲得したとします。この 500 人のユーザーのうち、250 人が 8 月に、200 人が 9 月に、150 人が 10 月にアプリを起動しました。つまり、7 月のこの新規ユーザーの波の維持率は、1 か月後に 50%、2 か月後に 40%、3 か月後に 30% になります。リテンションについて説明した後、リテンション分析を見てみましょう。

リテンション分析は、ユーザーのエンゲージメントとアクティビティ レベルを分析するために使用される分析モデルであり、最初の行動を実行したユーザーの何人がその後の行動を実行するかを調べます。

3. ユーザー維持の特徴

これは一般的な保持曲線であり、3 つの部分に分けることができます。最初の部分は振動期間、2 番目の部分は選択期間、3 番目の部分は安定期間です。

1. 振動周期

過去数日間で、ウェブサイトにアクセスしたりアプリをダウンロードしたりする新規ユーザーの数が 100% から数パーセント以下に劇的に減少していることがわかります。この期間は振動期間と呼ばれます。この段階では、主にユーザーの活性化に焦点を当てています。この段階では、ユーザーに製品のコア価値を迅速かつ低コストで感じてもらい、「アハ体験」を素早く実現する必要があります。

2. 選考期間

振動期の後は選択期です。一般的に、この期間中にお客様は当社製品について予備的な理解を得て、当社の製品が自社のコアニーズの一部を満たしているかどうかを検討し始めます。この段階では、古いユーザーの維持率を向上させることに重点を置いています。製品のコア機能を構築し、ユーザーの製品使用習慣を育成する必要があります。

3. 安定期

選抜期間後は安定化期間となり、定着率は比較的安定した段階に入ります。この段階では、ユーザーにとって製品の長期的な価値は何であるかについて考える必要があります。ユーザーに製品の価値を繰り返し体験してもらうにはどうすればいいでしょうか？つまり、各段階で保持分析と改善を適切に行うことによってのみ、保持曲線全体を改善することができます。

4. 保持データの分析方法

1. 時間グループ化

リテンション分析で最もよく使用される方法は、ユーザーを時間別にグループ化し、時間の経過に伴うこのユーザー グループの変化を観察することです。図に示すように、もちろんこの表は上記の曲線を生成することもできます。将来のある期間において、特定の日に新規追加されたユーザー、アクティブなユーザー、または特別な行動をとり、特定の条件を満たしたユーザーのリテンション曲線をカウントすることで、ユーザーの追加からユーザーの喪失までの期間を要約し、リテンション率が大幅に低下する重要なリンクを見つけることができます。

同時に、さまざまなチャネル、アクティビティ、主要な行動におけるユーザーのその後の維持率の変化を比較することで、ユーザー維持率の向上に影響を与える要因を発見しました。たとえば、クーポンを受け取ったユーザーの維持率は、クーポンを受け取っていないユーザーの維持率よりも高くなります。

一般的に、新規ユーザーの 30～50% は 2 日目に離脱し、1 週間後には 10% しか残っていないことも珍しくありません。さらに、多くのユーザーは製品のコア機能さえ使用せずに離脱します。この結論に基づき、近年の運用活動や製品設計の方向性は、最初の 1 週間に新規ユーザーへのケアやオンボーディング タスクの提供に重点が置かれ、製品の基本機能に関するユーザーの体験が強化されるようになりました。例えば、クレジットカード初回利用特典や、インターネット金融商品の新規顧客向け金利クーポンなど。

さらに、異なるチャネルのユーザーをグループに分けることもできます。すべてのチャネルの維持率を分類すると、一部のチャネルは多数のユーザーを呼び込んでいるものの、維持率が非常に低いことが簡単にわかります。この時点で、これらの非効率的なチャネルへの投資を停止することができ、多くのマーケティングコストを節約できます。

2. 行動のグループ化

離脱率・継続率が高いユーザーグループに対して、1対1のユーザー行動分析を実施し、継続ユーザー・離脱ユーザーの行動特性を集計します。特に離脱ユーザーについては、離脱ユーザーの行動分析を通じて離脱理由をまとめ、継続率の向上を図ります。例えば、追加された翌日に離脱するユーザーの行動特性は、ホームページを開いて30秒間閲覧してから離脱し、チャンネルページや詳細ページには入室しないというものです。翌日に残留するユーザー特性は、初回訪問が3分以上で閲覧経路が深いというものです。そのため、翌日のユーザー離脱の原因は製品機能の理解不足によるものと判断でき、ユーザー誘導を強化する必要があります。

また、ユーザーの行動は製品の機能モジュールと密接に関係しており、製品の機能モジュールの使用をグループ化し、機能モジュールを最適化することもできます。

上記の考え方によれば、保持ユーザー分析により、さまざまなユーザー グループの保持曲線を確立し、さまざまな特性を持つユーザーの保持を観察し、影響要因を見つけることができます。

5. ユーザー維持分析プロセス

具体的な計画としては次のようなものが考えられます。

1. 価値の高い継続ユーザーを定義する

2. データの特徴を整理して、ユーザーを引き付ける特徴やメリットを特定する

3. 価値の高い継続ユーザーのアクセス経路と習慣を分析する

4. 価値の高い非継続ユーザーをターゲットにする

5. データ機能を通じて、価値の高い非継続ユーザーが製品の機能やメリットを検討する際に遭遇する障害を特定する

6. 障害の特性に基づいて的を絞った調整政策を立案する

7. 分析の結論を裏付けるユーザーポートレート調査

6. ケーススタディ: 総合エンターテインメントアプリの新規ユーザー維持率の向上

主にユーザーにコンテンツ消費を提供し、一定のソーシャル属性を備えているため、毎日のアクティブユーザー数と維持ユーザー数は非常に重要です。この製品の現在のリテンションデータに基づくと、新規ユーザーのリテンションにはまだ改善の余地がたくさんあると考えています。主に新規ユーザーの開始コストの削減と新規ユーザーのリテンションの向上により、データ分析を通じて成長の焦点を見つけたいと考えています。

1. 新規ユーザーの維持率の現状を把握する

まず、分析のためには新規ユーザーの維持状況を把握する必要があります。製品の状況を評価することは、製品の最適化の前に避けられないステップだからです。

新規訪問ユーザーと全訪問ユーザーの維持曲線を比較すると、新規ユーザーの維持率は全ユーザーの維持率よりも大幅に低いことがわかります。この観点から、新規ユーザーの維持率は大きな成長ポイントです。

先ほど、新規ユーザーにとって、オンボーディングのアクティベーション プロセスが非常に重要であると述べました。ユーザーが初めて製品を使用するときに、その価値を迅速かつコスト効率よく認識できるかどうかによって、新規ユーザーのアクティベーション率が決まります。

2. アクティベーション目標を決定する

アクティベーションについて話すとき、私たちはよく「アハ体験」について話します。これは、ユーザーが製品の中核的な価値を発見し、繰り返し使用する動機を生み出す驚きの瞬間です。製品によって「アハ体験」も異なります。たとえば、LinkedIn では 1 週間で 5 人のソーシャル コネクションが追加されますが、Facebook では 10 日間で 7 人の友達が追加されます。

自社製品をベースにユーザーの「アハ体験」を見つけ出し、できるだけ早く製品の価値を実感してもらえるようにする必要があります。まず、どの機能が新規ユーザーに製品の価値を感じさせるかを知る必要があります。サードパーティのデータ ツールを使用して、さまざまな機能を使用したユーザーの維持率を分析および比較し、維持率が最も高い製品機能を見つけることができます。

機能ごとの継続率を比較することで、新規ユーザーが利用した後に継続率が大幅に上昇する機能を見つけ出すことができます。そして、新規ユーザーにとって機能の利用開始コストが高いか低いかに基づいて、さらに範囲を絞り込み、新規ユーザーのアクティベーション対象を決定することができます。

3. 新規ユーザーのアクティベーションを評価する

アクティベーション目標を決定したら、新規ユーザーのアクティベーション状況を評価し、さまざまなユーザーをターゲットに操作し始めることができます。この場合、新規訪問者の 30% はアクティブ化されていません。この部分のユーザーに対して必要なことは、アクティブ化率を向上させることです。残りのアクティブ化された新規訪問者に対する最適化の方向性は、古い訪問者の最適化の方向性と多少似ています。つまり、保持率を向上させて、製品を使い続けてもらう方法です。

チャネルはユーザー ジャーニーの出発点です。異なるチャネルから来る新しいユーザーには一定の違いがあり、アクセスの意図や目標が一貫していない場合があります。したがって、さまざまなチャネルの新規ユーザーのアクティベーション ステータスを確認できます。ここでは、新規ユーザーのアクティベーション率と維持率の観点から、異なるチャネルのユーザー間の違いを見ることができます。

一部のチャネルではアクティベーション率とリテンション率の両方が低いことがわかります。これは、チャネルの人口と製品の需要の一致が低いためである可能性があります。この場合、チャネルをさらに調整する必要があります。一部のチャネルでは、アクティベーション率は低いが、アクティベーションのリテンション率は全体よりもわずかに高い場合があります。この場合、チャネルのユーザーはより正確である可能性があり、ビジネスデータのさらなる調査が必要です。

4. アクティベーション時間とリテンションへの影響

非アクティブな新規ユーザーの場合、アクティベーションのタイミングがより重要になるのはいつですか? 非アクティブなユーザーはリテンションにどのような影響を与えますか?

上の図から、新規ユーザーのアクティベーション時間はできるだけ早くする必要があることがわかります。緑の曲線は同じ日にアクティブ化された新規ユーザーを表し、下の赤い線は同じ日にアクティブ化されなかった新規ユーザーを表します。赤い線の維持率は非常に低いことがわかります。つまり、新規ユーザーが製品の使用初日にアクティベーション行動を完了しない場合、そのユーザーが離脱する可能性は非常に高くなり、基本的には離脱したと想定されます。

したがって、新規ユーザーの活性化について話すとき、それは基本的に、ユーザーが製品を入手したその日にコア行動を完了し、製品のコア価値を認識できることを意味します。

5. 新規ユーザー活性化関数の分析

製品内で新規ユーザーのアクティベーションを増やすにはどうすればよいでしょうか?この質問をする前に、なぜ新規ユーザーがアクティブ化されないのか、どこで失われるのかについて考えてみましょう。このようにして、ユーザー損失の重要なステップを見つけて最適化することができます。

新規ユーザーアクティベーションの主なパスに基づいてファネルを構築できます。ファネルの各ステップのコンバージョンデータを通じて、新規ユーザーアクティベーションの主な損失リンクを特定し、ユーザーセグメンテーションや詳細調査などのツールを組み合わせて損失の理由をさらに分析できます。

最初の大きな損失リンクでは、ユーザーセグメンテーションを使用して、このリンクでアクティブ化されていない新規ユーザーを除外します。これらの新規ユーザーの行動軌跡を詳細に確認すると、訪問者の半分以上が登録リンクとログインリンクで失われていることがわかります。一般的なユーザー行動の軌跡から、多くのユーザーがログインと登録のステップで行き詰まっており、実際のアクティベーション リンクに触れたことがないことがわかります。

したがって、これらのユーザーのアクティベーションを最適化するために、登録やログインを必要とせずに、アクセスするとすぐにコンテンツが表示されるようにアクティベーション手順を進めることができます。

2 つ目の大きな損失リンクでは、少数のユーザーがリスト ページに到達した、つまり実際のアクティベーション ステップに到達したにもかかわらず、特定のコンテンツをクリックしなかったことがわかりました。これは、リスト コンテンツがユーザーにとって十分に魅力的ではないためでしょうか。このリストは、ユーザーの注目や商品の推奨など、複数のコンテンツで構成されています。リスト内にユーザーの注目によって生成されたコンテンツが少ない可能性があります。この場合、注目行動をより適切に誘導し、ユーザーにとってのコンテンツの魅力を高める必要があります。

このような損失に対して、アクティベーションステップを早めるために製品を調整したところ、新規ユーザーの維持率が大幅に向上したことがわかりました。 しかし具体的には、実際のアクティベーション手順に触れていなかった訪問者の半数がアクティベートに成功し、ローンチ後の新規ユーザーの維持率も大幅に向上しました。

VII. 要約

ユーザー維持分析の目的は、ユーザーライフサイクルの特徴をまとめ、精緻な分析を通じてユーザー維持/離脱の理由を見つけることです。本質的には、製品がユーザーを維持する能力を理解し、製品の実験、反復、最適化を行うのに役立ちます。さらに重要なのは、リテンション分析によってビジネス モデルを改善し、次のステップを決定することができることです。

出典: DataHunter (DataHunter01)