私の最初の記事「インターネット金融業務の始め方（パート1）：6種類のインターネット金融商品を理解するための記事」を読んだ人は、最初の記事が主にさまざまな種類のインターネット金融ビジネス、プレーヤー、収益モデル、コア機能要件などを紹介しており、実際にはすべての人が製品を知るのに役立つプロセスであることを知っているはずです。

操作したい製品を理解することが操作の第一歩であり、そうでなければ、決してうまく操作することはできません。

この記事では、別のこと、つまり顧客を知ることについてお話します。製品のターゲットユーザーが誰なのか、どこで彼らを見つけることができるのか、彼らが何に関心を持っているのか、そして彼らに何に感銘を与えることができるのかを知ってください。この方法でのみ、冷静で経験豊富なオペレーターになることができます。

ユーザーのポートレートは重要ですか?

では、早速、いくつかの質問について一緒に議論してみましょう。

1. どのタイプのユーザーが最も高いAR PU に貢献していますか?それぞれの特徴は何ですか？このタイプのユーザーに最も効果的にアプローチできるのはどこでしょうか?
2. どのタイプのユーザーが最もよく維持されるのでしょうか?彼らが留まった理由は何ですか?他に何が必要ですか?
3. この新機能のテストを最初に受けられるのはどのユーザーですか?
4. この期間中、APP の活動は減少しています。なぜでしょうか?

上記の 4 つの質問に推測せずに答えることができれば、基本的に 1:10000 スケールのユーザー ポートレート マップが頭の中にあると思います。

振り返ってみると、ユーザーポートレートとは関係ないように見える上記の日常的な運用上の問題はすべて、ユーザーに対する深い理解を必要とします。

1. 5次元のユーザーポートレート

各業界には独自のユーザー像があります。電子商取引は消費能力とブランドの好みに焦点を当て、 O2Oは地域特性に焦点を当て、金融業界は当然ユーザーの資産状況に焦点を当てます。インターネット金融業界は金融業界とインターネット業界の特徴を融合しているため、ユーザー像はより多面的になります。下の図は、私がまとめたインターネット金融業界のユーザーポートレートです。私はこれを5 次元ユーザーポートレートと呼んでいます。

この 5 次元のポートレートは、ユーザーを 5 つの次元 (基本情報、財務属性、消費属性、関心属性、社会的属性) から説明します。これらの説明を通じて、ユーザーの概要を把握できます。

しかし、現時点でのユーザーは誰でしょうか?どこですか？どうやって彼を見つけるのですか？この質問にはまだ答えられません。なぜなら、この基準に基づいてユーザーをクラスター分析し、製品の典型的なユーザー プロファイルを作成するという 2 番目のステップが必要だからです。

（例写真）

典型的なユーザー ポートレートの目的は、代表的なユーザーを概説することです。ポートレートを読んだときに、その人の声、笑顔、喜び、怒り、悲しみ、幸せがすぐに心に浮かび、まるで自分の周りにいる友人のように感じられるようになります。

さらに、肖像画に血肉があること、そして骨格の裏付けがあることも重要です。私はこの骨格をユーザー DNA インジケーターと呼んでいます。

平均注文額、財務管理の頻度、リスク選好など、特定のタイプのユーザーを他のユーザーと区別できる指標はすべて DNA 指標として定義できます。

DNA インジケーターに基づいてユーザー分類モデルを構築できます。これは、運用作業におけるほとんどの問題の解決に役立ちますが、モデル内の DNA インジケーターの数を 5 程度に制限することを忘れないでください。

（分類モデル図）

このモデルでは、その後の運用は 50% 成功しています。次に、実際の運用でユーザー ポートレートをどのように使用するかについて、実際のケースを挙げて説明します。

2. ユーザーポートレート操作事例

これは私がMGMを運営していたときに遭遇した取引事例です。

MGM は友人に登録を勧める一般的な顧客獲得モデルであり、モデルの重要な要素は推薦者です。

運用の初期段階では、5 次元のポートレートに基づいてすべてのレコメンダーを分析しましたが、すぐに問題に遭遇しました。ポートレートはすべてのレコメンダーの平均的な説明であり、この説明によると、すべてのユーザーの特性は非常に類似しているということです。

さらに、異なるレコメンダーの貢献値は異なります。最も高い ARPU を持つグループを見つけるには、どのようなユーザー特性が必要ですか?

これら 2 つの問題を解決するために、私は推薦者の 5 次元ポートレートから最も重要な 3 つの指標を抽出し、推薦者を 8 つのカテゴリに分類する推薦者モデルを構築しました。たとえば、下の図の赤い推薦者は、サッカー場のフォワードに似ているため、「フォワード推薦者」と呼んでいます。

このような推薦者は5,000人で、全推薦者の20%を占めていますが、彼らが推薦したユーザーからの融資額は79%を占めており、「80/20原則」と非常に一致しています。これらをうまく操作できるかどうかが、操作の成否を直接左右します。

2017年6月、当社の事業資金需要が急激に増加し、3日以内に1億元の資金を追加する必要がありました。これは、時間的制約と作業負荷の大きい典型的な困難な作業でした。

従来の戦略ではタスクを達成できず、計画された活動は時間内に開始されませんでした。分析の結果、私たちはこのフォワード推奨者の波をターゲットにすることを決定しました。その日の午後、期間限定の手数料割引のテキストメッセージが、この 5,000 人の人々にすぐに送信されました。わずか3日間で、合計1,000人がイベントに参加し、1億2,000万人民元の資金を集め、迅速かつ正確に、容赦なく任務を完了しました。

このアクティビティを成功させる鍵は、実際にはタスクが登場する前にユーザーを深く理解しておくことでした。 5 次元のポートレートと 8 つのカテゴリの推奨モデルがなければ、ユーザーを正確に特定し、短期間で効果を推定することは不可能です。実は、これはすべての運用業務に当てはまり、運用本来の強みでもあります。

最後に、ユーザーポートレートを使用する 3 つの段階をまとめます。

1. 5次元モデルに基づいて対象ユーザーを記述し、ユーザープロファイルを作成します。
2. 運用目標に基づいて 3 ～ 5 個の主要指標を抽出し、ユーザーをクラスター化およびセグメント化します。
3. ユーザーのタイプごとにターゲットを絞った運用とレビューを実施し、最終的に適切な戦略をまとめます。

現在普及しているパーソナライズされた表示、カスタマイズされた操作、スマートな推奨事項はすべて同じロジックに従いますが、データ ソースが行動軌跡データで拡張され、操作アクションがよりリアルタイムかつ動的になっている点が異なります。

出典: 北京兵士