バイラルユーザー成長モデルとは何ですか?ユーザー成長モデルを構築するにはどうすればいいですか?

グロースハックの概念は現在非常に人気があり、多くの企業がユーザー成長の分野で人材を募集しています。では、どのように成長を達成し、ユーザー成長モデルを構築するのでしょうか?ユーザー増加の問題に対応して、Zhuge Jun はグラフを描いてバイラル成長モデルとは何かを説明し、ユーザー増加の問題、このグラフの描き方、独自のバイラルユーザー成長モデルの構築方法を教えました。

1. バイラルユーザー成長モデルとは何ですか?

まず、ユーザー成長モデルとは何かご存知ですか？簡単に言えば、各チャネルがもたらすユーザー数の増加と減少の曲線がグラフ上に描かれ、ユーザー数の変動を反映します。

では、バイラルユーザー成長モデルとは何でしょうか?ユーザー成長モデルにバイラル成長曲線を追加して、全体的なユーザー成長に影響を与えます。

分かりませんよね？私が描いた絵は次のようなものです。

青、赤、緑の曲線は異なるチャネルからの新規ユーザーを表し、水色の曲線はユーザーの減少を表し、横軸は異なる月、縦軸はユーザー レベルを表します。紫色の曲線がない場合はユーザー増加モデルですが、紫色の曲線がある場合はバイラル増加モデルです。紫色の曲線はバイラルに増加しているユーザーの数を表します。バイラル曲線はユーザーの拡散に依存する成長曲線であり、その他の新しい曲線は運用行動に依存する成長曲線です。

このグラフは、一定期間における新規ユーザーと離脱ユーザーの推移を表しています。新規ユーザーのチャネルは、アプリケーション市場やウェブサイト転用などの安定した新規チャネルと、不安定な青い曲線のようなアクティブな新規チャネルに分かれています。たとえば、地上でのプロモーション活動を行ったり、プレスリリースを発行したりしましたが、これらは通常のチャネル運営方法としては使用できません。

バイラルカーブとは、運営者のプロモーション活動によってもたらされた新規ユーザーではなく、ユーザーの自己増殖によってもたらされた新規ユーザーを指すため、バイラルカーブと呼ばれています。バイラルユーザー成長モデルでは、ユーザーの自己増殖によってもたらされる新規ユーザーに重点を置きます。

2. ウイルス増殖曲線をどのように設計するか?

運用行動によってもたらされるユーザーの増加は基本曲線ですが、バイラル曲線には考慮すべき要素がさらに多くあります。バイラル成長曲線には、K値、つまりバイラル係数というキーワードがあります。

ミニマリストのバイラルモデルを通じてバイラル成長曲線を設計する方法を見てみましょう。

バイラル係数 K = (共有数 / 共有者数) * (成功したコンバージョン数 / 共有数) = 成功したコンバージョン数 / 共有者数。

簡単に言えば、k 値とは、各ユーザーが呼び込むことができる新規ユーザーの数です。

グロースハッカーの本でのkファクターの説明は、kファクター = 感染率 *コンバージョン率です。感染率はユーザーが製品を他の人に広める度合いを指し、コンバージョン率は感染したユーザーが新規ユーザーに変換された数を指します。

標準の式は k=i conv であり、具体的な式は k=共有率変換率です。

たとえば、あるイベントで 1,000 人のユーザーが他のユーザーを招待し、1,000 件の招待状が発行されたので、i=1 となります。初日に 200 人のユーザーがコンバージョンしたので、conv は 0.2、最終的な K 値は 0.2 となります。K 値が固定であると仮定すると、2 日目の 200 人の新規ユーザーは 40 人のユーザーをコンバージョンし、3 日目に 8 人のユーザー、4 日目に 1.6 人のユーザーをコンバージョンし、合計 1,250 人のユーザーを獲得することになります。

これには、新規ユーザーが転送を行わない、または転送を遅らせる状況は含まれません。では、K 値が 0.5 の場合、どのような影響があるでしょうか?すると、500、250、125、62.5、31.25 人のユーザーが順にコンバージョンされます。K 値が 1 の場合はどうなるでしょうか。ユーザー総数は1,000人の割合で増加し続けます。

k 値を増やすには、1 人のユーザーの共有数を増やすか、共有を変換する人の数を増やすことができます。

ここから、ウイルスの成長曲線を導き出しました。K 値が高いほど、分裂に参加するユーザーが多くなり、成長曲線は急になります。 K値が1のときのみ、バイラルカーブは成長を続け、そうでない場合は徐々に0に戻ることがわかります。ただし、実際には、変換したユーザーが転送しない状況も考慮する必要があり、同時に、ユーザーが複数のユーザーを参加に招待する可能性があるため、K値を1より大きくする必要があります。

比較的成功したNetEase Red Posterの核分裂活動については、スクリーンスイープ効果を達成するために必要なK値が6.85であると計算された人がいました。したがって、バイラル成長曲線では、K値をできるだけ高める必要があります。K値は、賞品、プラットフォーム、プロセス、コピーライティング、ポスター、初期ユーザーグループの特徴、分裂ユーザーグループの特徴などの要素を含む活動の魅力を反映しています。したがって、本当に成功したバイラル成長はまれです。

3. バイラルユーザー成長モデルをどのように活用するのでしょうか?

バイラル成長モデルの適用は、ユーザー成長目標の計画段階により反映されます。たとえば、6 か月で 100,000 人のユーザー純増 (つまり 100,000 人のユーザー維持) を達成したい場合、バイラル曲線は計画を立てるのに役立ちます。

まず、一般的なユーザー増加チャネルをリストします。電子マーケットプレイスなどのチャネルを通じて、定期的なユーザー増加をもたらします。定期的なチャネルは、安定した数の新規ユーザーをもたらします。6 か月以内に 5 つの電子マーケットプレイス チャネルを通じて合計 30,000 人の新規ユーザーを獲得できると仮定します。この推定は、従来のプロモーション チャネルからのコンバージョン データの観察に基づいています。

次に、成長を促進するために実行できる活動をリストアップします。過去の運用活動を通じて、ユーザー増加の効果をまとめることができます。たとえば、電子市場での広告に 10 元を費やすごとに、ダウンロードが 1 件増えます。予算に基づいて、10 万元を投資すると仮定すると、1 万人の新規ユーザーを獲得できます。たとえば、ニュースの宣伝によってユーザー数の増加が期待できるため、プレスリリースをリリースするための情報チャネルを探します。10 万元を投資して 1 万人の新規ユーザーを獲得したとします。積極的に成長を促すカーブであるチャネルプロモーション手法のコンバージョン効果と予算に基づいて配信計画を立てます。

3番目に、ユーザー離脱の状況を検討します。新規ユーザーの追加計画を立てた後は、ユーザー離脱についても考慮する必要があります。過去の運用離脱データに基づいて、ユーザー離脱率は 20% であると想定しています (無理な数字だとは思いますが、これ以上高いと目標を達成できません)。すると、上記のチャネルでは合計 50,000 人の新規ユーザーが追加され、10,000 人のユーザーが失われ、最終的に 40,000 人のユーザーが維持されることになります。

4番目に、ウイルスの成長曲線を設計します。新規ユーザーが5万人、離脱ユーザーが1万人で、目標の10万人にはまだ6万人足りない。この6万人のユーザーはバイラル成長曲線を通じて達成する必要があり、成長において最も重要な要素は共有する人の数だ。

次の式に従って、目標に基づいて株式数を計算します。

K = 転換数/株式数

たとえば、ユーザーが 40,000 人いて、目標が 100,000 人である場合、60,000 人の新規ユーザーを追加する必要があります。K 値は 1.5 で、これは各ユーザーがもたらす新規ユーザーの数です。しかし、実際の運用では、最初から 4 万人のユーザーがいるわけではなく、すべてのユーザーが共有するわけではありません。過去の運用データに反映された k 値に基づいて、共有に必要なユーザー数を推測し、共有を増やすことを目標に運用する必要があります。

要約: 誰でも独自のバイラルユーザー成長モデルを構築して KPI を完了できます。モデルを確立する目的は、自分の運用行動を継続的に修正することです。たとえば、計画されたチャンネルプロモーションによると、20,000 人のユーザーを獲得する必要があります。これが達成されない場合はどうすればよいでしょうか?その後、実際のデータに基づいて指標を見直し、さらに問題点を特定し、投資を増やしたり、活動を最適化したりする必要があります。

出典: Zhuge io データコーチ