ユーザーを呼び戻すにはどうすればいいですか? 5つの主要戦略を確認することで科学的にリターンする方法が学べます！

多くの運用担当者にとって最大の頭痛の種は、失ったユーザーを取り戻すことです。マーケティング パートナーは、新しいユーザーを引き付けるためにチャネルの構築に忙しく、高い顧客獲得コストでユーザーを引き付けるために懸命に働いています。しかし、ユーザー エクスペリエンスや収益に問題があるなど、何らかの過失があれば、ユーザーはプラットフォームに参加しなくなります。

運用部門は、私たちを離れたこれらの失われたユーザーを見つけ出し、制御可能なコストで彼らを取り戻す必要があります。マーケティング部門は「おじさん、遊びに来て」と叫んでいるようなもので、オペレーション部門もおじさんに暇なときに頻繁に遊びに来てと言わなければなりません。

収入を増やして支出を減らすという原則は誰もが理解していますが、それを実践するのは簡単ではありません。上には高い収益を要求するユーザーがおり、下には予算の削減を叫ぶリーダーと財務がいます。お金を賢く使う方法は科学です。

実際、私が理解している限りでは、ユーザー数の増加とは、2 つのことを行うことです。1つは、より少ない資金で同じ量を達成すること、もう 1 つは、同じ資金でより多くの量をもたらすことです。

今日は、離脱ユーザーを呼び戻す戦略から始めます。離脱ユーザーを呼び戻すことには、「復活」、「覚醒」、「リフロー」など、さまざまな名前があります。以下のテキストでは、離脱ユーザーを呼び戻すことをリフローと呼びます。

本稿では、この8ヶ月間、リピーターユーザーを運用してきた私の経験を共有するために、リピーター戦略を振り返り、今後の展望を分析します。これは、この期間に私が継続的に探求し、まとめてきたユーザー成長の経験であると言えます。

まず、私がよく使う修辞的質問分析法を使って、4 つのステップで戦略の反復を分析します。具体的な分析マインド マップは次のとおりです。

分析の概要

1. 会社はリフローにどのくらいの予算を割り当てていますか?

2. この資金を使ってどのような戦略を実行しましたか?

3. これらの戦略はどの程度効果的でしょうか?

4. 後で戦略を改善する方法

1. リピーターに予算を与える

リピーターユーザーの予算は、次の式で計算できます。

1. 返還コスト = ユーザー貢献コスト - 市場コスト - 運用コスト

2. ユーザー負担コスト = (投資期間/12)ライフサイクルコスト率

3. ライフサイクルコスト率：1年で4％、2年で2.5％、3年で1.15％

論理的な説明: ユーザーがライフサイクル中に支払う総コストは、ユーザーの貢献価値とライフサイクル コスト率によって決まります。総コストから初期市場投資コストと運用コストを差し引いたものが、回収コストになります。

式 1、2、3 を組み合わせ、ライフサイクルコスト率を 2 年とすると、次の式が得られます。

回収コストの上限＝（投資期間／12）ライフサイクルコスト率－市場コスト－運用コスト＝150元

（追記：ライフサイクルコスト率は2年間で2.5％として計算しています）

つまり、会社は失ったユーザー1人あたり150元の支出（CPA）を許可できますが、私はケチなので、私の管理下では、1人あたりの平均CPAはわずか85元です。つまり、将来的には、より柔軟になり、リターン効果を確保しながら、あまりケチになりすぎないようにすることができます。

2. この資金を使ってどのような戦略を実行しましたか?

アクティビティ ガントチャート

上記のガントチャートには、各アクティビティの投資対生産比率、利用率、上限、ユーザーあたりの平均投資額 (ARPU) がリストされています。継続的な調査と実験を経て、最終的に C+D 戦略を採用しました。なぜこの戦略を選択したのでしょうか? 下の図をご覧ください。

レンダリング

横軸は稼働率（量）、縦軸はARPU値（質）、円の直径は生産比率を表す

1.戦略Aは投資収益率が低いのに、ユーザーのARPU（平均購入額）は15,000元に達しています。Aの上限がユーザーの需要を満たせないことは容易にわかります。しかし、上限が10,000元であるため、多くのユーザーが10,000元しか投資しない（そして、紅包を使い切って去る）ことになります。これは実際に起こっていることなので、Aの非合理性を反映しています。私たちがすべきことは、上限を引き上げ、手数料率を下げ、ユーザーのARPU値を高めることです。

2.Bは現在最も一般的に使用されている戦略です。Aをベースに、上限額を増やし、コストを削減し、短期商品の使用に関するルールを追加します。次に長期製品の割合が低いことが分かります。これは、ユーザーが戻ってきた後に短期製品をより多く購入していることを意味します。これは、長期ユーザーの質が短期ユーザーよりも高いことが関連調査で示されているため、望ましくない結果です。

3. CはBを基準に短期商品を制限し、長期商品のみ購入できる戦略です。利用率はBほど高くありませんが、ARPU値、コア商品の割合（長期商品購入率）を保証し、コスト比率を下げるなど、比較的バランスの取れた戦略です。

4.Dは高品質なユーザー向けの紅包セットで、使用率は最も低いですが、使用するユーザーの質は非常に高いです。

5. C+Dは、これまで私たちが選択してきた戦略であり、低品質ユーザーと高品質ユーザーの両方を考慮した、金額の上限、コアレート、コストの面で非常にバランスが取れています。

以上が、私たちが実践してきた戦略と、その戦略の進化の歴史です。以上で活動全体の分析を終えました。次に、マクロからミクロまでユーザーレベルに入り、活動戦略の有効性を深く分析します。

3. この活動はどれくらい効果的ですか?

RFMモデルとユーザーがコアであるかどうか（戻ってくる前に12か月以上製品を購入しているかどうか）を分析し、このモデルをC-RFMモデルと名付けました。

C-RFMモデル解析法

1. コアユーザー（コア）

まず、コアユーザーと非コアユーザーの比較を見てみましょう。

コアユーザーと非コアユーザーの比較表

（１）コアユーザー復帰者のARPU値は非コアユーザーの1倍であり、再投資率は非コアユーザーよりもわずかに高い。

（２）しかし、コアユーザーのCPAは非コアユーザーよりも30％高い。

要約：購入前にユーザーがコアであるかどうかは、返品後のユーザーの質を判断する主な基準です。

2. 新しさ

ロスタイム分布図

（１）リフロー時間が短いほどリコールが容易になる（内部リフロー解析より導出）

（２）CPAは4月から11月の解約期には高くなり、1月から3月および12月以降は低くなります。

（３）損失時間が長くなるにつれて、コストパフォーマンス比は低下する傾向を示す。

（４）資本再投資率（再投資額／返還額）は、流出後７ヶ月を過ぎると上昇傾向を示す。

要約：6月と12月はリターンフローサイクルです。失われたユーザーの資金は、資金不足または他のプラットフォームへの資金流入に過ぎません。ユーザーの資金が不足しなくなったり、製品の資金が償還されたりすると、実際には次の製品を購入する意思決定期間になります。したがって、6月以降と12月以降はリターンフローサイクルです。このタイプのユーザーにコストを増やしたり、コストを傾けたりすることで、資金が再び他のプラットフォームに流入するのを防ぐことができます。同時に、このタイプのユーザーの復帰後の品質は比較的高いため、プラットフォームに高い利益をもたらすことができます。

3. 帰国前の投資頻度

頻度分布図

（１）本国送金前の投資頻度と本国送金後の投資の質との相関は非常に低い。

（２）リフロー前の購入頻度はリフロー時のCPAに比例します。リフロー前の購入回数が多いほど、リフローCPAは高くなります。

要約: ユーザーのリターン品質の変数として、解約前の投資頻度の重要性は非常に低く、明らかな規則性はありません。

4. リフロー前のピーク（金銭的）

（１）本国送金前のピーク値は、赤封筒ARPU値と正の相関関係にあり、ピーク値が高いユーザーほど本国送金投資が多くなります。

（２）ピーク時の４万元から１０万元の範囲のユーザーの間で資金の再投資率が比較的高く、この範囲のユーザーの間で発展の余地があることを証明している。

概要: 履歴のピークはユーザーの品質と強く相関しており、復帰後の品質を判断するために使用できます。

分析の真の価値は、過去を理解し、未来を見据えることです。上記の C-RFM ディメンションを分析することで、ユーザーのパターンを見つけ、より深く理解することができ、その後の戦略の反復を大幅に促進することができます。

IV. 今後の改善方法

（１）SMS連絡文のABテスト：

リーチSMSのABテストを通じて、最適なSMSをタイムリーに調整し、ユーザーに通知して、リターン率を高めることができます。ユーザーが戻ってきたくないのではなく、ユーザーが自分に送られた赤い封筒に気づかなかったり無視したりしている場合があります。ユーザーが気付いたときには手遅れで、赤い封筒の有効期限が切れており、ゴールデンリターンのタイミングを逃しています。そのため、リーチSMSの存在感をどのように高めるかが、今後の課題です。

（２）既存の赤い封筒戦略を変更する：

戦略1は、表面上は額面金額を増やしつつ、実際には手数料率を下げることです。例えば、2万元以上の注文で100元割引、5万元以上の注文で200元割引の赤い封筒は、200元の方が魅力的に思えるかもしれませんが、実際には後者の手数料率は前者よりも0.1％低く、これは下図の戦略1のオレンジ色の点線で示される削減です。利用率とARPU値を確保しながら手数料率を削減しています（実は、私は今でも十分にケチなので、これ以上ケチになるとは思っていませんでした、笑）。戦略2は、手数料率を実質的に増やし、より多くのお金を使い、質と量の両方を向上させることです。予算の範囲内であれば、将来的に試すことができます。

（３）精密操作モデルC-RFM

C-RFM モデルの観点からユーザー ポートレートを分析しました。次に、さまざまなユーザーを対象にしたマーケティングを実行するためのリターン バリュー モデルを確立します。スコアの重みは実際の状況に応じて調整できます。たとえば、現在、変数の重要度は次のとおりです。

コアか否か > 過去のピーク > 損失期間 > リターン前の投資頻度

下図に示すように、失ったユーザーにはスコアに基づいて価値ラベルが追加され、最終的にユーザーはさまざまなレベルに分類され、精密マーケティングが行われます。

正確なC-RFMモデル

（４）精密オペレーションモデルロジスティックス

既存のデータを使ってモデルを構築するには、決定木などさまざまなモデルが存在します。ここでは、ロジスティックモデルを使ってユーザーの再来確率を予測し、さまざまな確率に基づいた精密マーケティングを行うことをお勧めします。

今日の逆流分析プロセス全体を見直してみましょう。

（１）企業はユーザーの再エンゲージメントにどのくらいの予算を割り当てていますか？

（２）この資金を使ってどのような戦略を実行したのか？

（３）これらの戦略はどれほど効果的か？

（４）その後の戦略の改善方法

分析プロセス全体が完了しました。これが私の8か月間のリターン戦略の概要です。この8か月間、私は戦略を絶えず繰り返し、試行錯誤を続け、最も理想的な戦略を模索してきました。しかし、どんなに忙しくても、立ち止まって過去を分析し、未来を見据えなければなりません。良い戦略と悪い戦略の理由、良い戦略をさらに良くする方法、悪い戦略を回避する方法を明確に把握し、積極的に変化を受け入れ、時代に淘汰されないようにする必要があります。

追記：この記事が大多数のインターネット金融事業者に役立ち、大多数のインターネット金融ユーザーがプラットフォームの運営方法を理解できるようになることを願っています。同時に、インターネット金融の同僚や愛好家がコミュニケーションを取り、一緒に学び、貴重な提案を提出することを歓迎します。

出典：江迪