オペレーターは在庫 H5 をどのように計画すればよいでしょうか?

一昨日、WeChatレポートがようやく多くの期待を経て発表されましたが、その影響は小規模で、多くのユーザーが混乱し、レポートを生成する入り口を見つけることができませんでした。

2日前、「2018 Alipay 年報」が友人の輪を席巻し、知乎のホットリストのトップに数日間留まったことを考えると、同じ大手企業の年末在庫に対するコミュニケーション効果がなぜこれほど異なるのでしょうか。

2018 アリペイ年次報告書

2018 WeChat 年次データレポート

毎年年末と年始になると、友人の間ではあらゆる種類の年次レビュー、リスト、レポートが飛び交います。

ユーザーたちはもうこれに驚かなくなったが、それでも興奮して楽しみにしている。これらの在庫のH5が出るまで、今年を乗り切れないようだ。

WeChat、Alipay、NetEase Cloudの「3つの大きな山」が存在するにもかかわらず、ますます多くのアプリとプラットフォームが年末レビュー軍に加わり、一戦で有名になることを望んでいます。

年末レビューのH5はなぜこんなにも生命力と伸びが強いのかと不思議に思います。

オペレーターとして、在庫 H5 をどのように計画すればよいでしょうか?今日は年末の在庫計画についてお話します。

01在庫ベースのH5とは

インベントリ型 H5 の本質は依然としてコンテンツのインベントリですが、運用スタッフはインベントリの本質を H5 の形式で提示します。在庫のロジックによると、コンテンツベースの在庫 H5 とデータベースの在庫 H5 の 2 つのカテゴリに分類できます。

より理解を深めていただくために、それぞれのタイプごとに優れた事例を選んで説明しました。

1) コンテンツの種類

コンテンツベースのレビュー H5 は、年間主要イベントのレビュー記事に似ています。特定の分野またはテーマから始まり、エンターテインメント業界の経歴、年間映画リスト、今年のトップ 10 キーワードなど、過去 1 年間に関連する主要なイベントを示します。

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知乎「2018年映画リスト」

もちろん、ユーザーの注意力が重要視される今日の世界では、ユーザーに単に「視聴」させるだけではオペレーターの野望を満たすことはもはやできません。そのため、コンテンツ ベースの H5 の中には、インタラクティブ性も追加しているものがあります。

テンセントニュース：「今年の絵文字を決めるのにあと18秒」

インターフェースニュース「2018年を記念する写真はどれですか？」 》

さらに、コンテンツ タイプには、時間ベースのインベントリという特別なカテゴリがあります。つまり、タイムライン モデルでは、過去の期間におけるブランドまたは製品の主要なイベントが直線的に表示されます。

コンテンツ自体に驚きが欠け、ユーザーとのつながり度合いが低いため、時間ベースのインベントリはもはや一般的ではありません。

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2) データ型

データ インベントリは、ユーザー データをレビューして、その年のユーザーの「アクティビティの軌跡」や「消費の軌跡」を表示するツール タイプのアプリでよく使用されます。

ユーザー価値が高く、ユーザーが自慢するために自発的に転送したり共有したりする傾向があるため、このタイプのインベントリ H5 は画面を席巻するヒットを生み出す可能性があります。

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Douban「2018年 Douban 書籍・映画・オーディオレポート」

年末レビュー H5 を計画する前に、運用スタッフはまず、自社の製品に適したレビュー ロジックの種類を検討する必要があります。このプロセスでは、次の要素を考慮する必要があります。

023種類のデータインベントリ

近年、WeChatモーメントに溢れている状況から判断すると、「2018 Alipay 年間請求書」やNetEase Cloud Musicの「2018 年間リスニングレポート」など、データに基づく在庫ロジックが最も広く流通しています。

データインベントリ H5 は、レポートデータ、ユーザーデータ、製品データの 3 つのタイプにさらに分けられます。

①報告書型データインベントリH5

これは、業界レポートを H5 形式にすることを意味します。この形式には、レポートと同様に多数のグラフや分析が含まれることがよくあります。例えば、テンセントビデオが公開した「Z世代のユーザー行動の真実」などがその代表例です。

レポートデータ/テンセントビデオ「Z世代のユーザー行動の真実」

② ユーザーデータインベントリ H5

ユーザー（つまり「自分」）に関連するデータを統合して表示します。例えば、バイラルにはならなかったものの、QQミュージックの「2018年のあなたの音楽の思い出」もよくできていました。

ユーザーデータ/QQミュージック「あなたの2018年の音楽の思い出」

③商品データ在庫H5

製品独自のデータパフォーマンスの表示は、主にブランドコミュニケーションに使用されます。たとえば、「Huawei 2016 年次レポート概要」では、Huawei が 2016 年に達成した成果が示されています。

製品データ/「Huawei 2016 年次レポート概要」

これら3つのデータタイプは混合して使用できます。たとえば、昨日の「2018 Tencent Data Report」では、ユーザーデータとスマートライフは製品データ、群衆絵文字ユーザー習慣はレポートデータ、最後の「N日間WeChat」はユーザータイプという3つのタイプが混合されています。

2018年テンセントデータレポートの製品データ一覧

左側にレポート型データインベントリ、右側にユーザ​​ー型データインベントリ

3 つのデータ タイプのうち、ユーザー データ インベントリはユーザーによって共有される可能性が最も高くなります。その理由は簡単に推測できます。ユーザーは自分に関連するコンテンツを共有するのが好きです。ユーザーデータインベントリH5は、多くの場合、ユーザーの自慢したいというニーズを満たし、ユーザーが積極的に転送できるようにします。

03 ユーザーデータインベントリ H5 見落としがちな落とし穴</h2
次に、ユーザーデータの棚卸しH5を行う際に見落としがちな落とし穴、つまり、ユーザーデータは製品自体には付属していないという点についてお伝えします！

2014年末、「Alipay 10年請求書」がWeChat Momentsで話題になりました。当時、私はTiebaでコンテンツ運用に携わっており、Tiebaでも同様のユーザーデータのインベントリを行いたいと考えていました。

「参加した時期、フォローしているバーの数、投稿した投稿の数、いいねの数」など、いくつかの基本的なユーザーデータをリストアップし、データ要件を提出するためにデータグループに興奮して駆けつけました。データが不完全であることが判明し、過去4年間のユーザーデータしか取得できませんでした。計画は失敗しました。

そこで、新しいプロジェクトに取り組んでいる人への提案です。製品のデータ統計を展開するときは、基本的なユーザー ポートレートを収集することを忘れないでください。こうすることで、毎年ポートレートを宣伝に使用したいときに、私と同じ状況に陥ることはありません。

友人の中には、「私のユーザーデータはそれほど完全ではないが、ユーザーデータのインベントリも行いたいので、諦めなければならないのか?」と尋ねる人もいるかもしれません。

実際、H5 自体にデータに対する厳密な要件がなく、大まかなデータのみが必要な場合でも、ユーザーが送信したデータと製品固有のアルゴリズムを通じて、ユーザー専用のデータレポートを生成することができ、より優れたコミュニケーション効果を実現できます。

たとえば、Dongqiudi の「トップサッカースターとの給与比較」は、典型的な「不正確な」ユーザーベースのインベントリ H5 です。個人の月給を入力すると、家や車の購入に費やした時間をサッカースターと比較できます。

東秋迪「トップサッカースターの給料比較」

レポート型H5のコミュニケーション効果も良好で、ユーザー型データに次いで上位にランクされています。また、データ取得もより多様化しており、製品データだけでなく、ユーザー調査や他の文献の参照などを通じてデータを取得することもできます。

最後に、製品データは基本的にブランドレベルのコミュニケーションに属し、WeChat、Taobao、Alipay、QQ、Tieba、Baiduなどのブランドでない限り、友人の輪の中でバイラルになる可能性は非常に低く、製品レポートはIPになっています。業界内の実務者を除いて、あなたの製品を使用したことのないユーザーは基本的にあなたの製品データを気にしないので、普及の希望があります。

コミュニケーション効果によるこれら3種類のH5の順位は、ユーザー型データインベントリ>レポート型データインベントリ>製品型データインベントリの順である。

04データインベントリをうまく行う方法 H5

データ インベントリ H5 の種類を理解した後、次のステップは、優れたデータ インベントリ H5 を作成する方法です。 WeChatモーメンツで話題になっている棚卸し型のH5から、年末の棚卸しの際に再利用できる体験をいくつか分析してみました。

1) コンテンツマイニング

ここでのコンテンツ マイニングは、データ インベントリ タイプ H5 の元の参照データであるデータ マイニングに重点を置いています。この段階では、運用上の意思決定を行うためにどのような種類のデータが必要かを検討する必要があります。具体的には、次の種類のデータが含まれる可能性があります。

① 基本ユーザーデータ

星座、年齢、性別、登録時間、場所、関係ステータス、収入、業種、製品の使用回数、製品のピーク使用量など、製品の特性を含む基本的なユーザーデータ。

② インタラクションデータ

投稿、コメント、返信、いいね、検索、フォロワー、地理的な場所のチェックイン、出勤、購入などの製品特性を含むインタラクティブなデータ。

③製品データ

男女比、総ユーザー数と成長率、地域分布、機能使用時間、DAU/MAU、キーワード頻度、取引量と成長率、ユーザー数と収益の観点から見たモバイル/PC端末の比較、その他製品特性に関するインタラクティブデータ。

2) コンテンツの統合

最初のフェーズでマイニングされたデータは散在しており、特定のテーマはありませんでした。

したがって、運用では、これらのデータからパターンを発見し、ユーザーの興味を喚起できるデータ テーマを計画し、そのテーマに基づいてそれをサポートする興味深いディメンションを決定し、マイニングされたデータを可能な限りこれらのディメンションに割り当てる必要があります。

ここでは、「2018 Alipay 年間請求書」と NetEase Cloud Music の「2018 年間リスニングレポート」を例に挙げます。

Alipay の年間請求書のデータディメンションには、総消費データ、Ele.me データ、オフライン支払いデータ、旅行データ、環境保護データ、公共福祉データなどが含まれており、以下のコアデータが含まれます。

NetEase Cloud Musicの年間リスニングレポートには、基本データ、気分データ、趣味データ、消費データなどが含まれており、以下のコアデータが含まれています。

3) コンテンツのパッケージング

コンテンツ パッケージングは​​主にデータのパッケージングを指します。現在一般的なパッケージングには、最高、割合、累積、平均、傾向、分布、比較、シミュレーションなどがあります。

もちろん、最初に友達として追加したユーザーは誰かなど、それ自体が非常に意味があり、パッケージ化する必要がないデータもあります。ここでは詳細には触れませんが、一般的には 1 つの原則があります。それは、ユーザーに最も興味深いデータを提示することです。

4) コンテンツの普及

データのマイニング、統合、パッケージ化が完了したので、それを配布し始めることはできますか?そうではありません。

また、各ページのキーパスデータ統計が完了しているかどうかを確認し、ページの各モジュールのトラフィックを監視し、データ分析に基づいてトピックコンテンツをリアルタイムで調整する必要があります。

ユーザーにコンテンツが届くという点では、オペレーションは主にサイト内プロモーション（ホームページ、プッシュ、EDM、SMS、ポップアップウィンドウ）を担当します。基本的に、興味深いユーザーデータインベントリは、サイト内でのユーザーの自発的な参加と普及を引き起こします。

05 結論

インターネット企業と従来型企業の最大の利点は、ユーザーの行動を正確に記録でき、膨大な量のデータを持っていることです。

まさにこの利点に基づいて、インターネット製品は毎年末にユーザー行動データ インベントリを公開して配布することができ、多くの場合、友人の輪に浸透する効果を達成できます。

オペレーションパートナーの皆様が素晴らしい年末の棚卸しケースを作成できることを願っています。

著者: Operation Research Society、Qinggua Media より出版許可。

出典: Operation Research Society (U_quan)