「ユーザーのアクティブステータス」を分割してコンバージョン減少の理由を見つけるには？

ユーザーのアクティブ状態を明確に分割して分析できれば、データ分析の問題の約 70% は解決されます。分析で「行き詰まる」ことが多いのは、この非常に基本的でありながら見落とされやすい内容です。そのため、データの変動に関する疑問が生じた場合は、まずはユーザーの活動状況をセグメント化し、「問題を引き起こしているユーザー」の活動状況を明らかにすることが、必ず大きな助けとなるでしょう。

新規ユーザー数 + 既存ユーザー数 = アクティブユーザー数

まず「アクティブ」という言葉についてお話ししましょう。アクティブユーザーというと、多くの人はいわゆるアクティブユーザーとは、製品に対して非常に積極的なユーザーだと考えています。それを数値化すると、例えば週に少なくとも2、3日は製品を使用するユーザーがアクティブユーザーとみなされます。

申し訳ありませんが、そうではありませんので、まず概念を明確にする必要があります。

いわゆるアクティブ ユーザーとは、業界では一般的に、選択された期間内に製品を開いたアクティブ ユーザーとみなされるユーザーとして定義されています。したがって、アクティビティは程度ではなく状態を定義します。

アクティブ ユーザーは、新規ユーザーと既存ユーザーの 2 つのカテゴリに分けられます。

新規ユーザーについては説明しませんが、いわゆる既存ユーザー、つまり初めて製品を訪れるユーザーではないユーザーは、すべて既存ユーザーです。したがって、これら 3 つの概念の関係は、同じ期間における新規ユーザー数 + 既存ユーザー数 = アクティブ ユーザー数となります。

たとえば、毎日表示される新しいアクティブ データ (1 日あたり平均 4,000 人の新規ユーザーと 1 日あたり 10,000 人のアクティブ ユーザーなど) は、毎日平均 6,000 人の既存ユーザーがアクセスしていることを意味します。

失ったユーザー + 沈黙しているユーザー = 非アクティブユーザー

そうですね、ユーザーのアクティブ ステータスをセグメント化しているので、アクティブ ステージがある場合は、非アクティブ ステージも存在するはずです。非アクティブユーザーに注目すると、非アクティブユーザーの数が極めて多いことに少し驚くかもしれません。

非アクティブ ユーザーも、失われたユーザーとサイレント ユーザーの 2 つの部分に分けられます。

その大多数は、解約したユーザーです。いわゆる解約したユーザーとは、弊社の製品を使用したものの、一定期間製品を起動していないユーザーのことです。さらに、この期間が長すぎるため、ユーザーは製品を放棄したか、忘れてしまったと考えられます。そのため、そのようなユーザーを解約したユーザーと定義しています。さまざまな製品のビジネス特性に応じて、一般的には 30 日、60 日、または 90 日以上に分けられます。

もう 1 つはサイレント ユーザーです。サイレント ユーザーも、以前に当社の製品を使用したことがあり、しばらく製品を起動していません。ただし、この期間は最大値と最小値を持つ時間間隔です。最大値は、失われたユーザーを定義する値を超えることはできず、最小値は通常、失われたユーザーを定義する日数の 3 分の 1 です。

さて、ここで重要な点があります。多くの人が、失ったユーザーをどのように判断または定義するのかと私に尋ねるでしょう。私の答えは、このしきい値は当社のビジネスとユーザーに関する理解に基づいて定義され、データを通じて徐々に調整されるということです。公式の公式はありません。

製品が成長するにつれて、非アクティブ ユーザーの数は予想よりもはるかに多くなる可能性があります。非アクティブ ユーザーを呼び戻すことは非常に重要であり、適切に実行すれば非常に効果的です。

このため、一部のユーザーはサイレント ユーザーまたは失われたユーザーになり、その後正常に呼び戻され、古いユーザーの中でも非常にユニークなグループになり、復帰ユーザーまたは復帰した古いユーザーと呼ばれます。

なぜこのようなセグメンテーションを行う必要があるのでしょうか? それは、リピーターが直面する使用シナリオと経験が、新規ユーザーと非常に似ているためです。また、リピーターを活性化し、アクティブな状態に保つ必要もあります。しかし、本質的には新規ユーザーではないため、金融商品や初心者ラベルなどの優遇措置を受けることはできません。そのため、このタイプのユーザーをセグメント化し、専用の操作とサービスを提供する必要があります。

まず、ユーザーが新規ユーザーとして当社製品にアクセスする場合、次の 2 つの方向があります。

1. アクティベーションが成功し、製品の価値を認識した場合、新規ユーザーは引き続き訪問し、アクティブな既存ユーザーになります。

2. ユーザーが追加されてから一定期間商品を訪問しなかった場合、そのユーザーはサイレントユーザーになります。ユーザーが商品を訪問していない期間がロストユーザーの基準に達すると、そのユーザーはロスト状態になります。

一方、沈黙状態や迷い状態にあるユーザーが、リコール戦略や広告を見た、必要を感じた際に思いついたなどの理由で再度当社製品を訪問した場合、そのユーザーは逆流状態にあるといえます。ユーザーが戻ってきた後も引き続き訪問する場合は、アクティブな古いユーザーになります。

最後に、アクティブ ユーザーの場合、新規ユーザー、リピーター、古いユーザーを問わず、いつでもサイレント ユーザーになる可能性があります。そのため、製品内のユーザーのステータスをリアルタイムで監視し、戦略をタイムリーに調整するためのデータが必要です。

まず、トラフィックの次元では、通常、新規ユーザーとアクティブユーザーの数にのみ焦点を当てます。ユーザーアクティビティステータスの変化グラフを見ると、次のことがわかります。

☞新しく追加されたステータスは、すべてのユーザーにとって出発点となります。

☞サイレント状態は、ユーザーがアクティブからロストへと移行する避けられない経路です。

☞どのようなリコール戦略でも、ユーザーは必ず逆流状態を経験することになります。

したがって、新規追加、沈黙、復帰は、ユーザーステータス全体の 3 つの重要なノードです。誰もが新規ユーザーには十分な注意を払いますが、サイレントユーザーやリピーターユーザーは見落とされがちです。そのため、トラフィック分析を行う際には、新規ユーザーの獲得、アクティベーション、リコールを正確に測定できなければなりません。

新規ユーザーの分析は、新規ユーザーを引き付け、活性化を促進するためのものである。

リピーターの分析は、想起後の活性化を促進するためのものである

サイレントユーザーを分析する目的は、時間内に彼らを防ぎ、呼び戻すことです。

第二に、コンバージョンの側面から見ると、私たちの分析の焦点は、コンバージョンに本当に影響を与える人々に置かれるべきです。多くの企業が「なぜコンバージョン率が下がったのか、理由が分からない」というジレンマに陥ります。実は、データの変動によって最も影響を受けるのはユーザーであることを知っておく必要があります。毎日チェックするデータ指標がユーザーのアクティブ状態を細かく分析していない場合、たとえば、新規ユーザーの質が低下すると、すべての主要指標のコンバージョン率が低下します。したがって、主要なコンバージョン率を確認する際には、初めてトリガーされたコンバージョン率、古いユーザーによって繰り返しトリガーされたコンバージョン率など、セグメント化し、異なるユーザー ステータスのコンバージョン率をセグメント化する必要があります。

3 番目に、リテンションの側面から見ると、私たちは常にリテンション率について言及していますが、実際には 90% の人がリテンションについて非常に浅い分析しか行っていません。リテンションに関する内容を拡張すると、ユーザーライフサイクルの計算、コホート分析などが含まれます。セグメント化されたユーザー ステータスの価値を理解したい場合は、少なくとも、新規ユーザーの維持に加えて、リピーター ユーザーと古いユーザーの維持も測定して、運用結果を明確に評価できるようにすることをお勧めします。

アクティビティは状態であり、程度ではありません。ユーザーのアクティビティ ステータスをセグメント化し、さまざまなステータスのユーザーのニーズを満たし、コンバージョンの完了を促す必要があります。ユーザーのアクティビティ ステータスを正確に測定し、新規ユーザーの誘致、アクティベーションの促進、ユーザーのリコールの戦略を策定する必要があります。ユーザーの価値レベルを評価し、コンバージョンに真に影響を与えるグループを特定し、各段階でアクティブ ユーザーの保持指標を測定する必要があります。このような洗練された操作と、さまざまなアクティビティ ステータスのユーザーの満足度の向上によってのみ、最終的にビジネスの成長を実現できます。

出典: Zhuge io データコーチ