分析例：「スーパーユーザー」のデータ操作ルール！

本稿ではNetEase Yanxuanを例に「スーパーユーザー」のデータ操作ルールを説明します。一緒に見てみましょう～

製品の総価値 = アクティブユーザー規模 ╳ 単一ユーザーの価値 – 異常なユーザー損失

この記事には 3 つのポイントがあります。

1. ユーザーの成長のために行うべき 3 つのこと。
2. ユーザー成長指標システム;
3. ユーザーの成長のための戦略的なツール。

1. ユーザーの成長について知っておくべき3つのこと

1. 本当の成長を見極める

2 つの製品があるとします。製品 1 は春節期間中に大規模なプロモーションを行わなかったため、ユーザー数は若干減少しましたが、3 月と 4 月には安定した成長状態に戻りました。製品2は通常は安定した成長率を維持していますが、春節期間中に突然10倍に拡大しました。

これら 2 つのデータセットを見たときの最初の反応は何ですか?

自社製品に成長のきっかけとなるような大規模なコミュニケーションイベントがなかったと判断した場合は、まずはこれらのユーザーが実際のユーザーであるかどうかに注目することをお勧めします。アカウント システムを通じてユーザーの成長規模を計算し、これらのユーザー間にアカウントの関連性があるかどうか、また、統一された利益追求行動があるかどうかを確認します。そうである場合、実際のユーザーではなく、空想的な集団などを獲得している可能性があります。価値を生み出すことができるのは、製品を使い続ける真のユーザーだけです。一方、極端な利益を求めるユーザーは、企業に損失をもたらすことが多いのです。

2. アクティブユーザーベースの拡大

強力な堀を築き、実際のデータを取得できるようになったとしても、アクティブユーザーの規模の拡大と個々のユーザーの価値の向上という2つのことに注意を払う必要があります。 Yanxuan を例にとると、毎月の GMV は実際にはその月に支払いを行ったユーザーによって貢献されます。したがって、アクティブ パイの継続的な拡大を確実にするためには、毎月追加される新規ユーザー数 + 回復した離脱ユーザー数が離脱ユーザー数より大きくなるようにする必要があります。

3. 一人のユーザーの価値の向上

ユーザーの増加は、プラットフォーム上のユーザーの生存と維持を識別するための厳格な管理システムに依存します。さらに、個々のユーザー価値の向上には、ユーザーの製品に対するさまざまなニーズを満たすための階層型管理が必要です。

Yanxuan を例に挙げると、4 点セットを多く販売しており、学生のニーズを満たす文化的で創造的な製品も取り揃えています。家庭ユーザーの購入額は文化・クリエイティブ製品のユーザーよりも高くなりますが、ユーザーは変化しています。現段階でユーザーのニーズを特定し、満たすことによってのみ、あらゆるレベルのユーザーのニーズに一つずつ対応できるようになります。

ユーザーの成長の本質は、製品全体の価値を高めることだと私たちは考えています。まず、アクティブユーザーの拡大と個々のユーザーの価値の向上を確保し、次に異常ユーザーによる損失を差し引く必要があります。

2. ユーザー成長指標システム

データを活用して成長を促進するにはどうすればよいでしょうか?

データの観点から見ると、ユーザーライフサイクル管理の指標システムを構築することで、さまざまな段階での大規模なユーザー管理を実現できます。特にCエンド製品の場合、直面するユーザーグループは非常に大きく、さまざまな種類のユーザーをより効率的に管理するには、単一のオペレーターによるユーザー管理の範囲を広げる必要があります。

指標システムの核心は、大規模なデータ管理を制御可能かつ分解可能にし、指標を駆動可能かつ影響を与えられるようにすることです。指標システムの構築は、新規顧客を誘致し、活性化を促進することを目的としています。

そこで、ミニプログラム、メディアチャンネル、ユーザーの興味関心やユーザー自身の属性の配信方法など、端末別にパフォーマンスを分けてみます。

ユーザーが製品に入ると、大量のデータが生成され、ユーザーとプラットフォーム間の多くのインタラクティブな動作を取得できます。電子商取引レベルでは、指標の構築は、R（最後の支払いからの時間）、F期間内の支払い回数、M期間内の支払い額（ユーザーの購買力を反映）など、単一ユーザーの価値を評価する3つの指標R、F、Mを中心に行われます。

RFM に加えて、ユーザーと製品間の相互作用という非常に重要な指標 A がもう 1 つあります。現在の電子商取引環境では、ユーザーのニーズを満たすだけでなく、さらに重要なことに、ユーザーのニーズを創出し、ユーザーがあなたのサイトを訪れて選択を確定した後に、さらに多くのニーズを生み出すことを可能にします。例えば、Taobao で大人気のネットセレブや、Toutiao や Douyin の販売モデルは、継続的なインタラクションを通じて感情を深め、最終的にユーザーがプラットフォームを選択して認識できるようにします。

Yanxuan には、ユーザー コンテンツを配信し、積極的なやり取りを通じて需要を生み出す専用の物理チャネルがあります。そのため、私たちは個々のユーザーの価値向上を軸にR、F、M、Aを構築していきます。このシステムを組み合わせることで、Rが特に高い、Fが高くない、RとFの両方が高いなど、異なる顧客グループを構築できます。このようにして、ユーザーを構造的に分割し、アクティブユーザー規模の構造を管理できます。ユーザー規模の構造における潜在的なグループを特定し、解約などのペインポイントを見つけて、グループ管理を行うことができます。

しかし、製品内部のデータだけに注目すると、得られる知識はすべて製品自体の動作パフォーマンスから得られます。さまざまな分析を通じて、すべての指標が低下していることがわかり、その理由を見つけることができません。総合的な評価を行うには、外部のマクロ指標が必要です。

例えば、ブランドのカバレッジや成長スペースを評価することは、Yanxuan プラットフォームのブランド認知度です。ユーザーに拡散力やコンバージョン意欲があるかどうかを重視する場合は、ユーザーの製品満足度や製品検索頻度に注目し、ユーザーの心の中での位置を把握します。このように、補助的なデータレベルの指標を使用してユーザーの意図を評価し、ユーザーの実際の状況に近い結果を得ることができます。

データアナリストは、成長に焦点を当て、ビジネス学生が成長を達成しやすくするためのデータ戦略製品を設計します。これは、データ駆動型経営のコンセプトでもあります。

ユーザー成長戦略ツール

新規顧客獲得の段階では、顧客獲得チャネルの管理が関わってきます。ユーザーがプラットフォームに入り、大量のインタラクティブな動作とデータを生成する場合、ユーザー ラベル システムを構築し、洗練された操作をサポートする CRM クローズド ループ サービスを提供する必要があります。燕軒の洗練された経営は、一方に人、もう一方に商品があり、人と商品の絶妙なマッチングを実現するために、商品選択システムの調整が必要です。

当社では、チャネル顧客獲得力、キャッシュフロー貢献力、新規顧客規模、チャネルユーザー品質評価を含む4象限指標システムを導入し、チャネルパフォーマンスを総合的に測定しています。

思考指標の応用を通じて、実際にはアルゴリズム モデルを使用してチャネル特性を記述するチャネル スコアリング システムを構築します。新しいチャネル リソースが投入されると、プラットフォーム上でそのチャネルがどのタイプであるかを迅速にテストして判断し、ベンチマーク ラインを描画してその特性をより適切に識別し、同時にチャネル KA 管理を実装できます。

例: 高品質のチャネルの場合、より深いユーザー協力を実施し、登録エントリを製品に埋め込みます。チャンネル内に離脱ユーザーを呼び戻すための資料を置くこともできます。Yanxuanを通じて離脱したユーザーも再びこのチャンネルを訪れる可能性があるため、新規ユーザーの誘致と離脱ユーザーの呼び戻しの両方に価値があります。

チャネル スコアリング システムを通じて、チャネルの制御、つまり効率の向上とコストの抑制を実現し、ビジネス側が合理的に資金を費やすことができるようになります。

プラットフォームが大量の製品連携データを保有すると、自社の製品特性を反映したラベリングシステムを構築できるようになります。ラベリングシステムの設計では、まず基本データを収集し、その後基本的なクリーニング作業を行います。

大量のタグを管理するコストは非常に高いことに注意することが重要です。大量のデータをインポートした後、ビジネス ロジックと基本的な統合が明確になるように、データ クレンジング レイヤーを追加することをお勧めします。上位レベルのさまざまな ETL 担当者がデータを処理する際に統一された指標システムを形成し、結果として得られるラベリング システムの価値が高まります。

ラベル付けシステムには、統計ラベルと予測ラベルの 2 種類があります。

これはすべてのプラットフォームでほぼ同じです。私たちがやろうとしているのは、購入意図を特定することです。たとえば、長い間訪問しているが注文をしていないユーザーをどのように変換するか？これは、eコマースでは非常に典型的なシナリオです。当社はプラットフォーム上で購入意欲のあるユーザーを見つけ、インタラクティブな行動を通じてその意欲を示します。これらのタグにより、それらに一致する製品や関心ポイントを見つけ、最終的なターゲットコンタクトを行うことができ、多くの場合、より良いコンバージョン効果が得られます。

要約すると、この部分におけるデータ アナリストの仕事は、次の項目をプロファイリングし、定量化し、ターゲットを絞ることです。

1. アナリストの観点からユーザー全体の状況を定期的に確認し、ビジネス側がユーザーが誰であるかを把握できるようにします。
2. さまざまなグループのユーザー規模を定量的に説明し、ビジネス部門の同僚がグループをより適切に管理できるようにします。
3. ラベルを柔軟に使用することで、ターゲット顧客グループを固定し、ビジネス目標を達成することです。

ターゲット顧客グループが確定すると、クローズドループのユーザー操作プラクティスが完了します。

さらに、クローズドループデータサービスを実現するためのMVP運用モデルを設計します。これには、ユーザーをロックインし、どのような関心ポイントを選択し、それをどのように提供するかなど、ユーザー特性に基づいて適切な運用戦略を見つけることが含まれます。次に、運用戦略を監視し、再利用できるように長期的に利用可能な指標システムを構築します。クローズドループは一度で完了しないため、最適な効果を検証するには繰り返し経験を積み重ねる必要があり、最終的には継続的なテストを通じてユーザーの運用戦略システムを形成します。

この戦略的なシステムを実現するためには、これまでのクローズドループを迅速に運用する必要があります。そこで、将来的に製品にMVP実験を実装したり、コミュニケーション方法やサービス方法、ラベルやユーザー管理機能など​​、運用をより適切に構成できるようにCRMシステムを構築しました。このように、MVP モデルは、柔軟なシナリオでユーザー + メソッド + ゲームプレイ + コピーライティング + 製品の反復を実現し、最終的に戦略的かつ体系的なソリューションを形成します。

Yanxuan 自体に戻ると、ユーザーを中心としたすべての成長は製品と切り離せません。さて、製品に戻りますが、私たちは人と商品のマッチングに重点を置いています。製品、ユーザーのニーズ、プロモーションのシナリオを組み合わせます。たとえば、定番の製品を選択して新規顧客を引き付け、ユーザーの総合的な価値の向上を実現します。実際には、高品質の製品は、多くのゲームプレイ対策よりもはるかに効果的であることもわかりました。

出典: Umeng Global Data