コンテンツベースの有料製品：「有料ユーザー」の喪失の問題をどのように分析するか?

有料コンテンツ製品の運営者にとって、「スポンサー」のデータ変更は大きな懸念事項です。有料ユーザーの解約率が上昇傾向にある中、「スポンサーダディ」の解約問題をどのように分析すればよいのでしょうか？

あなたの製品が都市国家であり、有料ユーザーがその国民であると想像してください。

毎日、新しい住民が街に加わり、また何人かは街を去ります。都市国家が成長し発展するためには、新しい住民の数に注意を払うだけでなく、住民が都市を離れる理由も無視できません。

特に、都市から去る市民の数が突然増加した場合は、都市国家の何らかの側面に問題があるという警告に違いありません。それが解決されなければ、さらに多くの市民が去る可能性があります。都市国家の指導者として、この危機にどう立ち向かうべきでしょうか?

有料コンテンツ製品（iQiyi、QQ Music など）の運営者とその「スポンサー」のデータ変更は、私たちにとって懸念事項です。有料ユーザーの解約率が上昇傾向にある中、「スポンサーダディ」の解約問題をどのように分析すればよいのでしょうか？彼の「都市国家」が危機を解決するのを助けるため。

この記事では、以下の考え方に沿って、実際の事例を使って説明します。

1. 有料ユーザーの離脱の問題を明確にする。
2. 「有料ユーザー離脱仮説ツリー」に従って、仮説的な理由を提案します。
3. 想定される原因に基づいて調整および最適化計画を提案し、それを実行します。
4. 効果に基づいて仮説を検証し、必要に応じて原因をさらに分析します。

【場合】

音声、MV、ライブコンサートなどをメインコンテンツとした会員制（月間、四半期、年間）のTV音楽商品です。ユーザー数および有料ユーザー数は着実に増加しています。問題: 有料ユーザーの解約率が 10 月に突然 10% 近く増加しました。

分析のアイデアは次のとおりです。

1. 有料ユーザーの離脱の問題を明確にしてください。有料ユーザーの離脱率の現在の定義は何ですか?期間を 1 年に延長した場合、現在の解約率は正常範囲内でしょうか?経営陣は現在の離職率をどの程度まで下げたいと考えていますか?等

2. 原因に関する重要な仮説を提案します。現在のデータとユーザーからのフィードバックに基づいて、有料ユーザーの解約率に影響を与える最大の要因は何ですか?

3. 仮定に基づいて最適化計画を策定します。因果仮説に基づいて、私たちが制御できる要因は何でしょうか?そして、それに応じた最適化計画を策定します。

4. 結果に基づいて仮説を検証します。計画の実施後、再度データを確認し、有料ユーザーの解約率の期待通りの削減が達成されているかどうかを検証します。そうでないと仮定すると、これに基づいて理由をさらに分析する必要があります。

1. 有料ユーザーの離脱問題を明確にする

問題を明確に定義することで、特に有料ユーザーの解約など、より複雑な運用上の問題の場合、より効果的に真の原因に近づくことができます。おそらく、当時はデータやユーザーからのフィードバックなどを通じて問題を発見しただけであり、問​​題をさらに明確にする必要があるのでしょう。

これは、次の 5 つの質問をすることで明確にすることができます。

1. 有料ユーザーの離脱問題の背景は何でしょうか?製品はライフサイクルのどの段階にありますか?誰が提案し、どのような証拠（データ分析、ユーザーからのフィードバックなど）に基づいて提案したのですか?
2. 有料ユーザーと有料ユーザー離脱率はどのように定義されますか?製品の種類によって「解約」の定義が異なるため、このステップはプロジェクト運営に不慣れな学生にとって特に重要です。
3. リーダーまたはあなた自身は、この指標をどのレベルまで最適化したいと考えていますか?つまり、ある一定の基準に達すると、問題は解決することになります。有料ユーザーのコンバージョン率は正常範囲に戻っていますか、それとも平均よりさらに下がろうとしていますか?
4. バグなどの「重大な欠陥」はありますか?最近、有料ユーザーに影響を与える重大なバグはありましたか?統計は正確ですか? また、基準は一貫していますか?このステップは見落としがちです。このチェックを行わないと、その後の分析が無駄になる可能性があります。
5. 問題の範囲を特定する:製品の全体的なユーザー離脱率が大きい場合、または有料ユーザーの離脱率を超えている場合は、問題は有料ユーザーだけに限定されない可能性があります。

【場合】

音声、MV、ライブコンサートなどをメインコンテンツとした会員制（月間、四半期、年間）のTV音楽商品です。ユーザー数および有料ユーザー数は着実に増加しています。

問題: 有料ユーザーの解約率が 10 月に突然 10% 近く増加しました。

これが現在私たちが持っている情報ですが、この問題をどのように明確に定義すればよいでしょうか?

1. 問題の背景: この問題は週次データ レポートで発見されました。過去 1 週間で解約率が急激に増加しています。

2. 概念の定義:

有料ユーザー: メンバーシップ（月間、四半期、または年間メンバーシップ）を購入し、メンバーシップの有効期間内にあるユーザー。

有料ユーザーの離脱: メンバーシップを購入したが、メンバーシップの有効期限が切れてから 7 日以上経過しても支払いを選択しないユーザー。

有料ユーザーの離脱率 = 離脱した有料ユーザーの数 / 7 日前の有料ユーザー総数。

3. 問題を解決するための基準: リーダーは、有料ユーザーの解約率を 5% ～ 10% の通常​​範囲に下げることを要求しています。

4. その他の要因の調査: 製品マネージャーや研究開発担当者に連絡を取り、最近、主要なデータに影響を与える重大なバグは発生しておらず、データは正確であることを確認しました。

5. 問題の範囲: 全体的なユーザー離脱率はほとんど変化していませんが、有料ユーザーの離脱率は顕著です。

2. 「有料ユーザー離脱仮説ツリー」に基づいて、仮説的な理由を提案する

有料ユーザー離脱仮説ツリーは、「ロジック ツリー」を使用して、有料ユーザー離脱の問題を階層的にリストします。これにより、既存の情報に基づいて、損失の考えられる原因のおおよその範囲を特定できるようになります。

仮説ツリーを使用して仮説の原因を見つけるための 3 つの手順は次のとおりです。

1. 有料ユーザーが減少した理由について仮説ツリーを描く

理由は、製品、ユーザー、外部環境の3つに大別できます。

（１）製品の変更

1. 機能性: 主な機能は最近変更されましたか?特に、有料ユーザーに影響を与える可能性のある機能。その場合、当該機能の関連データの変更と有料ユーザーへの影響を評価する必要があります。
2. コンテンツ: 最近の期間にコンテンツの方向性と品質に大きな変化があったかどうか。たとえば、ある動画プラットフォームでは、質の高い番組が一定数の有料ユーザーをプラットフォームに呼び込みます。番組が終了したときに、他のコンテンツの質があまりにも違うと、有料ユーザーを失う可能性があります。
3. エクスペリエンス: UI の変更やバグなどの要素がユーザー エクスペリエンスに影響するかどうか。

（２）利用者の変更

1. ユーザー層やニーズが変化しました。例えば、ユーザーソースチャネル。あるチャネルでは初回決済を促進できたとしても、それはこのチャネルのユーザーとターゲットユーザーのマッチングが低いためかもしれません。有料ユーザーも減少するでしょう。
2. 製品を使用する際のユーザーの体験。有料ユーザーの利用プロセスを整理し、各ステップやリンクのデータを分析することで、どのページや機能にロスの問題があるかがわかります。
3. 新しい評価オプションがあります。他の代替競合製品が出現するかどうか。

（３）外部環境の変化

1. 季節や祭りなどの主要なイベントノード。
2. 競合製品は有料ユーザー獲得を競い合います。
3. WeChat制限などの入場制限

上記の仮説ツリーはあくまでも私の個人的な経験に基づいて描いたものです。製品に独自の特徴がある場合は、これを基に拡張することもできます。

もちろん、業界や製品に精通している場合は、このステップを無視して次のステップに直接進むことができます。

1. 「データ分析＋ユーザーの再訪問」を元に、おおよその原因範囲を特定できます。

解約理由の仮説ツリーを描いた後も、データ分析とユーザーの再訪問を行い、これを仮説上の理由の範囲を定義するための基礎として使用する必要があります。

注意すべき点は、有料ユーザーの離脱というより複雑な問題の場合、データ分析とユーザーの再訪問のいずれか一方だけを行うと、離脱の本当の原因に近づくのに十分ではない可能性があるということです。

1. 因果仮説を優先する

理由が複数ある場合は、優先順位を評価し、どの理由が最も重要なのかを明確にする必要があります。これは、後続の最適化アクションの焦点として使用されます。時間が緊急でエネルギーが限られている場合には、優先順位付けが特に重要です。

上記の手順により、原因の予備的な仮説を提供できます。では、なぜ影響要因を 1 つずつ分析して検証するのではなく、最初に仮説を提案するのでしょうか。

主な理由は次のとおりです。

1. 問題解決の効率性と品質に焦点を当てます。
2. この問題自体は、複数の要因が影響する複雑な問題です。2/8 原則に従って、最も重要な影響要因を見つける必要があります。

【場合】

音声、MV、ライブコンサートなどをメインコンテンツとした会員制（月間、四半期、年間）のTV音楽商品です。ユーザー数および有料ユーザー数は着実に増加しています。問題: 有料ユーザーの解約率が 10 月に突然 10% 近く増加しました。

ユーザーの再訪問結果とデータ分析は次のとおりです。

これらは失われたユーザーであるため、実際にユーザーインタビューを実施することは難しく、収集されるコンテンツは限られています。原因分析の参考としてのみ使用されます。

結論: これらは、新しいチャネルやアクティビティを通じて最近参加した有料ユーザーである可能性があり、ターゲット ユーザーとの一致度は低いです。

根拠：10月8日以降、有料ユーザーの減少は深刻でした。これらのユーザーは同じような時期（9月初旬頃）に注文を行っており、この時点では新規顧客の獲得や新規チャネルの拡大を進めている最中で、新規顧客獲得のための活動としては周辺ツアーのチケットを抽選するというものでした。キャンペーンやチャネルのユーザーがターゲットユーザーではない可能性があります。

その理由は、ツリーと範囲が次のとおりであると想定しています。

これら 3 つの理由を次のように優先順位付けします。

1. 群衆の変化: 先月の新規顧客獲得活動とチャネルでは、実際のターゲット ユーザーを獲得できなかった可能性があります。

2. 新規顧客獲得活動の内容が「新学期シーズンのギフトパックを引く」というギミックを使用しているため、獲得できるターゲットユーザーが少なくなる可能性がある。

3. 夏休み終了前後にも影響が出る可能性があります。

3. 最適化計画を策定する

考えられる原因については、原因仮説が正しいかどうかを確認するために、最適化計画を迅速に作成する必要があります。

策定プロセスでは、いくつかの側面に注意を払う必要があります。

1. 想定される原因の優先順位に応じて、最適化計画を策定する際にどの部分に重点を置く必要があるかを決定します。
2. 仮定された原因のうち、制御できる部分にのみ焦点を当てます。例えば、季節や政策の変更といった制御できない要因は当面無視して、あまり心配する必要はありません。
3. 直接的に計画を立てることが難しい場合は、理由をさらに細分化して、最も重要な部分を見つけることができます。たとえば、エクスペリエンス要因は、視覚的なエクスペリエンス、使用の流暢さ、テキストの明瞭さなどに分けられます。

音声、MV、ライブコンサートなどをメインコンテンツとした会員制（月間、四半期、年間）のTV音楽商品です。ユーザー数および有料ユーザー数は着実に増加しています。問題: 有料ユーザーの解約率が 10 月に突然 10% 近く増加しました。

理由は次の通りであると仮定します。

1. 群衆の変化: 先月の新規顧客獲得活動とチャネルでは、実際のターゲット ユーザーは獲得できませんでした。
2. 新規顧客獲得活動では、「新学期のギフトパックを引く」というギミックが使われ、結果として獲得できるターゲットユーザーが少なくなってしまう可能性があります。
3. 夏休み明けにも影響が出るかもしれません。

プログラム開発戦略

仮説 1 に焦点を当て、最近の新規ユーザー ソース チャネルを分析し、各チャネルの有料ユーザーの離脱率を評価し、離脱率の高い有料ユーザー ソース チャネルを放棄します。

4. 結果に基づいて仮説を検証する

上記の手順により、得られた最適化ソリューションはすべて原因仮説に基づいています。データの効果が期待どおりであったかどうかを評価するために、計画をさらに実行する必要があります。

期待が満たされない場合は、原因分析に戻り、必要に応じて問題の定義に戻る必要があります。ユーザーが料金を支払う理由を再度分析します。もちろん、通常の状況であれば、1 ～ 2 回の分析で、より真実に近い有料ユーザーの減少理由を明らかにするのに十分です。

【場合】

音声、MV、ライブコンサートなどをメインコンテンツとした会員制（月間、四半期、年間）のTV音楽商品です。総ユーザー数、有料ユーザー数は順調に伸びているが、問題は10月の有料ユーザー離脱率が一気に10％近く増加したことだ。

最適化計画を実施した後、ユーザー離脱率は10月下旬に徐々に6%まで低下し、基本的に予想目標を達成したことがわかりました。

製品によって具体的な形態や段階が異なり、現在の私の経験によって制限されるからです。

実際の運用では、以下の点にも注意する必要があります。

1. 仮説ツリーの違い:有料ユーザーの離脱理由の仮説ツリーは、自社製品の特性に応じて継続的に拡張・改善することができます。これにより、その後の分析で原因のおおよその範囲を迅速に特定できるようになります。
2. 電話によるフォローアップの役割:有料会員を失ったユーザーへのフォローアップ訪問の実際の効果については、まだ議論の余地があります。ほとんどのユーザーは協力したがりません。たとえ協力する意思があっても、「5 つのなぜ」分析方法を知っていても、実際のコミュニケーションではより現実的な情報が得られない可能性があります。
3. 「ハード欠陥」は無視できない：問題を明らかにする際には、データが正常かどうか、データに影響を与える重要なバグがあるかどうか、その他の「ハード欠陥」を明らかにする必要があります。これらの問題が解消されて初めて、その後の分析は意味のあるものになります。実際の運用作業ではこのステップを見落としがちです。

上記は、有料ユーザー離脱問題に対する考え方であり、運用担当者の参考になります。実際の業務では、業界、製品の特性、職務内容などに基づいて独自の思考モデルを構築・改善し、問題の分析と解決の効率を向上させることも必要です。

出典: Awei