KOL マーケティング チャネルの変換を評価、監視、促進するにはどうすればよいでしょうか?

インターネットの急速な発展により、製品が王様の時代ではなく、コンテンツが王様の時代になりました。eコマース、エンターテインメント、情報、ソーシャルネットワーキングなど、さまざまなプラットフォームが、 UGC 、 PGCなどのコンテンツモデルを使用してトラフィックを誘導し始めました。特に、新しいメディアの急速な発展により、 KOL （Key Opinion Leader）、つまり「キーオピニオンリーダー」は、その強力な魅力、影響力、信頼性により、コンテンツを群衆の間で深く広めました。このKOL効果はビジネスにも応用されています。今日、「KOLマーケティング」はマーケティング活動の重要な配信チャネルの1つになっています。

したがって、このチャネル効果をどのように評価し、KOL 自身の利点とトラフィックポイントをコンテンツ運用プラットフォームに統合するかについては、データ分析を使用して運用をガイドする必要があります。データ分析の最適化の焦点は、複数の要因を含む複雑なプロセスを分解し、影響プロセスを簡素化して、改善と最適化のための主要な要因を探索することです。

ここでは、私が実際に取り組んだプロジェクト事例を例に、ユーザー セグメンテーションとファネル モデル分析を組み合わせて、KOL マーケティング チャネルの詳細な分析を行う方法を説明します。目的は、チャネルのコンバージョンデータを監視し、チャネル配信戦略を調整し、最終的にチャネルの ROI を向上させることです。

たとえば、ある音楽プラットフォームがKOLと契約して独占コンテンツを制作しました。このKOLのWeiboチャンネルは新規ユーザーの獲得数が少なく、投資とプロモーションのコストと比較してROIが低かったです。では、このチャンネルの新規ユーザー獲得能力をどのように評価し、コンテンツ消費のコンバージョンをどのように向上させればよいのでしょうか？

この問題はどのように分析すべきでしょうか?

      良好なコンバージョンを確実に得るためには、まず紹介したフォロワーがコンバージョンにつながる可能性のあるユーザーであることを確認する必要があります。ゾンビファンが 10 人いても、ライブファンが 1 人いるより劣ることは誰もが知っています。ユーザーの質を向上させることが、コンバージョンを確実にするための前提条件です。したがって、このKOL Weiboチャンネル分析の目的の1つは、このKOLのWeiboファンの実際のユーザー状況を理解し、このKOLの独占コンテンツに対するコンバージョン効果を評価し、新しい顧客を引き付け、新しいトラフィックを促進することです。

      そのため、ターゲットユーザーを獲得するためには、まずそのKOLのWeiboファンの構成を知る必要があります。ターゲットユーザーと一致していますか?このKOLがこれほど多くのファンを魅了した理由は何でしょうか? 音楽プラットフォームはどのようにしてKOL専用のコンテンツを作成し、このKOLのWeiboファンを魅了できるでしょうか?現在のチャネルで新規顧客のコンバージョン率が低い理由は何でしょうか? Weibo 以外に、ファンを活性化するためのチャネルはありますか?

1. KOL Weiboファンの実際の構成とコンテンツ消費分布

    上記のWeiboファン層とコンテンツ消費の区分から、黒ファンや通りすがりのファンなどの無効ファンを除くと、このKOL Weiboチャンネルのアクティブファンが有効ファンの約70％を占め、熱狂的なファンと真のファンがコンテンツの注目と消費の主なユーザーであり、KOLのコンテンツ消費能力と新規ユーザーを引き付ける能力が確認されます。

2. 運用目的を組み合わせ、Weiboファンをセグメント化し、ユーザーポートレートを組み合わせて運用を洗練させる - （分析方法：ユーザーグループ化）

      運営初期段階では、KOLと協力協定を結ぶ際、運営仲間は彼らのコアファンの数をある程度見積もっているため、Weiboチャンネル上のファンの実態（ファン構成）とターゲットユーザーの関係や違いを確認したい。下図は、KOL Weiboファンと音楽プラットフォームユーザーの接続図です。黒い斜線の範囲は音楽プラットフォームのファンです。

ここで注意したいのは、データ分析を行う際には、各KPI指標の具体的な意味や定義を需要側に確認する必要があるということだ。本稿における用語の定義は以下の通りである。

コアファン:このKOLのコンテンツを消費したWeiboファン、特にこのKOLの番組を視聴したファン。

音楽プラットフォームのファン（上図のコアファンと音楽ユーザーの重なり合う部分は黒の対角線領域）：ある音楽プラットフォームのユーザーはWeiboのファンでもあり、音楽プラットフォーム上でこのKOLの独占コンテンツを消費している。

潜在的な新規ファン:この KOL のコンテンツを消費したことがあるが、音楽プラットフォームに KOL 向けの独占プログラムがあることを知らないユーザー、または音楽プラットフォームに独占プログラムがあることは知っているがコンテンツを消費していないユーザー。

ユーザー特性データによると、他のファン層と比較して、音楽プラットフォームのファンは男性が多く、そのほとんどは大学生です。彼らがKOLを好むのは、主に彼らの励ましを聞き、精神的な満足感を得るためです。同時に、彼らは大学院入試のためにより多くの助けを必要としています。そのため、チャネルを通じて新規顧客を獲得するために、男子大学生を引き付けるためのターゲットコンテンツを提供することができます。

さらに、音楽プラットフォームの専用コラムのユーザーポートレートを分析しました。比較すると、Weiboチャンネルのファングループは、当社の音楽プラットフォームコラムのユーザーポートレートと高い一致度を示しており、配信の潜在力が比較的高いことがわかりました。そのため、運営スタッフは引き続きこのチャンネルの配信努力を増やし、チャンネル配信効果を反復的に最適化し、ROIの変化を監視します。

3.チャネルコンテンツ消費コンバージョン効果の評価——（分析手法：ファネルモデル）

      ファネルデータによると、KOL番組の全体的な認知度とコンテンツ消費は比較的高いですが、このチャネルにおける当社音楽プラットフォームの独占番組と番組コンテンツ消費の認知度は比較的低いです。この2つのリンクの損失率は比較的高く、最適化の余地があります。

    事前に設定された計画やプロセスがどれだけ完璧であっても、あなたの考えに従わない人は必ず存在します。このとき、プロセスのボトルネックを見つけてプロセスを最適化し、できるだけ早くそれを補う必要があります。ファネル内の各リンクを詳細に分析することで、原因をタイムリーに発見し、それに応じてマーケティングを実施できます。

（1）プラットフォーム上の独占プログラムの認知度を高める：音楽プラットフォーム上の独占プログラムのコンバージョン率は比較的低く、その中でもコアなWeiboファンは私たちのプラットフォームのターゲットユーザーです。しかし、データ分析を通じて、コアファンの61.6％が私たちの音楽プラットフォームに独占プログラムがあることを知らないことがわかりました。これは、このチャンネルが十分に宣伝されていないことを意味します。したがって、Weiboチャンネルでの独占プログラムのリリース頻度を増やすことをお勧めします。このKOL Weiboは頻繁に更新されるため、プログラムの露出を高めるために、音楽プラットフォームでの独占プログラムリリース日にメッセージを固定することをお勧めします。

（2）音楽プラットフォームの独占番組の消費転換率の向上：音楽プラットフォームの独占番組の転換リンクにおいて、データ分析により、コアファンが音楽プラットフォームの独占番組について混乱し、KOLが主催する別の番組を当社プラットフォームの独占番組と混同していることが判明しました。主な原因は番組名が類似していたことであり、認知エラー率は36.6％と高かった。そのため、プロモーションを行う際には、Weiboメッセージの内容に当日公開された具体的な番組名と番組の魅力を明記し、ファンの心の中での番組の認知度を高める必要があります。

チャネル最適化の具体的な対策としては、コンバージョン リンクに A ラベルを使用し、目を引くように青色で表示することが最適であり、色は目を引くものにし、プログラムコピーにはユーザーが直接クリックしやすいように行動喚起を含める必要があります。

（3）ユーザーの非転換理由を見つけ出し、適時に最適化する：コンテンツ消費の転換率は比較的低い。さらに調査を進めると、音楽ソフトウェアのインストールがコンテンツ消費の転換の主なボトルネックとなっているため、ユーザーへのソフトウェアインストールの誘導を強化する必要があるという理由が判明した。

最適化措置： Weiboに音楽ソフト専用の番組試聴機能を追加します。例えば、番組を1分間聴くことができ、残りのコンテンツを聴くにはソフトをダウンロードする必要があります。これにより、ファンが音楽ソフトをインストールしてダウンロードするように誘導し、新規ユーザーを引き付ける目的を達成します。

つまり、KOL チャネル マーケティングは、運用を導くためのデータ分析なしには成り立たず、原因を探るための調査と分析なしには成り立ちません。チャネル マーケティングを長期と短期に分けると、各段階の目的も異なります。短期的には、データ分析を使用してコンバージョン プロセスの問題を特定し、さらに調査を行って問題を改善し、チャネルの反復的な最適化を実行できます。長期的には、チャネルの有効性モニタリングを実行して、さまざまな期間におけるこのチャネルのコンバージョン率、新規顧客獲得などを評価できます。

著者: Jianshu のAngelina_Zhang、 Qinggua Media より出版許可。

出典: Jianshu Angelina_Zhang