完全なユーザー成長システムアーキテクチャを開発するにはどうすればよいでしょうか?

ユーザーの成長の分野で正しい原則を学べば、本当に良い人生を送ることができます。

インターネットの世界では、すべてが成長のためです。一瞬の革新で製品は成功するかもしれませんが、それは長続きしません。

ユーザーの成長という分野では、一連のフレームワークを再利用し、ベストプラクティスの道筋を見つけ、そこに少しの幸運を加えてビジネスの成功を達成する方法が、私が探求してきたテーマです。この記事と次のいくつかの記事では、ユーザーの成長への最善の道を体系的に説明します。

ユーザー増加の定義については、すでに市場に多くの完全な説明があるので、ここでは繰り返しません。

簡単に言えば、ユーザー増加の基本的な目的は、一定期間にわたって製品の有効ユーザー数を増やすこと (詳細は後述) であり、それによって現在および将来の GMV と利益を増やし、商業的な成功を達成することです。

この目標を達成するために、戦略的および戦術的な観点からこのコンセプトを次の部分に分解します。

1. 戦略

状況を利用する：製品自体の設計は時代の発展のトレンドに沿っており（2018年にポケベルを販売するビジネスを始めたいのであれば、残念ですが、神でさえあなたを助けることはできません）、ユーザーの真のニーズを満たし（たとえば、「大学生に単語を暗記するように指導し、料金を請求する」というビジネスモデルが、長期的にはユーザーに支払われる可能性があるかどうかを考えます）、最適なPMF（製品市場適合性）を見つけます。

ミン・ダオ：正しいことを、正しいタイミングで、正しい方法で行ってください。

（例えば、百度への広告出稿をいつ強化すべきか、どのようなキーワードを購入すべきか、どのような人口層をターゲットにすべきかなど）。

優れたテクノロジー:目標を明確にし、急速な成長を促進するための最も有用なツールを構築します。

(データ製品とマーケティングツールを迅速に構築し、継続的に反復して運用効率を向上させ、運用上の事故率を削減するにはどうすればよいでしょうか。どのようなデータ製品が迅速かつ効果的なデータ分析の実施に役立ち、どのマーケティングツールが最小限の労力で運用戦略を迅速に実装するのに役立つでしょうか。)

2. 戦術

1. 事実とその背後にある理由を知る: 分析システムの構築(ここでは分析システムの構築に焦点を当てます)

（II）オープンソースは重要だが、傍受はもっと重要：リテンション（有効ユーザー数）向上のための方法論

（３）仕事をうまく行うためには、まず道具を研ぐ必要があります。成長のための道具を作ることです。

(IV) すべての卵を一つのカゴに入れないでください。ナレッジベース（クラウドタグ、チャネルシステム、意思決定の変換、クリエイティブセンター）を構築して運用します。

1. 分析システムの構築

1. 分析システム構築の目的：

製品開発の現状を明確に把握し、問題点や可能性を洗い出し、TODO項目をまとめ、必要性や優先度を合理的に判断します。

つまり、分析の根本的な目的は、ビジネスをより明確に把握し、リソースとエネルギーを集中して最も重要なことを解決することです。この文章の焦点は後半にあります。好奇心を満たすため、または分析の複雑さと作業負荷を追求するためだけに、何を最初に行うべきか、何を後で行うべきか、そして何をする必要がないかを判断できない場合、この分析には価値がなく、時間とエネルギーの無駄になります。

2. データ分析の誤解

分析システムの構築はすべてデータに基づいているため、データ分析の初心者は次のようなデータの罠に陥る可能性があります。

（１）好奇心を満たすためにデータを見る

すべてのデータ分析には、分析目的の明確化、仮説の提案、仮説の検証が含まれる必要があります。

目標が明確でなく、経験に基づいた納得のいくビジネス上の仮定もなく、「何となくデータを見てみるか」と考えて BI 部門にリクエストするだけでは、データが出てくるまで長い時間待たされることになります。データを見て、好奇心は満たされますが、何の役にも立たないことがわかります。

このようなデータ分析にはユーザーがいないため、あなた自身の時間と BI 担当者の時間を無駄にすることになります。

（２）膨大なデータの中からパターンを探す

上司から割り当てられたタスクが、単に「ユーザーを分析する」だけである場合もあります。このような一般的なタスクの場合、思考がはっきりしない学生は、すぐに世界中のユーザーの考えられるすべての特徴を抽出し始める可能性があります。

次に、データ セット全体のピボット テーブルを作成し、水平方向と垂直方向の両方でさまざまな割合を計算します。1 次元のクロス分析では何も見つからないため、2 次元のクロス分析を試みます。結果はますます複雑になり、有用な結論が得られないまま何百ものテーブルが作成される可能性があります。

賢い人なら、これを一度だけ行うだけで十分です。パターンを見つけるために全体像を見ることは、戦略的な怠惰を補うために戦術的な勤勉さを使うことです。この状況の根本的な原因は、ユーザーのニーズについて十分に深く考えていないことです。

（３）モデルの複雑さに関して非現実的な仮定を置く

パフォーマンス指向ではない場所では、方法が単純すぎるために目標が達成されず、十分に複雑で高度なものであれば目標が達成できるかのように、物事を行うプロセスにおいて複雑さを追求することを好む人もいます。

もちろん、科学分野であれば、この議論は基本的に問題ありませんが、オペレーションを行う人にとっては結果重視であり、成長への継続的な貢献のみが目標となります。

KPIを完成させていない人もいれば、複雑な方法論を提案していない人もいます。彼らは同じ古いことを話し、実行しているだけです。彼らは毎月給料を受け取るのが恥ずかしくて、複雑なモデルを追求し始めます。

チャネルのコピーライティングの特徴が十分に目立たず、新規顧客を引き付ける効率が低いことは明らかです。コピーライティングを最適化するだけでも良いのですが、チャネルのユーザーポートレートと製品のユーザー ポートレートの類似点を分析する必要があります。

マイニング分野でK平均法クラスタリングアルゴリズムを作成しましょう。個体差を測定し、その精度を評価するためのモデルをいくつか作成しました。モデルは次のようになります。

それを2か月続けた後、私の人生は一瞬にして満たされたように感じました。実際のところ、そうする必要はありません。ユーザー数の増加の本質は、やはりユーザーのニーズを中心に据えるべきです。データは単なるツールです。重要なことを見失って、データの奴隷にならないでください。

3.ユーザーのライフサイクルに基づいた分析システムを構築する

製品のユーザープールがどのように形成され、製品サービスを利用するユーザーが誕生から死に至るまでのプロセスは、基本的に次のようになります。

製品ユーザーの成長状況、スペース、問題を明確に把握するために、次の手順で分析システムを構築できます。

ステップ1: 新規ユーザー、有効ユーザー、サイレントユーザー、失われたユーザーを定義する

ユーザー分類の定義は、ビジネス経験の判断（たとえば、ユーザーが 10 日間連続してログインしていない場合、そのユーザーは失われたとみなされるかどうか）と会社の戦略目標（注文量重視、粗利益重視、GMV 重視）に基づいて行う必要があります。

新規ユーザー:製品に触れて初めて製品体験全体を完了したユーザーを指します。

サイレント ユーザー:製品を使用し、そのサービスを認識していたものの、ニーズの一部が他の製品に移行したため、あまりアクティブではなくなったユーザーを指します。

離脱したユーザー: かつては製品を使用していたが、特定の体験によって損害を受けた、またはニーズが他の競合製品に移行したユーザーを指します。

有効ユーザー：企業に継続的にプラスの価値をもたらすことができるユーザー（企業が本当に獲得したいユーザー）を指します。

有効なユーザーとは何ですか?

すべての成長作業は、「現在の有効ユーザー数を増やす」と「将来のユーザーが有効ユーザーになる可能性を高める」という 2 つの目標を中心に展開されます。

有効ユーザーとは、企業にとって継続的にプラスの価値をもたらすユーザー（企業が真に獲得したいユーザー）を指します。有効ユーザーの捉え方は、業種や製品によって異なります。

例えば、Weibo、 Twitter 、Instagramなどのプロダクトの有効ユーザーとは、プラットフォーム上で継続的に活動しているユーザーを指します。有効ユーザーは、1日の平均滞在時間が30分を超えるユーザーの数、1日に少なくとも1つのフィードを投稿するユーザーの数、1日に少なくとも1つのフィードを収集または転送するユーザーの数などの関連指標によって定量化できます。

たとえば、 TaobaoやMeituan Waimaiなどの商品は、過去 7 日間に少なくとも 3 件の注文を完了したユーザーの数、過去 30 日間に 5 回以上ログインしたユーザーの数、過去 7 日間に 1 つ以上のアイテムを収集したユーザーの数によって測定できます。

つまり、有効なユーザーの数は、あなたが取り組んでいるビジネスの経験に基づいて計算することができ、製品に継続的にプラスの価値をもたらすユーザーの数を真に合理的に測定できる 1 つの指標 (または複合指標を形成する複数の指標) を決定して、製品の有効なユーザーの数を定量化することができます。

製品のユーザー プールが貯水池のようなものだとすると、私たちはユーザーができるだけそのプールに留まってくれることを願っています。実際、私たちが日々行っていることは、基本的に次の目標を中心にしています。

この関係を理解し​​たので、次の 2 つの質問に答えることができます。ユーザー数の増加を図るには、毎日どのような数値を確認する必要がありますか?どう思いますか？

• コアユーザー指標:この部分の数字の主な目的は、当社製品のユーザー構造にどのような変化が生じたか、日々の開発がどのように進んでいるかに注目することです。

ここで注目できる指標は、主に新規ユーザー数、有効ユーザー数、サイレントユーザー数、離脱ユーザー数などです（サイレント、有効、離脱をより合理的に定義する方法など、具体的な指標の基準は、具体的な製品特性や企業開発戦略に基づいて策定する必要があります）。

もちろん、操作を絞り込みたい場合は、これらの指標をさらに細分化できます。たとえば、サイレント ユーザーは、過去 7 日間のサイレント、過去 7 ～ 14 日間のサイレント、過去 14 ～ 30 日間のサイレント、過去 30 日以上のサイレントなどに分類できます。

• 運用戦略のレビュー: この部分では、主要戦略の目標が達成されたかどうか、および変換プロセスに基づいて最適化の余地があるかどうかを確認します。

たとえば、戦略目標は新規ユーザー数を増やすことです。レビューする際には、露出、クリック、登録、購入のリンクを見て、最終的に何人の新規ユーザーが獲得できたか、どのリンクがこのチャネルの効率向上のボトルネックになっているかを確認する必要があります。露出からクリックまでのクリックスルー率が業界標準よりも大幅に低い場合は、配信資料を最適化する必要があることを意味します。

(ここでのコンバージョン パスは単なる例です。実際に実行する際には、さらに細分化する必要があります。たとえば、 e コマースの登録 - 購入は、登録 - 製品リスト ページを閲覧して 5 秒以上滞在 - 製品詳細ページを閲覧して完全な詳細ページに到達 - ショッピング カートに追加 - 今すぐ購入をクリック -... - 支払いが成功、に細分化できます)。

• 例外監視:この部分の主な機能は、製品事故をリアルタイムで検出し、適時に修復し、損失を最小限に抑えることです。指標を設定するときは、すべての製品変換パスを網羅して、できるだけ包括的なものにすることができます。指標が何百あっても問題ありません。しきい値を設定し、毎日アラームをトリガーするものだけを確認します。アラームをトリガーしないものを確認する必要はありません。

たとえば、当社の監視システムには、「SMS をすぐに送信するためのボタンをクリックして確認コードを入力するコンバージョン率」という指標があり、そのしきい値は 80% です。

ある日、この指標が突然 1% まで低下しました。これは、SMS チャネルに問題があるか、ハッカーに攻撃され、ユーザーが SMS を受信できなかった可能性があることを示しています。このように、この監視システムを使用して事故を検出し、できるだけ早く修復して損失を最小限に抑えることができます。

ステップ2: コア指標を分析する

洗練された操作では、ユーザー属性はより細かい次元に分割されます。

新規ユーザーを潜在的可能性に応じてさまざまなレベルに分類し、プラットフォームに留まる可能性と、将来的に製品にもたらす価値を測定できます。その後の取り組みでは、潜在的可能性の高い新規ユーザーにリソースを優先して割り当て、成長を加速できます。

効果的なユーザーは、ユーザーロイヤルティ、ユーザースティッキネス、ユーザークオリティなどの次元に基づいて細分化および階層化できます。ターゲットを絞った運用戦略を使用して、さまざまなレベルのユーザーに対して高品質のユーザースティッキネスを優先的に育成し、ユーザーロイヤルティを向上させることができます。

サイレント ユーザーは、ユーザー品質やアクティベーション確率などの次元に従って階層化され、最も簡単にアクティベートでき、最も価値の高いユーザーを見つけて、これらのユーザーのアクティベートを優先するのに役立ちます。

離脱したユーザーもサイレントユーザーと同様に、回復の可能性とユーザー価値に応じて階層化されており、最も回復の見込みが高く、最も回復させたいユーザーへのリーチと刺激を優先しています。

ステップ3: さまざまなタイプのユーザー向けの移行パスを構築する

製品の改訂、市場の変化、ユーザー ニーズの向上により、あらゆるレベルのユーザーは日々 、ユーザー行動の変化を経験する可能性があります。

このように、第2ステップで確立した内容をもとにパス変更システムを構築し、日々ユーザーの心境にどのような変化が起こっているのか、ユーザーの当社製品に対する認識や依存度がどのように変化したのかを観察し、具体的にどの移行パスを促進するために運用上の施策を講じるべきかを評価する必要があります。

ユーザーの移行パス（高品質ユーザークラスを例にとると）は次の図のようになります。

人口を細分化した後の組み合わせが多すぎるため、さまざまなタイプのユーザーに対して移行パスの選択肢が多すぎます。ユーザーの流れをよりよく把握するために、次の方法でユーザーの変化を観察できます。

各グループの人々は、自分たちがプラスに移行しているのか、マイナスに移行しているのかを懸念しています。理想的には、すべてのグループの人々がプラスに移行していれば、それは私たちの製品がうまく収益化していることを意味します。しかし、特定のグループの人々のマイナス移行が多い場合は、マイナス移行が続くのを防ぐために、彼らを刺激するための何らかの運用手段が必要であることを意味します。

例えば、牛乳を販売するeコマース商品であれば、良質で忠誠度の高いユーザーの定着率を高めるために、商品詳細ページのコピーを最適化し、「5回購入されています。今すぐ注文してカロリー吸収履歴レポートを入手してください」のようなコピーを追加して、ユーザーがすぐに注文するように促し、ユーザーが離脱する可能性を減らします。

この最適化は、高品質でロイヤルティの高いユーザーのみを対象としているため（トラフィックを分割して各ユーザーにパーソナライズされた製品を提供することにより）、最適化アクションの開始後は、高品質でロイヤルティの高いユーザーと、スティッキネスの高い、中程度の、低いユーザーの毎日の正味のプラスとマイナスの変化を観察します。

高い粘着性と中程度の粘着性を持つユーザーの正味の正の数が大幅に増加し、正味の負の数が大幅に減少した場合、最適化が効果的であることを意味します。

ここではなぜ、ユーザーディメンションからのみ分析システムを構築し、売上、粗利益、純利益などを拡張しないのでしょうか?

マクロ環境やユーザー ニーズの変化がビジネス上の意思決定に影響を与えたり、製品の価値を混乱させたり、運用戦略の焦点が変わったりするのを回避します。

例えば、スーパーマーケットの売上が3か月連続で減少しているとしたら、オーナーはスーパーマーケットの運営方法に何か問題があるのではないかとパニックになり、一連の「改革策」を開始するかもしれません。

しかし、分析してみると、スーパーマーケットの新規顧客獲得の効率と品質が低下しておらず、有効ユーザー数が減少しておらず、離脱ユーザー数が増加していなくても、この期間中にもともとバドワイザービールを購入していたユーザーが農夫泉の購入に切り替えた場合、平均顧客支出の減少によりGMVは低下します。

この疑問を事前に考えてみると、客単価の低下に着目し、適切な対策（ビール10％割引など）を講じる必要があるのではないか？

個人的には、それは不要だと思います。むしろ、商品価値の混乱や運用戦略の重点のシフトを招き、本来の目的である新規顧客の獲得やイノベーション、サービス品質の向上などの取り組みに遅れが生じる可能性が高くなります。

その理由は、製品を作る上で私たちが最優先するのは、ユーザーの需要を創出することではなく（スティーブ・ジョブズは、ユーザーに年に一度新しいiPhoneを買うべきだと思わせ、それがユーザーの需要を創出していました。スティーブ・ジョブズ以前は、ユーザーは年に一度携帯電話を買い替えるべきだと思っていませんでした）、ユーザーのニーズを満たすこと（ユーザーがビールを欲しがっているならビールを販売し、農夫泉を飲みたいなら農夫泉を販売する）だからです。

結論：

「何千回も航海を経験しても、帰ってきてもまだ若い」という気持ちで、初心に戻り、正しいことだけをやってほしいと思います。

この記事は主に、ユーザー成長アーキテクチャに関する私の理解について、その前半「分析システムの構築方法や考え方、そして私が遭遇した落とし穴」について述べています。残りのトピックは後で完了するように努めます。

スペースが限られていることと、各読者が携わる業界の製品が多岐にわたることから、 1 つの記事で全員が自分の製品の詳細な分析システムを構築することはできません。ご興味がある方は、メッセージを残して、さらなるコミュニケーションを図ってください。

実際の成長を実践する上で、私たちはしばしば「成長の罠」に陥ります。つまり、多くの新規ユーザーを引き付けているものの、特にリテンションが悪く、ユーザープールの「水門」が閉じられないのです。次の記事では、「リテンションの理解」と「リテンションの向上」の具体的な運用方法に焦点を当て、皆様のお役に立てれば幸いです。

この記事の著者@肇哥用户同比增は(青瓜传媒)によって編集され出版されました。転載の際は著者情報と出典を明記してください。

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