ユーザーは高価、チャネルは高価、プロモーションは高価...どのように運営すればよいでしょうか?

スーパーユーザーの時代、一言で言えば「高価」です。ユーザーは高価であり、チャネルは高価であり、製品の研究開発は高価であり、プロモーションも高価です。したがって、新規ユーザーの維持と LTV (ユーザー生涯価値) にさらに注意を払う必要があります。

まず、「スーパーユーザーの時代」について思うことが３つあります。 1つ目のポイントは、「トラフィック重視」から「LTV重視」にシフトすることです。 LTV 値を高めるには、主に 2 つの次元があります。1 つは水平次元で、ユーザーのライフサイクルを延長することです。たとえば、女の子向けの Web サイトでは、ユーザーの成長に合わせて、結婚、家具、母子ケア、幼児教育などに事業を拡大し、ユーザーのライフサイクル値を水平に拡大することができます。もう 1 つは垂直次元で、特定のグループの人々のニーズを深く掘り下げることです。たとえば、 Yitiao Xu Husheng のように、中流階級のユーザー グループに対して詳細な調査が行われます。

2つ目のポイントは、考え方の変化です。これまでは、ユーザーを引き付け、獲得するために、誰もがさまざまな無料製品やサービスを提供することに頼ってきました。しかし、スーパーユーザーの時代では、製品自体がユーザーに真の価値をもたらすことができるかどうかに重点を置く必要があります。なぜなら、モバイルインターネット時代は、PC時代の検索エンジンとは異なり、ユーザーの入り口が多く、時間が断片化されているため、ユーザーの集中度と使用時間は非常に高価で希少であり、価値のある製品には課金する必要があります。 3 点目は、以前はユーザーを引き付けるためにあらゆる手段を講じていましたが、現在はユーザーが離れないようにする方法を模索しているということです。 4番目に、以前はユーザーは単なる訪問者であり、各接続はデータに1つのUV / PVを追加するだけでした。しかし今では、ユーザーと友達になり、ユーザーの変換を達成し、スーパーユーザーを見つけるためにエネルギーと時間を投資する必要があります。

2つ目のキーワード「データ駆動型業務」についても、理解すべきポイントが4つあります。

1 つ目はデータ プランニングです。これは、実行可能、達成可能、分解可能、インデックス付け可能な運用目標を設定することです。これは、あらゆるレベルのオペレーターに必要な能力でもあります。

2つ目はデータ収集で、コードの埋め込みまたは埋め込みなしで、ユーザーの基本データ、ユーザー属性、ユーザーソース、ユーザー行動などのデータを収集します。

3 つ目はデータモデリングです。これは、データ プランニングに基づいて収集されたデータをモデル化するものです。

4つ目はデータ分析です。先ほどUmeng +の専門家が述べたように、データに基づく分析は、行動イベント、ファネル、A/Bテストなどによる包括的な分析を含む多次元クロス分析を通じて実行する必要があります。

最初のステップは、ユーザーが誰であるかを理解することです。

この質問は非常に簡単だと考える人は多く、私も以前はそう思っていましたが、実際にやってみると、この質問に答えるのは本当に難しいことがわかりました。製品には導入期、成長期、成熟期、衰退期など、それぞれにライフサイクルがあるため、ライフサイクル上の製品ごとに差別化された運用方法をまとめたのが次の図です。

私たちの最初のシードユーザーは、教育機関とオフラインマーケティングから来ていました。それはクローズドエコシステムであり、すべてのユーザーはオフラインで獲得されました。 2015年、私たちは成功を達成したいという強い思いから、製品を改良し、オープン登録機能を追加しました。右側の[Umeng+]の統計から、ユーザー数は増加せず、むしろ減少していることがわかります。プロダクトのイテレーションが論理的に間違っていたため、シードユーザーがすでにいるため入り口を開けられると考え、成長段階に到達するための機能がプロダクトにないことを無視し、ユーザーが来ては去っていくという結果になりました。これは、ターゲットユーザーが明確でなかったことが原因です。

データの洞察を通じて製品ライフサイクルの段階を特定する必要があります。スタートアップ段階では、ユーザーが何を必要としているのか、どのような製品を望んでいるのかを理解することが重要です。 [Umeng+]などのサードパーティのデータ統計や独自のBIシステムを通じて、ユーザーの行動を監視し、製品の反復を通じてこれらのユーザーのニーズを満たします。

ステップ 2: 私のスーパーユーザーは誰ですか?

ユーザーのライフサイクルと製品のライフサイクルを組み合わせると、異なる製品サイクルのスーパーユーザーも異なることがわかります。スーパーユーザーは静的ではありません。スーパーユーザーにも独自のライフサイクルがあり、グループとして変化します。ユーザーを変換しながら、データ操作を使用してユーザーのライフサイクルを可能な限り延長する必要があります。

3番目のステップは、差別化された運用戦略を開発することです

導入期から成長期にかけて、差別化された運営戦略を活用し、レベルアイコンやポイント交換などのユーザー成長・インセンティブシステムを構築し、ユーザーのアクティビティを大幅に向上させました。この段階では、ユーザーをコンバージョンまたは消費させる方法があまりないため、スーパーユーザーはアクティブ ユーザーです。

成長段階から成熟段階への移行中に、スーパーユーザーの定義は変化します。私たちは氷山モデルを中心に明示的および暗黙的な分析を行い、幼稚園の入退室管理システムとオンラインビデオを立ち上げました。保護者はカードをスワイプして子供を迎えに行き、アプリを使用して幼稚園での子供の状況をオンラインで見ることができます。この段階では、スーパーユーザーは有料ユーザーです。このような需要の探究とそれに応じた運用手段により、当時の月間ユーザー維持率は50％に達し、これは業界では非常に高い数値です。一般的に、月間維持率が15％であれば、すでに非常に良好です。

スーパーユーザー思考は、トラフィック配当が消滅しつつある時代に、データを活用してユーザーのニーズを理解し、ユーザーの行動を研究し、ユーザーの LTV を高めるためにリテンションとコンバージョンをうまく行うことに重点を置く必要があることを思い出させてくれます。しかし、誰もが自分の立ち位置と現状を明確にする必要があります。有料ユーザーが生まれる前にユーザーがいなければならず、有料ユーザーが生まれて初めてスーパーユーザーが生まれます。羅鵬氏は、すでに数千万人のファン層を持っているため、スーパーユーザーと向き合い、一般ユーザーに背を向けていると述べました。この前提に基づけば、スーパーユーザー時代の運営ロジックを真に理解することができます。

最後に、次の一文で締めくくりたいと思います。学習の目的が認知の限界を継続的に拡大することであるならば、「データ」は認知のスーパーユーザーの限界を継続的に拡大するための鍵となります。

この記事の著者は@友盟+で、(Qinggua Media)が編集・出版しました。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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