コミュニティ運営データシステムを0から1へ構築

コミュニティ運営はインターネットトラフィック配当の産物です。どのようなインターネット業務に従事していても、コミュニティを必ず利用していることがわかります。コミュニティ運営は広く普及していますが、どうすればより体系的にできるでしょうか？コミュニティ運営データシステムを0から1まで構築した手法を公開しました。見てみましょう。

1. コミュニティ運営とは何ですか？

マクロ的に見ると、コミュニティ運営はインターネットの「トラフィック配当」が徐々に消滅した結果であり、各社は2015年に急成長した「土地収奪運動」から垂直トラフィック採掘の「集中耕作」へと徐々に移行している。百度百科事典による定義は、次の通りです。コミュニティ運営とは、グループのメンバーを一定のつながりで結び付け、メンバーが共通の目標を持ち、継続的に相互交流し、グループのメンバーが共通のグループ意識と規範を持つようにすることです。

簡単に理解するには、次の図をご覧ください。

コミュニティ運営とは、コミュニティ（企業WeChat、WeChatグループなど）を通じて運営者とユーザーとのつながりを構築することと捉えることができます。運営者は、製品のコンセプト、製品の機能紹介、製品のプロモーションなどを入力することでユーザーに肯定的なフィードバックを提供し、ユーザーが製品の忠実なユーザーになり、さらに有料ユーザーになるように誘導します。

2. なぜコミュニティ運営が必要なのでしょうか？

現在、コミュニティ運営モデルは一部の大企業のエコシステム全体で完成していますが、中小企業にとっては比較的新しい要素です。意思決定者がこの新しい運営モデルの波を捉えることができれば、自社のエコシステムを改善し、企業に多大な利益をもたらすことができます。

3. コミュニティ運営データシステムを構築する理由は何ですか?

コミュニティ運営エコシステム全体において、コミュニティ運営に利用できる比較的完備した、あるいは便利で高速なクエリデータシステムがなければ、コミュニティ運営担当者はコミュニティ運営全体の各リンクにおけるユーザーのコンバージョン効果を迅速かつ効果的に、さらには正確に判断することができず、運営戦略を効率的に最適化・改善することができなくなります。この状態が長く続くと、この分野での攻勢的優位性を失うことになります。

同時に、コミュニティ運営チームや個々のチームメンバーが実行するタスクの多くは正確に測定および評価することができず、コミュニティ運営の開発に対する想像の余地が大きく制限されます。

最後に、現在のステータスデータがなければ、運用計画を効果的に導くための合理的な North Star メトリックを設定することはできません。

したがって、コミュニティ運営データシステムを構築することで、次の 4 つの問題を解決できます。

ノーススターメトリックを開発する。
運用結果を定量化する。
運用効率を向上します。
メンバーのパフォーマンスを評価します。

4. コミュニティ運営データシステムを構築するには？

この記事の仮想シナリオは、複数の財務管理ツールを提供するTOCソフトウェアのコミュニティ運営データシステムを構築することです。具体的なビジネスロジックは次のとおりです。このソフトウェアで有料製品を購入したユーザーは、端末内（製品内）のミニプログラムに誘導されます。ミニプログラムのダイアログボックスでは、ページ上のQRコードを通じてオペレーターのWeChatを追加するようにユーザーを誘導します。この時点で、オペレーターとユーザーは接続を確立しています。操作を通じて、ユーザーはブランドを認識し、粘着性を維持し、支払いなどのコンバージョンを再度達成できます。

コミュニティ運営データシステムを4つのステップで構築します。

1. ビジネスロジックを整理する

当社の製品ポジショニングは、ユーザーに財務管理ツールと製品を提供することであるため、製品のターゲットユーザーは、投資と財務管理のニーズを持つ人々です。コミュニティビジネスの場合、ターゲットユーザーは、支払うつもりだがまだ支払っていない、またはすでに支払っており、2回または複数回の支払いを希望しているユーザーです。上記の分割に基づいて、当社のビジネスロジックは次のとおりです。

2. 指標システムを構築する

ビジネスロジックファンネルに基づいて、結果インジケーターとプロセスインジケーターから開始し、データディメンションと組み合わせることで、次のコミュニティ操作インジケーターシステムを構築できます。

3. データアクセス

なぜここでこれを取り上げるのでしょうか?これは、ミニプログラムから WeChat に入力されたデータが WeChat プラットフォームに保存されるためです。WeChat が提供するインターフェースを介して、データを独自のデータベースに転送する必要があります。

WeChat 側のユーザー ID には openid と unionid が含まれ、1 対多または多対 1 の状況が発生する可能性があります。データがオンラインになった後に両側でデータの期待に矛盾が生じないように、事前に運用担当者と操作の範囲を決定する必要があります。

4. 分析フレームワークを構築する

これまでのステップを経て、データが手元に集まり、ビジネスロジックに従ってインジケーターシステムを構築できました。次に、ビジネスロジックに従って分析フレームワークを構築する必要があります。

たとえば、ビジネスロジックの最初の 2 つのセクションでは、チャネル分析を使用してチャネルの品質を把握し、すべてのファネル変換プロセスでは、解約分析を使用する必要があります。

解約分析を通じて、どのようなタイプの人が解約されるのかを特定できますか?損失はどの段階で発生しますか?そうすれば、対応する戦略を策定するのは比較的簡単になります。

ここでは、いくつかの一般的な分析方法を紹介します。これらの分析方法の適用シナリオは、コミュニティ分析に限定されません。

（１）競合製品分析

競合製品の分析では、通常、ユーザーの携帯電話にインストールされているさまざまな種類のアプリを調べます。これらのアプリは通常、競合製品と非競合製品の 2 つのカテゴリに分類できます。この種のデータの場合、通常、ユーザーがインストールするかどうかと、リテンション、つまり当社製品を使用するユーザー間の相関チャートを作成します。

製品 A をインストールしたユーザーの維持率は、製品 A をインストールしなかったユーザーの維持率よりも低いです。製品 A は競合製品であり、ユーザーを奪ったと考えられます。
製品 A をインストールしたユーザーの維持率は、製品 A をインストールしなかったユーザーの維持率よりも高くなっています。これは、製品 A がユーザーのニーズを満たすことができず、当社の製品の方が競争力が高いことを意味します。

製品Aをインストールしたユーザーの継続率は、製品Aをインストールしていないユーザーの継続率とほぼ同等です。これは、製品Aと当社製品のユーザー層が大きく重複していることを意味しており、数量と引き換えに協力を検討することができます。

（２）キー行動分析

主要な行動分析では通常、ユーザーが特定の行動を実行するかどうかとターゲットデータ (保持など) との関係を調べます。こうすることで、どの行動がユーザーが製品に慣れるための「重要なポイント」であるかがわかります。

一般的に、主要な動作を定義する必要があります。ユーザーは、当社製品に対して何百、何千もの行動をとります。ビジネス担当者は、自身のビジネス理解に基づいて、ユーザーの視点からユーザーの重要な行動を定義できます。データアナリストは、ユーザーの行動を分類し、実行した場合と実行しない場合で対象データ (保持など) への影響に大きな違いがある、量が多い行動を見つけることができます。以下のように表示されます。

上の図は、ビジネスで発見された次の 6 つの主要な動作を示しています。

横軸は、その行動をとったユーザーの翌日の継続率です。バブルが右に近づくほど、翌日の継続率が高くなります。
縦軸は、行動をとったユーザーの翌日のリテンション/行動をとらなかったユーザーの翌日のリテンションです。バブルが高いほど、行動がリテンションに与える影響が大きくなります。
バブルの幅はユーザー数を表し、バブルが大きいほどユーザー数が多くなります。

上の図から、次のことが結論付けられます。

行動 A と行動 C は、リテンションに大きく貢献します。行動 A の場合、ユーザーがアプリを開いてから行動 A に到達するまでに少なくとも 5 つのステップが必要であると仮定すると、製品の観点から A へのパスを短縮し、ユーザーがより早く行動 A に到達できるようにすることができます。
行動 E は保持効果の改善効果が比較的低い。

運用担当者は、新しいユーザーができるだけ早く動作 A と動作 C を習得できるように指導する必要があります。

（３）解約分析

通常、離脱したユーザーとは、同じ日にアプリを離れ、その後一定期間（1 か月、3 か月など）アプリを開かないユーザーと定義します。

解約分析一般的に、アプリを離れる前の、解約したユーザーと解約していないユーザーの行動の違いを分析します。両方のタイプのユーザー行動を確認する必要がある理由は、解約したユーザーの 70% が解約前に行動 A を行っていたことがわかった場合、次の操作を実行できないためです。

結論としては、行動 A は多数のユーザー損失につながるということです。解約していないユーザーは、同じ日にアプリを離れる前に行動 A を大量に実行した可能性がありますが、これにより、これらのユーザーが翌日に再びアプリにアクセスするのを防ぐことはできません。

このプロセスでは、データアナリストは最後の数ステップでユーザーの行動を分類し、そこから結論を導き出す必要があります。

このプロセスには時間がかかります。このプロセスでは、強力な帰納的能力だけでなく、確かな SQL 能力も必要です。このプロセスでは、正規表現を継続的に使用して、散在する動作をいくつかの主要なカテゴリに分類する可能性があるためです。

ユーザーが離脱する前にいくつかの重要な行動を取得した後、これらの行動が発生したときに手動で介入し、指定された行動が発生した後、リアルタイムプッシュツールを使用して対応する戦略をフォローアップする必要があります。

（４）検索分析

検索分析とは、ユーザーが検索ボックスに入力するキーワードを分析することを指します。検索分析を別の分析方法として分類するのはなぜですか?なぜなら、新規ユーザーの場合、製品に馴染みがないため、たとえ優れた機能があっても、入門レベルが深すぎたり、機能の意味を理解できなかったりして、その機能を使用できない可能性があるからです。このとき、検索はユーザーにとって不満を吐き出す場になります。

直接紛失していないユーザーは、いくつかのキーワードを使用して検索ボックスに製品の使用ニーズを入力します。一般的な商品の場合、検索トラフィックは比較的豊富であり、マイニングすべき情報も豊富です。

新規ユーザー検索分析は離脱分析に似ており、どちらも要約が必要です。

まず、ユーザーが検索したキーワードを抽出して分類し、どの機能があるかを把握する必要がありますが、ユーザーの認識が弱いために見逃され、直接的にユーザーを失うことになります。これらの機能を使用するようにユーザーを誘導する必要があります。さらに、一部のユーザーの要求には対応する機能がないため、いずれの場合も、プロダクトマネージャーの机を叩いて、できるだけ早く機能をオンラインにするように依頼する必要があります。

5. 意思決定支援を提供する

最後に、分析フレームワークによって、ビジネスにどのようなサポートを提供できるでしょうか?コミュニティ運営においては、大きく分けて「運営戦略策定」「貢献評価」「成長ポイントの発見」の3つの意思決定支援を行っています。

その中で、運用戦略の策定には、母集団ライブラリと素材ライブラリを提供するアルゴリズムが必要であり、ABテストを通じて運用戦略を策定し、固めていきます。

成長ポイントを見つけるには、第4ステップで構築した分析フレームワークでさまざまな分析手法を適用し、ビジネスのブレイクスルーを見つける必要があります。たとえば、818ではコミュニティイベントを成功させ、新規メンバーの数が急増しました。データを分析およびレビューして、パフォーマンスが良かった理由をまとめ、コミュニティ分裂の方向性として活用しました。

貢献評価とは、コミュニティ運営者の業績評価を指します。運用活動の有効性の評価、運用コミュニティの品質のスコアリング（グループ活動、コミュニティメンバーのライフサイクルなど）、運用手段のスコアリング（新規メンバーの獲得数など）、取引額など、複数の側面から重みを計算し、最終的に評価の総合スコアを算出します。