データ分析を活用して低コストで顧客を獲得するには？

この記事は次のように構成されています。

• ユーザーのライフサイクルを延長するには？
• 運用コストを節約するにはどうすればいいですか?
• 低コストで顧客を獲得するには？

インターネット上での私たちの日常的な行動は、大量のデータを生み出します。ビッグデータと人工知能の発展により、このデータの価値はますます重要になっています。

製品開発の段階に応じて、開発、運用、マーケティングの戦略も異なります。製品ライン開発の全体的なリズムと戦略をいかにコントロールするかが鍵となります。

誰もがビッグデータについて語っていますが、ここではそのいくつかの特徴を取り上げます。

1. データ量が非常に膨大です。

データ蓄積の敷居はどんどん低くなっており、現実世界からデータ世界へのデジタル化のプロセスに人々はますます注目しており、データ収集とデータ集約のためのインフラが数多く構築されてきました。

この過程で、データの量はますます大きくなっています。

2. 多様なデータタイプ。

データ収集やデータ分析は誰もが行っており、その種類は非常に多様です。

これらのデータは互いにつながっていないことがよくあります。このとき、どのようにデータをつなげるか、そして自分の分野の中でどのようにデータを閉ループにするかが、良い反復を形成することができます。

もう 1 つは、処理速度が非常に速くなければならないということです。処理されたデータが即座に生成されなければ、そのデータは商業的価値を失います。

データから価値をいかに抽出し、瞬時にリリースするかも、ユーザーライフサイクルの運用において非常に重要なポイントです。

3. 価値密度が低い。

さまざまな業界でのビッグデータの応用では、多くの場合、ある程度の量が蓄積されて初めて有用なデータが得られたり、データの価値が実現されたりし、密度が非常に疎らになっていることがわかります。

データに加えて、モデル アルゴリズムと計算能力でも競争する必要があります。より優れたモデル アルゴリズムと適切なモデル計算能力を使用して、できるだけ早くデータとビジネス価値を結び付けることができれば、それが成功への重要なステップとなります。

テンセントの財務報告書を読んだことがあるかどうかは分かりませんが、報告書に反映されているユーザー増加データから、現在のトラフィック配当は確かになくなっていることがはっきりとわかります。

そのため、トラフィック配当がなくなったことで、ユーザー数の増加は弱い状態になっています。なぜ弱いのでしょうか?

重要な要素は、ますます多くの競合他社が市場に参入し、市場全体の競争が絶えず激化していることです。

拡張運用モードは、この市場環境にはもはや適していません。

現在の業務では、ユーザー中心の視点で、さまざまなデータを活用してユーザー操作の効率化を図るなど、ユーザーの特性を深く探究する必要があります。

そこで私たちは「ユーザーライフサイクル管理」という概念を思いつきました。

実際、ユーザーがアプリにアクセスすると、ダウンロードやインストールから使用、支払いに至るまで、そのユーザーはある日姿を消し、プロセス全体がさまざまな段階を経ることになります。

顧客獲得段階、成長段階、成熟段階、衰退段階、喪失段階など、各段階にはそれぞれ異なる特性があります。

オペレーターとして、データを活用してあらゆる段階でユーザーにより良いサービスを提供し、ユーザー エクスペリエンスを向上させる方法は、実際にはすべてのユーザー オペレーターが考える問題です。

次に、各サイクルでデータをどのように活用してこのような作業を行うのかを説明します。

1. 顧客獲得期間

顧客獲得段階では、顧客を獲得する手段はチャネル、ソーシャル メディア、広告の 3 つのレベルに過ぎず、どれも同じです。

① チャンネル管理

チャネルは顧客を獲得するための主な手段である可能性があります。今日の APP 運営者は、自社の APP を宣伝するためにさまざまなチャネルを探しています。この過程で、いくつかの問題に遭遇し、顧客獲得コストはますます高くなっています。

実は、ここまでインターネットが発達したせいで、多くのリソースが独占されてしまい、この点での広告主の交渉力は非常に低く、顧客獲得コストに頑張ることしかできないという状況にもなっています。

このプロセスでは、いくつかの問題も発生します。たとえば、広告主がこれらのチャネルを使用してプロモーションを実施する場合、品質とコストのバランスの問題に直面することがよくあります。

各チャネルは、多数の新規顧客を引き付けるためにさまざまな手段を使用します。

しかし、広告主は、品質を求めるとコストが保証されないかもしれない、また量を求めると品質が保証されないかもしれない、とよく考えます。

したがって、このプロセスでは、データが自らを語ることができるバランスポイントを見つけ、誰もがそれぞれの分野で対応するデータサポートを得られるようする必要があります。

広告主は、1 日に 5 万人の新規顧客を獲得するなど、非現実的な要求をすることがよくあります。その可能性は非常に低いことは誰もが知っています。チャネルとして、彼らは何をするのでしょうか?

彼は偽のユーザー、つまりアクティビティ レベルが非常に低いユーザーを紹介するかもしれません。現時点では、データを使用してそれらのユーザーを測定する必要があります。

各チャネルからもたらされるユーザーの特性と、そのユーザーの維持率およびアクティビティ レベルはどのようなものですか?

これらのデータ指標を使用してチャネル予算を割り当てることも、データを使用してバランスポイントを見つける方法です。

② 社会的配当

ソーシャル ネットワークがモバイル インターネット上で最も有利なコミュニケーションツールであることは誰もが知っており、誰もがこのコミュニケーション ツールを使用します。

なぜなら、既存ユーザーが新規ユーザーを呼び込むコンバージョン率は実は非常に高く、ソーシャル属性によってほとんどのユーザーの懸念を解消できるからです。

ビッグデータタグを追加すると、オペレーターや開発者はターゲットを絞ったコミュニケーションをより効果的に実行できるようになり、ユーザー数の増加につながります。

③広告

広告は最も一般的な方法です。人々はさまざまな種類の広告を使用して広告を掲載しますが、このプロセスで問題に遭遇するでしょうか?

それはチャンネルと広告主の間のゲームです。

チャンネルはさまざまな方法で新規ユーザーを引き付けることができますが、使用する方法が広告主の希望と異なる場合もあります。

たとえば、女性をターゲットにした広告の場合、新規顧客のほとんどが女性であるはずです。これをどのように確認すればよいでしょうか?

投資を始める際には、検証のためにビッグデータも必要です。どうやって検証するのでしょうか？

このとき、サードパーティのデータプラットフォームを使用する必要があります。Getui 傘下の「Geteng」製品を使用します。Getui のビッグデータ分析を通じて、このユーザーがどのような特徴を持ち、どのような興味や趣味を持っているかを知ることができます。

このプロセスではバランスポイントも見つけられるので、広告プロセス中にユーザーポートレートを使用して運用の効率を向上させることができます。

顧客獲得プロセス、つまり初期段階では、データ検証のためにデータ管理プラットフォームを使用する必要があります。これらのデータ プラットフォームも、段階によって機能が異なります。

2. 成長段階

①コールドスタート

成長段階では、誰もが問題に遭遇します。新しいユーザーが来たときに、そのユーザーがどのような特性を持っているのかわからないのです。

現時点では、このユーザーをより深く理解するために、サードパーティのデータ プラットフォームを使用することができます。

コールドスタートのコンテンツ推奨に役立ち、情報フローや電子商取引に適用すると非常に優れた効果を発揮します。

② コンテンツの推奨

Toutiao は常にさまざまな人々にさまざまな方法でサービスを提供したいと考えてきましたが、これは実際には簡単な仕事ではありません。

私の意見では、これは非常にゆっくりとしたプロセス、または段階的なプロセスです。なぜそう言うのでしょうか?

たとえば、ユーザーを単純にグループ化し、グループごとに異なる操作戦略を採用したとしても、全員が同じ効果を得られるとは限らないと感じます。

実際、もう 1 レベル下に行くと、ベクトル レベルの分類とクラスター分析を行い、共通の特性を持つユーザーを 1 つのカテゴリに分類し、対応する分析を行い、これらの共通の特性を持つユーザーに対応する運用戦略を開発します。

3. 成熟期

ビジネスが成熟段階に入ると、運営コストはどんどん高くなる可能性がありますが、経営者は運営コストを節約する必要があります。どうすればよいでしょうか?

① コスト削減

先ほど広告についてお話ししましたが、私にもたらされたトラフィックは偽物である可能性が非常に高いです。トラフィックが本物かどうかはどうすればわかりますか?

サードパーティのビッグデータ プラットフォームを使用すると、これらのユーザーが最近このアプリをインストールしたかどうかを特定できます。

これらのユーザーはどのメディアから来ているのか、そのアクティビティ レベルはどの程度なのか、実際のトラフィックであるかどうか。

② ユーザーの支払い習慣を養う

中国の消費者の支払い意欲は非常に低いです。中国ではユーザーに支払いをしてもらうのは非常に困難です。なぜそう言えるのですか?

中国の消費者はAPPが提供するサービスを無料で楽しむことに慣れているため、お金を払う意思がありません。では、どうすればユーザーの支払い習慣を育むことができるのでしょうか？

支払い意欲を育むために、少額の支払いが必要な商品から始めることもできます。

この過程で、支払い後に何らかの異なる経験を積めば、大きな支払いもそう遠くないだろう。

③ 優遇インセンティブ政策

例えば、紅包を送ったり、さまざまなインセンティブ方法があります。方法は決まりきったものですが、それでも効果は非常に良好です。

4. 衰退

一度ユーザーが来たら、そのユーザーがずっとあなたのユーザーであるとは言えません。いつかは去ってしまいます。そのユーザーが去る前に、またはユーザーが去ろうとしていることに気づいたときに、何をすべきでしょうか。

実際、このとき、まずやるべきことは一連のデータ分析を行うことだと思います。

ユーザーがあなたのアプリを使用しているときに、同じ業界のアプリや競合他社のアプリを使用しているかどうかを調べる必要があります。

あるいは、彼のニーズが変化したかどうか、これらのデータは APP 開発者には不明です。

例えば、ユーザーが今日アクティブでなくなった場合、Getui傘下のサードパーティデータ操作ツール「Number」を使用して分析する必要があります。ユーザーがあなたに代わる類似のアプリをインストールしたことがわかるかもしれません。

実際の損失が発生する前に、一連の分析を行う必要があります。たとえば、ユーザーは沈黙しているかもしれませんが、それでもそのユーザーが価値の高いユーザーなのか、価値の低いユーザーなのかを判断する必要があります。

ビッグデータ分析を通じて、アプリの使用状況、起動頻度、使用時間などを判断できます。

ユーザーの価値が高いか低いかを分析した後、ユーザーがアプリをアンインストールしたか、それともただ沈黙しているだけかを判断するために、一連の覚醒アクションを実行する必要があります。

分析後、これらのユーザーに対して一連のウェイクアップアクションを実行するためにどのような手段を使用する必要があるかを決定する必要もあります。

5. 解約期間

先ほど、解約について話しました。もう 1 つ下のレベルを見てみましょう。ユーザーがアプリをアンインストールしたらどうなるでしょうか?

アンインストールした後、誰もが必ず思い出したくなるはずです。

実際、ユーザーを思い出すのは非常に難しい作業であることは誰もが知っています。なぜそう言うのでしょうか?

ユーザーを呼び戻すことと、元恋人を取り戻すことを比較すると、誰にとっても理解しやすくなります。

しかし、リコールを行う前に、いくつかできることがあります。まず、何人のユーザーが失われたかを知る必要があります。

Getuiのアプリケーション統計製品の「数」を利用すると、さまざまなチャネルでのAPPアンインストール数とアンインストール傾向を把握できます。また、ユーザーのアンインストールフロー、アンインストールユーザーの構成、アンインストールリコール分析を分析することもできます。

アプリをアンインストールしたユーザーの数を知るだけでは十分ではありません。これらのユーザーがどのような人々であるかを知り、なぜアプリをアンインストールしたのかを尋ねる必要があります。

このプロセスでは、どのユーザーがアプリをアンインストールしたか、何人がアプリをアンインストールしたか、アンインストールした理由など、アプリのユーザーを理解するためにデータを使用できます。このようにして、リコールの実施をお手伝いできます。

同時に、業界について一定の理解を持ち、業界全体が変化したかどうか、それが自分のせいなのか、運用上の問題なのか、製品やサービスの問題なのかを観察する必要があります。

出典: ノートマン