ユーザーの成長を促進するための運用ガイダンスを見つけるにはどうすればよいでしょうか?

オペレーターとして、支点、力点、焦点の「3つのポイント」を常に念頭に置く必要があります。特に、業績成長を推進する責任を担う運用グロースハックの担当者は、決して油断できません。

支点: データの監視と分析は、チームの試行錯誤と最適化のための合理的な基盤を提供します。

パワーポイント: 支点があれば、運用成長チームはリソース割り当てのメリットを最大化し、困難を克服するためにあらゆる努力をします。

重要なポイント: ページ、標準化されたプロセスのセット、機能ポイント、さらにはボタンやマーケティング言語など、試行錯誤による最適化の対象です。

この記事では主に支点について、つまりデータ分析を通じて問題を発見し、パターンを見つけ、成長チームまたは姉妹部門を説得して一方向に向かわせ、成長を促進し、運用成果を最大化する方法について説明します。

「Han Li 深夜のオペレーション雑談」サークルで知識を分解して増やしていく過程で、製品の「アハ体験」をどうやって見つけるかが難しい問題なので、推論演習をしました。グロースハックの分野で最も頻繁に言及される事例はTwitterなので、それを使って練習します。データはすべてシミュレートされており、実際の状況は非常に複雑になります。主な目的は方法を理解することです。また、仕事以外でもこの方法に従ってさらに練習することをお勧めします。そうすれば、すぐに進歩します。

アハハモーメント: 製品がユーザーの目を輝かせる瞬間。ユーザーが製品の核となる価値、つまり製品が存在する理由、製品が必要な理由、製品から得られるものを真に発見した瞬間です。

ユーザーがこの瞬間を経験すると、リテンションの確率が高くなります。逆に、ユーザーが離脱する理由は、第一に、製品自体に価値がないこと、第二に、製品には価値のあるポイントがあるが、ユーザーが見つけるには深すぎる場所に隠されていることが挙げられます。したがって、この価値ポイント（アハ体験）を見つけたら、製品や運用戦略を最適化して、ユーザーができるだけ早くこのアハ体験に到達できるように誘導するだけで、リテンションが向上します。

背景

Twitter の初期には、ユーザー維持率に深刻な問題がありました。多くの人が登録してすぐに離れてしまいましたが、残った少数のユーザーがアクティブユーザーになりました。

その後、Twitter の成長マネージャーは、少数のユーザーが留まった理由を解明しようと、データを分析し始めました。

分析を通じて、少なくとも 30 人をフォローしているユーザーは長期的なアクティブ ユーザーになるという結論 (支点) が得られました。

これはどのように分析されたのでしょうか? 仮想データを使用してプロセスを推測してみましょう。

推論プロセス1: グループ分析

Twitterは、各月ごとにTwitterを訪問した日数でユーザーをグループ化しています。次の表に示すように、ある月のユーザーを訪問日数でグループ化し、2か月目の各グループの維持率を追跡します（注：データ量が少ない場合は、日数でグループ化できます）

表は複雑に見えますが、一目でわかるようにチャートにすることができます。

見ましたか？ 7回を境に継続率は安定する傾向にあります。したがって、月に 7 回以上訪問する人の 90% ～ 100% が翌月も滞在することになります。これは非常に高い維持率です。

では、7回以上訪問するユーザーの数はどれくらいでしょうか?分析する価値はあるでしょうか?ステップ2を参照してください。

推論プロセス2: 分析する価値があるかどうかを判断する

ユーザーを「コアユーザー」、「一般ユーザー」、「サイレントユーザー」の 3 つのグループに再分割し、その割合を確認します。

コアユーザー: 月に 7 回以上訪問するユーザー。

サイレントユーザー: 初めてサイトを訪問した後にサイトを放棄するユーザー。

一般ユーザー: あまり頻繁にアクセスしない人（上記以外）

結論: 訪問者の約 20% がコア ユーザーであり、調査する価値があります。そこで、まずコアユーザーから始めて、他のグループとは異なる、コアユーザーの共通する行動を確認します。

推論プロセス3: 相関分析

コアユーザーの注目行動を分析した結果、次のことがわかりました。

1.下の図のように、30前後でフォローしている人がほとんどです（便宜上、30でユーザー数が非常に多いと仮定しています）。30がターニングポイントのようです。

2.ユーザーのアクティビティ レベル (一般的に高、中、低に分けられます) は、フォローバックした 30 人のユーザーと関係があります。驚くべきことに、次の図に示すように、フォローバックしたユーザーのうち 1/3 だけが最高の維持率を達成しています。

それで、なぜでしょうか?

データ分析を行う友人は、データは何が起こったかは教えてくれるが、なぜ起こったかは教えてくれないということを知っています。そのため、その背後にある理由を知るには、調査やインタビューが必要です。私が特にユーザーとチャットをする理由はこれです。

推論プロセス4: 因果関係を見つける

Twitter は電話インタビューを通じてその理由を発見しました (インタビューの原稿は掲載しませんので、ご想像ください)。

30 人をフォローしているユーザーがなぜ残るのでしょうか?

30 人をフォローすると、情報ストリームに継続的にコンテンツが表示されるようになります。

当社のサイトに戻ってくるユーザーのうち、3分の1しか留まらないのはなぜでしょうか?

• フォロワーの 1/3 以上がフォローバックしている場合、Twitter はソーシャル ネットワークです ( Moments と同様)
• フォロワーの 1/3 未満がフォローバックした場合、Twitter はニュース サイトです (NetEase やSohu News のクライアントと同様)
• この比率が 1/3 に達したときのみ、Twitter は独自の価値を持つことになります → 人々がサークル内の最新ニュースを把握できるようになります。

そこでTwitterは30という支点と3分の1というポジショニング数を見つけ、「フォローしているユーザーの数」と「フォローされているユーザーの数」を2大成長のてことして、成長テストの方向性を明確にし、グロースハッキングの分野で最も刺激的な試行錯誤の最適化作業に直接入りました。

この記事の著者@韩利は(Qinggua Media)によって編集および出版されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。

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