1 万語の実用的な情報 | ユーザー ライフ サイクルを構築するには?

当初、ユーザーライフサイクルモデルについては誰もが理解できるはずだと考え、この記事を書くつもりはなかったのですが、最近になって次のことを知りました。

1) 多くの人が顧客ライフサイクル モデルをAARRRなどの他のモデルと混同しています。これら 2 つは同じものではありません。

2) ユーザーライフサイクルとは何かの紹介と、成長期間とは何かなどの概念の普及。

3) 前回の記事のRFM モデルと同様に、皆さんが理解するだけでなく、技術的な方法を通じて実践できるようになることを願っています。

そこで、この記事を書きました。

1.製品のライフサイクルとは何ですか?

ユーザーライフサイクルを導入する前に、製品ライフサイクルを理解する必要があります。製品のライフサイクルは、専門用語では PLC (製品ライフサイクル) として表現されます。インターネット上では、製品ライフサイクルの図がたくさん見られますが、そのほとんどは「S 字型」を示しています。

上図によれば、どの製品でも、時間を基準次元とし、ユーザー数や所得水準を測定基準とすることで、製品のライフサイクルを、立ち上げ段階、成長段階、成熟段階、衰退段階の 4 つの段階に分けることができます。製品の設計からその製品の運用停止まで、そのサイクル全体が製品ライフサイクルであると理解できます。

製品が現在ライフサイクルのどの段階にあるかをどのように判断しますか?

1. ダウンロード

KuChuanやApp Annieを通じて一定期間または履歴の製品ダウンロードデータを取得し、過去のダウンロード量の傾向に基づいて判断します（過去のダウンロードデータが利用可能な場合は、「眠っているS字型」に当てはめることができます）。 KuChuan から取得した過去 1 年間のアプリのダウンロード量のトレンド チャートを例に挙げます。

この1年間で、このアプリのユーザー数は2,000万人から5,000万人近くに増加しており、トレンドグラフの任意の点の接線と座標系の横軸の間の角度は比較的大きく、この製品はユーザー数が急速に増加している段階にあり、成長段階にある可能性があることを示しています。

2. 百度インデックス

Baidu Indexで見たい製品名と、業界で常にトップを走ってきた競合他社の名前を入力します。Baidu Indexの値を見て、トップ製品のBaidu Indexと比較することで、基本的に製品がどの段階にあるかを判断することができます。

上の図を例にとると、この製品の過去 6 か月間の平均 Baidu 指数は約 2000 です。指数の高値の一部は、基本的に製品の積極的なプロモーションや業界のホットスポットの獲得によってもたらされたユーザー検索によるものです。比較的成熟した製品であるため、百度指数は4000～6000で安定するはずです。したがって、この製品はまだ成熟期に達していないと基本的には判断できます。

Baidu Index は、別の用途でも役立ちます。時には、原因不明で自社製品の保持率が急上昇したり、製品の開発をより適切に管理したい場合があります。Baidu Index は、世論をモニタリングするチャネルとして、非常に役立ちます。もちろん、百度指数以外にも、360、 Sogou 、 Alibabaなどにも対応する無料サービスがあります。

3. 累計ダウンロード数

KuChuan を使用すると、製品の累計ダウンロード量を取得し、それを業界の総市場量や潜在的ユーザー総数と比較して、製品がどの段階にあるかを判断できます。

4. バージョンの反復

製品バージョンの反復頻度に基づいて、基本的に製品がどの段階にあるかを判断できます。開発段階にある製品はより俊敏で、反復頻度も速くなります。

製品ライフサイクルのどの段階にあるかを明確にする目的は何ですか?運用の観点から見ると、製品ライフサイクルを取得した後、次の手順を使用して分析すると、現在および将来の期間の中核となる運用戦略と方向性を決定するのに役立ちます。次へ:

a. マインドマッピングを使用して製品構造を整理します。

b. 製品構造に基づいて、製品の現在のコアビジネスロジックを整理します。

c. 製品構造に基づいて、考えられる典型的なユーザーの使用パスを整理します。

d. 業界、市場、製品などの情報を組み合わせて、製品のビジネス ロジックを整理します。

e. 上記で決定した製品ライフサイクルの各段階で発生する可能性のある一般的な問題に基づいて、上記 1/2/3/4 を組み合わせて運用計画を立てます。

この記事では主にユーザー ライフサイクルについて説明し、製品ライフサイクルについては簡単に触れるだけにします。

2. ユーザーのライフサイクルとは何ですか?

ユーザー ライフサイクルとは、簡単に言えば、ユーザーが最初に製品に接触した時点から製品から離れるまでのプロセス全体を指します。

上図によると、ユーザーのライフサイクルは、導入期、成長期、成熟期、休眠期、解約期に分かれています。

導入期間は、市場トラフィック内の潜在的なユーザーを自社製品のユーザーに転換することと理解できます。この段階を顧客獲得段階と呼びます。ユーザーが製品に参入した後は、ユーザーをアクティブにする方法を見つけ、成長段階と成熟段階に入る必要があります。成長段階と成熟段階のユーザーは、製品のコアユーザーであり、最も価値のある忠実なユーザーです。そのため、私たちはこれを「評価段階」と呼んでいます。成熟段階から、ユーザーは休眠状態と離脱状態に入り、これを「維持段階」と呼んでいます。

ユーザーのライフサイクル、さまざまなライフサイクルにおけるユーザーの行動、さまざまな段階で運用が重点を置く主要なタスクについて説明します。

1) 顧客獲得領域：導入期間に相当します。対応するユーザー行動は、トラフィックをユーザーに変えることです。運用の核心タスクは、新規顧客を誘致し、新規ユーザーの活動を促進することです。

2) 感謝ゾーン：成長段階と成熟段階に対応します。対応するユーザー行動は、製品内でアクティブになり、製品に貢献し、製品内に留まり続けることです。運用の核となる作業は、ユーザーのアクティビティ、コンバージョン/支払いを促進し、リテンションを生み出すことです。

3) チャーンゾーン: 休眠期間とチャーン期間に対応します。これに対応するユーザー行動は、製品を離れて使用をやめることです。運用の中心的なタスクは、沈没したユーザーや失ったユーザーをなだめるか、新しい製品 (ある場合) に移行することです。

製品のさまざまなユーザーが現在ライフサイクルのどの段階にいるのかをすでに把握していると仮定すると、何ができるでしょうか?この質問は、前回の製品ライフサイクルの紹介と似ています。多くのコンテンツを分析して最終的にライフサイクルを定義した後、それは運用に対応する促進効果を持つ必要があります。

次のように考えることができます。

私たちが最も望んでいる目標は、「私たち自身のアイデアをユーザーの頭の中に植え付け、ユーザーのお金を私たち自身のポケットに入れる」ことです。ここでのアイデアとは、ユーザーに私たちの製品ルールを受け入れてもらうこと、ユーザーに私たちの活動を気に入ってもらうこと、ユーザーに私たちの製品にこだわってもらうことです。ユーザーのお金とは、ユーザーの時間、ユーザーのコンテンツ、ユーザーのやり取り、そしてもちろんユーザーのお金です。私たちのアイデアをユーザーの頭に植え付けることと、ユーザーのお金を私たちの懐に入れることは、間違いなく世界で最も難しい 2 つのことです。

したがって、この 2 つのことをうまく実行できれば、ユーザー操作はうまくいったことになります。このプロセスは、ユーザー管理プロセスとして理解できます。ユーザーを適切に管理したい場合は、次の 2 つの側面に注意する必要があります。

1. すべてのユーザーを監視および評価できます。
2. 私たちはあらゆるユーザーに影響を与え、あらゆるユーザーを動かすことができます。

したがって、ユーザー操作は「ユーザーライフサイクル管理」として理解することができ、その本質は次のとおりです。

1. 製品の平均的な単一ユーザー価値を監視および評価する方法。
2. ユーザー価値の向上をどのように推進するか?

質問 1 については、RFM モデルまたはAARRR モデルを通じて定義できます。一般的に、ユーザーの行動に基づくデータを通じて、さまざまな層別ポイントを見つけることができます。次に、さまざまなレベルのユーザーに対する価値を評価します。この記事では、ライフサイクルモデルを使用してユーザー価値を定義します。実際には、ユーザーがライフサイクルのどの段階にいるのかを知ることです。以下で詳しく説明します。

ここでは、次の 2 つの次元に基づいて、ユーザー価値を監視および評価するためのより直感的な方法を追加します。

1. 使用頻度
2. 直接的な消費行動はありますか？

最初の象限では、ユーザーは直接支払いを行い、製品を頻繁に使用します。例えば、 Ele.meやMobikeの場合、ユーザーの価値は主に使用頻度、使用期間、収入に反映されます。

第 2 象限では、ユーザーは直接支払いを行い、製品を低頻度で使用します。例えば、旅行商品「Ctrip」の場合、ユーザーは毎日開くわけではないかもしれませんが、必要になったときに直接支払いをします。ユーザー価値は主に収入に反映されます。

第3象限では、ユーザーは直接支払いを行わず、使用頻度も低くなります。この象限の製品には価値も意味もないと言う人もいます。そのような製品の操作を頼まれたら、本当にひどいことになるだろうなと思うこともあります。

しかし、運営者として、まず諦めるわけにはいきません。この象限のユーザー価値は収入に反映されると考えており、第2象限とは異なります。Fangduoduoを例にとると、ユーザーが家を見ずにアプリを通じて百万レベルの家を購入することは困難です。そのため、リベート、割引、不動産業者の評価などはすべて、顧客がニーズがあるときに長期的な指導を通じて支払いができるかどうかに影響します。

第4象限では、ユーザーが直接支払いをしないものの、利用頻度が高く、例えばMaimaiやToutiaoなどが挙げられます。ユーザーの主な価値は、訪問頻度と利用時間に反映されます。Toutiaoは以前、ユーザーの平均利用時間が60分以上に達したと発表しており、これが彼らにとってのユーザー価値となっています。

話題から外れたコメントをいくつか挿入します:

よく、なぜこの時点で記事の論理がこのようになっているのかと聞かれます。例えば、前述のように、利用頻度や直接的な消費行動の有無などを通じてユーザー価値をモニタリング・評価することがなぜ必要なのでしょうか。

このような質問をする友人は、さまざまなウェブサイトを頻繁に訪れ、数え切れないほどの役立つ記事を読んでいると思いますが、ただ読んでいるだけです。よく考えてみると、基本的に忘れてしまっています。誰もがまだ考える力が不足しています。ここでは、書籍分析の分野で使用されている RIA ルールをお勧めします。この方法は、記事の読み取りにも適用できます。

まず記事を読み、それについて考え、最後に記事の内容を自分の経験と組み合わせます。上記の手順を実行すると、多くの記事が必ずしも正しく書かれていないことに気付く可能性があります。読んだ記事がすべて良いと思うと、非常に危険です。

前述のユーザー価値の監視と評価の2つの側面に戻りましょう。どんな製品でも、高頻度か低頻度か、スタートアップ段階か成熟段階か、ビジネスモデルがキャッシュフローかトラフィックかに関係なく、その中核指標はユーザーがアプリを開きたいかどうかでなければなりません。開かなければ、ユーザーとはみなされません。その中核指標は、ユーザーが消費するかどうかでなければなりません。この消費は、直接の支払い、製品の転用と変換、さらには広告のクリック収益である可能性があります。これは、商業社会や商業企業が人々の集団を支援できる前提でもあります。

訪問頻度と直接的な消費行動の有無に基づいて、実際のビジネス状況を組み合わせて、より重視する指標を見つけることができます。たとえば、訪問頻度は主要なディメンションであり、訪問時間や動画の再生回数などの二次的な指標の方が重要です。

ユーザー価値を大まかに監視・評価できるだけでなく、ユーザーごとの価値を計算することもできます。しかし、実際の業務ではこのモジュールに関わる作業は多くなく、そういった要望があった場合はデータや開発などの同僚が対応することがほとんどです。したがって、この記事は運用の観点に基づいており、これで十分です。

質問 2 については、ユーザー価値の向上を促進するための方向性が 2 つあります。

1. 個々のユーザーの価値を向上させる。
2. ユーザーのライフサイクルを延長します。

最終的に、ユーザーライフサイクルモデルに関する研究は、個々のユーザーの価値を高め、ユーザーライフサイクルを延長する方法という、ユーザーライフサイクル管理の本質へと進化しました。もちろん、このプロセスに不可欠なのは、データ駆動型、一般的なユーザーの使用パスに関するガイダンス、および洗練された操作です。

強調する必要がある問題が 2 つあります。

1) すべてのユーザーが完全なユーザーライフサイクルを経験しますか?

いいえ。製品全体の観点から見ると、ユーザーはさまざまな段階に分散しているため、前述の導入期、成長期、成熟期、休眠期、解約期という完全なライフサイクルを経る可能性があります。例: 登録-ログイン-アクティブ-支払い-共有-解約。

しかし、個々のユーザーとしては、導入期間を過ぎると離脱してしまう可能性があります。例えば、登録してログインした後、オンボーディングが不十分なために、ユーザーはアプリの利用を諦めてしまい、離脱期間に入ってしまうのです。

2) すべての製品でユーザーライフサイクルを管理する必要がありますか?

いいえ。製品ライフサイクルの観点から見ると、立ち上げ段階の製品では、リソース不足やユーザー規模不足のため、一般的にはユーザーライフサイクル管理は必要ありません。製品の需要と市場の供給の強さから判断すると、需要が強く供給が少ないほど、ユーザーライフサイクル管理を考慮する必要が少なくなります。

たとえば、12306 です。Ctrip、 Qunar 、Fliggy のどれで列車のチケットを購入しても、最終的には 12306 を通じて購入されます。市場の供給は逼迫しており、需要は高いです。ユーザーは他の交通手段を選択するしかありません。したがって、このような製品ではユーザーライフサイクル管理は必要ありません。たとえば、中国南方航空、中国国際航空、中国東方航空などの航空会社があります。これらの航空会社の価格、サービス、食事、割引、アクティビティなどは、ユーザーの選択に影響を与える可能性があります。供給が需要を上回るため、このような製品では一般にユーザーのライフサイクル管理が必要です。

3. ユーザーライフサイクルモデルの構築方法

以上のことから、ユーザーライフサイクルモデル構築の本質は、ユーザーの行動から、ユーザーのライフサイクルが導入期なのか成熟期なのか、どの段階にあるのかを把握することだということが分かりました。ユーザーがどの段階にいるのかを知ることで、その後の運用が容易になります。

ユーザーライフサイクルモデルを構築するにはどうすればいいですか?ユーザー ライフ サイクル モデルを構築するための一般的な手順は次のとおりです。

1. ビジネスロジックのソート。
2. ユーザーの維持/消費に影響を与える主要な機能を見つけます。
3. 各段階でのユーザーの行動を定義します。

Maimaiを例に挙げてみましょう。

a. Maimai のコアビジネスロジックは次のとおりです。

b. ユーザーの維持/消費に影響を与える可能性のある主な機能

コアビジネスロジック図によると、ユーザー側はプロデューサーとコンシューマーに分かれています。コンシューマーの観点から見ると、コンシューマーの維持と消費に影響を与える主な機能は、履歴書の提出、コンテンツの消費、ソーシャル関係の確立、メンバーシップの購入などです。

c. 各段階でのユーザー行動を定義する

まず、業界で一般的に使用されているユーザー行動定義のテンプレートを見てみましょう。

上記のテンプレートと、ユーザーの維持/消費に影響を与えると定義した主要な推進機能に基づいて、次の定義を行うことができます。

4. ユーザーライフサイクルに沿って個々のユーザーの価値を高めるにはどうすればよいでしょうか?

個々のユーザーの価値を向上させるには、どのユーザーの価値を向上させる必要があるかを考えることができます。導入期間中に必要ですか？この段階は顧客獲得ゾーンにあるため、必要ないと思いますが、顧客喪失期間中に必要ですか?必要ないと思います。現段階では、ユーザーを呼び戻してライフサイクルを延ばすことが主な目的です。そのため、当社は主に、アクティビティ、コンバージョン、支払い、リテンションといったユーザー行動に反映される、成長段階と成熟段階にあるユーザーの個々の価値の向上に重点を置いています。

前回まで、ユーザーの行動に基づいて定義してきました。Maimaiを例にとると、一定期間内にXX業界の連絡先をフォローしているユーザーは、成長段階のアクティブユーザーであると定義します。では、XXとは何でしょうか？例えば、データ収集を通じて、10 業界のつながりをフォローしているユーザーが成長段階にあることがわかった場合、成長段階に達していないユーザーに対してつながりに注目するよう誘導することができます。

したがって、ユーザー定義のデータ ノードを見つけ、対応するノードでの操作戦略を策定してユーザー ガイダンスを完了するには、次の手順に従って分析する必要があります。

1. ユーザーの行動経路を整理する。

2. データの定義/データ収集

3. データを通じて焦点を見つける。

4. ユーザーガイダンスを完了します。

1. ユーザー行動経路分析

引き続きMaimaiを例に、Maimaiの典型的なユーザー行動パスを整理してみましょう。Maimaiでは、導入段階から成熟段階までのユーザーの典型的な使用パスが2つあると仮定します。

a. ユーザー登録 → 個人ホームページの改善 → 履歴書のアップロード/オンライン履歴書の改善 → 求人の検索 → 履歴書の送信 →採用担当者を友達として追加 → メンバーシップの購入 → つながりの追加

b. ユーザー登録 → 個人ホームページの改善 → 業界の連絡先の追加 → 更新の表示 → 更新の公開 → メンバーシップの購入 → 連絡先の追加

2. データの定義/データ収集

どのようなデータが必要ですか?一般的に、ステージ A からステージ B へユーザーの価値を高める問題を解決するには (もちろん、ステージ B のユーザーの価値はステージ A のユーザーの価値よりも高くなければなりません)、まずステージ B のユーザーを除外し、次にステージ B のユーザーから 3 種類のデータを取得する必要があります。

a. 典型的なユーザー使用経路に関連するデータ。ステージ A からステージ B までのユーザーの典型的な使用経路に関するデータ要件を提供します。

b. ユーザーの性別、職業、年齢、地域、趣味、家族状況などの基本的なユーザーデータ。

c. ユーザー行動データ：製品内のどのモジュールがユーザーのその後の行動に影響を与える可能性があるかを判断し、そのモジュールを使用したユーザーデータを抽出します。たとえば、Weiboに登録した後、すぐに他の5人のユーザーをフォローすると、アクティビティと保持率が向上します。

ユーザーからは上記3種類のデータを取得するほか、ユーザーチャネルのソースデータ、ビジネスデータなどを参照してデータ分析を行うこともできます。

3. データ分析を通じて業務の焦点を見つける

データ分析のためのいくつかの重要なアイデア:

a.ユーザーがステージ A からステージ B に進むには、どのパスが適していますか?

b.ステージ A からステージ B まで、ほとんどのユーザーはどのような特性を満たしていますか?

c.ステージ A からステージ B まで、ほとんどのユーザーは同じ行動をとっていましたか?

d.ステージ A からステージ B にかけて、異なるチャネル ソースの影響を受けますか?

私たちは、データ定義/データ収集とデータ分析のいくつかの主要なアイデアを組み合わせます。Maimai を例にとると、次のことを前提としています。

a. 10万人のマイマイユーザーのデータ分析により、2万人のユーザーがパス1を完了し、8万人のユーザーがパス2を完了したことがわかりました。したがって、ユーザーがステージAからステージBに移行するには、パス2の方が最適であると予備的に推測できます。

b.どのような特徴を持つユーザーが最も多いかを調べ、基本データを分析しました。その結果、成熟したユーザーでは、男性と女性の比率が7:3で、22〜30歳の男性が70%、インターネット業界で働いている人が75%であることがわかりました。

c.履歴書を3回提出したユーザーの場合、会員購入率は89％、オンサイト会員の平均購入率は21％であることがわかりました。また、メッセージを10回投稿したユーザーの場合、他のユーザーサービスを購入する割合は70％、オンサイトサービスの平均購入率は11％でした。

4. ユーザーのオンボーディングを完了する

データを通じて発見された上記の潜在的な焦点ポイントに基づいて、ユーザーをガイドするための対応する戦略を設計します。戦略と手段の違いを強調する必要があります。戦略が一連のメカニズムとルールである場合は戦略ですが、衝動的にユーザーに一度だけプッシュするものであれば戦略ではありません。多くのパートナーは戦略を策定する際に、活動計画や連絡方法を数多く書きますが、それらは実際には戦略に裏付けられた具体的かつ実行可能な手段です。

上記の力点を例に挙げます。

a.パス 2 の方が優れています。当社の中核戦略は、パス 2 の各ノードでユーザーのガイダンスを強化することです。ガイダンスの具体的な手段は、より正確なユーザーや高品質のダイナミクスなどを推奨することです。

b.履歴書を3回提出した人は、会員購入率が高く、成熟段階に到達しやすくなります。私たちの核心戦略には2つの側面があります。一方では、Bエンド採用を積極的に導入し、他方では、Cエンド求職者へのより正確な推薦に努めます。具体的な手段としては、Bエンド入職特典を増やしたり、求職者に1対1のサービスを提供したりすることが挙げられます。

c . 男性のインターネット実践者が多いため、同様の属性を持つユーザーの獲得と運用を強化することが当社の中核戦略であり、これにより製品全体の収益が向上しやすくなります。

(上記のマイマイの分析は、特に数値部分はすべて仮定に基づいています。主にユーザーライフサイクルモデルの実際の動作を説明するためのものです。間違っている点があれば、すぐに訂正してください。)

5. ユーザーのライフサイクルを延長するための適切なユーザー離脱警告メカニズムを確立するにはどうすればよいでしょうか?

前述のように、ユーザー価値の向上を推進するには 2 つの方向性があります。

1. 個々のユーザーの価値を向上させる。

2. ユーザーのライフサイクルを延長する。

ここまで、ユーザーライフサイクルを中心に、個々のユーザーの価値を高める方法について詳しく説明してきました。次のステップでは、ユーザーができるだけ長く製品に留まり、製品に価値を貢献できるように、ユーザーライフサイクルをいかに長くするかに焦点を当てていきます。

ユーザーのライフサイクルを延長するにはどうすればよいでしょうか?

1. ユーザーの離脱を防ぎ、ユーザーを製品に留めます。
2. 失ったユーザーを呼び戻します。

予防といえば、メカニズムと自動化が思い浮かびます。システムは、ユーザーに離脱特性があると判断すると、自動的にタイムリーにユーザーに連絡し、ユーザーを可能な限り維持します。そのため、ここでは自動化されたメカニズムを設計する必要があります。

離脱ユーザー向けに自動連絡システムを設計することもできますが、実際の状況は離脱ユーザーの数が膨大で、離脱の理由が不明であり、中には登録直後に離脱して価値の低いユーザーになってしまうユーザーもいます。また、SMSや電話などの連絡手段はコストが高いです。離脱ユーザーは一般的に手動で選別され、その後手動で連絡されます。多くのパートナーがこれを行っていると思います。

したがって、以下では主にユーザー離脱の防止について説明し、最終的にはユーザー離脱の早期警告メカニズムを設計します。

解約警告メカニズムを設計するにはどうすればよいでしょうか?

解約警告メカニズムの設計手順は次のとおりです。

• ユーザー定義が失われました
• 離脱の兆候を分析する
• 早期警報メカニズムを確立する
• 完全なユーザーオンボーディング

1. 失われたユーザーの定義

どのようなユーザーが解約ユーザーであるかを定義して初めて、解約していないユーザーに対して対応する解約警告を出すことができます。解約していないユーザーが解約ユーザーに関連する行動を示した場合、システムはタイムリーに対応してユーザーの解約を回避できます。ユーザーが離脱したかどうかを判断するには、通常、ユーザーの行動と時間という 2 つの側面から評価します。

ユーザーの行動

つまり、ユーザーの行動に基づいて、ユーザーが解約したと判断されます。製品内でのユーザーの行動は、製品の機能やサービスに大きく依存するため、製品の基本機能やコア機能に基づいて、ユーザーの行動を総合的に評価する必要があります。製品の例をいくつか挙げてみましょう。

• 金融商品の中核機能は財務管理です。ユーザーは資金を対象へ投資します。ユーザーがこの行動をやめると、ユーザーは離脱しようとしているか、すでに離脱している可能性があると推測されます。また、どの金融商品の利回りが高いかを確認するために毎日アプリにアクセスしているものの、自分の利回り期待に見合う対象がないため、確認後に離脱し、投資をしないという状況もあります。このようなユーザーを「休眠ユーザー」または「休眠ユーザー」と呼んでいます。ユーザーはアプリを離れたりアンインストールしたりはしていませんが、時間内に維持できなかったり、より高いリターンのある他の金融商品を見つけたりした場合、失われたユーザーになります。
• NetEase Mail などのツール製品には、メールの送受信というコア機能があります。ただし、メールの受信と送信の両方にメールボックスへのログインが必要であるため、コア機能に対するユーザーの操作を確認して、離脱したユーザーの行動を判断する必要はありません。ユーザーのログイン行動を分析することで、ユーザーの離脱を判断できます。
• NetEase Yanxuanなどの電子商取引製品の場合、ユーザーはアカウントにログインした後、アプリを開くたびに再度ログインする必要はありません。ユーザーはホームページでおすすめの商品を見て、何も購入せずにアプリを閉じることができます。ユーザーの解約は、支払い行動に基づいて判断できます。
• 36krなどのコンテンツ製品の場合、ユーザーは毎朝起業セクションの記事を読みます。ある日突然、ユーザーがアクセスしなくなります。この場合、36kr コンテンツへのアクセス行動に基づいてユーザー離脱を判断する必要があります。

したがって、一般的に解約行動を示す主要なアクションは、ログイン、訪問、支払いです。解約行動の具体的な定義は、自社製品の実際の状況に基づいて定義できます。

時間

離脱したユーザーの主要な離脱アクションとして XX 動作を選択した後、このアクションが発生する時間を定義する必要があります。 NetEase Yanxuanを例にとると、ユーザーが支払いを行わない場合、そのユーザーは失われたことになりますか？これは明らかに非科学的です。ユーザーが 1 回目または 2 回目の支払いを行わない状態がどのくらい続いたら、そのユーザーは失われたユーザーであるとみなされるのかを判断する必要があります。

ここで、 「リピーターユーザー」という概念を導入する必要があります。

GA（ Google Analytics）で定義されているリピーターとは、ユーザーが初めて訪問したときに独立したクライアントIDが生成されることを意味します。ユーザーが再度訪問すると、GAは既存のクライアントIDで新しいセッションを検出します。これをリピーターと呼びます。GAのリピーターユーザーは、新規ユーザーに相当します。

本日言及した「リピーター」とは、一度ユーザーを失った後に再度訪問するユーザーのことを指します。

たとえば、大量のデータを分析した結果、ソーシャル プロダクトの場合、10 日以内にアプリを開いていないユーザーは失ったユーザーとして定義されていることがわかりました。 15日間アプリを開いていないユーザーがいました。アプリを紛失したと思いましたが、私たちの運営は非常に強力で、さまざまな楽器や歌唱力を使ってユーザーを呼び戻しました。このユーザーは、現在私たちがリピーターと呼んでいる、つまりアプリを紛失した後に戻ってくるユーザーです。

ユーザー離脱時間には一般的な定義があります。ユーザー復帰率が 5% ～ 10% の範囲にある場合、この範囲に対応する時点とそれ以降の時点でユーザーが離脱したとみなします。インターネットで次のような写真を見つけました。

ユーザー復帰率 = 復帰ユーザー / 離脱ユーザー100%

変曲点では、ユーザーの再訪問率は 5% です。この変曲点に対応する離脱期間は 5 週間です。5 週間後、ユーザーの再訪問率は 5% 未満になります。したがって、この製品のユーザー離脱時間は、ユーザーが XX 行動をやめてから 5 週間後と選択でき、ユーザーは離脱したユーザーとみなされると考えられます。

ユーザーの行動と時間の側面に基づいて、失われたユーザーを次のように定義します。

上の図は、ユーザーの再訪問率と離脱日数の関係を示しています。ユーザーが 10 日間離脱すると、再訪問率が 5% を下回ることがわかります。これにより、製品内で離脱したユーザーを定義し、どのユーザーが離脱したユーザーであるかを明確に特定できます。

注意:リピーターユーザーとは、単にアプリを開くために戻ってきたユーザーだけではありません。特定の製品属性に基づいて判断する必要があります。金融製品の場合、リピーターとは投資のことを指します。ツール製品の場合、リピーターとはログインのことを指します。ソーシャル製品の場合、リピーターとはインタラクションのことを指します。コンテンツ製品の場合、リピーターとは訪問のことを指します。

2. 損失の兆候を分析する

この記事の核心は、解約警告メカニズムを設計すること、つまり、ユーザーの解約を避けるために、解約していないユーザーに解約警告を提供することです。したがって、どのユーザーが離脱したかを把握した後、離脱前の共通点を見つけるために、そのユーザーについて調査と分析を行う必要があります。現在アクティブなユーザーが将来的に離脱ユーザーの同様の兆候を示した場合、離脱警告メカニズムをトリガーする必要があります。

損失の兆候を分析する手順は次のとおりです。

• 離脱したユーザーを特定し、離脱する前にその行動を分析する
• ユーザー離脱に影響を与える要因の仮説
• インタビューを通じて、ユーザー離脱の行動経路を明らかにする
• 離脱する前のユーザーの行動を分析するには、一般的に次の方向からデータ分析を実施します。
• ユーザーが解約する前に、どのような同様の行動が発生しましたか?
• ユーザーは特定のチャネルに集中していますか?
• ユーザー属性は一貫していますか?
• 損失が発生する前に、製品、業務、市場に何らかの変化はありましたか?

注:解約前のユーザー行動を分析するには、ユーザー導入期間、成長期間、成熟期間のデータのみを分析する必要があります。

新規ユーザーの獲得に比較的成功している Pinduoduo を例に、データに基づいていくつかの仮定を立て、離脱前の失ったユーザーの行動を分析します。Pinduoduo の成長段階のユーザーを例に挙げます。

Pinduoduoの成長段階にあるユーザーは30%を占めています。

成長段階における各チャネルの損失の割合:

Pinduoduoは昔から良い分裂効果で知られていますが、分裂で友達を招待することのデメリットは、友達があなたと協力して紅包を開けるためにPinduoduoに登録し、忠誠心が低くなる可能性があることです。そのため、解約率で見ると、このチャネルを通じて友達招待で連れてきたユーザーの解約率は30％に達し、 WeChatパブリックアカウントでのソフトテキスト配信で連れてきたユーザーの解約率は25％に達しました。

成長段階のユーザーのうち、3回購入しているユーザーはわずか10%、1～2回しか購入していないユーザーは90%にとどまっています。つまり、成長段階に入ったばかりで、成熟段階への転換が進まずに失われているということです。

成長段階のユーザーのうち、200元に達する購入金額は5％だけで、95％が1〜200元の購入金額を持っています。

Pinduoduoの最強の福祉モジュールとして、友人を招待することは明らかな利点をもたらすことができますが、成長段階のユーザーの間では、ユーザーの30％が友人の招待行動を積極的に開始することがわかりました。

ユーザーチャーンに影響する仮説的な要因

上記のデータチャート分析に基づいて、ユーザーの解約に影響する要因は次のとおりです。

• Friend Invitation Channelが持ち込んだユーザーの解約率は30％に高いため、ユーザーのロイヤルティでは不十分であり、簡単に解約できます。

• ユーザーの90％が1回または2回のみ購入しているため、ショッピング習慣を身につけていないことを示しています

• ユーザーの95％が200元未満を購入します。これは、製品に対する需要が弱いか、プラットフォームへの信頼が低いためかもしれません。

• ユーザーの70％は招待状を開始していません。これは、アクティビティガイダンスやインセンティブが不十分なためかもしれません。

ユーザーチャーンパスを特定するためのインタビュー

チャーンされたユーザーを見つけ、直接インタビューを実施し、ユーザーの解約パスを決定し、仮説コンテンツを明確にします。インタビューの部分は、ユーザー調査の作業に属しますが、いくつかの作業方法を理解することができます。

• 製品の内部および外部情報を収集して、外部環境が変更されたかどうかを確認します。製品がリリースされたかどうか、運用活動が発売されたかどうか、否定的なニュースがあるかどうか、たとえば、 P2P製品のビジネス開発が密接に関連しているかどうか。

• 計画を作成します。インタビューの目的は何であるか、インタビュー対象者が誰であるか、インタビュープロセスをどのように設計すべきかを明確にします。

• 計画が実施されました。ユーザーはインタビューのために会社に招待され、情報はオンラインアンケートを通じて収集でき、チャーンパスは電話や競争力のある製品分析を通じて分析できます。

誰かが私に尋ねました、ユーザーが解約する前にユーザーの動作を分析できれば、仮定をしたり、ユーザー調査を行ったりせずに大丈夫ですか？これら2つのステップを追加した後、とても複雑に感じます。実際、MVPの原則に従ってアジャイルテストを実施し、分析された問題を小規模で手動で解決することができます。正しいと確認されている場合、徐々に体系化できます。

3. 早期警告メカニズムを設計する

失われたユーザーを構成するものと、彼らが失われる前に彼らの行動を構成する上記の理解に基づいて、私たちは早期警告メカニズムの設計を開始できます。早期の警告メカニズムは、さまざまな企業で異なる形態を取り、主にビジネスの規模と種類に基づいて設計されています。

• 急速に変化するビジネスを備えたスタートアップ企業である場合、ユーザーのチャーン警告を提供するだけで、早期の警告メカニズムを設計する必要がない場合があります。データ分析を通じて、Operation PartnerはLostユーザーのラベルを定義し、データアナリストを使用して、これらのユーザーのリストを生成できます。

• チャーン警告に加えて、ビジネスが特定のスケールに達したか、成熟して安定している場合、自動警告メカニズムを構築することが最善です。 WeChatの読書を例にとると、ユーザーの性別、年齢、趣味、読書習慣、読書の進捗状況などのタグが多数あります。オペレーターがタグを手動で定義し、ユーザーリストをエクスポートするにはデータアナリストにワークロードが大きすぎると、効率が非常に低く、クラッシュしやすくなります（冗談です...）

• 解約前のユーザーの行動指標によれば、対応する重みはそれぞれこれらのインジケーターに割り当てられ、これらの指標と重みに基づいて計算が実行されます。もちろん、重みを追加すると、定義されたユーザー動作インジケーターに基づいて警告を立てることもできます。

• さまざまなレベルで早期警告を実装するのが最善です。成長段階のユーザーの間で、1〜2回のチャーンの90％を購入することができます。その後、10日後にユーザーの買い物頻度が1〜2回残っている場合、ユーザーの購入または閲覧動作に基づいてユーザーのより正確なプロモーションを行うことができます。日数は、18日後も1〜2回使用できます。 20日以上後にまだ1-2の訪問しかない場合、ユーザーは失われたと考えており、失われたユーザーの基準に従って毎日リコールを行うことができます。

• 私が知っているチャーン警告メカニズムは、2つの形式で提示できます。

。

データ収集システムは、上記のように、このシステムは毎日リストをエクスポートします。これは、ユーザーにリーチするために操作によってカスタマイズされます。

自動リーチシステムは、ユーザーが電話、ユーザーのフォローアップ調査などのために操作部門にエクスポートされることを思い出すことができない場合にのみ、効率を大幅に改善できるため、最適です。

4. ユーザーのオンボーディングを完了する

上記の3つのステップが完了するまでに、損失警告メカニズムが確立されました。つまり、ユーザーガイダンスが完了しました。ただし、ユーザーガイダンスの戦略を策定することは非常に重要なステップであるため、個別に説明します。

それは早期の警告メカニズムであるため、コアはユーザーを維持する方法です。失われたユーザーが誰であるか、失われたユーザーが失う前にどのような動作を分析し、失う前に手を差し伸べるだけでは十分ではありません。到達方法は？到達したコンテンツは何ですか？リーチのチャネルは何ですか？接触の形式は何ですか？ターゲットを絞った方法で段階的に行う必要があります。

まだPinduoduoを採用して、早期警告タッチアクションのための対応する操作戦略を策定します。

• Friend Invitation Channelが提起したユーザーの解約率は高いため、ユーザーのこの部分のガイダンスを強化し、ユーザーのこの部分のインセンティブを強化する必要があります。

• 成長段階では、ユーザーの90％が1〜2回しか購入できません。

• 成長段階では、ユーザーの95％が、メディアの宣伝を強化し、プラットフォームでのユーザーの信頼を向上させ、ユーザーがより正確な製品を推奨して、ユーザーを積極的に添付してニーズを発見し、変換を刺激することができます。

• 成長段階のユーザーの70％は、招待状のガイダンスを強化するか、これらのユーザーがアプリで継続的に継続的に実行した後、友人の招待アクティビティに参加する必要があります。

（Pinduoduoのユーザー構成と異なるユーザーの動作に関する上記のデータはすべて仮定です。これらは主に実際のケースを通じて記事の理論を提示することです。何か間違っている場合は、時間内に指摘してください。）

いくつかの一般的な接触チャネルは次のとおりです。

メールリコール

• アドバンテージ：
• 低コスト
• 電子メールは多くのコンテンツを伝えることができます
• メールボックスの新しい電子メール通知
• 欠点:
• 国内ユーザーは、電子メールの使用率が低く、電子メールの営業率がさらに低くなっています。
• 設定を送信するための特定の技術的要件があります。そうしないと、ブロックするのは簡単です。

SMSリコール

• アドバンテージ
• より高い配送率
• 欠点
• メールよりも費用がかかります
• スマートフォンソフトウェアはテキストメッセージをブロックする場合があります
• 比較的単一の製品カテゴリに適しています

内部メッセージリコール

• アドバンテージ
• コストは比較的低いです
• 高い配送率
• 欠点
• 低いオープンレート

押す

• アドバンテージ
• 比較的低コスト
• ハイリーチ
• 高いユーザーの開口率
• 欠点
• ユーザーがアプリをアンインストールすると、メッセージが受信されません。
• ブロック関数を設定した場合、メッセージは受信されません。

電話によるフォローアップ

• アドバンテージ
• より人道的で、より高い成功率
• 欠点
• 効率が低い
• 高コスト
• コールイニシエーターには、音声スキル、発音などに高い要件があります。

この時点で、ユーザーのライフサイクルモデルの構築に関するコンテンツは終了しましたが、実際に操作していない場合、これらはすべて私たちのために話すだけです。誰もが実際にそれをする機会があることを願っています。誰もがコメントセクションでアイデアについて話し合い、交換することを歓迎します。

出典：クリス