低コストで高アクティビティ、ユーザーをどうやって呼び戻すか?

本日は主にユーザー操作に関する内容についてお話します。私の話が皆さんの具体的な仕事に何らかのインスピレーションを与え、またいくつかのキーワードを覚えておいていただければ幸いです。

1. 「業務機能」を分解する方法

まず、最初の単語は分解です。 KPIを分解して解決するにはどうすればいいでしょうか?この KPI は、低コストでユーザー アクティビティを増やす方法に関するものです。

では、目標を達成するにはどうすればいいのでしょうか?まず、操作が何を実行しているかを知る必要があります。

1.コンテンツ運用をしっかり行う。コンテンツ運用は出力とトラフィックの問題であり、Web サイトや製品によって要件も異なります。出力は主にスター企業や人気企業から得られ、トラフィックは主にユーザーの閲覧、再投稿、インタラクションによってカウントされます。

2. ユーザー操作。ユーザー操作は主にユーザーアクティビティに焦点を当てており、新規追加と維持の2 つの部分が含まれます。

3.製品の操作。製品オペレーションでは、製品を使用する人数、生成されるコンバージョン数、プロジェクトの収益額など、製品指標を重視します。たとえば、 「Honor of Kings」では割引されたヒーローが提供され、ヒーロー経験カードも提供されます。プロダクトマネージャーが最適化を行っている場合、1 日間のヒーロー エクスペリエンス カードのほか、3 日間と 7 日間のヒーロー エクスペリエンス カードもあります。ユーザーにコンテンツを配信する場合、運用部門は製品パートナーと連携する必要があります。

4. ここでの新規操作とは、新規メディア操作を指します。 WeChatプラットフォームを例にとると、私たちが行っているのはコンテンツの閲覧数を増やすことであり、これは出力とトラフィックの問題です。閲覧後に生成された新規ファンの数と、購入行動につながるコンバージョンの数。

2. 「アクティブユーザー」を分類する方法

「アクティブユーザー」には、新規ユーザーとユーザー維持率が含まれます。

1. 新規ユーザー

新しいユーザーはどこから来るのでしょうか? PC、アプリ、新しいメディアなど多数あります。しかし、オペレーターにとって、ユーザー操作のためのチャネルを習得することは二次的なことです。重要なのは、ファネル モデルという手法を習得することです。プラットフォームはどれくらいのトラフィックを生成し、どれくらいのクリックをもたらし、そのうちどれくらいが新規ユーザー登録でしょうか? ここでの最適化を通じて、ユーザーのクリック率と登録率を高め、最終的にはコストを削減することができます。

2. ユーザー維持

呼び戻されたユーザーや古いユーザーを含むユーザー保持。ユーザーを思い出すには、なぜ、どのようにしてユーザーが来たのかを考慮する必要があります。旧ユーザーの中には、自らの意思でプラットフォームに戻ってくる人もいる。例えば、春節の旅行ラッシュの時期に、12306を使って電車の切符を手に入れたが、認証コードを入力した後、利用できる切符がないことがわかり、翌日に戻ってくる必要がある。なぜほとんどの製品はそれほど強力ではないのでしょうか?この時点でユーザーを呼び戻すにはどうすればよいでしょうか?本日のテーマは、低コストのユーザーリコールです。

3. リコールプロセスを分解する方法

1. ユーザーはなぜ来るのでしょうか?

ここでは、属性分析を行うことをお勧めします。

一つ目は、就職活動の緊急性です。こうしたユーザーには 2 つのタイプがあります。1 つは積極的に求職活動を行っているユーザーで、データを見ると、短期間で頻繁にログインし、頻繁に応募し、頻繁に閲覧していることが分かります。時々、応募者が転職の準備をしていますが、この職種の要件の一部しか満たされていないことを示す応募書類が提出されることがあります。どちらのタイプのユーザーも比較的人気があります。

2つ目は職場の知識です。履歴書の書き方や人事とのコミュニケーション方法など、就職活動のスキルが必要になる場合があります。このタイプのユーザーの閲覧行動は主に学生ユーザーであり、これが彼らのニーズです。もう一つの要件は、専門的なスキル、つまり自己改善です。

3つ目は職場情報です。主に3つの部分に分かれています。1つは給与分析で、1級都市のオペレーション職の給与と2級・3級都市のオペレーション職の給与の比較などです。 2 つ目は、各都市の人材動向などの需要動向の分析です。 3 つ目はキャリア カウンセリングです。1 つは評価で、役職に就く前にその役職がどのように評価されるかを理解するためのカウンセリングと、移行カウンセリングです。

2. ユーザーはどのように来ますか?

それはサイトの内と外に過ぎません。オンサイトメッセージング、EDM、プッシュなど、およびオフサイトの広告効果とユーザー共有。

実際、ユーザーが登録すると、古いユーザーとして思い出されます。たとえば、 SEM では、登録の副作用として 1:3 のリコールを達成できる場合があります。ユーザーによる共有もあり、コンテンツが特に優れている場合は、共有という副作用を生み出します。刺激的な活動やお年玉活動などの活動もあります。もちろん、これらの活動には費用がかかるので、まずはサイト内での働きかけに集中できます。

では、ユーザーにどうやってアプローチすればいいのでしょうか?ユーザーのリーチ方法をセグメント化し、シナリオ設計を行う必要があります。

設計シナリオは、既存の方法と新しいシナリオに分けられます。現在、人事部から履歴書の提出をお願いしており、フィードバックを得るために履歴書を積極的に提出することができます。これら 2 つに加えて、新しいシナリオが 4 つあります。1 つ目は、積極的に仕事を探しているユーザー向けの求人推奨、2 つ目は、転職を準備しているユーザー向けの求人ヘッドライン、3 つ目は、市場動向のニーズを持つユーザー向けの HR レビュー、4 つ目は、就職スキルを探しているユーザー向けのキャリア戦略です。

（１）仕事の推薦 - 基本的な考え方

新しいシーンを追加すると、基本的なアイデアが得られます。たとえば、ユーザーのリコールには、ユーザーの送信 - 求人の送信 - 求人ポジションと意欲の収集 - プラットフォーム アルゴリズムの重み付け - ユーザーと求人の推奨のマッチングというサイクルがあります。

（２）求人推薦の基本プロセス

このプロセスを実行する際に、まず理解する必要があるのは、基本的な考え方は、まず求職行動を行い、次にユーザー フィルタリングを行うことだということです。すでに意図を持っているユーザーをマッチングさせるには、ユーザーの意図を収集し、収集後に該当するポジションとマッチングさせてリストを作成し、ユーザーに推奨することで、ユーザーサイクルを形成する必要があります。

ユーザーに行動がない場合はどうなりますか?他の 3 つのシナリオに従って、リコールのシナリオを一致させます。このようにユーザーサイクルを完了することで、ジョブ推奨プロセスは基本的に完了します。

（３）ジョブ推奨～実行プロセス

プロセスの準備ができたので、どのように実行すればよいでしょうか?初日には、ジョブ情報や意欲など、ユーザーの応募行動を含むユーザーデータを収集する必要があります。 2 日目にはアルゴリズムの推奨を行い、プッシュ、SMS、EDM、WeChat などを通じてユーザーにリーチします。 3日目にはユーザーのフォローアップが行われ、商品を配達したユーザーはアルゴリズムによって引き続きマッチングされ、配達ユーザーの他のシナリオがマッチングされます。 4 日目と 3 日目にこのプロセスを繰り返し、徐々にプロセスを循環させて、リコールを反復的なプロセスに変えていきます。

求人推薦 - 手動検証

プラットフォームが機能を開発する場合、そのテクノロジーには何らかのデータのサポートが必要になることがよくあります。このデータはどこから来たのでしょうか?手動による検証が必要です。

• まず、アルゴリズムを整理します。利用者ルールを文書で提示し、利用者審査ルールや求人マッチングルールを策定します。
• 次に、データを抽出します。データ部門と連携し、一定期間内にルールを満たすユーザーを抽出し、対応する求人情報とマッチングさせます。
• 3番目に、コピーライティングはターゲットオーディエンスに届きます。この時点で、該当するユーザーの ID または連絡先情報、および該当するユーザーの役職を確認する必要があります。コピーを検証するには、複数のコピーセットを比較する必要があり、同時に EDM とアプリのアウトリーチを行い、ユーザーを 10 のグループに分けて個別に検証する必要があります。

（４）就職推薦・意欲収集

就職活動の意思がないユーザーでも「有名企業直通電話」を送ることができます。すでに登録済みなので、興味のある業界や企業、自分のポジションを記入するだけで、プラットフォーム側がユーザーの意欲状況を収集できるようになります。

（５）求人紹介 -ランディングページ

意思表示がされると、求人のランディングページが掲載され、ユーザーが応募できるようになります。ユーザーはページを開いてジョブの詳細を入力し、具体的な情報を表示することで、基本的に手動検証が完了します。

（6）仕事の推薦 - クロス検証

これらが完了したら、効果を検証する必要があります。グラフから、テキスト 12345 を送信するためのデータ曲線全体がほぼ同じであることがわかります。これは、これらのユーザーがマッチング動作を同じ程度認識していることを示しています。重複や不均衡がある場合、このデータは参照として使用できません。

（７）職業推薦－検証効果

効果検証では、大きな円の中にすべての対象ユーザーが含まれており、これが全体的な目標です。 2 つ目は、ユーザーへのリーチです。リーチとは、最終的にユーザーにどれだけの情報が届けられるかを指します。EDM もプッシュも 100% のリーチを達成することはできません。86.4% のユーザーがリーチ メッセージを受信し、そのうち 26.1% がリコールされ、残りの 19.5% がユーザーに配信されます。

4分の1はリコールされ、5分の1は配達されました。こうした検証データを通じて、製品部門に対して、このことが実現可能かどうかを証明することができます。したがって、業務と製品は切り離せないものであり、業務は製品とうまく連携する必要があります。

すべてのプロセスが実装された後、最後のステップは効果を分析することです。 KPI 指標を完了すると、このプロセスにより、リコールを通じて低コストでユーザー アクティビティを増やすという問題が完全に解決されます。

最後に、世の中の偉大なことはすべて細部まで丁寧に行わなければならず、世の中の困難なことはすべて簡単な手順で行わなければなりません。オペレーターは、1 つのことを行うための大きな指標を持っています。この大きな指標を前提として、私たちがどのような KPI を実行しているかを把握できるように、指標を継続的に細分化し、明確で実行可能な詳細な指標に改良する必要があります。継続的な分解と最適化を通じて、最終的にはオペレーターが運用能力を継続的に向上させるのに役立ちます。

この記事の著者は@操作鹤手（Qinggua Media）によって編集および公開されています。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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