Pinduoduo はどのようにして値下げ「戦略」を活用して 1 億のトラフィックを獲得したのでしょうか?

2018 年上半期に、私たちは次のような予測を立てました。

ローエンドのインターネット人材の人件費が上昇し、業界全体の競争の焦点がデータと戦略主導の洗練された業務へと移行しているため、今後2〜3年で「戦略」人材がインターネット業界全体で共通かつ厳格な需要になると考えています。

製品内のいくつかの「戦略」に頼って人件費を大幅に削減し、効率を大幅に向上させるという現象は、ますます一般的になるだろう。

したがって、私たちは「戦略」能力こそが、インターネット実践者が習得する価値のある最も価値のある能力であると信じています。

しかし、これまでのところ、「戦略」という言葉は、ほとんどのインターネット実践者にとってまだ抽象的で漠然としており、その意味を知らない人が多いこともわかっています。たとえ「戦略」という言葉の背後にある意味を理解している人でも、それをどのように学ぶべきかを知りません。

そこで、私たちは、戦略とは何か、戦略によってどんな問題が解決でき、どんな価値をもたらすことができるのか、その根底にある思考法とは何かを、実際の事例を交えた定期連載形式で広く知っていただき、より多くの方に「戦略」の扉を開いていただきたいと考えています。

このシリーズの最初の記事では、最近議論の中心となっている Pinduoduo に焦点を当て、その中核機能の 1 つである無料交渉を組み合わせた「戦略」の適用について説明します。

1つ

まず、「お得に買えば無料で手に入る」とはどういう意味か理解しましょう。

つまり、これは Pinduoduo が「さまざまな商品への無料アクセス」という餌を使って、グループやWeChat の友達にリンクを共有することでユーザーに交渉を手伝わせ、 WeChat エコシステム内で継続的にトラフィックを獲得する機能です。この機能の背後にある関連データはまだわかりませんが、WeChat、Zhihu、Baiduで広く流布されている関連ニュースや議論から判断すると、間違いなくPinduoduoのもう一つのトラフィックキラーになっています。

いくつかのスクリーンショットを簡単に見て、「無料でお買い得」機能の主な使用シナリオとプロセス、およびWeChatとQQで共有された後の表示形式を理解しましょう。

Pinduoduo のホームページにアクセスすると、「お買い得価格で無料でゲット」への入り口が見つかります。

欲しい商品を選択したら、まず自分で交渉し、その後 Pinduoduo からリンクを友達と共有して交渉を手伝うように促されます。

交渉リンクをWeChatグループに共有するスタイルは、上の写真に示されています。

Pinduoduo が無料で何かを手に入れるための「交渉」には、いくつかの中核的な仕組みがあることは注目に値します。

一度値引き交渉を始めると、24 時間以内に 0 まで値引きしてくれる人が見つからないと、商品を無料で入手する機会を失ってしまいます。

同じ友人が商品の交渉を手伝ってくれるのは 1 回だけです。

少人数のグループが何度も交渉を手伝うことを防ぐため、同じユーザーは 1 日に 3 人の友人の交渉しか手伝うことができません。

つまり、欲しい商品を 1 セントまで値下げしてくれる友達を何十人も見つけたとしても、値下げ交渉を手伝ってくれる人を探し続けることしかできず、そうしないとすべての努力が無駄になってしまうということです。

これらのメカニズムによって、無数の「ピンドゥオドゥオ交渉互助グループ」が出現しました。ピンドゥオドゥオの「交渉」ミニプログラムリンクは、WeChatグループやQQグループで人気を博し、強力な「分裂」効果を発揮し、最近ではもう一つのトラフィックキラーとなっています。

もちろん、Pinduoduo 製品自体と同様に、「お買い得で無料」戦略の背後にも多くの論争と混乱があります。ここでは、すべての論争や混乱を脇に置いて、製品と運用の観点に焦点を当て、この「トラフィックキラー」の背後にある、簡単には発見できないより興味深い側面を具体的に探ってみましょう。

二

製品機能設計の観点から、「お買い得に買えばタダ」という製品の主なプロセスを整理すると、一般的には次のようになります。

このプロセスは非常に明確に思えます。しかし、あなたが担当のプロダクトマネージャーまたはオペレーターである場合、このような明確なプロセスがあっても、この機能が「トラフィックキラー」になり、他の問題が発生しないことを保証できますか?

必ずしもそうではありません。

常識として、ビジネス プロセスに不確実な可変要素が多くなればなるほど、ユーザー数が増えるにつれて効率は必然的に低下します。

たとえば、年齢、収入、家族の状況などが似ている 100 人がこのイベントに参加する場合、上記の明確なプロセスとルールに加えて、この 100 人のニーズを満たすいくつかの製品に頼れば、基本的にこのイベントの成功を確実にするのに十分なはずです。

しかし、100万人、あるいは1,000万人を運ぶ必要がある場合はどうなるでしょうか?

この時点で、少なくともいくつかの問題がこのアクティビティの最終的な効果に大きく影響することがわかります。

まず、ユーザーベースが拡大するにつれて、ユーザーのニーズは必然的に多様化します。では、100万人規模の「製品」と「ユーザー」のマッチング効率の問題をどのように解決すればよいのでしょうか。つまり、Web サイトで「無料」プロモーションに参加しているアイテムが 50 個ある場合、ユーザーごとに興味を持つアイテムは異なります。では、できるだけ多くのユーザーが興味のあるアイテムをすぐに確認できるようにして、交渉に参加する意欲を刺激するにはどうすればよいでしょうか。

第二に、「交渉」のプロセスにおいて、さまざまな製品について、「0 まで交渉」を成功させるには、何人の人が交渉を手伝う必要があるでしょうか?また、ユーザーが交渉にうまく参加し、他のユーザーを交渉に協力するよう誘う可能性を最大化するために、異なるステータスのユーザーが交渉する金額は異なるべきでしょうか?

第三に、このメカニズムの「分裂伝播」効果を最大化するために、他の人の交渉を支援するユーザーが可能な限り「無料交渉」の発起者になれるようにするにはどうすればよいでしょうか。

これら 3 つの問題は、ビジネス プロセスを人力で実行しなければならない従来の状態では、解決することはほぼ不可能です。

このとき、「戦略」に頼る必要があるかもしれません。

三つ

つまり、いわゆる「戦略」とは、多くの場合、データによって駆動され、製品内に存在する一連のルールとメカニズムのことです。

別の観点から説明すると、企業のコアビジネスが人間の仕事に大きく依存している場合、従業員の管理の問題は非常に複雑になり、安定性を確保することが難しくなる可能性があります。ただし、企業のコアビジネスが機械に依存して実行される場合、非常に安定し、持続可能になります。機械の動作はルールによって制約される必要があり、機械の動作をサポートするルールが戦略です。

膨大な要求と処理すべき情報に直面し、十分なデータが蓄積されると、人力に頼るだけでは解決が難しい多くの問題を解決するのに役立つ戦略を確実に活用できるようになります。

「マッチング」戦略を効果的に策定する場合、最も基本的な思考ロジックは次のようになります。

まず、データマイニングと分析を使用して、何らかのロジックを通じてユーザーまたはユーザーに提供するソリューションを分類します（たとえば、Pinduoduo ユーザーは価格に敏感なタイプと品質に敏感なタイプに分けることができ、商品はさまざまなカテゴリに分類できます。さまざまなカテゴリはさらに、低価格、中低品質の商品、中価格、中高品質の商品などに分けることができます）。

既存のソリューションがすべてのユーザーを満足できない場合は、各ソリューションが典型的なユーザーを満足できる限り、より多様なソリューションを設計する必要があります。

異なるソリューションと異なるユーザー間のマッチングは、一連の判断ルールを通じて実現されます。

たとえば、ユーザーが「電気ケトル」を複数回検索して閲覧した場合、機械を通じて自動的に電気ケトルに関連するラベルをタグ付けできます。このようにして、ユーザーが「交渉して無料で入手」モードに入ると、交渉を通じて電気ケトルを無料で入手する機会を優先的に提供できます。これにより、ユーザーの参加効率が大幅に向上し、プロセス全体で人間の介入を必要とせず、完全に機械によって完了します。

基本的に、Pinduoduo もこのロジックに従って、上記の 3 つの問題に対応する製品および運用戦略を策定し、効率を大幅に向上させています。一つずつ見ていきましょう。

4つ

1. 製品選択戦略

まず、どのような製品をユーザーにプッシュするかをどのように決定しますか?

従来、 eコマースプラットフォームには一般的に 2 種類の製品推奨があります。

1つは、ホームページのバナーや固定された推奨位置など、固定位置での推奨です。特定の位置に推奨される商品を決定するには、ほとんどの場合、運用スタッフが選択し、スケジュールとリソースを事前に決定します。

もうひとつは、一定のルールに従って変化する推奨順位です。最も一般的なのは、いわゆる売上ランキングリストです。 Taobao の見出しなど、コンテンツベースの推奨方法もあるかもしれません。

基本的に、誰もが目にする商品は同じものがほとんどで、特に違いはありません。

このプロセスでは、変換率を制御できないだけでなく、このタスクを完了するために大量の人手も必要になります。

ポリシーベースの推奨戦略はまったく異なります。戦略を通じて、完全なパーソナライゼーションに基づいたカスタマイズされた製品推奨ソリューションを形成することができます。

先ほど述べた考え方を組み合わせて、いくつかのシナリオを想像し、商品の選択と推奨戦略がどのように策定されるかを復元してみましょう。次に説明するシナリオは、いくつかの論理的な仮定に基づいているだけであり、実際のビジネス ロジックはこれよりもはるかに複雑であることに注意してください。

まず最初に、何らかのロジックを使用したデータマイニングと分析を通じて、ユーザーまたはユーザーに提供するソリューションを分類する必要があります。

Pinduoduo の交渉機能を使用するユーザーは、最大 1 回の取引額が 500 元に達するかどうかによって 2 つのカテゴリに分類できると想定します。500 元以上に達するユーザーは価格に敏感でないユーザーとマークされ、500 元に達しないユーザーは価格に敏感です。

同時に、商品の単価が50元を超えるかどうかを基準とし、50元を超える場合は高価格商品、50元を超えない場合は低価格商品と定義します。

ユーザーと製品を分類してラベル付けした後、次のステップはユーザーと製品をマッチングすることです。理論的には、基本的にユーザーと製品の間にはマッチング関係があります。

しかし、このような戦略だけでは明らかに不十分です。一部のユーザーは、一部の製品の価格にのみ敏感ですが、他の製品の価格には敏感ではない場合があります。常に価格の高い製品を勧められたり、その逆の場合、多くの問題が発生します。

現時点では、データマイニングと分析を通じて、さらに多くのソリューションを設計し続ける必要があります。

例えば、同じ商品が3回以上閲覧されたかどうかを基準に、その商品のターゲットユーザーと非ターゲットユーザーに分けます。現時点では、ユーザーは 4 つのカテゴリに分類されます。

同時に、製品の種類を分類する必要もあります。例えば、電化製品、日用品、衣料品、アクセサリーなど、商品の種類ごとに分類することができます。現時点では、商品はさらに多くのカテゴリに分かれています。

このとき、いくつかの新しいルールが生まれました。

特定の電子製品のターゲットユーザーの場合、最高一回の取引額が500元に達しない場合は、データケーブル、電源プラグなど、単価が50元未満の電子製品をより多くプッシュします。

電子製品も購入し、一回の取引の最大金額が1,000元を超えるターゲットユーザーには、携帯電話、パソコン、ヘッドフォンなど、より高額な製品を売り込んでいきます。

継続的な探索と実験の過程で、さまざまなユーザーとさまざまな製品のマッチングルールが徐々に形成され、さまざまなシナリオで使用されるようになります。

このロジックに従うと、ルールが完成した後に考えられるシナリオは、ユーザーが「電気ケトル」を何度も検索して閲覧しているが、Pinduoduoで購入したことがないというものです。機械は自動的に、電気ケトルに関連するラベルと価格に敏感なラベルをそのユーザーに付けます。ユーザーが「交渉して無料で手に入れる」モードに入ると、交渉を通じて電気ケトルを無料で手に入れる機会を優先的にプッシュすることができます。これにより、ユーザーの参加効率が大幅に向上し、プロセス全体が人間の介入を必要とせず、完全に機械によって完了します。

もちろん、繰り返しになりますが、上で説明したシナリオは論理的な推論に過ぎません。実際の作業では、プロセスはここで説明したシナリオよりもはるかに複雑になります。

たとえば、ユーザー レベルだけでも、第 1 レベルのソーシャルネットワーク内の誰かが特定の種類の製品を購入したかどうか、特定の種類の製品を何回購入したか、どのような状況で特定の製品に悪いレビューを付けるかどうかなどのラベルを直接考慮できます。製品レベルでは、追加できるタグも多数あります。

各次元では、ラベルを 1 つだけ追加する必要があり、それらを一致させる作業負荷は指数関数的に増加します。これを人間の力で実現するのはほぼ不可能ですが、データの検証を繰り返し、継続的にテストし、最終的に最も効果的なルールを考案することで、機械は簡単に実現できます。

この考え方は、交渉の額をどのように決定するかという問題にも当てはまります。

2. 固定ナイフ戦略

当然のことながら、交渉の試みの数は交渉機能の広がりに大きな影響を与えます。

あまりに早く切ると、数回切るだけでなくなってしまい、共有を促進できないだけでなく、活動コストが非常に高くなります。

切り方が遅すぎて何十回切ってもうまくいかない場合は、多くの人がやりたがらなくなり、この機能は無意味になります。

これも戦略で解決できる問題であり、考え方は実は先ほどと変わりません。

まず、人々のグループとソリューションを分類する必要があります。

たとえば、交渉に参加するユーザーを、新規ユーザーと既存ユーザーの 2 つのカテゴリに分けることができます。

ここでの解決策は、もはや製品ではなく、各製品の交渉回数と各交渉額です。これらのカテゴリも、データを通じて個別に決定する必要があります。

ここでは、新規ユーザーは初回は 20 回交渉できるが、古いユーザーはタスクを完了するのに 30 回必要であり、交渉額は最終的に 100% に達するだけでよく、プロセスはランダムであると想定します。

現在、2 つの明確なルールがあり、これらは強制力はあるものの、明らかに十分ではありません。これにはいくつかの理由があります:

ユーザーはすぐにこのパターンを発見し、30 人の固定された交渉グループを見つけます。交渉の量が多いと、交渉コストが高くなります。

第二に、この 2 つのルールしかない場合、グループ内の 30 人には他の人を探す動機がないため、関数は確実に伝染しません。

さらに、これは実際には古いユーザーに対してある程度差別的であり、ユーザーはそれを使い続けることを望まない可能性があります。

したがって、実際には、ユーザーごとに異なる交渉番号と交渉金額を設定する必要があります。

たとえば、交渉を始めるユーザーの場合、権限を共有し、この機能がお金に見合う価値があると感じられるよう、最初の試みで価格を非常に高いレベルまで下げる必要があるかもしれません。

たとえば、初めて交渉に参加するユーザーの場合、この機能を受け入れやすくするために、できるだけ高い金額を提示する必要があるかもしれません。さらに、交渉を始めたユーザーは、より多くの新規ユーザーと交渉を共有する可能性が高くなります。

実際の経験では、Pinduoduo はこれに基づいてルールを策定しました。たとえば、次のようになります。

新規ユーザーは総額の約 30% で交渉できます。

初めて交渉に参加するユーザーは、総額の約20％まで交渉することができます。

複数回参加している古いユーザーであれば、非常に少ない金額で交渉でき、時には 0 元で交渉できることもあります。

このルールの下では、ユーザーは交渉に参加していない新しいユーザーを常に探す動機が高まり、製品の機能が急速に広まり、成長できるようになります。

これらは、ユーザータグと交渉額タグを一致させるためのいくつかのルールにすぎません。ユーザータグと交渉額の一致、商品タグと交渉額の一致などの他のルールは、実際には戦略を通じて決定する必要がありますが、それらを短期間で認識することはできません。これらの戦略は、交渉機能の急速な成長にとって重要な原動力となります。

最後の質問、つまりこのメカニズムの「核分裂伝播」効果を最大化するにはどうすればよいかという質問に対しても、実は同じ考え方を適用することができます。

3. リコール戦略

Pinduoduo の交渉機能を体験したことがあるなら、友人の交渉を一度手伝った後、システムが自動的にさまざまな交渉商品をプッシュし、無料で入手できるようになっていることに気付いたはずです。

機能面から見ると、普通のプッシュリコール機能です。

しかし、Pinduoduo は、推進する製品をさまざまな人々に合わせて異なるものにするためにも最善を尽くしてきました。

このプロセスでは、特定の種類の製品のターゲット ユーザーであるかどうか、価格に敏感であるかどうか、製品の販売量が十分に高いかどうか、製品の価格が十分に低いかどうかなど、考慮すべき要素が多数あります。これらはすべて、考慮する必要がある要素です。

さらに、あなたが友人の購入を手伝った商品や友人の好み（あなたの好みは似ている可能性が高いため）などの要素も考慮されます。

このプロセスでは、マッチングのいくつかのルールと戦略を明確にすることで、全体的なパーソナライズされたソリューションを形成し、パーソナライズされたプッシュ方法を通じて、ユーザーが交渉機能に戻り、分裂成長を達成する可能性が高くなります。

思考プロセス全体と思考経路は、実は先ほど述べたものなのです。

上記の分析を読んだ後、戦略がどのように策定され、戦略が交渉機能においてどのような役割を果たすかについて、より明確な理解と認識が得られるのではないでしょうか。

基本的に、今述べた考え方は、製品の機能を「一致」させる必要があり、一致させることで成長を促進する必要がある場合に普遍的です。私たちがすでによく知っているのは、Pinduoduo の交渉機能、共同購入機能、 ToutiaoやDouyinなどの製品のプッシュ メカニズムだけではありません。基礎となるのは上記の方法論であり、同様の考え方を適用することで、効果的なルールを策定することができます。

より広い視点から見ると、インターネット業界では、理論的には、どんな製品でも一定のユーザーベースに到達すると、戦略的な手段で解決する必要のある問題が必ず発生します。

つまり、現在のインターネット業界では、どんな製品を作るにしても、戦略があらゆるところに存在しているのです。

たとえば、インターネット業界における「戦略」が最も頻繁に使用されるのは、次のような典型的なビジネス上の問題とシナリオです。

製品のユーザー数が増えるにつれて、より洗練された運用を考慮する必要があります。

製品には、検索、推奨、需要と供給のマッチングなどの機能モジュールが含まれる場合があります。

製品には大規模な取引および成約データがあり、成約率を向上させ、利益率を最適化する必要があります。

製品では、データを通じてユーザーの成長を促進することを検討する必要があります。

成長段階にある製品は、大規模なユーザー増加を促進するために補助金の活用を検討する必要があり、補助金の方法と形態が可能な限り効率的になることを望んでいます。

…

プロダクトマネージャーとして「戦略」を策定する能力を習得できれば、「手作業」に頼る悪循環から抜け出し、「メカニズム」や「機械」に頼って業務効率を向上させることができるようになるでしょう。同時に、以前よりも複雑な問題を解決できるようになり、自分自身の価値が高まり、より良いキャリアの機会を見つけることができるでしょう。

同様に、オペレーター自身も「戦略」を考える力があれば、業務の標準化や「機械」に頼った業務の洗練化が進み、より大規模かつ多次元的な課題に立ち向かうことができ、市場においてよりかけがえのない存在になれるでしょう。

したがって、インターネット実践者が習得する価値のある能力は「戦略」能力であると言えます。