3 つのステップ: 製品ユーザー モデルを構築するには?

モデルとは、実際的な問題、客観的な事物、法則を抽象化して形式的に表現したものを指します。

すべてのモデルは、ターゲット、変数、関係の 3 つの部分で構成されます。変数を明確にし、変更することで、結果を直接提示し、目標を達成することができます。

日常のデータ分析では、8 つの主要モデル (ユーザー モデル、イベント モデル、ファネル分析モデル、ヒート マップ分析モデル、カスタムリテンション分析モデル、スティッキネス分析モデル、フル ビヘイビア パス分析モデル、ユーザー グループ化モデル) をよく使用します。

本日より、この 8 つのモデルを 1 つずつ説明していきます。この記事では、ユーザー モデルから始めます。

1. ユーザーモデルとは何ですか?

まず、ユーザー モデルが基本的な分析モデルである理由と、最初に分析することがなぜそれほど重要なのかを 3 つの文で説明します。

なぜなら、ユーザーが誰なのかを知らなければ、どのようなサービスを提供すればよいのかわからないからです。また、ユーザーがあなたとの「やりとり」のどの段階にいるのかを知らなければ、どのサービスを優先すればよいのかわからないでしょう。マーケティング戦略は焦点が定まらず、サービスは体系的かつ持続可能なものにはなりません。

したがって、まずは定義から始め、ユーザー モデルとは何か、従来の方法でどのように構築されるかを説明しましょう。

ペルソナは、アラン・クーパーが著書『About Face: The Essence of Interaction Design』で言及している、ユーザーを研究するための体系的な方法です。これは、製品マネージャーやインタラクション デザイナーにとって、ユーザーの目標とニーズを理解し、開発チームや関係者とコミュニケーションを取り、設計上の落とし穴を回避するための重要なツールです。

従来のユーザーモデル構築方法:

Alan Cooper は、ユーザー モデルを構築するための 2 つの方法を提案しました。

1. インタビューと観察に基づいてユーザーモデルを構築する（オーソドックスなアプローチ）

アラン・クーパーの方法では、ユーザーへのインタビューと観察がユーザーモデルを構築するための重要な基礎となります。完全な手順は次のとおりです。

2. アドホックペルソナを構築する

ユーザーにインタビューして観察する時間やリソースが不足している場合は、業界の専門家によるユーザー理解や市場調査から得られた人口統計データに基づいて、「一時的なユーザー モデル」を確立できます。

「一時的なユーザー モデル」を構築するプロセスは、「ユーザー モデル」を構築するプロセスと非常に似ていますが、「ユーザー モデル」のデータ ベースは実際のユーザーへのインタビューと観察から得られるのに対し、「一時的なユーザー モデル」のデータ ベースはユーザーの理解から得られるという点が異なります。両者の間には正確さと精度に違いがあります。

2. 行動データに基づいてユーザーモデルを構築する

アラン・クーパーがペルソナの概念を初めて提唱してから約 20 年が経ちました。この間に、ソフトウェア製品開発のプロセス方法や企業の運営方法は大きく変化しました。

迅速な反復を特徴とするアジャイル開発手法は、従来のウォーターフォールモデルに取って代わり、「開発→測定→認知」のフィードバックループを中核とするリーンスタートアップ手法が、企業の運営方法に徐々に影響を与え、変化をもたらしています。

従来のユーザー モデル構築方法は、開始以来ほとんど変わっていません。

アジャイルで素早い作業に慣れているプロダクトマネージャーやインタラクションデザイナーにとって、長い時間をかけてユーザーを調査し、ユーザーモデルを構築するには、必要な時間とリソースを確保するためにかなりの決意と努力が必要です。

インターネット製品のコールドスタートにかかる時間は、ますます短くなっています。コストとリスクを削減するために、製品チームは多くの場合、スタートアップ段階でできるだけ早く製品をユーザーに提供し、「迅速な試行錯誤」のためにできるだけ早くフィードバックを得ることを選択します。現実とプレッシャーにより、ほとんどの新製品の PM は、徹底的なユーザー調査に多くの時間とエネルギーを費やすことができません。

誰もがユーザーモデルが良いと思うのは当然ですが、実際に仕事でユーザーモデルを使用する人はほとんどいません。時間的プレッシャーとエネルギー不足の矛盾を解決するために、ユーザー行動データに基づいてユーザーモデルを迅速かつ反復的に構築するための軽量な方法を提案しました。

まず、次のようなユーザーを意識した体験や取得したデータを整理して収集します。

• あなたとあなたのチームのユーザーに対する理解。
• 製品のビジネスデータベースに記録されたユーザー関連情報（ユーザーの性別、年齢、レベル、その他の属性など）。
• ユーザーが記入したフォームや残した情報（製品内外）（ユーザーが記入したアンケートや残されたWeChatアカウントなど）。

この情報をユーザーの説明情報（属性）またはユーザーの行動情報にマッピングし、保存してユーザー プロファイルを形成します（下の図を参照）。

上図のように、ユーザープロファイルからはユーザーの属性情報、行動データ、環境データを明確に把握することができます。

3. 行動データに基づいてユーザーモデルを構築する利点

1.効率的かつリアルタイムで機会を洞察

データの世界では、正確さがすべてであり、スピードはさらに重要です。分析システムがこの情報を処理して解釈する速度が速いほど、ビジネスの状況をより速く明確に把握でき、企業はより早く意思決定を行うことができます。

たとえば、当社のクライアントの 1 社であるシェア自転車会社は、リアルタイム データ指標の異常な変動を発見しました。翌日の継続ユーザー数は「崖のように」減少しました。

緊急調査の結果、競合他社が低価格で新規顧客を獲得していることが判明しました。そのため、運営チームは最初の機会に積極的な対策を講じ、市内の市場シェアを維持しました。

同様に、市場は常に変化しており、失敗は軽微な過失から生じることが多いため、オペレーターと意思決定者は自社のデータの変動にリアルタイムで注意を払う必要があります。

2.結果だけでなく歴史を記録する

行動はラベルです。これまでは、ユーザーにラベルを付けることによって、ユーザーの洞察を得ることが多かったです。

実際、行動データ自体の価値はますます高まっています。ユーザー行動データに基づくユーザーモデルは、各ユーザーのあらゆる行動を記録し、ユーザーと製品間のインタラクションプロセスを客観的かつ真に復元します。

単に「ユーザータグ」を付けるだけの場合と比較して、記録されたユーザー行動データは多次元クロス分析にとってより価値があり、構築された個々のユーザーポートレートはより完全かつ科学的です。

3. ユーザーのライフサイクル全体をカバーする360°ユーザープロファイル

ユーザーの行動データに基づくユーザー モデルは、リアルタイムで動的に変化します。ユーザーが製品内で成長し、訪問者から見知らぬ人、そして最終的に高価値ユーザーになるにつれて、ユーザーの成長のすべてのステップが行動を通じて記録されます。

ユーザーのライフサイクルのさまざまな段階に基づいて、新規ユーザー、解約ユーザー、アクティブユーザー、サイレントユーザーを対象に、新規ユーザーの誘致、コンバージョン、維持などのターゲットを絞った運用戦略が採用されます。

• ユーザーの生涯価値（LTV）を伸ばすためには、ユーザーのライフサイクル全体にわたるデータを収集する必要があります。
• CRM データ、履歴データ、ビジネス データ、サードパーティ データを接続して、ユーザー属性情報 (性別、年齢、国など) をユーザー行動データに関連付けます。
• 外部プロモーションプラットフォームのデータを接続して、ユーザーがどこから来ているかという問題を解決します。
• さまざまな製品プラットフォームのデータを接続し、アプリ、ミニプログラム、マイクロサイト、公式サイトでのユーザーの行動をリアルタイムで同期することで、真にユーザー中心の統計と分析を実現します。

行動データとツールの助けを借りてユーザー モデル (ペルソナ) を迅速かつ反復的に構築するこの方法は、今日のインターネット チームの作業スタイルとリズムに適しています。

ユーザー行動データに基づくユーザーモデルは、一方では従来の方法を簡素化し、データ分析の敷居を下げます。他方では、データ分析をより科学的、効率的、包括的にし、ビジネスの成長に直接適用し、運用上の意思決定を導くことができます。

出典: Zhugeio