ユーザー行動分析を実施し、ユーザーの定着率を向上させるにはどうすればよいでしょうか?

保持率は、製品の健全性を測定するための高度な指標であると考えられています。「保持率」に加えて、最もよく話題になるのは「粘着性」ですが、それをどのように定量化すればよいのでしょうか。本日は、粘着性分析という分析モデルをご紹介します。この分析モデルは、製品の粘着性に関する感情的な理解を合理的な理解に高め、深い理解を得てビジネス シナリオに適用するのに役立ちます。

1. リテンションを深く理解する

ほとんどの製品では、リテンションを使用して製品全体の健全性を評価します。リテンションは、「特定の日に何人のユーザーが使用したか」という次元で計算されることも理解できます。一定期間にわたって同じグループのユーザーをカウントし、毎日このグループに戻ってくるユーザーの割合を計算します。新規ユーザーのリテンションを例に挙げると、ある日やある期間の新規ユーザーのうち、2日目にまだ製品を使用している人数（翌日リテンション）、2日後にまだ製品を使用している人数（2日リテンション）、7日後にまだ製品を使用している人数（週次リテンション）です。通常、これを使用して、製品のユーザー維持能力とユーザーの価値を判断します。

図1: 7日間の保持

2. 粘着性: ユーザーの視点から製品の定着率を科学的に評価する

洗練された操作の観点から、次のような疑問を抱いたことがあるかもしれません。特定の時間にアクティブなユーザーグループの中で、

7日間ごとに何人のユーザーが来ますか?

過去 6 日間に一度も来なかったユーザーは何人ですか?

7日間連続でサイトを訪問したユーザーは何人ですか?

30 日目に訪れたユーザーのうち、過去 29 日間に訪問していなかったユーザーは何人ですか。

継続的にアクセスできるユーザー数はどれくらいですか?

週に2～3日来られるユーザーは何人ですか？

それぞれ何パーセントを占めますか?

製品全体の健全性を評価する場合、「人が何日間使用するか」も知る必要があると思います。これは、多くの製品では測定できなかった要素、つまり粘着性です。粘着性から、ユーザーが月に何日製品を使用するか、1 日以上使用するユーザーは何人いるか、7 日以上使用するユーザーは何人いるかを知ることができます。また、週単位に拡張して、週に 2 日以上使用するユーザーは何人いるか、週に 5 日以上使用するユーザーは何人いるかを知ることもできます。製品の健全性を総合的に評価するために使用されます。

このモデルを視覚化するときは、下の図に示すように、「任意の動作」を選択し、ユーザーが製品を週ごとに使用する日数の平均分布である週ご​​とに表示します。

図2: 任意の行動の粘着性分析

上の図に示すように、過去 4 週間に製品を使用したすべてのユーザーのうち、平均して週に 2 日、3 日以上製品を使用しているユーザーの割合を確認できます。

もちろん、特定の機能の粘着性を評価することもできます。たとえば、「サインインを開始」を選択して、新しく開始されたコミュニティ機能の粘着性を分析します。

図 3: 「サインイン開始」モジュールの粘着性分析

注: 各日の人数の割合を計算する際、選択した期間中にイベントをトリガーした人数を基準数として使用します (初日は 100%)。たとえば、過去 4 週間のアクティブ ユーザー数が 200 人で、「サインイン開始」をトリガーした人数が 100 人だとします。そのうち、1 週間に 2 日以上「サインイン開始」をトリガーした人は 20 人です。この場合、スティッキネス分析では、「サインイン開始」を 2 日以上続けている人の割合は、20 / 100 = 20% になります。アクティブユーザー数を基準にしていません。アクティブユーザー全体のうち、特定の機能を使用した人の割合を確認したい場合は、「イベント」の「アクティブ率」機能を使用してください。

3. シナリオ例

私たちのクライアントであるxx Financial Servicesを例に挙げましょう。4年間運営されているインターネット金融サービスプラットフォームとして、運営理念はすべてのインターネット金融商品と同じです。一方では、商品に対するユーザーの信頼を継続的に強化する必要があり、他方では、ポイントシステムの改善やショッピングモールの構築などにより、ユーザーが商品とやりとりするシナリオを継続的に増やし、ユーザーの維持と定着率を向上させています。

さらに、2 つの異なるユーザー グループの粘着性を比較する必要がある場合もあります。たとえば、「投資ユーザー」が「非投資ユーザー」と比較して「株式市場のチェック」にどの程度依存しているかを理解する必要があります。

図4：「株式市場のチェック」に対する各ユーザーグループの粘着性の比較

（データは匿名化されています）

上図に示すように、投資をしていないユーザーと比較して、投資をしたユーザーは株式市場の動向にもっと注意を払っており、株式市場機能モジュールへの執着度も高いことがわかりました。

スティッキネス分析により、製品や特定の機能がユーザーをどれだけ維持しているかを把握できます。一般的に使用される維持指標に加えて、スティッキネスにより、ユーザーがどのように製品を使用しているか、どの機能がユーザーに好まれているか、異なるユーザーが同じ機能をどのように使用するかの違いは何かなど、より多くの側面から理解できます。これにより、製品や機能をより科学的に評価し、より効果的に維持戦略を策定できます。

この記事は@朱葛君（Qinggua Media）によって編集され、公開されました。転載の際は著者情報と出典を明記してください。

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