インターネット企業には、研究開発に加えて、2 つの非常に重要な役割があります。これらは製品と運用であり、運用における非常に重要な役割の 1 つはトラフィック運用です。トラフィック操作の目的は、当社のウェブサイトまたはアプリがより多くのユーザーを引き付け、当社のウェブサイトとアプリが継続的にユーザー数の増加を達成し、同時に収益を生み出すことです。 1. 製品と運用が最も重点を置くべき問題は何ですか? 交通運営の過程でどのような問題に遭遇するでしょうか?実際、トラフィックのほとんどは有料チャンネルから来ています。有料チャネルに重点を置く場合、固定予算がある場合、より良い ROI (投資収益率) を得るためにどのように予算を割り当てることができるかという問題に直面します。 一般的な支払いチャネルには次のようなものがあります。 - 検索エンジン入札広告：Baidu、 Sogou 、Shenma、360;
- ソーシャルメディア広告： Guangdiantong 、 Sina Weibo 、広告提携、外部サイトトラフィックの転換。
- 動画メディア広告：Sohu、Tencent、Youku、Tudou
- オフラインメディア: 空港や駅の看板、Wi-Fi
- チャネル協力：携帯電話のプリインストール、アプリストア…
このとき、いかに洗練された運用を行い、投資したお金を価値あるものにするかが、非常に重要な課題です。 オペレーションに加えて、もうひとつの役割であるプロダクトも非常に重要です。この製品の問題は、ユーザーを当社のアプリまたはウェブサイトに誘導した後、そのアプリまたはウェブサイト内でユーザーを維持し、コンバージョン率を向上させるにはどうすればよいかということです。 運用上および製品上の問題は、基本的に、より多くのコンバージョンを獲得する方法を中心に展開します。コンバージョンに関連するすべてのデータは、慎重に精査する必要があります。コンバージョンは 1 つのステップで完了するわけではありません。各リンクを最適化することで、より良い結果が得られる可能性があります。 2. どうすればより良い変換を実現できるでしょうか? まず、トラフィック ソースが高品質であることを確認する必要があります。トラフィックのソース自体に問題がある場合、その後のコンバージョンで良い結果を達成することは難しくなります。たとえば、あなたが引き付ける可能性のあるユーザーは、あなたのターゲット ユーザーとはまったく異なるユーザーであり、損失が非常に大きくなることが予測されます。 ソースからの効果を確実にするにはどうすればいいですか?まず、トラフィック ソースをコンバージョン データに関連付ける必要があります。 今日の統計ツールはますます洗練されており、おそらく他の指標もさらに多く見られるようになるでしょう。直帰率、滞在時間などを含みます。ただし、これらの指標は判断の補助的な指標としてのみ使用できます。特定のチャネルからのユーザーの直帰率は低くないかもしれませんが、そのコンバージョン率が良好であるとは保証できません。 実際のコンバージョンデータをトラフィックソースに関連付けると、チャネルをより細かく評価し、より洗練された運用の効果を実現できる可能性があります。 上記の例では、交通業務に携わる学生には馴染みのある例ですが、3 つの異なるチャネルに 3 つの異なる引用方法があります。 AとCの価格はどちらも手頃なので、AとCを直接購入してもよいでしょうか？必ずしもそうではありません。A と C の各クリックのコンバージョン効果は異なる可能性があるからです。たとえば、C では 5 回のクリックごとにユーザー コンバージョンが発生する可能性があります。そうすると、彼があなたにもたらす収入は固定値になります。 A に別のデータがある場合、それがもたらす収入値は異なる可能性があります。したがって、コンバージョンとチャネル ソースを監視する場合にのみ、最も正確な判断を下すことができます。 多くの PM にとって、できるだけ多くのユーザーを自社製品に引き留め、リテンションを生み出すことが望まれます。継続的かつ積極的な行動がある限り、ユーザーは最終的に何らかのコンバージョンを形成します。 しかし、ユーザーが来たらすぐに変換してくれると期待するほど近視眼的であってはなりません。代わりに、当社の製品をできるだけ多く使用し、当社の製品を使い続けることができます。ですので、現時点では、チャネルの品質を判断する際には、最終的に購入するかどうかだけを見るわけではありません。ユーザーが商品を集める場合も、これを有効なコンバージョンと見なすことができます。また、コンテンツベースの製品の場合、ユーザーの「いいね！」やコメントの閲覧も効果的なトラフィックとして考えられます。 トラフィックが良好で十分な品質であることを確認したら、次のステップは、より良い効果が得られるように、当社製品に到達する通常のトラフィックを最適化することです。 最大限の最適化を実現するにはどうすればよいでしょうか? まず、この変換を分解して、具体的にどこを最適化できるかを把握する必要があります。一般的に言えば、2つの異なる方法があります。1つは垂直分解、つまりプロセス分解です。たとえば、 eコマースのウェブサイトやアプリの場合、最終的に重要なのは成功した注文の数です。しかし、数値を最適化したい場合は、以前のリンクをそれぞれ分解して、どの部分に問題があるかを把握する必要があります。ここでは、Web サイトへのアクセス、サービス/製品の閲覧、購入のクリック、チェックアウト、注文の送信、購入の完了という 6 つの主なステップに分けることができます。 水平分解のもう 1 つのタイプは、次元/人口分解です。たとえば、地域別に、北京、天津、上海の訪問者のコンバージョン率が異なるかどうかを確認します。また、ある携帯電話機種の変換と他の機種の変換には違いがありますか?つまり、ユーザーの行動を分析します。たとえば、クーポンを受け取った訪問者のコンバージョン率は高くなりますか? 多くの側面から分析することによってのみ、どの部分が私の変換に影響し、どの部分が私の変換にもっと貢献するかを知ることができます。それによりコンバージョンが最適化されます。 3. 損失の一般的な理由は何ですか?どうすれば解決できるでしょうか? 損失の一般的な理由は何ですか?ここでは4つのカテゴリーにまとめました。 1. ニーズに合わない。 2. 製品の機能/サービス/商品が期待を満たしていない。 3. インタラクティブな体験はあまり良くありません。 4. もう一つのカテゴリーがあります。私は上記の理由をすべて調べましたが、なぜ彼が改宗しなかったのか本当にわかりません。これらは私たちに属するいくつかの不可解な理由です。 したがって、損失の理由はステップごとに異なります。ターゲットを絞った最適化計画を立てるためには、これらのさまざまな理由を特定できる必要があります。 1. ニーズに合わない 最初の理由は、ユーザーが最初にアクセスしたときに、ホームページやランディング ページを見ただけで、すぐに離脱してしまう可能性があることです。この場合、私たちが提供しているニーズが彼のニーズとあまり一致していないことが、非常にあり得る理由です。彼は見に来ましたが、あまり興味がないように見え、立ち去りました。 たとえば、英語が非常に得意な訪問者が誤って英語トレーニングの Web サイトに誘導されたとします。実際、彼はどのウェブサイトでも提供される英語トレーニング サービスもまったく必要としていないため、彼のニーズは根本的に一致していません。このような状況に加えて、当社のウェブサイトやアプリで満たすことができる潜在的なニーズを持っている訪問者も多数存在しますが、これらの人々は依然として離脱してしまいます。 現時点では、一般的に言えば、2つの異なる理由があります。 - 最初のタイプは、製品がユーザーの需要を刺激できるにもかかわらず、ユーザーがコンテンツのこの部分をまったく見ないために離脱してしまうというものです。
- 2 番目のタイプは、製品が実際にはこのユーザーのニーズを満たすことができないというものです。したがって、これら 2 つの状況では、PM は実際には 2 つの異なるタイプの質問に答える必要があります。最初の質問については、PM が答える必要があります。PM がそれを見ていなかったのなら、これらのユーザーは何を見ていたのでしょうか? 2 番目の質問は、私の製品がユーザーのニーズを満たしていない場合、どのようなニーズが満たされないのかということです。
対応する解決策を見つけるにはどうすればよいでしょうか?最初の理由として、ユーザーは私のウェブサイトで欲しいものを手に入れることができますが、問題はユーザーがそれを見ることができないことです。したがって、私たちがすべきことは、ユーザーの見やすさを向上させること、つまり、正しいコンテンツを適切な場所に配置することです。 ここでは、並べ替えを通じてユーザーに適切なコンテンツを提供する方法について説明します。仕分けは非常に学習を要する作業です。今のところ、パーソナライズされた推奨事項のケースについては考慮しないことにしましょう。アプリに 10 個の機能エントリがあり、それが 2 つの画面に配置されているとします。セカンドスクリーンに配置された機能は、多くのユーザーには使用されていません。これは機能の問題か、配置の問題でしょうか?機能の入り口は 10 個ありますが、1 つの画面に配置すると少し混雑すると思うので、実際には 2 つの画面に配置したいと考えました。そして、2 つの画面に配置した後、2 番目の画面に配置されたすべての機能が多くのユーザーに使用されていないことがわかりました。 この場合、機能自体の魅力に問題があるのか、それとも機能をセカンド スクリーンに配置するという配置に問題があるのか。このとき、これら 2 つの画面のビュー数をカウントする必要があります。セカンド スクリーンの表示が非常に小さい場合、その理由を突き止めることができます。この効果が発生したのは、ユーザーがセカンド スクリーンを見ていなかったからです。セカンドスクリーンの閲覧回数が多い場合は、機能自体に問題がある可能性があります。 2 番目のシナリオは、リスト形式でユーザーに表示する必要があるコンテンツや製品が多数ある場合です。できるだけ多くのクリックを生成したい場合は、どのように配置すればよいでしょうか。 特定の場所のコンテンツが多数クリックされている場合、それは場所に関係しているのでしょうか、それともコンテンツに関係しているのでしょうか?ユーザーにクリックしてもらいたいコンテンツがある場合、どこに配置すればよいでしょうか?これらは私たちが答えなければならない質問です。 実際のデータを数えると、これがわかります。ここには、2 つの実際のアプリの上位 50 回のクリックの分布を示す 2 つの画像があります。 クリックは間違いなくリストの上部に集中していると思われるかもしれませんが、このグラフから、製品によって集中度が異なることがわかります。 これら 2 つの製品では、一方の製品のトップ 10 コンテンツがクリック数の 45% を占めているのに対し、もう一方の製品のトップ 10 コンテンツがクリック数の 60% を占めています。トップ 20 のデータでは、その差はさらに広がっています。分布は同じリスト内ですが、異なる製品の濃度は異なります。 したがって、ユーザーにクリックしてもらいたいコンテンツを、ユーザーがクリックする可能性が最も高い場所に配置するように最善を尽くす必要があります。 要約すると: - コンテンツが多い製品（電子商取引、情報）の場合、位置はクリックに影響を与える重要な要素となります。
- 各製品には独自のクリック集中度があり、異なる扱いが必要です。自社製品のクリック分布を理解する必要があります。
- 露出の機会を無駄にしないように、最適なポジションを見つけて、そこにコンバージョンの可能性が高いコンテンツを配置します。
2. 製品の機能/サービス/商品が期待を満たしていない 2 つ目の理由ですが、自社製品がユーザーのニーズを満たしていないとすると、どのようなニーズが満たされていないのでしょうか。 このような状況に直面すると、ユーザーは何らかの偽装した方法を使ってあなたに伝えることがあります。たとえば、Web サイトやアプリに検索機能があれば、ユーザーは閲覧中に希望する製品コンテンツが見つからないときに検索を使用します。検索するときは、検索用語を使用します。 検索結果が見つからない場合はページが表示されます。以下はTaobaoの例です。キーワードの文字列をランダムに入力しただけなので、検索結果は確実にありません。検索結果がない場合は、結果なしの検索ページが表示されます。この場所では、現在検索している検索用語が表示されます。 この検索用語の出現頻度をカウントし、棒グラフを作成します。そうすれば、ユーザーがウェブサイトやアプリにアクセスしても探しているが見つけられないコンテンツが何かがわかります。 解約の2番目の理由は、製品/サービス/商品が期待を満たしていないことです。たとえば、ユーザーはすでに、Web サイトまたはアプリが提供するコンテンツに非常に興味を持っているとします。そのため、彼はいくつかの詳細を閲覧しましたが、最終的にはクリックして購入するなどのコンバージョンは達成しませんでした。現時点では、顧客があなたの製品に対して肯定的な態度を持っているか否定的な態度を持っているかを直接知る方法はありません。ただし、他の方法で確認することもできます。 電子商取引製品を例にとると、電子商取引の Web サイトやアプリには通常、ユーザーのコンバージョンを支援するモジュールがいくつか備わっています。たとえば、レビューやカスタマーサービスなどです。レビュー モジュールを設定する目的は、ユーザーがレビューを読んで当社の製品を良いと思って購入してくれることを期待することです。しかし、場合によっては、一部のユーザーが悪いコメントを投稿する可能性も否定できません。 そこで、コメントを設定するためのモジュールが本来の役割を果たしているかどうかを知りたいのです。現時点では、いくつかのデータを通じて検証する必要があります。確認方法は？考えられる解決策の 1 つは、詳細ページにアクセスしてコメントを読んだユーザーと、コメントを読んでいないユーザーの全体的なコンバージョン率をカウントすることです。違いはあるでしょうか? どうやってやるんですか？ 最初に行う必要があるのは、ユーザーがどのような行動を完了するとコメントを読んだと見なされるかを定義することです。 一般的には2つの方法があります。コメントの入り口がクリックされた場合、その人がコメントを入力して読んだことを意味します。もう 1 つのタイプは、コメントされたページのビュー数が多すぎることです。どちらの状況も、ユーザーがコメントを読んだことを示しています。この動作の定義を使用して、これらのユーザーをグループ化します。 グループ化が完了したら、先ほど構築したコンバージョン ファネルにグループ化を適用して比較データを取得します。 コメントを読んだユーザーのコンバージョン率は53.1%です。全体のコンバージョン率は41.8%です。ユーザーはレビューを読むことが分かっており、それ自体が購入意欲が強いことを示しています。その場合、データが高くなるのは正常です。ただし、そのデータが全体のデータよりも低い場合は、商品のレビュー設定に大きな問題があることを意味します。 これは、このモジュールの設定に関する私のコメントが依然として一定の肯定的な役割を果たす可能性があることを示しており、このデータ比較方法を使用して、さまざまなモジュール設定が対応する役割を果たしているかどうかを確認できます。 3. インタラクティブな体験はあまり良くない 購入を決定したユーザーもいますが、チェックアウトのプロセス中に失われてしまいます。あるいは、彼は明らかに注文を提出した。しかし、最後のステップで購入しようとしたとき、彼は成功しませんでした。今回、実際に分析してみると、ユーザビリティやインタラクティブ体験の問題が原因となっているケースが多いことが分かりました。 たとえば、ユーザーが特定のモデルの購入チェックアウト ボタンをクリックするとき、クリックをためらうことがあります。何度かクリックすると、ユーザーはイライラしてしまうかもしれません。イライラした後、購入を完了する気がなくなるかもしれません。したがって、このようなインタラクティブな体験とユーザビリティも非常に大きな問題です。特定のブラウザや携帯電話モデルのコンバージョン率が低い場合は、デバイスの互換性の問題がないか注意する必要があります。 4. 不思議な理由 上記の 3 つの理由は、私たちの日常的な分析でコンバージョン率が低下する一般的な理由の一部であり、最適化することができます。しかし、いくつかのケース、あるいはそれ以上のケースでは、上記の状況をすべて除外し、これらの側面では異常はないようだけれども、問題の変換率が十分に高くないことがわかりました。 こういう時どうすればいいでしょうか？私の考えは、ユーザーを注意深く観察することです。プロダクト マネージャーは、ユーザーの元のアクセス トラックに時々注意を払い、ユーザーを失う原因となる明らかな理由があるかどうかを確認する必要があるかもしれません。つまり、毎日のさまざまな時間帯に、ユーザーがどのページを訪問したか、どのコンテンツをクリックしたか、どのページにジャンプしたかなどを確認できます。つまり、各ステップの詳細な内容はこのウェブサイトまたはアプリで確認できます。 あるケースでは、製品の最後のステップで離脱したユーザーを注意深く調査した結果、これらのユーザーは非常にアクティブで、ウェブサイトへの訪問回数も多く、コンバージョン パスのほとんどを完了していた (複数回) ものの、最終的なコンバージョンには至らず、基本的に最後のステップで支払いを諦めていたことがわかりました。この商品・サービスの単価が高いことを考えると、購入を迷っている間にユーザーを逃してしまう可能性が高いです。この場合、どうすればいいでしょうか？ これは、ユーザーの心理的な躊躇によって起こります。現時点では、訪問者アクセスメカニズムを統合し、この一部のユーザーに対して再操作を実行する必要があります。言い換えれば、ユーザーのこの部分を見つけて後押しし、できるだけ早くコンバージョンを完了するように促すのです。 なぜなら、当社の製品を登録する際に、ユーザーは実際に自分の情報と連絡先情報の一部を提供するよう求められるからです。たとえば、ユーザーのメールアドレス、携帯電話番号、ソーシャルメディアアカウントなどです。一部の APP 製品では、ユーザーに通知をプッシュできます。たとえば、500 元のクーポンを送ったり、1 つ買うと 1 つ無料などの優遇ポリシーをユーザーに直接プッシュして、できるだけ早くコンバージョンするように促すことができます。モバイルアプリケーション製品プロモーションサービス： APPプロモーションサービス青瓜メディア広告 この記事は@漫头商学院by (青瓜传媒)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。サイトマップ | 
