なぜユーザーの行動を分析する必要があるのでしょうか?

1.ユーザーの行動とは？

ユーザーの行動は、時間、場所、人物、インタラクション、インタラクションの内容という 5 つの最も単純な要素で構成されます。

1. ユーザーの行動とは何ですか?

ユーザーの行動を分析するには、それをさまざまなイベントに定義する必要があります。たとえば、ユーザー検索は、時間、プラットフォーム、ID、検索結果、検索内容を含むイベントです。これは完全なイベントであり、ユーザー行動の定義です。Web サイトやアプリでは、このようなイベントを何千も定義できます。

このようなイベントを使用すると、ユーザーの行動を関連付けて観察することができます。ユーザーが初めて Web サイトにアクセスする場合、そのユーザーは新規ユーザーであるため、登録が必要になる場合があります。この場合、登録動作がイベントになります。登録には個人情報の入力が必要で、その後購入するものの検索を開始する可能性がありますが、これらはすべてユーザー行動イベントです。

2. ユーザー行動データを取得するにはどうすればいいですか?

では、これらのユーザー行動データをどのように監視すればよいのでしょうか?

非常に伝統的で一般的な方法は、コードを記述してイベントを定義することです。登録ボタンや注文ボタンなど、Web サイトがユーザーの行動データを監視する必要がある場所にコードを読み込みます。監視コードが読み込まれると、ユーザーが登録ボタンをクリックしたかどうか、またユーザーがどのような注文をしたかがわかります。

コードを記述してイベントやプロパティを詳細に記述するこれらの方法はすべて、中国では総称して「ポイント埋め込み」と呼ばれています。これは非常に労働集約的なプロジェクトであり、プロセスは非常に退屈で反復的ですが、ほとんどのインターネット企業は依然として多数の追跡チームを雇用しています。

2. なぜユーザー行動分析を行う必要があるのでしょうか?

そんなに面倒なら、なぜユーザー行動分析をする必要があるのでしょうか?

なぜなら、ユーザー行動分析を行うことによってのみ、ユーザーのウェブサイト上でのさまざまな閲覧、クリック、購入の背後にあるユーザーの肖像とビジネスの真実を知ることができるからです。

簡単に言えば、分析の主な方法は、特にコンバージョンを必要とするウェブサイトの場合、解約率に焦点を当てることです。ユーザーがここを離れず、またここへ来たら離れないでほしいと願っています。多くのO2O製品と同様に、最初はユーザーへの補助金が多くありますが、お金が使い果たされると、ユーザーは離れてしまいます。このような製品やビジネスモデルは良くありません。ユーザーがプラットフォームの価値を本当に理解し、離れずに繰り返し利用してくれることを願っています。

ユーザー行動分析は、ユーザーがどのように、なぜ、どこで離脱するかを分析するのに役立ちます。

たとえば、最も単純な検索行動は、あるIDがいつキーワードを検索し、どのページとどの結果を閲覧し、いつ注文したか、というものです。この行動全体が非常に重要です。検索結果に満足できない場合は、必ずキーワードを他のものに変更して再度検索し、結果を見つけることができます。

ユーザー行動分析では他に何ができるのでしょうか?

大量のユーザー行動データと定義済みイベントを取得したら、ユーザーデータを時間、日、ユーザー レベル、またはイベント レベル別にテーブルに分割できます。このテーブルは何に使われますか？ 1 つは、ログインや購入など、ユーザーの最も単純なイベントを把握すること、また、どのユーザーが質の高いユーザーで、どのユーザーが離脱しそうな顧客であるかを把握することです。このようなデータは、毎日または毎時間確認できます。

3. ユーザー行動分析の5つのシナリオ

ユーザーの行動データが得られたので、どのような応用シナリオがあるでしょうか?

• 新規ユーザーを引き付けるということは、新規ユーザーを獲得することを意味します。
• コンバージョン。たとえば、電子商取引では注文コンバージョン率に特に注意を払います。
• プロモーション: ユーザーに製品を頻繁に使用してもらう方法。
• 維持: 潜在的な解約ユーザーを事前に特定し、解約率を削減します。
• 収益化、価値の高いユーザーの発見、販売効率の向上を実現します。

1. 新規顧客の獲得

2008 年に eBay にいた頃、私の仕事はSEMとSEOにおける各キーワードの ROI を分析することでした。 eBay は毎日Googleから 400 万のキーワードを購入しています。SEM と SEO に加えて、他のさまざまなパートナーチャネルも分析する必要があります。たとえば、小規模な電子商取引ウェブサイトに eBay のリンクを貼り、ユーザーが最終的にそのリンクを通じて eBay で購入を完了した場合、eBay はウェブサイトに収益の一部を支払うことになります。

eBay は、どの検索エンジンとどのキーワードがトラフィックをもたらすか、キーワードが有料か無料かに特に注意を払います。 Google の検索エンジン用語は大量のトラフィックをもたらしますが、このトラフィックが eBay での注文につながるかどうかは、このデータを eBay 独自のデータと組み合わせて、実際にどのチャネルが注文を行ったかを判断するチャネル割り当てを行う必要があります。データ チェーン全体を最初から最後まで接続する必要があり、そのためには両側のデータの統合が必要です。

2. 変換

登録コンバージョンファネルを例にとると、最初のステップは、Web ページにどの登録エントリがあるかを知ることです。多くの Web サイトには複数の登録エントリがあるため、各イベントを定義する必要があります。また、次のステップで登録ボタンをクリックした人数と割合、確認ページを開いた人数、ログインした人数、登録全体を完了した人数も把握する必要があります。

プロセス中の各ステップでユーザーの損失が発生します。ファネルが完了すると、各リンクの損失率が直感的にわかります。

（III）活動の促進

もう 1 つは、ユーザーが製品をスムーズに使用できることです。特にアプリでは顕著となる、訪問期間や特に長い時間滞在しているページなど、特定のユーザー行動を分析できます。もう 1 つは、ユーザー ポートレートを改善することです。ユーザー ポートレートを作成するには、ユーザー行動分析を使用する方が正確です。

たとえば、米国には非常に有名なオンラインビデオネットワーク Netflix があります。 Netflixは非常に興味深いです。ユーザー行動分析を通じて、家族全体を正確に分析して定義することができます。あなたの家族は何人ですか、大人と子供合わせて何人ですか？また、あなたの好きな映画を3本教えてください。行動の出力が多ければ多いほど、彼の推奨事項はより正確になります。

（IV）保持

ユーザーの離脱は、一度にすべて離脱することを意味するわけではありません。微妙で小さな行動が、将来的に離脱する兆候となることがあります。

LinkedIn では、ユーザーの使用状況を追跡する必要があります。例えば、ログインしたかどうか、ログイン後に履歴書を検索したかどうか、履歴書をアップロードしたかどうかなどです。ユーザーのあらゆる小さな行動が重要です。これらのデータのサポートにより、LinkedIn の製品部門と営業部門はユーザー レポートを毎日確認する必要があります。最も単純なのは、ユーザーの使用行動が低下したかどうか、どの行動が低下したか、どのユーザーが特に製品をよく使用しているかなどを調べて、ユーザーとの関係を維持することです。

(V) 収益化

LinkedIn は、世界中に 4 億人のユーザーを抱え、実際のユーザーの履歴書情報が多数掲載されている 2C および 2B 企業です。 2B 事業は、LinkedIn があらゆる企業の人事部に販売しており、米国企業が中級から上級の人材を見つけるのを支援することを目的としています。関連する製品ラインは多岐にわたります。 LinkedIn 自体はソーシャル ネットワークです。ユーザーがマネージャー、副社長、ディレクター、ビジネス パーソン、マーケティング、セールスなどであるかどうかに関係なく、このすべてのデータは LinkedIn 上の会社のディメンションに集約されます。

会社の知識があれば、すぐに営業にこれを任せて顧客に販売することができます。例えば、スターバックスとビジネス交渉をするとき、スターバックスの人事部に最も衝撃を与えるデータは人材離職率のリストです。

上の写真のように、過去 1 年間に他社から入社した従業員と、その従業員が最後に勤務していた会社は青色で表示されます。左側はスターバックスの従業員の離職率を示しており、離職した企業が赤で示されています。

この単純な分布を通じて、人材の損失状況をすぐに把握できます。青い線が多いほど、その企業は優秀な人材を引き付ける力に優れていることを意味します。赤い線が多いほど、その企業は優秀な人材の確保と採用が低迷していることを意味します。データを最終顧客に提示し、基本的には注文を受け取ります。データを通じて物語を伝えることができます。当初は、営業がストーリーを伝えて取引を迅速に成立させるために使用できるレポートを多数作成しました。

これらはすべて、推測やサードパーティのデータではなく、ユーザー行動分析を通じて行われます。ユーザー行動分析の価値は明らかです。

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この記事の著者は @ GrowingIO で、(Qinggua Media) が編集・出版しました。転載の際は著者情報と出典を明記してください。