ユーザー操作を実行し、ユーザーの行動パスを定量化するにはどうすればよいでしょうか?

記事の概要:

ユーザーラベリングの意味と方法。
ユーザーサークルとA/Bテスト
ユーザーのキーパスノード
ユーザー操作プロセス

1. ユーザーラベリングの意義と方法

1. タグ値

世の中には、各人の性格特性、趣味、行動習慣、対人関係を入力して、その個人に属するモデルを構築するコンピューターがあるとします。

私たちはこの機械をマジックと呼んでいます。

すべてのビジネス上の問題をこのコンピューターに入力します。

次に、さまざまなユーザーが指定した特別プランを取得し、最小のコストで最大の価値を実現します。これを、ユーザーにとってのコストが最小で、最大値のポイント G と呼ぶことができます。

これは、極限の状況下での個々のラベルの価値とビジネスへの影響です。

しかし、ほとんどの場合、私たちにはこの魔法はなく、私たちのアルゴリズムは魔法ではありません。当社のユーザー価値マイニング <G.

5Gを追求し、商用ユーザーの価値を最大化するために、さまざまなユーザー層をセグメント化し、さまざまな計画を策定する必要があります。

2. ユーザーラベリング方法

この質問に答えるには、まず知る者と知られる者との関係を調べる必要があります。

つまり、製品と人の関係です。

製品のトーン、スタイル、価値はターゲットユーザーを引き付け、ターゲットユーザーは自分の固有の特性（性格、価値観など）に基づいて製品を再認識し、ユーザーの需要目標を達成するために適切な製品パスを選択します。

PM が設計するのは製品領域であり、ユーザーが要求目標を達成するための道は1 つしかないと言えます。

製品は、さまざまなユーザー需要パスの集合です。

ユーザーが製品を入力すると、自然固有ラベル L1 と製品世界ラベル L2 の 2 つのラベルが表示されます。

L1 は、ユーザーの性格、人生における価値観などであり、ユーザーの遺伝子として理解することができます。
L2 は、ユーザーが製品に出会った後に製品自体が与えるラベルです。製品ごとに独自の製品システムがあり、ユーザーよりも早い場合もあります。

L2 のすべての製品属性が、実際には意味を持たない 1、2、3… などのアラビア数字でマークされていると仮定します。類似するものをグループ化し、閲覧、フォロー、滞在時間などの一連の行動を通じてユーザーが L2 と L1 の関係を確立できるようにしておけば、新しいユーザーが来たときに、そのユーザーの L1 を分解して、どのように L2 を推奨するかを知ることができます。つまり、L2 に使用されるアラビア数字自体には意味がありません。

したがって、ラベルシステムの構築を完了するには、次の 3 つの手順があります。

独自の製品システムラベルL2を確立し、ユーザーの固有のラベルL1をカウントします。
閲覧、転送、滞在時間などのユーザー行動特性を通じてユーザー行動パスを確立し、ユーザータグ L1 と製品タグ L2 間の相関関係を見つけます。
関連性モデルを構築し、新規ユーザーの行動戦略を指定します。

3. ユーザータグシステム

ユーザーのタグシステムでは、構造化されたユーザータグシステムを使用できます。

心理学者オスカー・イチャゾは非常に有名なエニアグラムを考案しました。

エニアグラムの具体的な説明では、欲求特性、基本的なジレンマ、主な特徴、ライフスタイル、対人関係、その他のカテゴリなど、複数のカテゴリに分かれています。

この種のラベリングシステムは、構造化ユーザーラベリングシステムと呼ぶことができます。

構造化されたユーザータグシステムは親子の階層関係が明確で、取得や変更も簡単です。

2. ユーザーサークルとA/Bテスト

ユーザーサークルのセグメンテーション

ユーザーサークルが C で表される場合、ユーザーは P で表されます。つまり、C0={P0,P1,P2..PN}です。

私たちの目標は、さまざまなユーザー P の帰納的推論を通じて、C のユーザーシステム L1 と製品システム L2 間の相関関係を見つけることです。

N が小さいほど、円の分割は細かくなります。

私たちは、ユーザーの固有の基本特性とその行動経路に基づいた帰納的推論方法を使用して、さまざまなグループの人々の行動特性に応じて類似のタグを同じサークルに分割します。

このようにして、C0、C1、C2…Cn を取得できます。

A/Bテストやグレースケールテストを頻繁に使用する

A/B テストやグレースケールテストは製品戦略でよく使用され、ユーザー操作にとって非常に優れたソリューションです。

いわゆる A/B テストとは、ユーザーを実験グループとコントロールグループに分け、特定の動作を実装したり、特定の要素を変更したりすることで、その要素がユーザーに与える影響をテストすることです。

さまざまなサークル Cn から高品質のユーザーサークル Dn を選択します。私たちが使用するコピーライティング戦略、製品戦略、ビジネス戦略、アクティビティ戦略はすべて、まずDnを通じてテストされ、その後、テスト結果に基づいて戦略を改善することができます。

さまざまな Dn に適した戦略を見つけたら、Cn の完全な測定を実行します。この方法でのみ、最良の結果を得ることができます。

3. クリティカルパスノード

ユーザ Pi が最初から特定のサークル Ci 内にいると判断された場合、ユーザはサークル Ci の行動経路に従って誘導される。

ユーザーが常に、設定したパスに沿っていることを確認します。

行動パスの重要なノードをいくつか見つけます。ユーザーがそれらに到達していない場合は、ガイダンス、アクティビティ、その他の戦略を通じて、ユーザーが重要なノードを完了できるように支援する方法を見つけます。各レベルのボスのようなキーノードがあるゲームと考えることができます。それらを倒すと、次のレベルに進むことができます。

重要なノードの理解があり、これをクリティカル状態と呼びます。

物理学では、臨界状態とは、物体が特定の点に到達し、その特性と状態が本質的に変化したときのことです。

たとえば、水は 0 に達すると液体から固体に変化し、100 に達すると液体から気体に変化します。これは重要な値です。キーノードは、各状態区分における重要な値です。

異なる円 Cn のキーノードは異なるため、ユーザー Pi はこれらのポイントを合理的かつ正確に通過できます。