ユーザーの行動に基づいた成長システムを構築するには？

この記事は、「WHAT-HOW-WHY」フレームワークに基づいています。最初のステップでは、ユーザー行動の関連する定義とモデルを明確にします。2 番目のステップでは、3 つの成長モデルの構築方法とそれをサポートする実装ガイドラインを紹介します。3 番目のステップでは、ユーザー行動成長モデルの根底にあるロジックを説明します。

• 「感動の運用戦略」シリーズは、ユーザー属性分析、コンバージョンファネルに基づくライフサイクル分割、ユーザー行動に基づく成長ロジックにそれぞれ焦点を当てた 3 つの記事で構成されています。3 つの記事の核となる考え方は、ユーザーのコンバージョンと成長です。

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ユーザーの行動について議論するとき、

私たちが話しているのは

基礎から始めて、最初の定義に戻る

日常生活の中で、つい口にしてしまう言葉はたくさんありますが、その言葉の本当の意味について考えたことがない人も多いのではないでしょうか。ほとんどの議論や間違った決定は、不明確で一貫性のない定義から始まります。

インターネット金融業務はお金に最も近い業務であるため、ユーザーの行動を明確に定義することが特に重要です。

ユーザーの行動

ユーザーの行動は、時間 (いつ)、場所 (どこで)、人 (誰が)、インタラクション (どのように)、インタラクションの内容 (何) という 5 つの最も単純な要素で構成されます。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、ユーザーの動作の定義です。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。

ユーザー行動分析

ユーザー行動分析とは、ウェブサイト訪問に関する基本データを取得した後、関連データを統計・分析し、ユーザーのウェブサイト訪問パターンを発見し、そのパターンをオンラインマーケティング戦略と組み合わせることで、現在のオンラインマーケティング活動における潜在的な問題を発見し、オンラインマーケティング戦略をさらに修正または再構築するための基礎を提供することを指します。

具体的には、ユーザー行動分析は、インターネット製品におけるユーザーの行動、行動の背後にいる人々の時間的頻度などに基づいて、ユーザーの利用シーンを深く復元し、ビジネスの成長を導きます。

完全かつ多次元的で正確なユーザーポートレート= ユーザー行動データ + ユーザー属性データ。

消費者行動

狭義の消費者行動とは、消費者の購買行動と消費財の実際の消費のみを指します。広義には、消費者が消費財を入手、使用、廃棄するまでのさまざまな行動、およびそれらの行動を決定する意思決定プロセス、さらには消費者の収入の獲得を含む一連の複雑なプロセスを指します。消費者の行動は動的であり、知覚、認知、行動、環境要因、および取引プロセスの相互作用を伴います。

消費者行動モデル ( AI SAS)

消費者行動モデル

インターネットの台頭と発展に伴い、消費者調査を実施するためのモデルは、初期の AIDMA モデル (注意、関心、欲求、記憶、行動) から、後の AISAS モデルへと進化しました。

1. 注意

2. 興味

3. 検索——検索

4. アクション – 購入アクション

5. 共有 - 共有を開始する

基本的な定義に基づいた分析フレームワークの構築

直線方向では、「注目」から「共有」までのコアパスに複数のキーノードがあります。「説得心理スライド」効果（後述）により、開始ノードから最終ノードまでのプロセスで、さまざまな理由でユーザーが失われ、ユーザーコンバージョンファネルが形成されます。

インターネットファイナンスの運用においては、企業の現状の目標と自社のKPIを組み合わせ、コンバージョンファネルの重要なタッチポイントを把握し、それに応じた運用戦略を設計する必要があります。

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として定義し、時間 (いつ)、場所 (どこで)、人 (誰が)、インタラクション (どのように)、およびインタラクションの内容 (何を) を集約して、完全なユーザー タスクを形成する必要があります。タスクレベルの観点から、コアから周辺まで、コアタスク、拡張タスク、拡張タスクの 3 つのレベルに分けることができます。

インターネット金融事業者は、自社製品のシステムを深く理解し、ユーザー操作のキーパスと主要プロセスを理解し、ユーザータスクの重要性に基づいて運用活動を設計する必要があります。これにより、運用と製品の間に激しい衝突が発生する状況を最大限に回避できます。読み進める前に、立ち止まって考えてみてください。投資ユーザーにとって、コアタスク、拡張タスク、拡張タスクとは何でしょうか。

さまざまなユーザーがコンバージョン ファネルのさまざまな段階にいるため、このプラットフォームでのライフ サイクル開発の段階にはグループの違いがあります。導入期、成長期、成熟期、休眠期、離脱期: さまざまな開発段階にあるユーザーにとって、運用戦略の違いは大きく異なることがよくあります。

この部分の内容については、Daoshiwu の以前の記事「ユーザーライフサイクル管理の完全な方法論 - 運用戦略に触れる 02」で比較的詳細に説明されています。詳細を知りたい学生は、リンクをクリックして閲覧できます。

この時点で、私たちはユーザー成長戦略の基本的な枠組みを最初に構築しました。

1. コンバージョンファネルに沿って業務プロセスを整理し、最適化のための重要なタッチポイントを特定する

2. タスクレベルに応じて最小閉ループを整理し、異なるレベルと段階で運用戦略を設計する

3. ユーザーをライフサイクルに応じてセグメント化し、ライフサイクルに応じて差別化された操作方法を実装する

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18語の式:

なぜユーザーの行動を分析するのですか?

肖像画を描く

完全な P2P ユーザー ポートレート = ユーザー属性データ + ユーザー行動データ + トランザクション データ + リスク リターン データ。インターネット企業は最初の2つの分野に優れていますが、一般的なインターネットユーザーの分析に焦点を当てることが多く、金融と投資に対する理解が不足しています。金融機関は2番目の2つの分野に強く、一般的にユーザーの行動データは手順情報に過ぎないと考えており、収集を望まない傾向があります。基本的な追跡やコンバージョン率の分析を行わずに、何年もアプリがリリースされている可能性があります。

ユーザーポートレートシステム全体において、ユーザー行動はユーザーとプラットフォームの両方の他の 3 つのデータを結び付ける重要な要素であり、徹底的な調査と改善に値します。

自分の好みを知る

ユーザーが訪問するページの種類やアクセス経路の深さを分析することで、特定の投資商品や運用活動に対するユーザーの嗜好を把握し、その商品に関する詳細情報や、関連商品に関連するクーポン（金利クーポン／割引クーポン／全額還元クーポンなど）をユーザーにプッシュすることができます。プラットフォームが大きい場合は、それを使用して、個々のニーズに合わせてフロントエンドのアーキテクチャ設計を改善できます。

これまでにもGrowingIOやZhuge IOなどのユーザー行動分析機関が同様の製品を発売しており、精度をさらに向上させる必要があるものの、有益な試みであることは間違いない。実際の使用からのフィードバックから判断すると、投資および財務管理アプリに対する嗜好分析の分析効果は、融資商品への応用よりも優れています。

収益を管理する

ユーザーの紹介から離脱まで、チェーン全体をフォローし、コンバージョン率と維持率を向上させます。

式によれば：

顧客生涯価値（LTV）

= (顧客あたりの月間投資頻度、粗利益率) * (1/月間解約率)

このことから、平均注文額と粗利益率が変わらない場合、次の 2 つのポイントから始めることができることがわかります。

投資頻度の向上：ユーザー変換ノードの運用戦略を継続的に最適化し、ユーザーが「登録-実名-カードバインディング-取引-再投資」の変換プロセスの次のステップに進み続ける十分な動機付けを実現し、取引回数と取引額を増やし、最終的にプラットフォームユーザーのライフサイクル価値を向上させます。

解約率の削減: さまざまなタスクをリリースしてユーザーが継続的にレベルアップできるようにガイドすることで、ユーザーの忠誠心を高めます。また、アクティビティとリコール戦略を刺激することでユーザーの維持率を高め、最終的にプラットフォームのユーザー解約率を削減します。

戦略を立てる

運用戦略の策定は、競合他社の製品をコピーして上司の要件を実装するほど簡単ではありません。言い換えれば、競合他社の製品の本質をより良くコピーし、上司の要件を計画可能/実行可能/報告可能なレベルにする方法は、すべてユーザー行動データの収集と分析にかかっています。ユーザーの行動を考慮せずに操作について話すことは、フーリガンになるのと同じです。

レビューをする

ユーザーの行動データに基づいてバージョンアップや運用活動の効果を確認し、それに応じて調整や最適化を行います。アクティビティの目標が毎日のアクティブ ユーザー数の増加、GMV の増加、単一製品の取引量の増加のいずれであっても、最終的にはユーザーのコンバージョン ファネル ノードまたはユーザー タスクに実装する必要があります。

活動の効果を検証する場合、単純に「達成した」「達成しなかった」という結果しか出ませんが、ユーザーの行動データを分析することで、なぜそれができたのか、何がうまくいったのか、何がうまくいかなかったのか、次回はどのように改善すればよいのかがわかります。

比較する

コンバージョンファネルに基づくさまざまなコンバージョン率、海賊指標に基づく新規ユーザー獲得-アクティベーション-リテンション分析、ユーザータスクシステムに基づく登録-投資-撤退データ分析などはすべて、このプラットフォームの指標システムの構築と競合製品の比較分析のフレームワークの構築に役立ち、運用指標の策定、リソースの申請、結果のレビューに大きく役立ちます。

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ユーザーの行動に基づいた成長システムを構築する方法

ユーザー行動に基づく成長システムの構築は、前提条件、実行戦略、チャネル構築、実装サポート原則の 4 つの部分に分けられます。以下では、それぞれについて詳しく説明します。

パート1. 前提条件: ユーザーデータの準備

前述のように、完全なインターネット金融ユーザーポートレートシステムは、属性データ、行動データ、取引データ、リスクリターンデータの 4 つのデータ部分で構成されています。

インターネット金融データ分析システム

属性データ：自然人および社会人としてのユーザーの最も基本的なデータであり、他の3種類のデータの基礎でもある

行動データ: プラットフォームの両端でユーザーとその他のデータを接続する重要な要素であり、すべての運用戦略の出発点です。ユーザーの行動データに基づき、プラットフォームのタグ システムと組み合わせることで、派生したユーザー変換データやユーザー行動の好みデータも取得できますが、ここでは詳しく説明しません。

取引データ：プラットフォーム収益、ROI、LTVなどの運用指標を計算するための基礎であり、ユーザー価値を判断するための重要な基準でもある

リスクリターンデータ: ユーザーの投資属性データは、差別化された運用の基礎となるだけでなく、プラットフォームのリスク管理とコンプライアンス要件の実装を具体化したものでもあります。

属性データの例

行動データの例

上記のデータに基づいて、頻度、時間軸、ユーザー数、その他の指標と組み合わせることで、次のようなさらに多くの指標データを取得できます。

期間（月）+投資数=月間アクティブユーザー数（MAU）

最終支払日 + 支払後の最新の投資日 = ユーザー離脱

期間内の投資額 / 期間内の投資ユーザー数 = 1人あたりの平均投資額

ユーザーの投資行動を、直近の取引日時、取引頻度、単位時間当たりの取引金額（ RFMモデルに基づく）と組み合わせると、算出・分析の上、ユーザーの価値判断、リコール戦略策定などを強力にサポートできるようになります。

R（最新性）: ユーザーの投資間の時間間隔

F（頻度）：ユーザーが単位時間あたりに投資する回数

M（金額）：期間中にユーザーが投資した金額

取引データの例

リスク・リターンデータの例

リスクとリターンのデータについて、もう少し詳しく説明しましょう。

ほとんどの P2P プラットフォームでは、製品の表示と推奨は主にマーケティング目的に基づいており、ユーザー自身のリスク許容度はあまり考慮されていません。場合によっては、ユーザーがリスク評価を完了した後でも、リスク許容度を超える製品を購入するように誘導され、次の図が表示されます。

XX Financeは、ユーザーがリスク評価を完了した後に投資アドバイスを提供します。

(写真は公式アカウント@Smart Investment Advisory Allianceより)

過去2年間の規制の発展の方向性によれば、「適切な商品を適切な投資家に販売する」という適合原則の実施は、認可金融機関からインターネット金融会社に徐々に広がっていくだろう。ユーザーのリスク許容度と利益目標に基づいて商品や運用戦略を設計することで、一方ではコンプライアンス レベルとプラットフォームの安全マージンを向上させることができ、他方ではユーザーの投資ニーズと投資能力をさらに把握することもできます。この部分の内容は、以前の記事でも取り上げています。「Touching the Heart 運用戦略 01: インターネット金融ユーザー属性の徹底理解」をクリックしてご覧ください。

ユーザーのリスク許容度と製品のリスクレベルの対応関係 - ユーザーのリスク許容度に基づく（5段階分類）

ユーザーのリスク許容度とユーザーの投資目標の関係 - ユーザーのリスク許容度に基づく（3 つのレベル）

2016年、アント・ファイナンシャルは「アント・ジュバオ公共投資家ビッグデータ分析」を発表し、上記の4つのデータカテゴリにそれぞれ対応する5つの項目を明らかにしました。

注記：

実際のデータ指標システム構築の過程では、指標はより細かい部分に細分化されます。ここでは PRD を作成しないため、これら 4 種類のデータに対応するレポート フィールドについては詳しく説明しません。

ここでいう「取引データ」とは、主にユーザーが投資行動を行った後のポジションデータを指し、ユーザーの初回投資や再投資に関わる時間、金額、銘柄数等の投資行動データは「行動データ」の範疇に含まれます。

パート2. ユーザー成長モデルの構築

ユーザー行動に基づく成長戦略は、コンバージョンファネルモデル、ライフサイクルモデル、タスク階層モデルという 3 つの基本モデルの確立に依存します。

で：

コンバージョンファネルモデルは、ユーザーコンバージョンのノードを垂直に分析します。これに基づいて、プラットフォーム上のユーザーのライフサイクルが定義され、さまざまなコンバージョンノードでのユーザーの分布に応じて分割されます。

タスク階層モデルは、プラットフォーム上のさまざまなユーザー行動を水平に分解してグループ化し、「コアタスク-拡張タスク-外部タスク」システムに分けて、これに基づいてユーザーがさまざまなレベルのタスクに移行して成長するようにガイドします。

最終的には、ユーザーのコンバージョン率を継続的に最適化し、ユーザーのタスク完了行動を継続的に誘導することで、プラットフォームの各ライフサイクルにおいてユーザー向けの差別化された運用とサービスを実現し、最終的にプラットフォームユーザーの急速かつ持続的な成長を実現します。

モデル I - ユーザーコンバージョンファネルモデル

コンバージョンファネルモデルについては、Dao Shiwu が以前の記事ですでに詳しく説明しているので、ここでは詳しく説明しません。

コンバージョンファネルモデル（財務管理）

上記のモデルに基づくと、財務管理ユーザーの主要な変換ノードと対応する重要な指標を把握することが比較的容易になります。しかし、実際の応用では、合格点の 60 点にしか達しません。では、コンバージョン ファネル モデルをより高度な方法で使用するにはどうすればよいでしょうか?参照できる 2 つの指示を次に示します。

1. ユーザー分岐パスコンバージョンファネル（コミュニケーション/招待を例に）

コンバージョンファネルモデル - ブランチパスコンバージョン

コンバージョン ファネル モデルの「伝播」ノードを中核として、「古いユーザーがインターフェイス上で招待プロンプトを見る」から「新しいユーザーが招待を受け入れ、登録とアカウント開設を完了する」までのプロセスを、間に少なくとも 7 つのコンバージョン ノードを挟んで分解できます。この粒度に細分化すると、さらに多くの運用タスクが出現し始めます。

最終的に、結果から判断すると、ファネル分割を洗練させることで、一方では業務の効率と入出力比率を向上させることができ、他方では、活動中に問題を迅速に特定して解決するのにも役立ちます。イベント終了後にそれを振り返ると、イベントがうまく行われたかどうか、次回はどのように改善すればよいかについて、より信頼性の高い結論が得られます。

2. 方向2: 並列コンバージョンファネル

コンバージョンファネルモデル - 並列コンバージョン

注：上図では、ユーザーにとって、投資、コンテンツ、日々の金利上昇、通信、その他の事業はすべて「並行事業」と定義されています。

粒度や事業ラインごとに分けると、実はアプリ内で並行して存在する多くのコンバージョンファネルを細分化することができます。運用上、細分化すること自体に意味はありません。現在の運用上の優先順位や部門 KPI に基づいて、注力すべき並行ファネルをいくつか選別する必要があります (同期内の数は一般的に 3 ～ 4 を超えず、それ以上は対応できません)。一般的に言えば、いくつかの方向性があります。

主なユーザーコンバージョンプロセスを把握：登録/カードバインディング/通常投資/固定投資

ユーザーのアクティブなコンバージョンを把握する: プッシュ/コンテンツ/毎日の金利上昇/サインイン/古いユーザーの再エンゲージメント

新規ユーザーを獲得し、新規ユーザーに変換する: 友人や新規ユーザーを初めて投資するよう招待する

同時期にプラットフォームに参入したユーザーについては、コホート分析などの手法を用いて、プラットフォーム参入後一定期間（公的ファンドの場合は最短申込・償還期間を1週間に設定可能）における主要な並行事業におけるこれらのユーザーの利用状況や転換状況を分析し、さらに各事業におけるユーザーの重複度合いを把握することができます。

上記の分析に基づいて、ページガイダンス、アクティビティインセンティブなどの方法とプラットフォームのユーザー成長システムを組み合わせることで、並行ビジネス間のユーザーの移行を促進することができます。

「投資」に関連する並行事業の例としては、以下のようなものがあります。

例:ルファックス

Lufaxのシールシステムを例にとると、ユーザーの成長パスを設計することで、ユーザーが異なるビジネス間を移行し、さまざまな製品の取引を継続的に行い、さまざまなプラットフォームアクティビティに参加するように誘導し、最終的にユーザーのアクティビティと維持率を向上させます。

モデル II - ユーザーライフサイクルモデル

ユーザーライフサイクルは通常、導入、成長、成熟、休眠、離脱の 5 つの段階に分けられます。

各期間の特性を細かく分類すると、これら 5 つの期間は 3 つの動作間隔に分けられます。

顧客獲得ゾーン - 導入期間、通常は「顧客誘致」と呼ばれ、主な運営手段は新規顧客の誘致であり、主な評価指標は顧客維持率です。

鑑賞ゾーン - 成長段階+成熟段階、通常は「顧客獲得」と呼ばれ、主な運営段階は活性化であり、主な評価指標は成長率と転換率です。

保持ゾーン - 休眠期間 + 解約期間、通常は「顧客保持」と呼ばれ、主な運用手段は保持であり、主な評価指標は保持率とリコール率です。

ユーザーライフサイクルモデル

初心者が最初に遭遇する問題は、ライフサイクル ノードを分割するためにどのような基準を使用すればよいかわからないことです。実は、実際の運用プロセスでは、ユーザーライフサイクル分布図を作成してそれに従って運用する必要はありません。実際、ユーザーがサイクルのどの段階にいるかは、そのユーザーの行動によって決まります。したがって、運用の鍵もユーザーの行動にあります。

たとえば、プラットフォーム上の製品のサブスクリプション金額が最近ほとんど増加していないか、または減少していることに気付く場合があります。そこで、BI の同僚にデータを取得するよう依頼すると、プラットフォームに登録されているが取引を行っていないユーザーの割合が過去 1 か月で増加しており、ユーザーの再投資率も低下していることがわかりました。上記のユーザー コンバージョン ファネル モデルを組み合わせると、次のような予備的な結論を導き出すことができます。

登録ユーザーの取引転換率は比較的低いため、システムレベルで取引プロセスに問題がないか内部調査を実施することができます。また、 SMS/PUSH/サイト内メッセージ/APPホームページポップアップを通じて、初心者向けギフトパッケージ（初心者向け赤い封筒+体験金+高利回り初心者ラベル）をユーザーにプッシュし、ユーザーが最初の投資転換を完了できるように誘導することができます。ここで実際に行う操作は、この紹介ユーザーグループのトランザクションコンバージョン率を向上させることです。

ユーザーの再投資率の低下の理由は複雑で多岐にわたる可能性があります。数日間観察して、過去のベースライン データと比較してみてください。給料日がまだ来ていないためにユーザーに投資するお金がなかったり、しばらく前に大きなプロモーションがあり、多くのユーザーがより長い期間の商品を購入したためまだお金を受け取っていないため、再投資するための新しいお金がない場合があります。

ユーザーがさまざまな発展段階にある場合、ユーザー価値はそれに応じて変化します。したがって、さまざまな段階に応じて対応する運用目標と戦略を設計する必要があります。関連する内容については、以前の記事で詳しく説明しているので、ここでは詳しく説明しません。

モデル III - ユーザータスク階層モデル

相互金融ユーザータスク階層システム（財務管理側）

財務管理側のユーザーにとって、プラットフォーム上のすべての行動は、「コアタスク-拡張タスク-外部タスク」の枠組み内で評価および分析できます。これが、このセクションで Dao Shiwu が紹介する「ユーザータスク階層モデル」です。

注意深く観察すると、非常に興味深い現象が見つかります。「モデル I - ユーザー変換ファネル モデル」は実際にはプラットフォーム中心のユーザー変換の観点であり、「モデル III - ユーザー タスク階層モデル」はユーザー中心の需要満足度の観点です。どちらのモデルも同じ変換ノードを持ちますが、モデル I はフラットで、モデル III は重み付けされています。

1. タスクの階層構造:

注: 「プラットフォーム投資家になる」を拡張タスク領域に配置する理由は、ユーザーにとって、「プラットフォーム投資家になる」というタスクは実際には「お金を稼ぐ」というタスクの前提条件であるためです。確かに非常に重要ですが、ユーザーが最初に気にする問題ではないため、このタスクの重みは拡張タスクに移動されます。

2. ユーザータスク階層モデルにおける市場機会:

主な使命: 何億人ものユーザーに機会を提供すること。かつては、銀行、証券会社、保険会社、金融システム内のファンドなどの金融機関がインターネット金融の中核的な使命要件を満たす責任を負っていましたが、その後、余額宝を立ち上げたのはアント・ファイナンシャルでした。このタイプの会社は、多数のユーザーに「お金を貯める - お金を稼ぐ - お金を引き出す」という基本的なサービスを提供していることがわかります。ユーザー操作に特別な機能はあまりありませんが、適切な時間とタスクモデルを選択し、成功の確率が最も高くなります。

これらの企業の人事異動リスクへの対応能力は「強力」

拡大ミッション：数千万人のユーザーベースに機会を提供する。拡張タスクの要件を満たすものは、多くの場合、効率性の向上を示します。これには2種類の企業が含まれます。1つは、プラットフォームユーザーになるという拡大タスク（一般に「ユーザーインポート」と呼ばれる）から始まり、本質的にトラフィックビジネスに従事しているTencentやJD.comなどのインターネット大手です。もう1つは、Ping An、Jiufu、Paipaidaiなどのインターネット金融プレーヤーで、そのモデルには以下が含まれます。

①平安陸富：強力な金融商品統合と供給能力を通じて「投資再投資」の任務を完遂する

②九福金融と百百台： P2Pのタイムウィンドウをつかみ、「収益増加収入の獲得」というタスクをうまくこなすとともに、参入障壁を簡素化・低下させ、「プラットフォーム投資家になる」というタスクもうまくこなす。

これらの企業の人事異動リスクへの対応能力は「中程度」

拡張ミッション: 何百万人ものユーザーにリーチする機会を提供します。拡張タスクのニーズを満たすことを特徴とする企業のほとんどは、インターネットベースの大手 P2P 企業です。中核業務で突破口が見つからないため、業務の拡大に注力し、外部業務に力を入れており、顧客獲得方法、運用方法、補助金の集中度、差別化された資産獲得とパッケージングにおいて優れた成果を上げています。

こうした企業の人事異動リスクへの対応能力は「弱い」

追記：外部ビジネスをやりすぎて道を踏み外すと、最終的にはねずみ講やネズミ講に陥ってしまいます。いわゆるユーザー分裂方式にこだわる人は多いが、ユーザーのコアタスクから切り離されたそれは決して健全なユーザー成長モデルではなく、合法的な収入をもたらすことも、規模の成長を維持することもできない。

3. タスクの階層関係:

コアタスク：ユーザーがまず気にするのはお金を稼ぐことであり、お金を稼ぐための主なプロセスは「資本の投資（預金）→収入の獲得（付加価値）→利益の獲得（引き出し）」です。プラットフォームが安全かどうか、プラットフォームのメリットが魅力的かどうか、必要なときに時間通りにお金を引き出せるかどうか、メインラインの操作プロセスが便利かどうかは、ユーザーがコアタスク領域で最も気にする問題であり、「拡張タスク」と「外部タスク」が存在するかどうかを直接決定します。

拡張タスク：拡張タスクのうち、「再投資」、「収益増加」、「早期利益確定」の3つの第1レベルタスクは、コアタスクの「投資元本」、「収益獲得」、「利益確定」の3つの第2レベルタスクに対応しています。前者は後者のさらなる拡張と最適化です。

拡張タスク: 拡張タスクは、コアタスクと拡張タスクに付随します。運用アクティビティが主に拡張タスク領域に該当する場合、基本的に運用管理者レベルでニーズを満たすことができます。運用アクティビティが拡張タスクまたはコアタスク領域に該当する場合、多くの場合、製品マネージャーからのより詳細な協力が必要になります。特に、コアミッション領域（経験金、追加収入など）の運用活動は、複数の部署を横串で連携させる必要があることが多く、陥りやすい罠になりやすい活動です。

4. タスク階層的役割調整：

コアタスクは、プロダクトマネージャーの主な関心領域です。APP のコア機能設計とユーザーエクスペリエンス設計は通常、この領域に該当します。

外部タスクは、多くの場合、運用マネージャーの焦点となります。新規顧客の誘致、アクティベーションの促進、既存顧客の維持など、さまざまな運用活動がこの領域に該当します。

拡張タスク領域は、製品と運用の境界です。製品マネージャーにとって、拡張タスクはユーザー エクスペリエンスの継続的な最適化の方向です。運用マネージャーにとって、拡張タスク内のサブタスクは運用アクティビティの優れたキャリアです。

よく観察してみると、上級プロダクトマネージャーやオペレーションマネージャーは、「コアタスク→拡張タスク→拡張タスク」という方向で考えながら、それぞれのビジネス目標やKPIを十分踏まえた上で、計画を立案し、優先順位を整理できていることが多いことに気が付きます。

一方、運用部門の同僚が製品部門の同僚に運用要件を提示すると、彼らは驚くことがあります。「製品部門の同僚はなぜその場で怒ったのだろう？」実は、ユーザータスク階層モデルを理解していれば、今回提示した要件によって、製品部門の同僚はユーザーのコアタスクプロセスが妨げられていると感じる可能性が高いことがわかります。ユーザータスクの階層化に関する洞察に基づいて、運用部門は製品内のさまざまな機能の重みをより合理的に把握し、製品部門や開発部門とコミュニケーションをとる際に議論の共通の基盤を持つことができます。

以下では、 JD Finance APP の「タスク センター」を例に、関連するタスクを分解して分析します。

JD Financeのタスクシステム分析

上の図から次のことがわかります。

インターネット金融の最も重要な点は取引であるため、コアタスクと拡張タスクに重ねられる運用上のインセンティブは比較的大きいことがよくあります。

友人をJD Finance APPの使用に招待すると、間接的に取引量が増える可能性があるため、適度なレベルのインセンティブが与えられます。

毎日ゴールドコインゲームをプレイすることは、ユーザーの活動を促進するための単純な活動であり、コアタスクから遠く離れており、ユーザーのコアニーズを満たしていないため、比較的弱い運営インセンティブが与えられています。

ただし、異なるタイプの企業は、異なる発展段階にあるため、ビジネス目標に対する焦点が異なります。したがって、運用活動計画の設計とそれをサポートするインセンティブ対策には、独自のパーソナライズされた側面があります。モデルをそのまま適用することはできず、特定の問題に対して特定の分析が必要です。

パート3. ユーザー成長パスの構築

相互金融ユーザー成長フレームワーク

インターネット金融商品の場合、ユーザーのコンバージョンと成長は次の 2 つのレベルで達成されます。

財務面

ユーザーの投資額の増加と投資商品の複雑化は、ユーザーのリスク許容度とリターン目標の増加を意味します。

インターネットレベル

プラットフォーム内でのユーザー成熟度の向上は、メインのコンバージョン ファネルの成長システムに基づいて、ファネルの次のリンクへの継続的な移行と成長に表れます。

財務の観点から見ると、ユーザーの財務ライフサイクルにおける家族の発展段階は、ユーザーの財務成長に影響を与える背景要因です。同時に、ユーザーのリスク許容度、リターン目標、収入レベル、投資経験などはすべて、ユーザーの財務成長に影響を与える重要な要素です。ただし、金融ライフサイクルには大量のパーソナライズされたオフラインデータが含まれ、投資、保護、資産配分と密接に関連しているため、この記事では詳細には触れず、将来別の記事で取り上げる予定です。

インターネットレベルから見ると、プラットフォーム上のユーザーの成長ライフサイクルのノードは、インターネットレベルでのユーザーの成長に影響を与える背景要因です。同時に、メインコンバージョンファネル内のユーザーのノード、アクティビティステータス、リテンションステータスなどはすべて、インターネットレベルでのユーザーの成長に影響を与える重要な要素です。

全体として、ユーザーの成長プロセスは金融とインターネットの 2 つのレベルで絡み合っており、最終的にはプラットフォーム上でのユーザーのさまざまな投資行動に反映されます。

成長モデル I-財務レベルでのユーザー成長

財務管理ユーザー向け投資成長システム

これまで、Ant Fortune（旧称「Ant Jubao」）は、財務管理ユーザーを非常に鮮明に階層化し、最も基本的な銀行預金（幼稚園）から最も高度な資産配分（6年生）まで7つのレベルに分けました。この基準に従えば、ほとんどのファンド会社が小学1年生に小学3、4年生クラスを教えている現状、また国内のスマート投資顧問会社が幼稚園児に小学6年生クラスを教えている現状が分かります。これらの状況は、実はインターネット金融ユーザーの階層化とユーザー増加のプロセスを無視しており、それがユーザー数と管理手数料収入に反映されており、当然ながらリターン効果はあまり良くありません。

インターネット金融プラットフォームの場合、独自の製品リソースとユーザー層別に基づき、対応する運用戦略と組み合わせて、ユーザーが成長と進歩を達成できるように支援し、ガイドする必要があります。この点では、私は常にJD Financeの「Xiaobai Fund」が良い仕事をしていると感じてきました（取引データは見ていませんが、JDの友人が追加することを歓迎します^_^）：

JDファイナンス-小白基金

ユーザーが「初心者ファンド」をクリックして入ると、左から右に「デイリーイーブン」、「マンスリーイーブン」、「エキスパートゾーン」が表示されます。これらはそれぞれマネーマーケットファンド、債券ファンド、ハイブリッド/株式ファンドに対応しています（短期財務管理ファンドに基づく「ウィークリーイーブン」もありました）。これにより、ユーザーは「1年目（マネーマーケットファンド）→2年目（債券ファンド）→4年目（ハイブリッドファンド）」の成長パスを描くことができます。ユーザーはまた、ファンドの商品知識を学ぶことで、3％から4％の収益報酬を得ることができます。

初心者にとって、マネーマーケットファンドや債券ファンドは、リスクを負える範囲内であり、追加の収入補助も得られるため、投資と成長のプロセスに参加する意欲が自然に湧いてきます。

実際、ほとんどの財務管理アプリでは、次の 2 つのことを実行すると、この記事を読む価値があります。

ユーザーの成長と進歩を分け、段階的な製品とサービスを提供する

まず、低学年の生徒に十分なサービスを提供し、ユーザーエクスペリエンスと運営戦略に重点を置き、投資家の指導と教育を補完する必要があります。

成長モデル II - インターネットレベルでのユーザー増加

財務管理エンドユーザー取引行動成長システム

金融管理側におけるユーザー取引行動の成長システムの構成の観点から、主に以下の要素が含まれます。

垂直方向では、ユーザーコンバージョンファネルモデルに基づいて、「登録完了」から「新規投資完了」までのコンバージョンパスとコンバージョン目標を設定します。

水平方向では、コンバージョンファネルの主要ノードで、ユーザーは前のノードから次のノードへのコンバージョンと成長を促されます。「ダウンロードしたが登録していない」から「送金後N日経っても投資されず、口座に残高がない」まで、それぞれに独自のコンバージョン目標があります。

サポート条件の面では、対応するライフサイクルにおけるユーザーの特性に応じて、 「コンバージョン条件のトリガー（ダウンロード後M日以内など）- コンバージョン方法のトリガー（ホームページマスクなど）- コンバージョンインセンティブのトリガー（段階的なキャッシュクーポンなど）」の完全な操作手段を設定し、ユーザーのコンバージョンと成長の目標の実現を保証します。

強調すべき重要なポイント：ユーザーが「最初の投資を完了」し、沈黙/失われたユーザーが「新しい投資を完了」することを促進する変換ノードでは、手動の電話フォローアップを適切に導入でき、主な内容は「プラットフォームの信頼構築+非変換理由の問い合わせと回答+優遇インセンティブ」です。コストが制御可能であれば、手動方式の方がユーザーに温かさを感じさせ、コンバージョン効果は一般的に良好です。

以下は、N日間投資をしておらず、口座に残高があるユーザーを対象とした、Lufaxの「1月リターンギフト」キャンペーンです。キャンペーンの主な目的は、投資バウチャーのテキストメッセージを送信することで、休眠ユーザーに「新しい投資を完了する」ように促すことです。

ルクス研究所-1月のリターンギフト

上の図から次のことがわかります。

ユーザーとの接触の最初のステップにリスクがあります。送信されたテキスト メッセージがユーザーの携帯電話のセキュリティ ソフトウェアによって無効にされ、ユーザーがメッセージを見ることができない可能性があります。比較的安全なアプローチとしては、「SMS + メール/プッシュ/電話」という方法を使用して、ユーザーが確実に確認できるようにすることです。

テキストメッセージの文面から、詐欺メッセージだと誤解されやすい。ユーザーは何もしていないのは明らかだが、なぜ突然「宝くじを引く資格を得る」ことができるのだろうか？

休眠ユーザーにテキスト メッセージを正確に送信できることを前提として、テキスト メッセージを受信したすべてのユーザーが賞品を獲得できるようにするのが最善の方法です。そうしないと、ユーザー エクスペリエンスに影響します。この種の活動の指針となる理念は、[何かを確実に得られるが、いくら得られるかは不明] であるべきです。何かを確実に得られることで、ユーザーは参加する動機を持つことができます。また、いくら得られるか不明なことで、ユーザーに「ギャンブルをする」楽しみを提供できます。しかし、これは多くの銀行を含む大企業にとっても問題です。ユーザー規模が大きいため、マーケティングコストを抑えるために、「数量限定、先着順」という魔法の武器に頼らざるを得ません。

適用する製品を制限しすぎないようにしてください。ユーザーが休眠状態になるのには何らかの理由があるはずなので、こうしたユーザーに与えるインセンティブはより魅力的なものにする必要があります。しきい値のないユニバーサル クーポンを提供するか、少なくともスター製品や新しく発売された製品にクーポンを適用するのが最善です。

つまり、インターネット レベルでのユーザーの変換と成長は、実際には比較的複雑なプロセスであり、メイン プロセスでのユーザーの変換とブランチ プロセスでのユーザーの変換の両方が含まれます。あらゆるコンバージョンポイントにおいて、ユーザーの興味やリスク・困難性を明確に考慮し、事前に商品や運用方法を準備することで、最終的にはユーザーの継続的なコンバージョンと成長を促進します。

このセクションの最後に、別のケーススタディである Orange Finance の初心者タスクの成長タスクを見てみましょう。前述のように、ユーザーの成長プロセスは金融とインターネットの 2 つのレベルで絡み合っており、両者は相互に依存し、相互に補強し合っています。

Orange Finance の初心者タスクと成長タスクの内訳

上の図から次のことがわかります。

インターネットレベルの成長の観点から、オレンジファイナンスの新規事業の任務は、ユーザーを指導して「チャネル導入→登録→初回投資→普及」という主要プロセスの変革を完了させることに重点を置くことです。このような徹底した運用プロセスを完了すると、ユーザーはプラットフォームに対する理解と信頼が確実に高まり（お金を投資し、つながりに投資する）、ユーザーがプラットフォームを離れるコストが高くなります。

金融成長の観点から見ると、周周生は短期高利回り商品（7日後に償還可能、年利最大8.39％）であり、愛頂村の期間は1か月（年利5.5％）から12か月（年利8.29％）までです。高いリターンを追求するために、ユーザーはより長い投資期間の商品を好む傾向があります。

期限付き商品を購入後、VIPユーザーのみが早期償還の特権を持ち、一般ユーザーは早期償還ができません（VIPユーザーになるには、プラットフォームでの投資額が一定規模に達する必要があります）。これにより、プラットフォームでのユーザー維持率がさらに向上します。

インセンティブ傾向の観点から見ると、Juzi Finance と JD Finance の間には明らかな違いがあることがわかります。上記の「JD Finance タスク システムの分析」の例では、「友人を JD Finance APP に招待する」ことに対して 50 ゴールド コインという中程度のインセンティブが与えられていますが、Orange Finance では 400 オレンジという最高強度のインセンティブが与えられています。 JD FinanceはJD Mallの支援を受けており、ユーザーベースが大きく、ビジネスの複雑性が高いため、ユーザーを誘導してさまざまなビジネスシステムに積極的に参加させることに重点を置いています。一方、Juzi Financeはユーザー浸透率が比較的低い起業家向けプラットフォームであるため、ユーザーベースを拡大し、より多くのユーザーを引き付け、その後コンバージョンを求めることに重点を置いています。

通常、競合他社を調査し、その運用方法から学ぶ場合、このような背景要因は見落とされがちです。他の人の方法をそのままコピーした結果は、「運70％、資金30％」になることがよくあります。このような状況は可能な限り避けるべきです。

まとめると、継続的にタスクを完了し、成長を達成する過程で、ユーザーはより多くの権利と心理的満足を獲得し、プラットフォームもユーザーの活動と忠誠心を獲得します。ここで、優れた運営戦略設計は、ユーザーとプラットフォームの両方にとってWin-Winの状況を実現できることがわかります。ユーザーの成長システムの構築には、「関心」「名誉」「感情」「安全」といったさまざまなルーチンが散りばめられており、人間の弱点の探求がここに鮮やかに反映されています。

第4部 支援施設の原則

ユーザー行動を完全に理解した上で、ユーザー成長モデルの有効性を最大限に高めるには、それをサポートする指針と対策も必要です。

すべては現実から始まります。企業の業界特性と現在の開発段階に基づいて、あらゆる方法やモデルを使用する必要があるというのが基本原則です。他人にとって美味しいものが、自分にとっては毒になることもあります。特に、競合他社のやり方を、安易に粗雑に真似してはいけません。最も典型的な例は、JD Finance と Juzi Finance の新規顧客獲得に対するインセンティブの違いであり、この原則を反映しています。

PCDA は、モデルの有効性を検証および拡張するために使用されます。計画段階（Plan）-実行段階（Do）-確認段階（Check）-実行段階（Action）の継続的なサイクルを通じて、運用目標とデータの検討、ABテストを組み合わせることで、このプラットフォームに適した効果的な運用方法体系が形成されます。

指標の内訳と運用活動設計の改善。主要な目標を特定し、MECE (Mutually Exclusive Collectively Exhaustive) アプローチを通じて目標を細分化していきます。最後に、目標を最小の粒度に細分化し、それに応じて運用計画を設計します。例えば、前述の「ユーザーブランチパスコンバージョンファネル（コミュニケーション/招待を例に）」では、Daoshiwuは「古いユーザーインターフェースの利己的要素と招待されたユーザーインターフェースの利他的要素を顕在化させ、最終的にコミュニケーション/招待のコンバージョン率を最大化する」ことを強調しており、これは以下のLatte Smart Investmentアクティビティページに完全に反映されています。古いユーザーの場合、「各友人はあなたに50元を与えます」と強調され、新しいユーザーの場合、「最大5％のインセンティブボーナス」が強調されています。

ラテスマート投資 - 旧新顧客事例

キビやライフルは銃や大砲よりも効果的な場合があります。完全な文は「（現在あなたが手にしている）キビとライフルは、（将来あなたが手にするかもしれない）銃と大砲よりも効果的な場合がある」となります。プラットフォームが長期間構築されておらず、データシステムが完全ではなく、ユーザーのライフサイクル全体を描写できない場合は、この時点で取引のコンバージョン率を迅速に向上させたい場合は、データの専門家を直接探して、過去 1 か月間の「アカウントを開設したが取引しなかった」および「最初の投資を行ったが再投資しなかった」というユーザーデータを引き出し、テキストメッセージと電話でフォローアップを通じて新規ユーザーに一連の初心者向けギフトパッケージを送信し、初回投資家に一連の (高利回りの初心者ラベル + ターゲットを絞ったキャッシュクーポン) を送信して、結果を直接確認できます。すべてが崩壊している初期段階では、決まりきったアプローチに従うよりも、粗野で冷酷な態度をとる方が効果的です。

最後に、ROI を明確に計算することを忘れないでください。業界が低迷しているときは、お金を賢く使う必要があります。

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基礎となる枠組みと指導理念

この時点で、記事全体が終わりに近づきます。

Tao は、ユーザーの行動に基づいた成長ロジックの背後にある基本的な思考フレームワーク全体を整理しました。イーロン・マスクのおかげで、過去 2 年間で「第一原理」が非常に人気を博しました。私も、インターネット金融ユーザーの最も基本的なニーズと行動パターンから始めて、ロジックの全体を簡単に推論しようとしました。下の図を参照してください。

ユーザー行動の成長ロジックに基づく基盤フレームワーク

ユーザーの根本的なニーズ

金融サービスに参加するユーザーの最も基本的な要求は、利益を直接的に得て、最終的には消費することです。ファイナンスによると、「金融の基本理念は、金融システムの究極の機能は、食料、衣服、住居など生活のあらゆる基本的必需品を含む人々の消費嗜好を満たすことである」ということです。簡単に言えば、私たちはお金をより有効に使うためにお金を稼ぐのです。この点において、アリババやJD.comなどのプラットフォームは、ユーザーにとって比較的完璧な「投資と消費」の閉ループを実現しています。

ユーザーが収入を得るプロセスは、財務管理プラットフォームに資金を投資し、収入目標を達成した後に資金を送金することです。あらゆる金融管理プラットフォームにおけるユーザーの操作は、最終的には「資金を投資する → 収益を得る → 資金を送金する」という行動システムに抽象化できます。

経済学の3つの公理

Dao Shiwu 氏は、現在のあらゆる学問分野の中で、経済学がユーザーのニーズと行動を説明する最も合理的な枠組みとツールであると考えています。張武昌氏によれば、経済学は究極的には需要の法則、コストの概念、競争の意味という3つの基本公理に要約できるという。これら 3 つのポイントは、実際にはすべての運用戦略の出発点となります。

需要の法則: 中核となる考え方は、「価格が需要と供給に与える影響は決定論的である」ということです。ここでの「価格」は、金融管理プラットフォームによって提供される金融商品の収益率である場合もあれば、インターネットのユーザー エクスペリエンス、運営によって提供される補助金やインセンティブである場合もあります。ユーザーのニーズがどのプラットフォームに向けられるか、また、あるプラットフォームに到着した後にユーザーが留まるか離れるかは、すべてプラットフォームが提供する「価格」によって左右されます。

コスト: ユーザーにとって、アプリのダウンロードから投資、共有まで、コンバージョンファネル全体のすべてのノードは、YES を選択するか NO を選択するかに関係なく、コストを支払うことを意味します。インターネット金融の運営において、ユーザーが行動を決定する際の基礎となる、埋没費用、機会費用、限界費用、会計費用という 4 種類のコストを考慮する必要があります。実際、多くのプラットフォームの運営戦略は、ユーザーの埋没コスト（お金、時間、感情）を継続的に増加させ、ユーザーの心理的アカウントの支出を継続的に増加させることです。これにより、離脱コストが高すぎるため、ユーザーは留まります。

競争: Baidu百科事典の定義によると、競争とは、個人またはグループが互いに追い越したり圧倒したりしようとする心理的欲求および行動活動です。つまり、各参加者は、魅力的な目標を追求するために、自分の利益を最大化するために他人の利益を犠牲にする用意があります。競争とは、個人またはグループが互いに勝ち抜こうとする対立的な行動です。同じ操作アクティビティ（友達に交渉を手伝ってもらう、友達を招待して割引を受ける、赤ちゃんに投票するなど）でも、ランキングメカニズムを導入すると、ユーザーの参加意欲と継続参加期間が大幅に増加することがよくあります。

説得心理学のスライドモデル

説得心理学スライド

説得心理学の理論によれば、ユーザーを説得し、行動を促すには、次の 4 つの要素を考慮する必要があります。

1 つ目は重力です。これは、ユーザーが何かを行う最初の動機を表します。相互金融利用者にとっては、投資を通じて収入を得ることを意味する

この観点から見ると、運営側がユーザーから掘り起こす動機やニーズこそが重力に基づいて存在するものと言えます。たとえば、ユーザーの当初の動機が投資してお金を稼ぐことである場合、運営者は「友人を招待して収入を増やす」や「金融管理の知識を学んで紅包をもらう」などのさまざまなアクティビティを設計して、ユーザーが友人をプラットフォームに参加させて金融管理の知識を学ぶように誘う動機を育むことができます。

プッシュとは、運営側がユーザーに提供するインセンティブであり、その目的は、ユーザーが特定の行動を完了するように誘導し、継続的なコンバージョンと成長を促進することです。

摩擦とは、ユーザーがプラットフォーム上で特定のアクションを完了するのを妨げる抵抗のことです。時にはそれは客観的なものであり、例えばAPPの不安定さ、カードバインディングの成功率の低さ、プラットフォーム製品の歩留まりの低さなどです。時にはそれは主観的なものであり、例えばプラットフォームのUIのメインカラーが緑色である（XX Investmentの最初の数バージョンはこのようなものでした）ため、投資家が不快感を覚えたり、プラットフォームの名前が発音しにくいなどです。理由はさまざまです。

説得心理学のスライドモデルでは、ユーザーの初期動機を表す「重力」と3つの経済公理の「需要」の間に対応関係があります。特定の行動を完了するためのユーザーの抵抗を表す「摩擦」も、3つの経済公理の「コスト」に対応しています。これらは、運用戦略における経済公理の具体化です。

BJフォッグの行動モデル

フォッグ行動モデル

BJ Fogg の行動モデルでは、ユーザーの行動を促進するには、次の 3 つの要素が同時に存在する必要があると考えられています。

Baidu 百科事典の定義によると、動機付けとは、目標または対象によって導かれ、刺激され、維持される個人の活動の固有の心理的プロセスまたは内部の原動力であり、ほとんどの人間の行動の基礎となります。組織行動において、動機付けは主に人間の行動を刺激する心理的プロセスを指します。人々を鼓舞し、内なる原動力を育み、望ましい目標に向かって進むよう促すプロセス。ここでは、ユーザーのモチベーションが行動の内的原動力であり、ユーザーの自律性が高い心理的メカニズムであり、それが機能するには「インスピレーションと励まし」が必要であることが明確にわかります。相互金融ビジネスにおいて、ユーザーの最終的な動機は利益を得ることであり、各プラットフォームの取り組みの方向性は、ユーザーを自社のプラットフォームに投資するよう誘致し、継続的に維持し、より多くのユーザーを投資に呼び込むことです。

能力とは、ユーザーが特定の操作を完了する能力、または特定の動作の完了レベルを指します。相互金融業務においては、一般的に、携帯電話を持っているかどうか、数秒の操作時間、あるいは一定額の投資資金を持っているかどうかといった点にユーザーの行動力が反映されており、その閾値は非常に低い。

この場合のトリガーとは、ユーザーが特定の動作を完了するように促すために操作によって提供されるインセンティブを指します。

フォッグの行動モデルでは、「動機」は説得心理学スライド モデルの「重力」（最初の動機）と「角度」（ユーザーから抽出された動機）に対応し、「能力」は「摩擦」（プラットフォーム上で特定の行動を完了することに対するユーザーの抵抗）に対応し、「トリガー」は「プッシュ」（操作によってユーザーに提供されるインセンティブ）に対応します。つまり、説得心理学スライドのすべての要素は、最終的にはフォッグの行動モデルの対応する操作ポイントに反映されます。フォッグ行動モデルは、すべての運用戦略の基本的な枠組みです。

1 月の Lu X へのお返しの贈り物を例に、フォッグの行動モデルの実際の応用を見てみましょう。

動機: ユーザーの当初の動機は投資を通じて収入を得ることであり、運営者が掘り起こした動機はプラットフォームが提供する追加の補助金を得ることです。

機能: ユーザーは、ほぼすべてのインターネット ユーザーが利用できるスマートフォンのみを所有する必要があります。

トリガー: ここで、LuX はユ​​ーザーに抽選に当選するインセンティブを提供し、ユーザーは 5 元から 50 元までの投資クーポンを受け取る機会を得られます。

ユーザーがオペレーションによって設定されたパスに従って特定の行動を完了すると、ユーザーのコンバージョンと成長のパスが新たな一歩を踏み出します。

最後に、タオは「人の心に触れる作戦戦略（1-3）」の3つの記事の核心的な指導理念を3つの文章で要約します。

ユーザーデータに基づく

ユーザーの成長に焦点を当てる

ユーザー指向の取引

上記はインターネット金融の利用者を増やす唯一の方法です。

全文の要点は以下のように要約されます。

• インターネット金融データ分析システムの確立と継続的な改善は、成長モデルが引き続き役割を果たしていくための基盤となる。

• ユーザー変換モデルの使用法とそれをサポートするデータ指標については、このシリーズの前回の記事で紹介しました。これに基づいて、より高度で洗練された遊び方があります：ユーザーブランチパス変換ファネル、並列変換ファネル

• ユーザーライフサイクルモデルは、サイクルノードをどれだけ正確に分割するかではなく、サイクル内の対応するユーザーの行動特性とデータに基づいて対応する運用戦略を提供し、最初から最後まで「顧客を引き寄せ、顧客を受け入れ、顧客を維持する」ことをうまく行うことに重点を置いています。

• ユーザータスク階層モデルは、インターネット金融ビジネスのユーザータスクシステムを、コアタスク → 拡張タスク → 拡張タスクに整理するのに役立ちます。ハイレベルの製品と運用では、「コアタスク > 拡張タスク > 拡張タスク」の重要性について合意することが多く、これを製品設計または運用アクティビティ設計の基礎として使用します。同時に、これは各関係者間の円滑なコミュニケーションの基本的な前提条件でもあります。

• ユーザーのコンバージョンと成長パスの構築に関しては、金融とインターネットの 2 つのレベルからアプローチできます。これらは、それぞれユーザーの財務ライフサイクルとプラットフォームライフサイクルの影響を受け、それぞれ独自の特性を持ち、相互に絡み合っています。

• 最後に、この記事では、インターネット金融ユーザーの根本的なニーズ、経済学の 3 つの公理、説得心理学のスライド モデル、およびフォッグ行動モデルを結び付けて、さまざまなインターネット金融ユーザー成長モデルの背後にある基本的な論理フレームワークを探ります。

参考文献:

1. ユーザー行動、消費者行動、消費者行動モデル（AISAS）、競争：​​これら4つの用語の定義は百度百科事典から引用しています。

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?

3. スズメの心を解剖する：Weiboの情報表現形式

4. 張武昌：経済学には3つの公理しかない

5. 心理学を活用してウェブサイトのコンバージョン率を効果的に最適化するにはどうすればよいでしょうか?

6. ファイナンス（第2版）、ボディ他、中国人民大学出版局

この記事の著者@张德春は（Qinggua Media）によって編集および出版されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。

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