ユーザー操作とは具体的にどのような操作を行うのでしょうか?

イベント運営、コミュニティ運営、コンテンツ運営などは、「イベント」、「コミュニティ」、「コンテンツ」という運営シナリオがあるため、文字どおりの意味から非常に直感的に理解できます。活動を通じて、コミュニティに基づいてコンテンツを編集すると、製品のトラフィックが促進され、新規顧客が誘致され、活性化と維持が促進されます。しかし、ユーザー操作とは具体的に何を操作しているのでしょうか?

「ユーザーオペレーション」とは、ユーザー行動データを基礎として、ユーザーインセンティブや報酬を手段として、ユーザーエクスペリエンスを継続的に向上させ、ユーザー行動の転換を促進し、ユーザーのライフサイクル価値を延長することだと考えています。

1. ユーザー行動データ

製品訪問者数、ページビュー数、ユーザー消費/エンゲージメント

まず、分析するデータを特定する必要があります。

• ユーザー規模とコンバージョン指標: 製品のダウンロード数、ユニークユーザー訪問数 (UV)、1 日のアクティブユーザー数 (DAU)、新規登録ユーザー数、消費に変換されたユーザー数、ユーザーあたりの平均収益 ( AR PU)、各リンクのコンバージョン率、維持率、アクティビティ率など。
• コンバージョン率（ユーザーによる製品の使用またはページ アクティビティへの参加の分析）の主な指標: 製品/アクティビティ ページの起動回数、アクティビティに参加しているユーザー数、ページ滞在時間 (TP)、A/B テストのコンバージョン率など。
• ユーザーチャネル分析（各チャネルの人数、金額、傾向などの変化） 主な指標：チャネル数、チャネルトラフィック、各チャネルのコンバージョン率、各チャネルの投資収益率（ROI）など
• 機能分析（アプリ利用時のユーザーコンバージョン） 主な指標：各ページのボタンクリック数（UV）、ページビュー数（PV）、ページ離脱率など
• ユーザーポートレート分析（ユーザーの行動や基本属性に基づいたユーザーポートレートの作成）主な指標：ユーザーの性別、ユーザーの年齢、ユーザーの所在地分布、教育レベル、信用レベル、消費者行動習慣など。

（UV、DAU、ARPUなどの用語に馴染みのない方は、「運用専門用語を深く理解する方法」をお読みください）

では、データは何の役に立つのでしょうか?このデータを見ることはできないのでしょうか？

答えは、非常に便利です。ユーザー操作を行う必要がある場合は、データに頼る必要があります。

前回の記事「ちょっとした物語：製品における運用の役割」では、運用上の思考モードをユーザー指向の運用とデータベースの運用の 2 種類に簡単に分類しました。

カスタマイズされた操作:

彼らはユーザーの視点から物事を考える傾向があり、共感であれアンケート調査であれ、ユーザーの役割を消費シナリオに置き換えることが多いです。たとえば、ストーリーでは、B は多くのアクティビティを企画し、抽選会やさまざまな特典を提供してユーザーを引き付け、ユーザーが指定されたアクションを開始するように促し、ユーザーのアクティビティと単価を高めました。

ユーザー指向の運用の利点は、ユーザーの考えに近づき、ユーザーの認識が優先されることです。これにより、評判が向上し、ユーザーの忠誠心が向上します。しかし、この運用思考モデルは製品の初期段階ではより効果的ですが、中期および後期段階では多くの問題に遭遇することになります。

データ駆動型操作:

伝統的な産業であれ、インターネット事業であれ、データ分析は欠かせません。製品の初期段階では、トラフィックが少なく、ユーザーも少ないため、ユーザーフレンドリーな操作は比較的シンプルで効果的です。イベントを開催することで、トラフィックが急増し、製品が絶賛される可能性があります。しかし、製品が成熟し、ユーザーが安定するにつれて、データ駆動型の運用の重要性が示され始めます。

データを分解し、問題を分解します。ビッグデータは私たちに多くのことを教えてくれます。これがユーザーのポートレートですか?それで、これはユーザーが好むものなのでしょうか?データ分析により、オペレーターは新たな視点や新たな運用上の方向性を獲得できる場合がよくあります。孤立して作業すると決してうまくいきません。

「ユーザー操作」は単なる「ユーザー志向の操作」ではない

前述のように、ユーザーが何を求めているかをただ想像し、中身のない大げさなコピーライティングでユーザーを騙すようなユーザー操作をした場合、ユーザーは本当にそれを購入するのでしょうか？

私はかつてスタートアップ企業の運営初期段階で働いていました。マーケティングシステムはほとんどなく、ユーザーベースのデータもほとんどなく、ユーザーの電話番号がたくさんあるだけでした。運用システム構築の初期段階では、ユーザーマーケティングを行うために、単純な年齢層とアプリ利用サイクルの長さに基づいてユーザーを階層化し、異なるレベルでユーザーの好みを想定し、これを報酬としてユーザーのコンバージョンを促すことを望んでいました。

人それぞれ好みがあるようですが、イベント後のレビューデータを見るまでは、衝撃的で予想外のことに気づくでしょう。

A型の方は緑黄色野菜が好まれると思っていましたが、大根の販売量が前年比30％増加しました。

カテゴリーBのユーザーは大根が好きだと考えていましたが、大根も青菜も好きではなく、全体の売上は60％減少しました。

「ユーザー操作」には「データに基づく操作」が必要

データ分析により、年齢、地理的分布、活動レベルに基づいてユーザーをより正確に分類できるだけでなく、チャネルシナリオ、行動習慣、消費嗜好などをより深く区別することもできます。一般ユーザーを有料ユーザーになることを強制することはできませんが、より魅力的でターゲットを絞った手段を通じて、ユーザーを刺激してコンバージョンを増やし、加速させることはできます。

実際、電子商取引を例に挙げてみましょう。ユーザーの分類とレベルを分析することで、20〜35歳、男性、低所得者、ペット愛好家、蠍座などで構成されるユーザーラベルグループを作成できます。最近、ブランドXのドッグフードを1袋購入しました。同じラベルを持つ別の人も、一定期間内にこの需要がある可能性があります。

現金ローンを例にとると、ユーザー人口のポートレートリスクモデルなどを分析して、残高が少ない人や残高が多い人にはそれぞれ30％と60％の金利引き下げクーポンを送り、再度の引き出しを促します。残高の異なるユーザーに異なるクーポンを送る理由は、ユーザーを引き付けることによってコストを抑制し、ROIを向上させるためです。

データ駆動型の運用は、100 人の人がモナ・リザを見て 100 通りの笑顔が見られるのと同じように、1,000 人の人に対して 1,000 通りの顔を持つプロセスです。ユーザーオペレーションが整っていれば、100人が製品を使用すると、100通りの「満足」が生まれます。

2. ユーザー生涯価値

顧客ライフサイクルは CL (顧客生涯) とも呼ばれ、LT (生涯時間) とも呼ばれますが、ここでお話ししたいのは、より重要な、顧客ライフサイクル価値、つまり CLV (顧客生涯価値) についてです。

ユーザーライフサイクルは皆さんもよくご存知だと思いますが、大まかに分けると導入期、成長期、成熟期、衰退期、離脱期になります。ユーザーライフサイクルを延ばすことができれば、ユーザーをコンバージョンさせる機会が増えることになりますが、初心を忘れてはいけません。ユーザーを維持することも重要ですが、さらに重要なのは、ユーザーに価値、つまりユーザーライフサイクルバリュー（CLV）を生み出させることです。

野菜市場の王おばさん、焼き肉店の李おじさん、果物屋の馬おばさん、彼らはあなたが訪れるたびに、ネギ一掴み、ラム肉の串焼き2本、オレンジ2個をくれます。それはあなたがハンサムだったり美人だったりするからではなく、彼らはあなたを低コストで維持すれば、将来的にもっと大きな価値を生み出すことを知っているからです。

多くのオペレーターはユーザーライフサイクルシステムの構築に非常に熱心ですが、ユーザーライフサイクルの価値を無視していることがわかりました。オペレーターは、どれほど強力であっても、ユーザーの離脱を止めることはできないという事実を受け入れなければなりません。遅らせることはできても、止めることはできません。 CLV はますます長くなり、CL はますます短くなり、それらは常に互いに補完し合います。

ユーザー生涯価値（CLV）を中心とすると、次の式が導き出されます。運用価値 = CLV - CAC（顧客獲得コスト） - COC（運用コスト）

この式は計算に直接使用できるものではありませんが、すべてのオペレーターはこの概念を念頭に置く必要があります。ライフサイクルの各ステージごとに、ユーザーごとに異なる運用価値を計算する必要があります。

導入期のユーザーが最も価値があるのでしょうか?それとも成熟段階のユーザーが最も価値があるのでしょうか?それとも成長段階にあるユーザーでしょうか?

ユーザーライフサイクルが最も長いユーザーは誰ですか?それぞれの特徴は何ですか？

現在の製品において、ライフサイクル価値は第28法則かロングテール効果か？合理的な運用の方向性と戦略を正しく策定するにはどうすればよいでしょうか?

ライフサイクルのあらゆる段階のユーザーが価値を生み出しますが、価値を最大化する段階がいくつかあります。

3. ユーザーインセンティブと報酬

前述のように、ユーザーのインセンティブと報酬は、ユーザーの行動の好み、支払いのコンバージョン率などに基づいて策定されます。ただし、ユーザーのライフサイクルに基づいて、より高次元でより広範囲のアプリケーションに対応する別の分類もあります。

簡単なデータ分析に基づいて、次の運用アクションを試すことができます。

1. ユーザー導入期間中は大量のトラフィックが流入し、製品を維持させ、ある程度の粘着性を開発することに重点が置かれます。

初回購入クーポン（ECの現金割引クーポン、飲食店の割引クーポン）がご利用いただけます。実際、 Meituan 、 Ele.me 、 MissFresh 、 Didiなどの有名なアプリを使用した後、ユーザー紹介期間中に価値が高く、敷居が低く、短期間のクーポンを使用することは、ユーザーを維持するのに非常に効果的な手段であることが簡単にわかります。

主要プラットフォームのユーザー紹介期間報酬の閾値はほぼ同じで、携帯電話番号を入力します。

ユーザーの携帯電話番号がわかれば、そのユーザーに対して複数のマーケティングを行うための「手段」が得られます。ここで、SMS のその他の利点をいくつか挙げる必要があります。

• コストは低いです。通常のマーケティングテキストメッセージの料金は1 件あたり約 0.035 元 (70 文字以内) で、テレマーケティングやその他の大規模なマーケティング方法に比べて非常に費用対効果が高いです。
• 一括使用に便利です。現在、インターネット業界でも伝統的な業界でも、サードパーティの SMS 送信プラットフォームがあれば、大量のマーケティング SMS を送信できます。
• 携帯電話番号取引。転換が困難なユーザーや休眠ユーザーの携帯電話番号は、業界内外の人々が一定の手数料を得るためにパッケージ化され、取引される。もちろん、この取引は人目につかないところで行われる。

2. ユーザー成長段階では、ユーザーは製品を理解し始めます。必ずしも有料ユーザーではありませんが、製品に一定の関心を持っています。

現時点では、クーポンをマーケティング刺激のために使用することは個人的にはお勧めしません。長期的なクーポンインセンティブは、ユーザーの疲労や無関心を引き起こしやすいからです。ユーザー増加段階では、iPhone Xが当たる抽選会や、一定額に達したらiQiyiの会員権をプレゼントするなど、マーケティングとイベント運営を組み合わせるのがおすすめです。これらのアクティビティにより、製品の使用がより面白くなり、ユーザーの定着率が向上します。

最近人気の3C賞品は、物理的な賞品が選ばれることが多いです。ユーザークーポンと比較すると、賞品の最終的な対象者は少ないですが、市場でのマーケティングが広く、価値も高いため、視覚化によって賞品の魅力が高まります。ユーザー成長段階では、注目を集める良い方法となることがよくあります。

3. 成熟期のユーザーの多くは有料ユーザーへと転換し、製品に収益をもたらしています。この段階では、再度課金してもらい、ユーザーの忠誠心を育むことに重点が置かれます。

古くからの有料ユーザーの利点は、単にお金を払ったということだけではなく、製品に対する理解が深く、ある程度の自己認識と帰属意識を持っていることです。製品に対する顧客の信頼と認知度を活用して、「既存の顧客が新しい顧客を呼び込む」アプローチを展開することができます。 Alipayのスキャンコードリンク紅封筒、または Meituan と Ele.me の共有紅封筒は、どちらも既存の顧客が新しい顧客を呼び込む方法です。

最大かつ最も一般的に使用されているソーシャルプラットフォームであるWeChatは、当然ながら大手企業やプラットフォームの主戦場となっています。テイクアウト、シェアバイク、ゲーム、 WeChatミニプログラムなどはすべてWeChatを通じて共有でき、新しいユーザーを引き付けることができます。新規ユーザーと既存ユーザーにそれぞれ報酬と特典を与えるだけでなく、最大のポイントはWeChatの友達の信頼とフォローだと思います。みんなやってますか？拒否しますか？

4. ユーザー離脱期間中、ユーザーは徐々に眠り始め、活動レベルが急激に低下します。この時期は、ユーザーに活動を促すことが重要です。

ユーザー離脱期間中、私はこの段階をユーザー操作のリスク管理期間と呼んでいます。外部トラフィックを増やすことは重要ですが、古い顧客の解約率を下げることができれば、さらに効果的です。しかし、覚醒後に眠れなくなったユーザーの二次睡眠率は80％にも達することが多く、この段階での精密マーケティングの重要性が浮き彫りになっています。

導入期、成長期、成熟期、離脱期のデータを分析することで、各時期のユーザーコンバージョン率の変化や問題点を発見できます。ユーザーのペインポイントを分析し、自社のコストを考慮することで、メリットを最大化するユーザーインセンティブプランを選択できます。利益を最大化することは、実際には非常に長期的で疲れる作業です。テスラーの法則によれば、すべてのプロセスには固有の複雑さがあり、臨界点が必ず存在します。臨界点を超えると、最適化できなくなります。さあ、運用パートナーの皆さん、もっと多くの方法を試し、絶えず最適化と要約を行ってください。そうすれば、きっと驚くような日が来るでしょう。

IV. 補足と要約

さらに、最近はユーザー操作における調整可能な変数を分析・調査しています。例えば、ユーザーが情報を送信すると、どのプロジェクトによって注文がブロックされるのか？どのアプリケーション プロジェクトに最も長く携わりますか?技術的なメンテナンスはいつ始まりますか?製品ホームページのバナーのサイズはどれくらいですか?競合分析を行って調整を行うと、驚くべき効果が得られることがわかります。

まとめると、ユーザー操作では他の種類の操作よりも高いデータ分析能力が必要であり、また、内部および外部のより高い共同作業能力も必要です。生来のデータ感度がないことを心配する必要はありません。ユーザーの行動特性は実際には理解しやすく、それに応じた操作戦略を策定することは難しくありません。ただし、自分の考えをユーザーが考えているように解釈しないように注意し、 PPT のそのページにある運用戦略だけを維持してください。実践して分析すれば、すべてがうまくいくでしょう。

この記事の著者@Goodnightは（Qinggua Media）によって編集され、出版されました。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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