オペレーションではユーザーセグメンテーションをどのように実行すればよいでしょうか?心をクリアにする8つのステップ

思考セクションでは考える角度が示され、構造セクションでは実装への道筋が示され、データ セクションでは科学的な手段が示され、方法セクションでは実行の効率が示されます。前の章を読んでいない学生は、次の章をより深く理解できるように、まず前の章を読むことをお勧めします。ある友人の言葉を借りると、「道はあっても技術がなくても、技術を追求することはできる。技術があっても道がない場合は、技術のレベルにとどまるだけだ。」

当社の「方法論」では、運用プロセスのどの時点においても、技術や創造性について具体的に言及することはありません。主に運用システム全体で実行する必要があること、または運用プロセス全体の多くの場所で使用される同じ方法を指します。この記事で触れた「ユーザーの階層化」は、運用システムで行わなければならないことです。

運用プロセスにおいて、ユーザーセグメンテーションの役割は非常に明白です。ユーザーをさまざまなレベルとグループに分けるのに役立ちます。その後、各レベルとグループの違いに基づいて、より正確でターゲットを絞った運用戦略を策定できます。

私たちの運用業務では、「ユーザー ポートレート」、「ユーザー階層化」、「ユーザー グループ化」という用語をよく耳にします。特に最後の 2 つは似ているように思えますが、厳密に言えば、違いもあります。

• ユーザーポートレート:一般的に、ユーザーの客観的な属性を反映します。性別、年齢、職業等、ユーザーの主観的な希望に基づいて譲渡されることはありません。
• ユーザーの階層化:一般的に、製品におけるユーザーのステータスを反映します。例えば、無料ユーザー、アクティブユーザー、有料ユーザー、高額支払いユーザーなど。これは「レイヤー」なので、階層的な概念と、ステータスの進行のプロセスがあり、ほとんどがファネルの形をしています。また、ユーザー レベルは一般的にあまり多くのレベルに分割されません。
• ユーザーセグメンテーション:一般的に、ユーザーの行動パフォーマンスを反映します。たとえば、頻度は低いが単価が高いユーザー、または頻度は高いが単価が低いユーザーは、どちらも高額支払いユーザーである可能性がありますが、その現れ方は異なるため、異なるグループに属し、対応する運用戦略も異なります。ユーザーのグループ化は、ユーザーの階層化をさらに洗練したものと見なすこともできます。

正確に言うと、この記事には「ユーザー階層化 + ユーザーグループ化」が含まれるはずで、ここではこれらを総称してユーザー階層化と呼びます。この記事では、Excel テーブルをツールとして使用し、ユーザー階層化プロセスを最初から段階的に完了する例を紹介します。

ユーザーの層別化に関しては、まず以下の点を理解する必要があります。

1. ユーザーのセグメンテーションは業界によって異なり、多様化する可能性があります。

前回の記事「考える章 | オペレーションエキスパートになる方法（パート2）：オペレーションキューブ」をお読みいただいた方は、その際にユーザーと顧客の概念について触れたことを覚えているはずです。

たとえば、 Didi Taxi では、アプリを使用してタクシーを呼ぶ人がユーザーの一種であり、運転手もユーザーの一種であり、広告主もユーザーの一種です。ユーザーを階層化したい場合は、これら 3 種類のユーザーごとに異なるユーザー階層化システムを作成する必要があります。

2. ユーザーの層別化は、製品開発のさまざまな段階で異なって変化します。

たとえば、価値あるユーザーと一般ユーザーを区別します。

初期の頃は製品数が少なく、月に2回購入して200元を費やす人が貴重なユーザーだったかもしれません。

当社が発展し、製品が増え続けるにつれて、貴重なユーザーとみなされるためには、月に 10 回購入して 5,000 元を費やす必要があります。

3. ユーザーセグメンテーションには定性的分析と定量的分析の両方が必要

上記の例のように、価値あるユーザー、一般ユーザー、VIP、スーパーVIPなど、ユーザーを定性的に分類するプロセスが必要です。次に、価値あるユーザーと見なされるにはどの程度の消費が必要かなど、これを定量化する必要があります。

では、科学的な方法を使用してユーザー分析を実施し、各ユーザー グループの行動特性を判断し、ユーザー層別化プロセスを完了するにはどうすればよいでしょうか。ここでは、古典的な RFM ユーザー モデルについて説明します。以下のように表示されます。

RFMモデルは長い歴史があり、その理論的知見はここでは詳しく説明しません。簡単に言うと、直近の消費（Recency）、消費頻度（Frequency）、消費額（Monetary）の3つの指標を使用し、実際の状況に応じて各指標を5つのレベルに分け、合計125種類のユーザーを形成します。そして、実行の便宜上、125種類のユーザーを、下図のように8つのカテゴリーにまとめ、最終的に、これら8つのカテゴリーのユーザーの状況に基づいて運用戦略を策定します。

ここで説明しておくべき点は、RFM モデルはインターネット時代の産物ではなく、実は伝統的な業界でも広く使用されているため、その指標は主に有料ユーザーを対象としているということです。当社のインターネット製品のユーザー グループが無料ユーザーである場合、指標が最終ログイン、ログイン頻度、製品の使用時間に置き換えられることを除いて、この RFM モデルとその方法を引き続き使用できます。

次に、例を使用して再度操作してみます。

現在、有料ユーザー 500 名のデータがあり、その中には 4 つのフィールド (ユーザー、最終消費からの時間間隔、消費頻度、消費量) が含まれています。ユーザーをセグメント化し、効果的な運用戦略を立てるにはどうすればよいでしょうか。

ステップ 1: データを Excel にインポートまたは貼り付け、元の 4 つのヘッダーに基づいて、R 値、F 値、M 値の 3 つのヘッダーを追加します。次のような Excel テーブルを作成します。

（ここでは例として10件のデータのみ選択されています）

ステップ 2: RFM インジケーターの 3 つのレベルと 5 つのレベルのそれぞれに標準を決定します。

業界、製品、段階によって分類基準が異なるため、これはより困難なステップです。たとえば、1,000 人のユーザー間の消費額は、最低 1 元から最高 10,000 元まであります。ほとんどの場合、20% のユーザーが金額の 80% を占めますが、80% のユーザーが金額の 20% を占めるというロングテール分布効果があります。したがって、単純に最大量/5、またはユーザー総数/5の平均法を使用することはできません。このような除算の結果は、同様の行動パフォーマンスを持つグループを表すことはできません。

これは主に、それぞれの業界と実際のシナリオ要件に対する各人の理解に依存します。もちろん、まったく手がかりがない場合は、以下に示すように散布図を通じて大まかに区別することができます。

ご覧の通り、散布図を通して、ユーザーの分布をより直感的に見ることができます（上図はユーザーの消費量の分布を示しています）。グループを分割する際は、ユーザー密度の高いグループをできるだけグループ化して、このユーザー グループの行動の共通性を高めるようにしています。

これはあまり厳密な分類方法ではなく、実際のプロセスでは全員が継続的に調整する必要があることに注意してください。膨大な量のデータに直面した場合、より科学的で正確な判断を下すために、クラスタリング アルゴリズムなどの技術的な手段を使用するのが最善です。

この例では、最終的に各 RFM 指標の下に 5 つのグレーディング基準を設定します。図に示すように:

ステップ3: 各レコードのR、F、M値をそれぞれ計算します。

Excelでif判定を追加することで、レコードに対応するR、F、M値を自動的に計算できます。たとえば、RFM層別表では、ユーザー0001に対応するR値は

つまり、セル E3: =IF(B3>10,1,IF(B3>8,2,IF(B3>5,3, IF(B3>3,4,5))))

この if ステートメントについて説明しましょう:

• B3>10の場合、R値は1になります。それ以外の場合は次の判定に進みます。
• B3>8の場合、R値は2になります。それ以外の場合は次の判定に進みます。
• B3>5の場合、R値は3になります。それ以外の場合は次の判定に進みます。
• B3>3の場合、R値は4になり、それ以外の場合は5になります。

同じアルゴリズムを使用して、各レコードのF値とM値を計算するための判定条件を記述します。

F3=IF(C3>10,5,IF(C3>8,4,IF(C3>6,3, IF(C3>3,2,1))))

G3 = =IF(D3>5000,5,IF(D3>3000,4,IF(D3>2000,3, IF(D3>800,2,1))))

次に、Excel セルをプルダウンして、最終的に次のような図を作成します。

ステップ4: 合計R、F、Mの平均値をそれぞれ計算します。

この手順は比較的簡単です。上記の計算をすべて完了したら、一番下に別の行を追加し、AVERAGE() を使用して上記のすべての行の平均を計算します。図に示すように:

ステップ 5: 各レコードの R、F、M 値とすべてのレコードの平均に基づいて、各レコードの R、F、M 値が平均を上回っているか下回っているかを判断します。

まず、図に示すように 3 つのヘッダーを追加します。

次に、各レコードの R 値を R の平均値と比較します。平均値より小さい場合は「低い」と表示され、平均値以上の場合は「高い」と表示されます。

自動判断には、引き続き If ステートメントを使用します。上の図を例にとると、ユーザー 0001 の「R の高値と低値」は次のようになります。

• H3=IF(E3<E13,"Low","High")、同様に、
• F の高低値 I3=IF(F3<F13,"low","high")
• Mの高値と低値 J3=IF(G3<G13,"low","high")

このようにして、次の図のようになります。

このとき、問題が見つかりました。セルを下にドラッグすると、E3 は E4 になりますが、E13 も E14 になります。E13 は固定グリッド番号なので、セルを下にドラッグしても変更されないようにする必要があります。 if ステートメントの E13 の両側に「$」記号を追加する必要があります。

次のように：

• R の高値と低値 H3=IF(E3<$E$13,"low","high")
• Fの高低値I3=IF(F3<$F$13,"low","high")
• M の高値と低値 J3=IF(G3<$G$13,"low","high")

同時に、より直感的にするために、条件付き書式を設定します。テキストに「高」が含まれている場合は背景色が赤になり、「低」が含まれている場合は背景色が緑になります。このとき、セルをもう一度下にドラッグすると、図のように次のようになります。

ステップ 6: 比較値に基づいて 8 つのカテゴリに分類します。

 次に、「R の高値と低値」、「F の高値と低値」、および「M の高値と低値」に基づいて、ユーザー レベルを自動的に計算します。まずテーブルヘッダー「ユーザーレベル」を追加しましょう。

今回は、次のように、少し長めの IF ステートメントの文字列を記述します。

• K3=IF(AND(H3=”高”,I3=”高”,J3=”高”),”重要な価値ユーザー”, IF(AND(H3=”高”,I3=”低”,J3=”高”),”重要な開発ユーザー”,
• IF(AND(H3=”低”,I3=”高”,J3=”高”),”重要な保持ユーザー”, IF(AND(H3=”低”,I3=”低”,J3=”高”),”重要な保持ユーザー”,
• IF(AND(H3=”高”,I3=”高”,J3=”低”),”一般価値ユーザー”, IF(AND(H3=”高”,I3=”低”,J3=”低”),”一般開発ユーザー”,
• IF(AND(H3="低",I3="高",J3="低"),"一般的にユーザーを維持する","一般的にユーザーを維持する")))))))

この記事では、Excel の IF 判断文について説明します。自分で記述することをお勧めします。記述したくない、記述できない場合でも問題ありません。上記の if 文を保存してコピーし、そのまま使用してください (セル番号を変更するだけです)。

最終的には、以下のようになります。

もちろん、ユーザーレベルのヘッダーに「フィルター」機能を追加して、必要なユーザーを直接検索することもできます。異なる色を使用して異なるユーザー レベルを区別することもでき、独自の創造性を発揮できます。

さて、ここでは、Excel テーブルを使用してユーザー階層化のプロセス全体を完了しました。このテーブルの最終的な効果は、プログラムのように、任意の 3 つの RFM 番号を入力すると、テーブルが自動的にユーザーのレベルからジャンプすることです。この Excel シートを保存して後で使用してください。非常に効率的です。自分で最初からやってみることもできます。必要な場合は、コメント欄にメールアドレスを残していただければ、お送りします。

ステップ7: チャートを作成する

 上記の 6 つの手順を完了すると、ユーザーの階層化が完了し、すべてのユーザー レコードが取得されます。この時点で、以下に示すように、チャートの作成、会議の開催、レポートの作成などを行う必要があります。

ステップ8: 運用戦略を策定する

先ほど述べたことに戻りますが、ユーザーセグメンテーションの目的は、より正確でターゲットを絞った運用戦略を策定することです。したがって、最終的には、運用戦略の策定に戻ってきます。私たちの例は下の図に示されています。

具体的な実装方法や実行方法についてはこの記事の範囲を超えているため、ここでは詳しく説明しません。他の記事に注目してください。

まとめ

ユーザーの階層化は運用プロセスの非常に重要な部分であり、迅速なユーザーの階層化は私たちにとっても必要な方法です。ユーザーを階層に分けていますが、実はユーザー自身はそれを意識していません。ユーザーをレベルに分けて知ってもらい、ただ知っているだけではなく、とても気に入ってもらい、ユーザーが自分のレベルを継続的に上げられるように誘導すれば、効果は上がるでしょうか？

この記事の著者@静静i黑马は(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。

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広告プラットフォームLongyou Century