「ユーザー行動データ」の収集、分析、応用を1つの記事で理解する

ますます多くの企業が、ユーザー行動データの商業的価値を探求し、行動データを正確かつ効果的なデジタルマーケティングに活用し始めています。テクノロジー金融業界を例にとると、有名企業のデータによると、ユーザー行動データは財務データよりも 4 倍効果的であることがわかっています。

1. 企業のデータソース

企業がデータを収集、保存、分析する目的は、ビジネスニーズを解決し、ビジネス運用プロセスを最適化し、運用効率を向上させ、コストを削減することです。データマイニング、詳細な分析、視覚化を通じて、企業のビジネスデータは業務運営上の問題を完全に発見し、より科学的で合理的な運用戦略を策定してデータの価値を実現することができます。

企業には 3 種類のデータがあります。

内部取引データ

企業とユーザー間のインタラクションデータ

サードパーティデータ、または外部データ

これまで、企業のデータ資産のほとんどは、ユーザー属性、販売データ、物流データ、内部プロセスなどのデータを使用してデータ資産を構築し、商用アプリケーションを実行するトランザクション データに基づいて構築されていました。 「ユーザー時代」の到来により、データの規模と柔軟性、そしてデータを収集して使用する能力が、企業の中核的な競争力を決定するようになります。

企業はビジネス情報をマイニングして収集することで、市場の需要を予測し、インテリジェントな意思決定分析を行って、より効果的な戦略を立てることができます。また、ユーザーデータとビジネスデータを中核として運用を最適化し、製品のパフォーマンスを向上させ、運用効率を最適化し、ユーザーポートレート、市場とチャネルの分析、販売データ分析を通じて精密なマーケティングを行うことができます。

2. 行動データの収集と分析

ユーザー行動データ: 主に、Web サイトやモバイル アプリでのユーザーの閲覧/クリック/投稿行動が含まれます。行動データは実際には大きな商業的価値がありますが、多くの企業はそれをどのように適用すればよいかを知りません。ユーザー行動データは基本的に SDK を使用して収集されます。SDK はページ上でのユーザーのクリック行動を収集し、パラメータを返すこともできます。 SDK はわずか数行の軽量コードであり、収集されるデータの種類は追跡ポイントによって異なります。 SDK にはデータ収集における技術的な障壁はありません。行動データの適用における主な技術的障壁は、大量の行動データの処理と分析にあります。

1. SDK によって収集されるデータのプライバシーはどうなりますか?

多くの企業は、SDK によって収集されるデータには個人のプライバシーが関係すると常に考えていますが、これは主に SDK データ収集の技術的原理を理解していないためです。

SDK (ソフトウェア開発キット)は文字通りソフトウェア開発キットを意味し、N 行のソフトウェア コードを使用してデータを収集します。 SDK によって収集されるデータは、すべてユーザーの主観的な行動から得られたものです。企業が通常の業務活動で取得した個人のプライバシー データは、規制に違反しません。ユーザーの許可なく、企業や第三者が個人のプライバシー データを使用することは違法です。

2. データの処理と分析はどれくらい難しいですか?

ユーザー行動データの処理と分析には高い技術的ハードルがあります。

SDK は、空白領域や特殊記号、さらにはこれまでに見たことのないデータ型を含む大量の「ダーティ データ」を収集します。これらのダーティ データの処理と分析、特にデータのリアルタイム収集と処理には、大きな技術的課題が伴います。通常、技術者は、大量のデータの収集と処理を経験し、多数の「技術的な落とし穴」を埋めた後でのみ、成熟した技術アーキテクチャを形成できます。

データの収集と処理は、実際のデータ環境で実行する必要があり、高い技術的障壁と限界がある、面倒で疲れる作業です。

3. あなたはこのまま諦めてしまうのですか？

データの収集と処理に対する技術的な障壁を下げ、企業がデータを正確かつ効率的に収集できるようにするために、Zhuge.io は、蓄積された多数のビジネス プラクティスから一連の成功体験をまとめ、ユーザーが直接「借用」してこの技術的なギャップを越えられるようにしました。データ収集フェーズでは、Zhuge.io がデータ分析のニーズの整理、ポイント文書の整理、最終的な技術的実行まで、プロセス全体を通してお客様をサポ​​ートし、データ分析の第一歩を踏み出すためのステップバイステップのガイドを提供します。

3. ユーザー行動データの商業的価値

ユーザーの製品使用プロセスがスムーズになるように、ユーザー視点での製品設計では、ユーザーのフィードバックとニーズに細心の注意を払う必要があります。ユーザーの行動データを観察したり、ユーザーと直接コミュニケーションをとってフィードバックを得たりすることで、ユーザーがどこで行き詰まっているのか、どこで間違いを犯しているのかを見つけることができます。この方法でのみ、最適なユーザーエクスペリエンスのパスを磨き上げることができます。これがユーザー行動データの価値です。行動データが価値あるものになるには、まず構造化され、ラベル付けされる必要があります。

構造化とは、行動データの表現を非構造化データから構造化データに変換し、分類してカウントすることを指します。

ラベリングとは、デバイスに重点を置き、ビジネス シナリオと深く統合して、ビジネス シナリオに基づいて行動データをビジネス タグでラベル付けすることを指します。

行動データにラベルを付ける場合、通常、時間、頻度、結果という 3 つのデータ次元があります。

1. 時間

行動データの時間ディメンションは、行動の期間と継続時間に焦点を当てています。期間データは、ターゲットデバイスの時間範囲を選択するために使用され、マーケティングキャンペーン分析やマーケティングプロモーションプランの設定に使用されます。期間は、リスク管理や不正防止のシナリオでも使用できます。特定のグループのアプリ使用行動は、期間内で高い類似性があります。期間は、動作のプロセスに焦点を当て、動作の開始時間と終了時間を記録します。

ユーザーのすべてのセッション記録

説明: ユーザーのアクセス期間、アクセス継続時間、さらにはユーザーがセッションを開始および終了した時刻を含む、ユーザーの完全なポートレート。

期間は、ユーザーの行動を分析する上で非常に重要です。異なる時間の長さは、ユーザーのさまざまな特性を表します。ユーザーのライフサイクルに基づいて、ユーザーと製品間のインタラクション状態に関する洞察を得ることができます。一部のデータ モデル分析では高い商業的価値があり、購買人口分析、製品エクスペリエンス分析、さらには不正防止分析にも使用できます。

2. 頻度

行動頻度データは、主に特定の行動の回数と傾向に焦点を当てています。回数はユーザーの関心と大きな正の相関関係があります。一定期間内のクリック数と閲覧数は、ユーザーの購買需要に比例します。ラベル付けされた時間は、マーケティングや潜在的なユーザーの特定に使用できます。

さらに、ページクリック分析を通じて、商品体験やユーザーニーズを把握し、商品レイアウトを最適化して関連商品を販売することができます。回数は商品の取引やユーザーの購買需要との相関は弱いですが、クリック数や閲覧数などのトレンドデータと組み合わせることで、商品のコンバージョンやユーザーの購買行動を反映することができます。

たとえば、ユーザーが一定期間内に突然自動車製品に頻繁にログインした場合、傾向分析によってユーザーの購買ニーズを予測できます。シナリオによっては、傾向データは頻度データよりも商業的価値が高く、顧客の購買ニーズを直接予測できます。

3. 結果

行動データの結果は主に取引が完了したかどうかに焦点を当てており、ユーザーのクリックや閲覧の結果を判断するために使用されます。結果データはトランザクションと非トランザクションに分けられ、ビジネスニーズに基づいて、入力された値を収集してさらに応用することもできます。

トランザクション データは、製品エクスペリエンス分析、ユーザー エクスペリエンス分析、チャネル ROI 分析に使用できます。

非取引データは、潜在的ユーザーへの再マーケティングを行う二次マーケティングに使用できます。期間、期間、頻度のデータに基づいて包括的な分析を実行し、ターゲット顧客グループを選別できます。さらに、トランザクションデータと時間データを組み合わせることで、製品の問題を固定した後、製品エクスペリエンスをより正確に最適化し、コンバージョンファネルを分析できます。

結果のデータはダイレクト マーケティングに使用でき、重要なディメンションの参照データとしてデータ モデルに追加できます。

シナリオ例:

長期金融商品を好むユーザーを除外する

注: 条件設定により、過去 30 日間に長期金融商品のカテゴリや詳細ページを 3 回以上検索・閲覧したユーザーを除外し、長期金融商品を選好するユーザーと定義します。この顧客グループに対して、長期金融商品の金利クーポンをプッシュして投資完了を促すなど、潜在ユーザーへの二次マーケティングを実施できます。

4. シナリオベースの行動データの応用

ビジネスニーズ（ビジネスシナリオ）から出発して、それらに関連性の高い行動データを見つけることは、シナリオベースの行動データラベルを確立し、製品内の特定のビジネスのトランザクションパス（トランザクションステップ）を分析するためのアイデアの1つです。トランザクション パスに近づく最初の数ステップで、時間、頻度、結果に基づいてシナリオ ベースのラベルを確立します。

行動データに基づくマーケティングでは、マーケティング効果の測定とマーケティング計画の反復的な最適化に重点を置く必要があります。複数のマーケティング試行を通じて、行動ラベルを確立するためのより適切な方法が見つかり、頻度、期間、結果などの値が決定されます。安定した運用計画と運用計画が徐々に確立されます。いくつかの固定運用計画は、特定の曜日または特定の期間に固められ、固定運用計画を形成することができます。

マーケティング成功の鍵は、継続的な実験、シナリオベースのタグにおけるさまざまなデータのディメンションと値の最適化、そして期待される効果が達成された時点で計画を固めて標準的な運用計画を形成することにあります。

シナリオ例:

1. 初回注文の転換を促進：新規追加から初回投資までの時間を継続的に短縮

一次変換シナリオを例にとると、新規ユーザーに対して条件が設定され、登録成功後 1 日以内にアカウント開設動作が完了しない場合は、テキストメッセージ/モバイル PUSH が送信されます。運用完了後は自動的に効果測定が可能で、運用実行後3日以内に「一次投資」を達成したユーザー数をカウントし、絶対数/コンバージョン率/取引額を分析できます。

2. 追加投資の促進：ユーザー価値レベルの移行を促進するために追加資産を誘導する

初心者期間のアクティブユーザーの場合、手動設定で操作を完了できます。資産が50,000未満で、過去30日間に投資行動がないユーザーを除外し、キャッシュクーポンを正確にプッシュし、自動測定で効果を確認します。3日以内にキャッシュクーポンを使用して投資したユーザーの数を測定し、絶対数/変換率/取引額を自動的に分析します。

ユーザーの行動データに基づき、ユーザーを中心に据えて、すべての機能体験をユーザーのニーズと認識を中心に展開し、ユーザー満足度を向上させる必要があります。そうすれば、コンバージョン率の向上は自然な結果になります。

この記事の著者は@朱葛io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。

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