顧客獲得コストは高騰の一途をたどっています。どうすれば完全なユーザーオペレーションシステムを構築できるのでしょうか？

ユーザー操作はどのように行うのですか?

実際、業務に携わる同僚のほとんどは、異なる方法を採用しています。運営面では、新規顧客の獲得、活性化の促進、リテンションの向上、受注の増加、売上の増加などに尽きます。運用目的が異なるため、上級オペレーターごとに運用方法が異なります。

以下では、 RFMモデルを通じて変換されたユーザーオペレーションシステムを紹介します。これは、筆者の最近の経験でもあります。経験豊富なオペレーターは、ぜひ立ち寄ってください。

01 異なるレベルのユーザータイプを定義する

さまざまなタイプのユーザー

ここでは、水平方向と垂直方向の 2 つの次元を区別できます。

例: (データ範囲: 1.1～3.1 か月のデータ)

水平: ユーザーの消費頻度 (成熟度) に応じて差別化します。例:

1. プライマリユーザー: 1 ～ 5 人の単一ユーザーを消費します。

2. ユーザーの増加: 6 ～ 10 人の単一ユーザーを消費します。

3. 成熟ユーザー: 10 件以上の注文があるユーザー。

垂直: 次のようなユーザー アクティビティによって区別します。

1. アクティブ期間: 過去 4 日間に購入したユーザー。

2. 拒否段階: 5〜10 日間購入を行っていないユーザー。

3. 解約期間: 11〜20 日以内に購入を行っていないユーザー。

4. 死亡期間: 20 日以上購入を行っていないユーザー。

実際の状況では、プライマリユーザーとアクティブ期間は、ユーザーが過去 2 か月間に 5 件未満の注文を行ったが、過去 3 日間に購入したことを意味する場合があります。

データ要件表参照（画像をクリックすると拡大画像が表示されます）

注: ここでは最初の 3 つの列が表示され、最後の 2 つの列はデータ参照用です。

上記はあくまで一例（主にeコマース系のビジネス）であり、ユーザーの消費頻度やアクティビティは業種やビジネスによって異なる場合があります。具体的な事業内容によって異なります。

02 対応するユーザーシステムモデルを開発する

上記のユーザー定義を通じて、ユーザー操作全体のフレームワークを描くことができます。

ユーザー操作モデル図

注: このモデルは素晴らしい記事からインスピレーションを得ました。

上記の図はシンプルで理解しやすく、私たちの目標は次のように分類できます。

1. プライマリーユーザーは成長ユーザーへと変化し、成長ユーザーは成熟ユーザーへと変化する。

2. 休眠ユーザーや離脱ユーザーを呼び覚まし、アクティブユーザーに変える。

3. 上記の 2 つの方法により、閉ループが形成されます。

いくつかの小さな詳細が重要な要素です。

1. 主要ユーザーは製品に十分精通していないため、離脱率や休眠率が高くなる可能性があります。このユーザー グループには特別な分析と操作が必要です。

2. 成長と成熟の段階を経た後は、失われたユーザーや休眠ユーザーに特別な注意を払う必要があります。

特に成熟段階の離脱ユーザーの場合、これらのユーザーのほとんどは、長期間のメンテナンスと大量のリソースの支出を経て、当社の忠実なファンになっています。離脱データが大きく変動する場合は、特別な調査を行うプロジェクトを立ち上げる必要があります。この分野の担当者は、オフィス内のデータを見て理由を推測するだけでなく、さらに踏み込んでユーザーと深くコミュニケーションを取り、本当の理由を見つけ出す必要があります。分析結果は実際のユーザーで繰り返し検証する必要があります。

3. もちろん、ユーザー システムの詳細な分析で最も重要なことは、適切な薬を処方し、予算を削減し、コンバージョンを増やすことです。

したがって、運用戦略と方法は、ユーザーの種類によって異なる場合があります。

03 具体的な操作方法

まず、上記のモデルを使用して、対応するユーザー データをマイニングできます。

ここで余談ですが、多くの学生はこの大量のデータを入手することに頭を悩ませているかもしれません。特にスタートアップ企業の場合、対応するデータプラットフォームが全く存在しません。

そこで、3つの提案があります。

1. 対応する注文データソーステーブルをバックグラウンドでエクスポートし、Excelなどのツールを使用して自分で処理します（Excelの具体的な方法は繰り返しません）

2. データベースを管理する開発者と通信し、SQL ステートメントを通じてデータベースをエクスポートします。 （便利ですが、頻繁に他人に迷惑をかけるのはよくありません。）

3. このシステムが完成したら、必ずこの要件を製品マネージャーに伝えてください。個人的には、この点は非常に重要だと思います。データは業務の基盤です。強力なデータ基盤があれば、作業負荷が大幅に軽減され、作業効率が向上します。

以下は対応するデータをエクスポートします。

具体的なデータ（参考例のみ）

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. プライマリ ユーザーは休眠状態または解約状態になる可能性が最も高いです。組み合わせクーポンを一括で申請して、プライマリ ユーザーを活性化することができます。たとえば、高額で利用限度額の低いクーポン 1 枚と、低額で利用限度額の低いクーポン 1 枚を有効化し、クーポンの有効期限を通知します (クーポンを 2 つ用意する目的は、ユーザーがより長く滞在して、より多く購入できるようにすることです。当社製品の使用時間を延長するよう努めます)。

2. 成長段階にあるユーザーは、当社の製品に比較的精通しているため、消費者へのリベートを設定したり、中額のクーポンを発行したり、ユーザーの購買習慣に基づいて適切なコピーライティングをプッシュしたりできます。

3. 成熟したユーザーの場合、解約期および休眠期にあるユーザーに焦点を当てます。顧客サービスでは、紛失の理由を把握するためにランダムなインタビューを実施し、報酬や謝罪の補償などとしてクーポンやギフト（商品の引き換えが必要）を一括で申請することができます。

4. アクティブ期間中にユーザーを増やし、成熟させることの目的は、ユーザーの平均支出額と頻度を増やすことです。したがって、価値は低く、しきい値は高いクーポンを発行し、人気のある製品や売れ筋の製品をプッシュすることができます。

上記は著者が挙げた方法の一部です。具体的なアクションはビジネスや具体的なデータフィードバックに基づいて決定する必要がありますが、一般的な形式は参考として使用できます。

主要、成長、成熟、アクティブ、衰退、休眠など、複数の側面のクロス分析を通じて、常に問題を特定し、それに応じた運用戦略を策定することができます。

04 動作サイクルとプッシュ方式

ユーザーオペレーションシステムは長期的な運用を必要とします。プロセス中のデータフィードバックに基づいて具体的なアクションが調整される可能性がありますが、方法と全体的な方向性は基本的に一貫している必要があります。

もちろん、事業内容によって業務内容は異なります。

電子商取引ビジネスを例に挙げてみましょう。

電子商取引ビジネスでは、ユーザーの種類によって操作頻度が異なります。のように：

死亡期間中のユーザーについては、クーポン発行やプッシュ通知等のため、月に1回/半月に1回データを集計します。

解約期間中のユーザー: これらのユーザーは解約の危機に瀕しており、運用をアクティブ化するために 3 日/7 日ごとに分析する必要があります。

重要な点は、ユーザー グループに対して操作を実行した後、対応する追跡を実行する必要があることです。 1 週間後の対応するデータ変換と、新しい時間ディメンションの各レベルでのこのデータ バッチの割合を観察すると、対応するレポートと要約を作成するのにも便利です。

例えば、3月1日に過去2か月分のデータに対して上記の分析を行った後、4月に取得したデータでは、最新データにおける3月分の状況を利用して、運用実績を評価し、その後のアクションを導くことができます。同時に、複数のメンテナンスを組み合わせることで、日々の活動や維持率などの指標を比較し、効果を分析することもできます。

この側面については、別の記事で詳しく説明するかもしれません。時間や頻度などの要素は脇に置いておきましょう。ここでは、いくつかの簡単な戦略的な提案を紹介します。

1. 主要ユーザーと死亡したユーザーに割引をプッシュして消費を誘導する。

2. 成長中および成熟したユーザーへのプッシュ通知: ユーザーデータのフィードバックに基づいて、対応する人気商品、注目の製品、製品アクティビティなどをプッシュします。

3. ユーザーガイダンスリンクとプッシュ後のジャンプ方法は短いほど良いです。

05 要約と結論

最後に、この記事で説明した方法を簡単に整理してみましょう。

1. 製品ユーザーを詳細に階層化します。

2. 対応するユーザーモデルを開発する（RFMモデルの適用）

3. 確立されたモデルに基づいて対応するユーザーデータを収集します。

4. データ分析を通じて対応する運用戦略を策定します。

5. 運用サイクル、プッシュ方式、データ効果の評価基準。

ユーザー操作を行う際には、目標を決定する必要があります。アクティベーションの促進、リテンションの向上、注文の増加、平均顧客支出の増加、売上高の増加など、具体的な運用アクションには違いがあります。自分の症状に合った適切な薬を処方し、1～2 個の目標を設定し、段階的に進めることを忘れないようにしてください。その後のレビューと分析も、統計を取り、タイムリーな調整を行いながら、慎重に行う必要があります。

もちろん、RFM モデルではユーザーの支出額も考慮されます。ユーザーをより詳細に階層化する必要がある場合にも、この指標を考慮に入れることができます。データを重み付けすると、異なる結果が得られる可能性があります。