より洗練された操作を実行するには、「ユーザー階層化コホート測定テーブル」から始めます。

要点:

1. 各部門の中核となる重点指標を明確にし、目標を細分化して企業内のデータ循環の効率を高めます。
2. ユーザーポートレートを構築し、成長戦略を設計します。ユーザー行動データと同じグループ測定テーブルに基づいて、垂直階層化操作を通じて、ユーザーレベルのステータス遷移の鍵、水平ステータス監視、段階的な設計アクティベーション、リコール計画を探ります。

各部門の中心的な懸念事項を特定する

上の写真は先週のものです。2A3Rモデルに基づいて、ユーザーライフサイクルを、獲得、活性化、維持、収益、コミュニケーションに分けました。モデルをユーザーライフサイクルの各段階に合わせ、ビジネス特性に基づいて具体的な指標を整理しました（分析プロセスを確認するには、ここをクリックしてください）。

企業の各部門の目標に合わせてビジネスを調整します。具体的には、次のようになります。

• マーケティングおよびプロモーション部門は、獲得段階のデータ指標に対応します。
• 運用部門は、アクティベーション、維持、収益からコミュニケーションまでのすべての段階をカバーします。
• 製品部門は、機能実装の可用性やユーザーエクスペリエンスの側面からすべての指標を総合的に管理しますが、製品の段階に応じて段階的に優先順位を設定し、段階的に解決することができます。

しかし、各部門が独自の指標に集中していては、依然として力を集中させることができません。相乗効果を出したい場合は、ユーザー価値階層化コホート測定表を通じて全員の目標を統一することができます。この記事では、登録評価者の割合、新規投資家の割合、リピーター投資家の割合という主要な指標を例に、このコホート測定表をユーザー価値の階層化にどのように使用するかについて説明します。

製品全体の成長状況を評価するチャートがあれば、さまざまな部門からの意見を集めるのがはるかに簡単になります。上の図は、コホート分析に基づくユーザー価値の階層化のデータの視覚化を示しています。

1. 登録評価者は青、初心者投資家は黄色、定期的に再投資する人はオレンジ、失ったユーザーは赤です。赤と黄色の異なる色合いは、階層化しながら品質を区別するためです。
2. 各列は、一定期間内に追加されたすべての新規ユーザーを表します。
3. 各色は、この表を表示した時点での新規ユーザー総数に対する各タイプの価値あるユーザーの割合を表しています。つまり、この表を表示すると、各列はその日にすべての新規ユーザーが各レベルのユーザーに変換された割合を表しています。

このようにして、製品の現在の健全性を測定できます。

• 垂直的な視点から、各価値ステージにおけるユーザーのコンバージョン状況を明確にします。
• 横方向から見ると、徐々に改善しているかどうかは明らかです。上図は比較的変動している状態を示しています。これは、初期の運用活動は好調でしたが、新規のボリュームが比較的小さかったため、変動が比較的大きかったためです。一番右の青い部分が長いのは、青い部分は登録されている評価者を表しており、一番右は追加されたばかりでまだ失われていないため、その割合が非常に高いためです。

「ユーザー階層化コホート測定表」は、異なる価値観を持つユーザーグループの状況に焦点を当てています。各部門が担当するユーザーグループがこの表に反映されます。この表を使用して、データの変動について議論し、各部門が協力してユーザーにさらに大きな価値をもたらし、ユーザーが製品をより好んで使用できるようにする方法を検討できます。

全体として、マーケティングプロモーションの主な目標は、より正確なユーザーを継続的に呼び込み、ユーザーの品質指標を監視することです。運用は主に投資の変換と繰り返しの投資、データの監視と分析、および継続的な最適化に焦点を当てています。金融商品の設計は、ユーザーに追加投資をしてもらう方法を中心に戦略を設計します。製品部門は、ユーザーのニーズを満たし、利益を達成し、長期的な使いやすさ、粘り強さ、エクスペリエンスを中心に製品を継続的に反復します。

このように細分化することで、ゴールが明確になり、その段階で会社共通の価値観を中心に連携して、社内のデータ循環の効率化を図り、より大きな価値を生み出すことができます。

プロファイルを構築し、成長戦略を設計する

ユーザー ポートレートは、ターゲット ユーザーグループを仮想ユーザーとして表現し、ユーザーに対するより感情的な認識を与えます。

ユーザー ポートレートは、以下のように定義される場合、ユーザー自身の属性、シナリオのニーズと目標、行動パターンの特性に基づいて、高度に要約され、洗練された仮想キャラクター ポートレートです。たとえば、上の図の右側にある金融商品の初心者ユーザーのユーザー ポートレートは次のようになります。

• ユーザー属性：25～35歳、ホワイトカラー以上、年収8万～15万元。
• 行動特性：週3回以上訪問するなど比較的粘り強い。特にリターンや安全性の情報に敏感で、金融商品を購入する段階にある。
• シナリオ要件：最初の投資であるため、プラットフォームの安全性と収益性が検証されています。同時に、最初の投資は短期的な製品であることが多いため、プラットフォームに良い印象を持っている場合は、通常、他の製品の収益と比較して、投資を継続する準備をします。

もしそのようなユーザーポートレートがあったら、成長戦略を設計する際に、より実用的で現実的なものになるのではないでしょうか。実際、職場で私たちが頻繁に遭遇する問題は数多く、複雑で些細なもので、特定の事柄によって簡単にかき消されてしまいます。

たとえば、当初の意図は、新規ユーザーに製品をよりよく理解してもらい、製品の価値を認識してもらい、リテンションをもたらすことでした。しかし、コピーライティングの過程で、コピーは上級ユーザーだけが理解できるポイントを伝えます。このような活動は、必然的に新規ユーザーのリテンションを向上させることができません。「ユーザー ポートレート」が間違っているためです。操作が「頭の中にある上級ユーザー」向けに設計されているか、操作戦略が自分自身を役割のプロトタイプとして設計されている可能性が非常に高いです。これらは、操作プロセスで犯しやすい間違いです。

このとき、ユーザーのニーズをよりよく満たし、ユーザーの期待を超える体験をもたらすために、「ユーザーポートレート」を具体的な作業内容と一致させる必要があります。

まず、条件判断により各価値レベルの特徴を持つユーザーを分類・クラスター化し、ユーザー自身の属性や行動特性を分析できます。さらに、ビジネスと組み合わせたシナリオの解釈も可能です。電話調査と組み合わせることで、ユーザーをより深く理解し、より正確なユーザーポートレートを形成できます。

ペルソナプロファイリングは、従来の研究が人々の観察とコミュニケーションを通じて行われるため、非常に困難で要求の厳しい仕事です。ユーザーの使用環境やシナリオはそれぞれ異なるため、研究者は情報を識別し、最終的に効果的な結論を導き出すために高い資質を備えている必要があります。しかし、近年ではデータ収集機能がますます強力になっているため、ユーザーの行動データに基づいてユーザー プロファイルを作成する方がより直接的かつ効率的です。

製品のさまざまな価値段階にあるユーザーのユーザーポートレートを入手したら、どのように成長戦略を設計しますか?ここに、全員に共通の指示があります - 「ユーザー価値階層化コホート測定表」。

1. ユーザーレベルのステータス遷移の鍵を探る垂直階層化操作

例えば、ユーザーを登録評価から投資初心者へと転換させ、ユーザー価値を向上させるための重要なポイントを見つける必要があります。たとえば、金融商品では新規ユーザーへのガイダンスが特に重要です。1 日以内に不動産の安全性に関するコンテンツを閲覧していない新規ユーザーに、信頼できる情報と投資ガイダンスをプッシュすることで、ユーザーが混乱を克服し、より迅速に投資の決定を下せるようになります。

2. 水平ステータス監視、段階的な設計アクティベーション、リコールソリューション

時間が経つにつれて、ユーザーは必然的に沈黙状態に入ります。グラフ上で沈黙喪失の兆候が見つかると、ユーザーの行動特性に基づいて、ユーザーが閲覧したコンテンツに関連する情報をプッシュすることができ、想起効果が向上します。しかし、あまりに長い間沈黙していると、思い出すのに最適なタイミングを逃してしまいます。

分析は手段に過ぎません。根本的な目標は、データを通じて企業の成長を促進することです。企業の中核的な要求は、効率の向上とコストの削減です。したがって、洗練された運用のためには、まず企業が所在する業界の業務特性に基づいて指標システムを構築する必要があります。これは、「データをビジネスの成長に役立てる」ための重要なステップです。同時に、部門間でデータを効率的に流すことで、コミュニケーションの効率を大幅に向上させ、企業内の各ポジションに明確なコアフォーカス指標と目標を持たせ、最終的に成長の相乗効果を生み出すことができます。