友人の輪に広まっているWeChatオープンクラスH5を運用の観点から見ると、年末の棚卸しのやり方を本当に知っていますか？

WeChat は 2011 年 1 月 21 日に正式にリリースされ、 Moments 機能は 2012年 4 月 19 日に開始され、パブリックプラットフォームは 2012 年 8 月 23 日に開始され、 Airplane Wars と WeChat Pay は 2013 年 8 月 5 日に開始され、 2015 年にはアクティブな WeChat ユーザー数が 6 億 5000 万人を超えました。今日、WeChat Open Classが開発したh5ページ「私のWeChatストーリー」は瞬く間に友人たちの波を引き起こし、ネットユーザーは自分のWeChatデータを披露しようと急いでいる。 WeChatを使い始めたのはいつですか?あなたの最初の親友は誰でしたか?あなたのモーメントはいくつの「いいね！」を獲得しましたか?紅包を何枚送ったでしょうか？... データはどれもユーザーの好奇心をそそります。もちろん、私は誘惑に抗えず、試してみました。

H5は2014年から友人の輪の中で人気を博しています。コンテンツの種類に応じて、一般的なH5はゲーム型、会議型、インタラクティブ型、純粋なディスプレイ型、ショッピングガイド型、在庫型などに分けられます。「WeChat での私のストーリー」は、WeChat を使い始めた瞬間を振り返るのに役立ちます。「あなたの最初の WeChat 友達は誰でしたか? どこにいましたか? 友達は何人いますか? いくつのモーメントを投稿しましたか? いくつのいいねを獲得しましたか? いくつのマラソンを走りましたか...」はい、それは間違いなく在庫型の h5 であり、友人のサークル内で人気を得るためにさまざまな h5 をめぐる戦いでポイントを獲得しました。もちろん、自分の運営にこだわる人にとっては、古いWeChatユーザーとしての優越感をもたらすだけでなく、さらに重要なのは、友人の輪の中で広まったこのh5を通じて、運営の観点から、年末の商品の在庫型h5をどのように作るかについて集中的に議論できることです。 どのような種類の在庫h5を作成できますか 在庫型 H5 の本質は依然として在庫ですが、オペレーターは在庫から取得したコンテンツを H5 の形式で表示します。在庫のロジックに応じて、時間ベースの在庫 h5、コンテンツベースの在庫 h5、および純粋なデータベースの在庫 h5 に分けられます。同時に、在庫 h5 の各タイプごとに 2 つの非常に優れた事例を見つけました。 時間ベースの在庫 h5

(気まぐれになって、JD が今年やった良いことを見てみましょう)

（コカコーラ、分析128周年おめでとう） コンテンツインベントリ h5

（豆瓣、2015年年次リスト）

（2015年芸能界写真伝記） データインベントリ h5

（2014年の私の通勤風景）

（私の赤い封筒の年）したがって、在庫ベースの h5 を作成する前に、まずどのタイプの在庫ロジックを使用するかを検討する必要があります。このプロセスでは、次の要素を考慮する必要があります。 ①商品の特徴を反映できるか②データが取れるか③競合商品を棚卸しできるか④ユーザーが興味を持つか データインベントリの作成方法 h5 インベントリ型h5の中で、過去2年間に私たちの周りで起こった状況から判断すると、データ型インベントリが最も広く普及しています。実際、「私のWeChatストーリー」もデータ型インベントリなので、ここではデータ型h5についての私の理解に焦点を当てます。データ型インベントリ h5 を使用すると、レポートタイプのデータ、ユーザータイプのデータ、製品タイプのデータなど、さらに細分化できます。同様に、これら 3 種類のデータインベントリ h5 の違いをより直感的に説明するために、代表的な h5 ページを 3 つ集めました。QR コードをスキャンして体験できます。

レポートデータ: 2000 年 5 月以降のモバイルインターネットユーザーに関するレポート

ユーザーデータ/マイフットプリント

製品データ/Lufax 今回の「WeChatとの私の物語」と似ているのは「Alipay 10年札」で、これも2014年末にインターネット全体で人気となり、Alipayウォレットの最高ログイン記録を樹立した。

これら 3 つのデータタイプのうち、ユーザータイプのデータインベントリがユーザーの共有を引き起こす可能性が最も高いことがわかります。ユーザーデータの選択に関しては、人々のヒステリックな心理を利用し、彼らの自己顕示欲を満たすだけで、基本的にバイラルになります。結局のところ、これらのデータは自分自身と密接に関連しています。ただし、これらのユーザーデータは製品に付属していません。 2014年末、WeChat Momentsで「Alipayの10年請求書」が話題になりました。当時、私はTiebaでコンテンツ運用を担当しており、Tiebaでも同様のユーザーデータの棚卸しをしたいと考えていました。「いつ参加したか、何バーをフォローしたか、何投稿したか、何いいねを獲得したか」などの基本的なユーザーデータをリストアップし、興奮してデータグループに駆け込んでデータリクエストを提出しました。結果は~~~~データが不完全で、過去4年間のユーザーのデータしか取得できなかったため、この計画は失敗に終わりました。そこで、スタートアップ企業への提案です。製品のデータ統計を展開する際には、基本的なユーザーポートレートをまとめることを忘れないでください。このポートレートを年に一度宣伝に使うのも良いでしょう。 ユーザーデータなしでユーザータイプのデータインベントリを行うことはできないのでしょうか? WeChat Momentsで話題になっているBaidu Mapのh5「2014年の私の通勤ルート」は、そうではないことを物語っています。大まかなデータ計算が許容される場合は、ユーザーが送信したデータと製品固有のアルゴリズムを使用してユーザー専用のデータレポートを生成することで、より良いコミュニケーション効果を実現できます。レポートデータ、ユーザーデータ、製品データの3種類のh5の人気度では、レポートデータはユーザーデータの次にランクされています。また、データの取得もより多様化しています。製品データを使用するだけでなく、ユーザー調査や他の文献の参照を通じて取得することもできます。製品データは基本的にブランドレベルのコミュニケーションに属し、WeChat、Taobao、Alipay、QQ、Tieba、Baiduなどのブランドで製品レポートがIP化されていない限り、友人の輪の中でバイラルになる可能性は非常に低いです。業界内の実務者を除いて、あなたの製品を使用したことのないユーザーは基本的にあなたの製品データを気にしないので、普及の希望があります。 データベースインベントリにおけるコンテンツ操作 クールなデータインベントリ h5 の作成方法を教えたいと、どうして言えるでしょうか? 私自身もこの発言を信じていません。これは私のコンテンツ運用経験と関係があるかもしれません。WeChat Momentsで話題になっているこれらのインベントリのデータ（コンテンツ）に基づいて、年末のインベントリを行う際に再利用する価値のあるいくつかの経験を分析したいと考えています。 1. コンテンツマイニング この焦点は、外部に表示されるコンテンツの元の参照データであるデータマイニングを指します。この段階では、運用上の意思決定を行うためにどのような種類のデータが必要かを検討する必要があります。具体的には、次の種類のデータが含まれる可能性があります。 1) ユーザー基本データ星座、年齢、性別、登録時間、居住地、交際状況、収入、業種、製品の使用回数、製品のピーク時の使用状況、その他製品特性に関するユーザー基本データ。 2) インタラクションデータには、投稿、コメント、返信、いいね、検索、フォロワー、地理的位置のチェックイン、出勤、購入、その他の製品固有のインタラクションデータが含まれます。 3) 製品データ：男女比、総ユーザー数と成長、地理的分布、機能使用時間、DAU/MAU、キーワード頻度、取引量と成長、ユーザーと収益の観点からのモバイル/PC端末の比較、および製品特性に関するその他のインタラクティブデータ。 2. コンテンツの構成 最初の段階でマイニングされたデータは散在しており、特定のテーマはありません。場合によっては、これらのデータを分析して、ユーザーの興味を喚起できるデータテーマを見つけ、テーマに基づいてそれをサポートする興味深いディメンションを決定し、マイニングされたデータを可能な限りこれらのディメンションに分散させる必要があります。 WeChat公開授業の「私のWeChatストーリー」というテーマを例にとると、そのディメンションにはWeChatとの知り合い、WeChat上の私、WeChat上の私たちが含まれます。これら3つのディメンションには、それぞれ次のデータが含まれています。

10月に発表された「WeChat.Life」製品レポートと比較すると、今回のWeChatユーザーデータh5は次元数が少ない。これはレポート型データとユーザー型データの違いなのかもしれない。結局のところ、ユーザー型データはデータリクエスト数が非常に多く、サーバーリソースを大量に消費する。 3. コンテンツのパッケージングコンテンツパッケージングとは、主にデータのパッケージ化を指します。現在一般的なパッケージ化には、割合、累積、平均、傾向、分布、比較、シミュレーションなどがあります。もちろん、最初に友達として追加したユーザーは誰かなど、それ自体に非常に意味があり、パッケージ化する必要がないデータもあります。ここでは詳細には触れませんが、一般的には、ユーザーにとって最も興味深いデータを提示することが原則です。私が作成したデータインベントリh5を2つお勧めします。個人的にはかなり良いと感じたので、参考にしていただければと思います。

4. コンテンツの配信データが採掘され、整理され、パッケージ化されたので、それを配布することはできるでしょうか? いやいや！また、各ページのキーパスデータ統計が完了しているかどうかを確認し、ページの各モジュールのトラフィックを監視し、データ分析に基づいてトピックコンテンツをリアルタイムで調整する必要があります。コンテンツがユーザーに届くという点では、運営側が主にオンサイトプロモーションを担当します。基本的には、興味深いユーザーデータインベントリがあれば、オンサイトユーザーが自発的に配信に参加するようになります。オフサイトコミュニケーションは市場とチャネルに依存します。オフサイトコミュニケーションにおけるユーザーデータインベントリのコンテンツ表示形式にも注意が必要です。有名なビッグVや他のユーザーのデータを使用して情報を広めることをお勧めします。これにより、新しいユーザーの好奇心を刺激し、製品を使用する可能性が高くなります。最後に、この h5「WeChat との私の物語」に戻り、他のレベルでのこの h5 についての私の考えを話しましょう。ブランド化の面では、WeChat Open Classにとってより価値がありますが、WeChat全体にとって、昨年10月の記者会見で発表されたWeChat Life Big Dataほどの価値はありません。現在、メディアでは、このh5から派生したWeChat支払いの安全性の低さに関する噂が話題になっています。関連性の点では、WeChat Open Coursesとの関連性が低いと感じています。WeChat Open Coursesに対する私の理解は、WeChatを通じて新しいビジネスチャンスを獲得する方法を大物が共有するもので、これは一般のWeChatユーザーがあまり触れることのないものです。

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