APP はどのようにしてユーザー操作システムを構築するのでしょうか?

インターネット業界の同僚たちも、市場ユーザー総数はほぼ変わらないのに、顧客獲得コストがどんどん高くなっている現在の市場状況を理解していると思います。どこもかしこも真っ赤な海でした。

したがって、「ケーキはとても小さいが、それを共有している人が増えている」場合、苦労して獲得したすべてのユーザーを維持することが当然重要になります。この件は主にユーザー操作によって処理されます。

では、ユーザー操作はどのように行うのでしょうか?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、 RFMモデルを通じて変換されたユーザー操作システムの方法を紹介します。これは著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迂回してください。

1. さまざまなレベルのユーザータイプを定義する

まず、次のようにさまざまなタイプのユーザーを区別する必要があります。

臨界値の決定

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。以下にいくつか例を挙げます。

データ値の範囲: 1.1～3.1 (2か月分のデータ)

（１）水平：ユーザーの消費頻度（成熟度）に応じて差別化を図る。

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. 増加するユーザー: 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。

（２）垂直：ユーザーアクティビティによって差別化を図る：

1. アクティブ期間: 過去 4 日間に購入したユーザー。
2. 衰退段階: 5〜10日間消費していないユーザー。
3. 解約期間: 11～20 日間購入していないユーザー。
4. 死亡期間: 20 日以上購入を行っていないユーザー。

例: 主要ユーザーとアクティブ期間: これは、ユーザーが過去 2 か月間に 5 件未満の注文を行ったことを意味します。しかし、ユーザーは過去 3 日間に購入を行っています。

データ要件テーブル参照:

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。

2. 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枠組みを描くことができます。

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いので、以下に説明します。

私たちの目標は以下のように分類できます。

1. プライマリユーザーは成長ユーザーに変換され、成長ユーザーは成熟ユーザーに変換されます。
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ます。

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）主要ユーザーは商品に馴染みがないため、離脱や休眠状態になる可能性が高いため、このユーザー層に特化した分析や運用を行う必要がある。

（２）成長・成熟段階を経た後は、離脱・休眠ユーザーに対して特別な注意を払う必要がある。

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、ユーザーシステムを詳細に分析して最も重要なことは、適切な薬を処方し、予算を削減し、コンバージョンを高めることです。

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。

3. 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（具体的なExcelの方法は繰り返しません）
2. データベースを担当する開発担当者と連絡を取り、SQL ステートメントを通じて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. このシステムが確立されれば。この要件を必ず製品管理部門に伝えてください。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。

注: データは参考用です。

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 ユーザーには、休眠ユーザーと離脱ユーザーの数が最も多くなります。目覚める組み合わせクーポンをまとめて申し込むことができます。たとえば、高額で低額のクーポン 1 枚と低額で低額のクーポン 1 枚を使用してアクティビティを促進し、クーポンの有効期限を通知します。 （クーポン2枚の意味は、ユーザーがより長く滞在し、より多く購入できるようにすることです。当社の製品の使用時間を延長するようにしてください）
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ます。消費リベートを設定したり、中程度の価値のあるクーポンを発行したり、ユーザーの購買習慣に基づいて対応するコピーをプッシュしたりできます。
3. 成熟したユーザーの場合は、解約段階および休眠段階にあるユーザーに焦点を当てます。紛失の理由を把握するために、カスタマー サービス スタッフがランダムにインタビューを行うよう手配することもできます。そして、謝罪などの報酬や補償として、クーポンやギフト（商品との引き換えが必要）を一括で申請します。
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に過ぎません。具体的なアクションは、ビジネスと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。ただし、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。

4. 動作サイクルとプッシュ方式

動作サイクル

ユーザー運用システムは長期運用が必要です。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場合があります。しかし、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とると、電子商取引ビジネスでは、ユーザーの種類によって操作の頻度も異なります。

のように：

• 死亡期間中のユーザーの場合：クーポン発行やプッシュ通知等のため、月1回/半月ごとに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ということです。たとえば、1 週間後に、新しい時間ディメンションの各レベルにおける対応するデータ変換とこのデータ バッチの割合を確認します。また、対応するレポートや要約を作成するのにも役立ちます。

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を使用して、最新データ内の3月のデータの状況を確認することで、運用の有効性を評価し、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。

ユーザープッシュの場合

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します。
2. 成長中の成熟したユーザー向けに、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、注目商品、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。

V. 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. 製品ユーザーを細かく分類します。
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. 決定されたモデルに従っ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。