APP運用：グロースハックを実践する4つの方法！

操作は芸術であり、さらには技術でもあります。 過去には、「トラフィックこそが王様」というコンセプトにより、運営スタッフの責任は新規顧客の獲得に重点が置かれていました。しかし、近年、交通コストは上昇し続けており、客観的に見て、私たちは洗練された運営を行い、最小限の費用で可能な限りの成果を上げることが求められています。市場環境の変化に伴い、運用チャネルや運用方法は増加し続け、運用はより細かく分類されるようになりました。トラフィック運用、ユーザー運用、製品運用、コンテンツ運用における成長の課題をデータ分析で解決する方法。本日は、データ運用におけるGrowingIOの実践的な経験を皆さんと共有します。

1. トラフィック操作：多次元分析とチャネル最適化 トラフィック操作は主に、ユーザーがどこから来るかという問題を解決します。これまで、広範囲にわたる交通操作は、PV や UV などの虚栄心の指標にのみ焦点を当てていましたが、これでは十分とは言えませんでした。 1. 交通概要インデックスシステム 基本的なトラフィック状況を判断するには、規模指標、基本品質指標、訪問者タイプ比率指標などの多次元指標を使用する必要があります。規模指標にはさまざまなプラットフォームが関係します。Web 側では主に訪問数、PV、UV が考慮され、APP 側では主に起動数、DAU、NDAU が考慮されます。基本的な品質指標には、ユーザーの平均訪問期間、セッションあたりの平均閲覧ページ数 (つまり、訪問深度)、直帰率などがあります。これらの指標を使用して、ユーザーのアクティビティを判断できます。製品ライフサイクルモデルは、インターネット運用で広く使用されています。製品ライフサイクルが異なれば、訪問者の種類も異なります。

[概要] ページを通じて、オペレーターはトラフィック指標とその変化傾向を明確に把握し、過去の作業を評価して将来のトラフィック傾向を予測することができます。 2. 多次元トラフィック分析 ウェブサイトのトラフィック分析では、アクセス元、トラフィックの入り口（ランディングページ）、広告（検索用語）などが主な視点となります。まず、訪問元としては、直接訪問、外部リンク、検索エンジン、ソーシャルメディアなどが挙げられます。この分析フレームワークでは、レイヤーごとに細分化し、各チャネルでトラフィック分析を実行する必要があります。

GrowingIOのブログを例に挙げてみましょう。これはコンテンツ運営のサブサイトで、データ分析やグロースハックに関する記事が多く掲載されています。訪問元を分析した結果、他のチャネルと比較して、Weibo から訪れるユーザーの数と質が比較的低いことがわかりました。限られた運営リソースで、メディアプロモーション戦略を再計画し、高品質なチャネルに力を注ぐことができます。第二に、ランディングページはユーザーが Web サイトにアクセスするための入り口であるため、ランディングページの分析もトラフィックにとって重要です。ユーザーが無効なページや関連性のないページに誘導されると、一般的に直帰率が高くなります。最後に、広告も現在の交通運営の重要な部分です。一般的に広告分析には、広告ソース、広告内容、広告フォーマット（クリック、ポップアップ、効果誘導）、売上分配などが含まれます。多次元分析を通じて広告を最適化します。上記の 3 つの要素は主に Web ベースの分析用です。APP 分析の場合は、配信チャネルやアプリのバージョンなどの要素を考慮する必要があります。 3.コンバージョンファネル分析 成長モデルでは、トラフィックが流入した後、さらに活性化して変換する必要があります。アクティベーションの定義は製品ごとに異なります。いずれの場合も、アクティベーションには特定のプロセスと手順が必要です。コンバージョンファネルを通じて各ステップを見つけることができます。

上の図を例に、コンバージョンの各ステップを個別に分析します。左側のファネルを分析すると、最初のステップから 2 番目のステップへの損失率が最も高いことがわかり、ターゲットを絞った最適化が必要です。右側の異なるチャネルのコンバージョン率分析では、全体のコンバージョン率は8％ですが、Baidu Brand Zone（bzclk.baidu.com）からのコンバージョン率は44％と高く、他のチャネルのコンバージョン率は3％未満であることがわかります。各チャネルのコンバージョン率データを活用することで、ターゲットを絞ったチャネル運用戦略の最適化が可能になります。 4. チャネル最適化構成 一連のトラフィック分析とコンバージョン分析を実施した後、検索用語、ランディングページ、広告の最適化など、対応する戦略を策定できます。低コストで高品質のチャネルについては投資を増やす必要があり、コストが高く高品質のチャネルについてはコストを評価する必要があり、品質の低いチャネルについても適切な評価を行う必要があります。一般的に、チャネル構成は、コストやトラフィック変換などの総合的な要素に基づいて、全体として管理および最適化されます。 2. ユーザー操作：リテンション向上のための操作の改良 トラフィック操作がユーザーの出所の問題を解決するのであれば、ユーザー操作はユーザーとの関係を確立し、維持することです。 1. 洗練された操作 ユーザーは製品に対してさまざまなインタラクティブな行動をとります。ユーザーをその行動に基づいて分類し、さまざまなグループの特性に基づいて、ユーザーの再訪問を促すための洗練された操作を実行できます。フォーラムを例にとると、フォーラムでのユーザーの行動には、投稿の訪問と閲覧、返信とコメント、投稿、転送と共有などがあります。ユーザの行動の種類ごとに行動指標を設定します。例えば、ユーザの転送や共有などの行動をもとに「コミュニケーション行動指標」を設定し、この指標に基づいてユーザを分類します。このように、フォーラム上のユーザーは、A 閲覧、B コメント、C 発信、D コンテンツ制作の 4 つの側面に分かれています。ユーザーはタグインデックスを 1 つだけ持つことも、複数のインデックスディメンションを持つこともできます。ユーザー操作では、これらのタグに従って分類を行うことができます。例えば、UGC フォーラムでは、カテゴリ D (コンテンツ制作) のユーザーの活動と成長率を維持する必要があり、同時に、フォーラムのプロモーションと普及において、カテゴリ C (普及) のユーザーを刺激して、コンテンツの普及と影響力を拡大する必要があります。 2. ユーザー維持率の向上 インターネット製品は一般的に、ユーザーの維持に重点を置いています。ユーザーが留まってこそ、収益化と普及をさらに促進することができます。保持分析では一般的にコホート分析が使用されます。これは、特定の期間内に同じ特性を持つ人々を分析するものです。

上記のリテンションチャートは、毎週追加された新規ユーザーのその後の週のリテンション率の横方向の比較を示しており、縦方向の比較は、将来のさまざまな週の新規ユーザーのリテンションパフォーマンスを示しています。保持時間とサイクルは、製品体験の完全なサイクルに関連しています。通常、ビジネスや製品によって、時間グループの分割方法が異なります。たとえば、高品質な製品の毎日の維持率はユーザーと製品の関係をよりよく反映しますが、ツールの週ごとの維持率は毎日の維持率よりも意味があります。時間軸の分析を通じて、ユーザー維持率の変化傾向を発見できます。また、行動軸の分析を通じて、異なるグループのユーザー間の違いを発見し、製品や運用の成長ポイントを見つけることができます。これは、ユーザー運用において非常に重要なポイントです。 3. 製品運用: データを使用して機能を分析および監視する 製品運用は非常に大きなテーマであり、多くの運用や製品は製品を中心に展開されています。以下では、製品機能の分析と監視について説明します。 1. 異常な指標を監視し、ユーザーが製品に対して怒っている理由を見つけ出す 大規模な製品プロセスには多くの小さな機能ポイントがあり、ユーザーエクスペリエンスはこれらの小さな機能ポイントに基づいて構築されます。これらの小さな機能ポイントの使用が、各ステップでのコンバージョンの鍵となります。登録プロセスを例にとると、通常は携帯電話による認証が必要です。認証コードの送信は重要なコンバージョンノードの 1 つです。ユーザーが再送信をクリックする回数が急増した場合、この機能に問題がある可能性があります。ユーザーが怒るのは、モバイル認証コードを時間内に受信できないからです。主要な指標を監視することで、問題を特定し、タイムリーに修正することができます。 2. 保持曲線を通じて新機能の効果をテストする しばらくオンラインになっている製品の場合、新しい機能が追加されることがあります。オンライン化後は、新機能の有効性、ユーザーのコアニーズを満たしているか、ユーザーに価値をもたらすことができるかを評価する必要があります。

リテンションカーブを見ると、新機能を初日に使用して継続して使用した人の割合が非常に低いことが簡単にわかります。これは、この機能がユーザーの問題を十分に解決しなかったことを示しています。これは、新しくリリースされた機能を再考する必要があることを思い出させます。 4. コンテンツ運用：各記事の効果を正確に分析する コンテンツマーケティングとは何ですか?コンテンツマネジメントは記事を編集して投稿するだけだと思っている人が多いですが、実はこれは一方的なものです。コンテンツ操作を行う前に、コンテンツが製品（Zhihu Daily など）として意図されているのか、製品の補助機能として意図されているのかを理解する必要があります。自分の立場を理解することによってのみ、明確な目標を設定することができます。コンテンツ運用の効果を拡大するためには、ユーザーが興味を持っているコンテンツや、コンテンツの閲覧・拡散の割合など、ユーザーニーズを分析する必要があります。 1. コンテンツベースの推奨 GrowingIO の技術ブログを例に挙げると、このブログは PGC モデルに属します。ブログのコンテンツはさまざまなカテゴリに分かれています。ユーザーが情報を取得するコストを削減するために、左側にカテゴリナビゲーション、中央に記事の推奨事項、右側にホットな推奨事項など、ブログのホームページにさまざまなセクションへの入り口を設計しました。

ユーザーは主に左側のナビゲーションバーと中央のおすすめ記事から記事を読んでおり、右側のホットなおすすめ記事をクリックすることはほとんどないことがわかりました。そのため、モバイル側では、右側のホットなおすすめを廃止し、カテゴリナビゲーションと中央のおすすめのみを残しました。スペースを節約するだけでなく、ユーザーのコンテンツニーズも最大限に満たします。同時に、カテゴリーナビゲーションバーのコンテンツも分析し、ユーザーが最も興味を持っているのは[ケース分析]のコンテンツであることがわかりました。これは、今後のコンテンツ選択にとって非常に良いインスピレーションになります。 2. ユーザーベースの推奨 コンテンツ操作における推奨事項は、洗練されたユーザー操作と密接に関連している場合があります。ユーザーにはそれぞれ好きなコンテンツやカテゴリーがあります。ユーザーの興味に基づいてコンテンツをプッシュすると、効率は確実に高まります。

GrowingIO のブログを例に、訪問したユーザーによる記事のクリック数をカウントし、上記の表のような結果を得ました。明らかに、ユーザー 8 は「成長の秘訣」に対する独自の好みを持っており、ユーザー 6、7、および 9 は「事例共有」の記事を好みます。そして、実際のコンテンツプッシュでは、成長の秘訣の記事をユーザー 8 にプッシュし、ケース分析の記事をユーザー 679 にプッシュし、他のユーザーに無差別にプッシュすることができます。 データ駆動型の洗練されたオペレーション 近年流行している「グロースハッカー」の本質は、技術革新とデータ分析を通じて洗練された業務を実現し、成長という目標を達成することです。優秀なオペレーターは、データ主導の思考を持ち、特定のデータ分析ツールを習得する必要があります。実際の業務では、データから常に疑問を持ち、試行錯誤を繰り返し、データを活用して業務戦略を最適化し、顧客とビジネスの拡大を実現します。

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