新しい利益の公式: ユーザー行動データはどのように利益の成長を導くのでしょうか?

1. 利益と登録量?

最近、次のような質問を目にしました。「会社 A の登録数は会社 B の半分ですが、利益は会社 B の 2 倍です。なぜ利益と登録数は必ずしも比例しないのでしょうか?」この質問は少し素朴に思えるかもしれませんが、実は現在の市場でよくある認知バイアスを反映しています。つまり、多くの人が、自分の製品を多くの人が使用していてトラフィックがあるなら、お金を稼げるはずだと信じています。しかし、考えてみてください。毎日たくさんの人で賑わっているショッピングモールがあるのに、誰もお金を使って物を買わなかったら、このショッピングモールはどうやって利益を上げることができるのでしょうか?また、毎日客がおらず、月に 1 ～ 2 件の取引しかない小さな店があるとします。しかし、1 件の取引から得られる利益は、半年分の店を支えるのに十分です。この一見人気のない小さな店が、どうして赤字になるのでしょうか。

実際、多くの人は登録数、アクティブユーザー数、クリック率、リテンション率など、より直感的なデータに惹かれることが多いのですが、これらの数字と利益の関係を理解し​​ていません。一方で、ユーザー行動データとビジネス データは 2 つの異なる次元に属しており、混同することはできません。一方で、両者の間には確かに一定の論理的関係があります。これらを理解し、正しく一致させることによってのみ、データを通じてビジネスを効果的に導くことができます。

2. ユーザー行動データの利益計算式

利益を計算するには、まず利益に影響を与える要因を知る必要があります。経済学では、競争市場における利益計算式が古くから提供されてきました。

利益 = (P-ATC)*Q

ここで、P = 単価、ATC = TC/Q = 平均総コスト、Q は数量です。簡単に言えば、単一製品の利益とその販売量を掛け合わせたものが、会社の総利益となります。企業の現在の収益性を判断するには、単一製品の利益率と売上高を把握するだけで十分です。前回の記事で述べたユーザー行動データについては、利益率と売上高と照らし合わせて、企業全体の収益性を導く必要があります。

この前提に基づいて、私は以下の仮定を提案します。

ある商品の利益に影響を与えるユーザー行動データがP1、P2、P3…、売上に影響を与えるユーザー行動データがQ1、Q2、Q3…の場合、

実際の状況では、次の式を簡単に導き出すことができます。

利益 = P1*P2*P3*…*Q1*Q2*Q3*…=∏Pi*∏Qi

3. 利益を導くための公式を改良する

では、ユーザー行動データを利益と照合し、この式を使用可能な状態に改良するにはどうすればよいでしょうか?簡単に言えば、次の 4 つのステップにまとめることができます。

1. コアコンバージョンパスを特定する
2. 製品の利益/売上に影響を与える行動データを見つける
3. ユーザーの行動データを照合して数式を作成する
4. 行動データの利益計算式に基づいて成長ポイントを最適化

上記の 4 つのステップは、利益に最も直接関連するデータ指標を選別し、利益を増やすための最も効果的な最適化方法を特定するのに役立ちます。

4. ケース

ここで、今年の春節に帰省したときに私に起こった非常に現実的な実際の事例をお話しします。故郷に小さな子供写真店を開いた友人がいます。今年の春節に彼と話をしに帰省したとき、春節前に彼が行った新年のプロモーションイベントについて偶然話しました。そのイベントはWeChatのH5ページを通じて広められました。内容とルールは大まかに次のとおりです。春節の期間中、新旧の顧客に恩返しするために、店は顧客の家族写真1セットを無料で撮影します。参加資格を得るには、異なる日に3回WeChatモーメンツに転送する必要があります。タスクを完了した後、店に行って無料撮影を楽しむことができます。転送したくない場合は、直接撮影するために9.9を支払うだけで済みます。

無料の活動なのにどうやって利益を上げるのかと尋ねました。友人によると、私の家に写真撮影に来る人は、基本的に写真の選択とアルバムの購入にお金を払っているそうです。現在、私の家に来る顧客の100％が全額を支払い、平均注文額は予想レベルに達しています。

「でも利益はまだ少なすぎるよ」友人がそう言ったとき、商品にこだわる私がただ座って見ているなんてあり得ない。

4.1 コアコンバージョンパスを明確にする

まず、このアクティビティ全体の中核となるコンバージョン パスを整理してみましょう。

アクティビティ全体では事前にページの動作データを収集せず、アクティビティに参加しているユーザーのサーバー側のデータのみを収集していたため、後続の最適化の実現可能性を考慮して、次のプロセスに簡略化しました。

写真活動の核心転換経路

しかし、実はこのアクティビティは、言うと簡単そうに見えますが、ユーザーを収益に変えるには、実は次のような複雑なステップが必要です。ユーザーがアクティビティページを開く - ページをめくってアクティビティの内容を閲覧する（最大3画面で、アクティビティに関する重要な情報は2～3画面目にあります） - 転送するか9.9を支払うかを選択する - クリックして最初の転送を完了する - 翌日、自分の転送記録をクリックしてアクティビティページに入る - クリックして2回目の転送を完了する - 翌日、自分の転送記録をクリックしてアクティビティページに入る - クリックして3回目の転送を完了する - 無料の撮影資格を取得し、個人情報を送信する - 実店舗に行って撮影を受け入れる - 写真やアルバムなどの有料商品を選択する - 支払いを完了し、注文が完了する。

私たちは皆、ステップが増えるごとに損失が増え、損失が増えるごとに一部のユーザーが排除されることを知っています。

4.2 製品の利益/売上に影響を与える行動データを見つける

この活動において、単一製品の利益/売上高に影響を与える中心的なステップは何ですか?

1) 製品当たりの利益

私たちは皆、利益 = 収益 - コストであることを知っています。明らかに、収益に直接影響するプロセス全体の中で、撮影を完了した後にユーザーに有料サービスを選択するよう促す部分が存在します。しかし、業界のレベルと顧客の位置付けを考慮し、友人と実際の状況を理解した後、彼の写真撮影セットの価格設定は比較的合理的であり、現在の平均顧客価格は予想レベルに達していると判断しました。この観点から、収益性を向上させたい場合、単一製品の利益から始めるのは適切ではありません。

2) 販売量

そうすると、唯一の方法は売上を増やすことから始めることです。売上高 = 潜在的ユーザー数 *コンバージョン率。イベントに接触した人数は潜在的ユーザー数に直接影響し、それが売上に影響します。コアパスのコンバージョン率も売上に直接影響し、背景データのみから、このコンバージョン率には非常に問題があることがわかります。

コアパスコンバージョン率

友達のストアの絶対値は非表示になっており、相対値のみが表示されます。アクティビティ ページを見たすべてのユーザーのうち、最初の転送を完了したのは 10% のみで、3 回の転送を完了したユーザーの数は 2% 未満でした。しかし、3回の転送を完了できたほぼすべてのユーザーが実店舗に出向いて写真撮影を完了し、無料アクティビティから有料注文へのコンバージョン率は100％でした。明らかに、プロセス全体で最大の損失は最初の 2 つのステップで発生します。ほとんどのユーザーは、イベントを見ても必ずしも参加するとは限りません。また、イベントに参加したとしても、無料の写真を入手する資格はありません。

まとめると、このアクティビティでは、収益性に直接影響する主なユーザー行動データは、 ①アクティビティに接触した人数、②初回転送率、③3回目転送完了率の3つです。

4.3 ユーザー行動データをフォーム式に一致させる

上記の分析に基づいて、収益性に直接影響を与えるユーザー行動データを決定したので、このアクティビティの利益の計算式は次のようになります。

利益 = アクティビティに接触した人数 * 1 回目の転送率 * 3 回目の転送完了率 * 単一製品の利益

4.4 行動データの利益計算式に基づく成長ポイントの最適化

これら 3 つのデータをさらに深く掘り下げて、利益を増やすための最適化方法を見つけます。

1) 活動に曝露した人数（PV/UV）

イベントに接触した人の数は、実は誰もがよく使う PV/UV です。これは私の友人にとって最も頭を悩ませる問題でもあり、イベントを見た人が十分ではないと感じています。当時、彼の活動は主に彼自身と彼の店の従業員によってWeChatを通じて広められており、報道範囲は非常に限られていました。

私の提案は次のとおりです:

① リソース交換を通じて新たな無料トラフィックを獲得する。お金をかけずに露出を増やしたい場合、馴染みのある顧客や魅力のある友人に転送を手伝ってもらい、転送結果を定量的に評価するなど、リソースを交換することで新しいトラフィックを獲得できます。逆に、食事をご馳走したり、無料の写真撮影セットを提供したりすることもできます。

②新たなトラフィックソースを獲得するために料金を支払う。現地の有名なWeChatパブリックアカウントがコンテンツの転送に協力してくれると、露出を数百倍、数千倍に増やすことができるため、既存のコンバージョン率が変わらなくても、利益を増やすことができます。お金を払うとコストは上がりますが、コアパスのコンバージョン率はわかっているので、事前にCPC（クリック単価）課金方式に合意することで、発注にかかるコストが許容範囲内かどうかを大まかに見積もることができます。つまり、CPS（実績売上単価）課金方式を直接採用し、WeChat公式アカウントに来た注文の手数料を公式アカウントに直接還元することができ、広告費の抑制にも役立ちます。

もちろん、今回のケースのように短期間で利益を増やしたい場合、より直接的で費用対効果の高い方法は次のとおりです。

2) 最初の転送速度

友人のプロモーションでは、アクティビティページのデザインに大きな欠陥がありました。まず、H5ページ全体の最初の画面は巨大なポスターで占められており、写真のみが表示され、アクティビティの内容は伝えられていませんでした（アクティビティのルールは2番目と3番目の画面に配置されていました）。業界で一般的なH5ページの回転率はわずか20％程度です。つまり、アクティビティページに入ったユーザーの80％は、アクティビティの内容がわからず、すぐに離脱しました。

次に、下の2つのボタンのうち、ユーザーを強く誘導するために色が使われているのは「9.9を支払う」です。実際には、支払いをしたユーザーはいません。そして、彼は友人から、これは自分がユーザーを誘導したいことではないことを知りました。彼は、共有することで、この活動をより多くの人に見てもらいたいと考えていました。

当然ですが、最初の転送速度を改善したい場合は、次の 2 つの調整を行う必要があります。

1. 最初の画面でイベントの内容やルールをユーザーに直感的に伝えるために情報表示を調整します。
2. イベント参加費を支払うボタンを削除し、共有機能を強調します。

アクティビティページの概略図。全体のレイアウトが非常に不合理です。

3) 3回転送完了率

これは私が最も理解できないアクティビティ設計です。なぜユーザーは 3 回転送しなければならないのでしょうか?友人は、主な理由はより多くの露出を得るためだと言っていました。しかし、ある人の友達の輪がカバーできるトラフィックの総量には限りがあり、このトラフィックの中でこのイベントに興味を持っている人の数も限られています。友達の輪に何度か投稿することで、前回見逃した人がもう一度イベントを見ることができるかもしれませんが、このシナリオが全体的なコンバージョン率を向上させることを証明するデータはありません。それどころか、この複雑なイベントプロセスは、一方ではユーザーの初回参加意欲（面倒すぎて参加したくない）に影響を与え、他方ではユーザーの参加完了（初日に転送しただけで忘れてしまい、無料資格が得られない）にも影響を与えます。しかし、実際には、私の友人のビジネスにとって、無料写真資格はまったく問題ではありません。取得する人が多ければ多いほど良く、写真を撮りに来る人が増えれば増えるほど良いのです。

この状況を考慮して、以下の調整を行う必要があります。

① 無料写真の入手難易度を下げ、ユーザーの操作手順を減らします。無料写真を撮るために一度転送するだけで済むように直接変更します。

②操作の難易度を下げることで、選別されたユーザーの活動意欲が以前より低下し（遊んで忘れてしまう）、来店率に影響する可能性があることを考慮すると、店舗側は回送を完了したユーザーを呼び戻し、来店や写真撮影を促すなど、販売戦略を立てる必要がある。

3回の転送を必要とする元のルールでは、「写真を撮りたがっている」ユーザーが除外されていました。当然、このグループの人々は訪問率と支払い意欲が高かったのですが、「なんとなく写真を撮りたい」というユーザーもほとんど除外されていました。改訂されたルールでは、コンバージョンファネルのスクリーニング範囲が拡大し、より多くのユーザーが自宅で写真を撮るステップに入ることができるようになりました。元の注文を引き続き受けられることに加えて、従業員の推奨機能を通じて新しい注文を変換することもできます。これが新しい収益成長ポイントです。

その後、時間と技術的な制限を考慮して、友人は上記の提案からすぐに調整できる部分を抽出し、ページの表示効果と活動ルールを修正しました。春節休暇中に活動効果が影響を受けたにもかかわらず、利益はすぐに2倍になりました。

5. 結論

現在、業界全体がトラフィック配当の時代を終え、投資や資金調達から企業自体に至るまで、すべてが落ち着き、データの精製が一般的な傾向となっています。ユーザー行動データとビジネス データ間の接続は、効果的に識別され、活用される場合にのみ、より有意義なものになります。結局のところ、お金こそが最も現実的なものなのです。

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