ユーザーのライフサイクルからユーザーの離脱を防ぐにはどうすればよいでしょうか?

最近、ユーザー分類についていろいろ考えていました。プラットフォームが一定の段階まで運用されると、大量のユーザーデータが蓄積されます。このユーザーデータは運営者の貴重な資産です。これらのユーザーをどのように管理し、運用するかは、運営者の重要な仕事の 1 つです。

ユーザーはさまざまな観点から分類できます。たとえば、ユーザーアクティビティの観点からは、ゾンビユーザー、低頻度ユーザー、アクティブユーザー、ディープユーザーに分けることができます。プラットフォームに対するユーザーの価値に注目すると、分類はシードユーザー、一般ユーザー、コアユーザーになるかもしれません。ユーザーのカテゴリが異なれば、運用戦略も異なります。ユーザーのライフサイクルの観点からユーザーを分析し、管理することは、データ駆動型運用の一般的な方法の 1 つです。

ユーザーライフサイクルとは何ですか?

いわゆるユーザーライフサイクルは、従来のマーケティングにおける「顧客ライフサイクル」に基づいた派生的な概念です。

Baidu百科事典では、顧客ライフサイクルは次のように説明されています。

顧客ライフサイクルとは、顧客が企業を理解し始めた時点、または企業が顧客を開拓したいと考え始めた時点から、顧客と企業とのビジネス関係が完全に終了し、関連するすべての事項の処理が完了するまでの期間を指します。

現在のインターネット製品の分野では、ユーザーが製品に興味を持つところから、ユーザーが製品に注意を払わなくなるまでのプロセス全体を指す必要があります。顧客のライフサイクルとは異なり、インターネット製品のライフサイクルは非常に短く、あるいは始まる前に終わってしまうこともあります。これは、運用がなければ、プロセスのどの段階でもすぐに損失に陥る可能性があるためです (成熟してから消滅するのではなく)。したがって、運用の仕事は、各段階でライフ成長率 (コンバージョン率) を高めて、ユーザーが関心段階から忠誠段階に移行できるように支援することです。

一般的なユーザーライフサイクルの段階と目標

従来の「顧客ライフサイクル」には基本的に 5 つの段階が含まれており、各段階の目標が図に示されています。

生まれてから死ぬまで、それは人の人生の成長過程のようなものです。

「顧客ライフサイクル」をインターネット製品の分野に拡張すると、「ユーザーライフサイクル」になります。しかし、顧客ライフサイクルのピラミッド構造とは異なり、ユーザーライフサイクルは漏斗のようなもので、各段階での操作がなければ、ユーザーはすぐに離脱し、その人生を終えてしまう可能性があります。

Growth Hackerで言及されている「A AR RRコンバージョンファネルモデル」とユーザー行動研究は、ユーザーのライフサイクルと密接に関係している。

ユーザーのライフサイクルの長さは業務と密接に関係しているため、どのような製品であっても、自社製品の機能や業務特性に基づいてユーザーのライフサイクルの段階を調査・判別し、それに応じた対策を講じる必要があります。製品が製造中止にならない限り、事業は停止しません。

ユーザーがどのライフサイクルにいるのかを判断する方法

以前のツイートでは、ライフサイクルのさまざまな段階で運用結果を改善する方法についての私の考えをいくつか取り上げました。 1.「公式アカウント運用：新規ユーザーを引き付ける3つのルーチン」 2.「公式アカウント運用：ユーザー維持率を向上させる4つの原動力」 本日の記事ではこれについては触れません。 本日お伝えしたいのは、ユーザーにはライフサイクルがあることはわかっているので、さまざまなユーザーデータに直面して、どのユーザーがどのライフサイクルにいるのかをどのように判断するかということです。

ビッグデータは私の弱点だと認めざるを得ませんが、ユーザーライフサイクルの定義はビッグデータと密接に関係しているので、私の学習と思考を組み合わせて簡単な分類をすることしかできません。誤解を招かないように願っています。

1. 潜在的ユーザー（プラットフォームに注目していないが、注目する可能性のあるユーザー）

ラベリング: 製品のコアバリューを絞り込み、既存のユーザーを分類した後、潜在的なユーザーのプロファイルを作成し、使用シナリオを説明して、潜在的なユーザーにラベルを付けることができます。

チャネルを見つける: 競合他社のユーザーはどのようなチャネルを通じて来ているのでしょうか?ユーザーは通常どのチャネルに注目し、重点を置いていますか? （このデータはiResearchなどの多くのビッグデータツールを通じて取得できます）

データのマイニング: 現在、潜在的ユーザーからデータを取得する主な方法は、データの購入、データのリース、データの協力です。ラベルとチャネルを取得したら、宣伝やプロモーションを行うか、データをマイニングすることができます。この方法でのみ、潜在的ユーザーは活力を得ることができます。

2. 新規ユーザー（プラットフォームを初めて利用するユーザー）

時間ディメンション: さまざまなニーズに応じて、新規ユーザーの時間制限は異なる場合があります。また、プラットフォームによって、新規ユーザーに対する運用分析の長さも異なります。例えば、弊社では運用をする際に週や月単位で区切ることが多いのですが、クレジットカードなどのプラットフォームでは、コンバージョン率をより効果的に分析するために、四半期や半年単位で新規ユーザーを判定することもあると思います。

インタラクションの次元: 時間に加えて、異なるプラットフォームはユーザーデータに異なる重点を置いています。運用上の意味での新規ユーザーの定義も、インタラクションによって影響を受ける可能性があります。新しい訪問者ユーザー、新しいフォローユーザー、新しい登録ユーザー、新しい投資ユーザー、新しい購入ユーザーなど、異なるプラットフォーム上のユーザーの初期エクスペリエンスは異なる場合があります。

3.継続ユーザー（一定期間プラットフォームに留まるユーザー）

「一定期間」プラットフォームに留まるユーザーをリテンションユーザーといいます。この期間の定義も、プラットフォームや事業者によって異なります。多くの分析ツールは通常、日、週、月に基づいて異なるユーザー維持データを提供します。上記と同様に、ユーザー維持率も、注目、使用、購入などのインタラクションによって影響を受け、プラットフォームによって要件が異なります。ただし、時間とインタラクションに基づいてユーザー維持率を決定することに加えて、比較分析のために、維持されたユーザーをチャネルや行動などの属性にバインドすることも推奨されます。

4. アクティブユーザー（特定のビジネス基準を満たすユーザー）

コンテンツプラットフォームにおけるアクティブユーザーの定義は、X個のコンテンツを制作するユーザー、またはX個のコメントをするユーザーなどです。APPプラットフォームにおけるアクティブユーザーの定義は、X日に1回APPを開くユーザー、またはAPPでX個の操作を実行するユーザーなどです。当社のようなO2Oプラットフォームの場合、アクティブユーザーの指標は、X月あたり購入数とX月あたり支払い数となります。したがって、さまざまなプラットフォーム上のアクティブ ユーザーの決定は、ビジネス目標、開発の方向性、ビッグ データ要件と切り離せません。

5. 忠実なユーザー（プラットフォームの開発に貢献する意思のあるユーザー）

アクティブユーザーは、最終的には製品アドバイザー、マネージャー、継続的なコンテンツ投稿者、アクティブな発信者や共有者になる可能性があります。アクティビティ指数がピークに達したときに、彼らは忠実なユーザーであると判断できると思います。忠実なユーザーへのインセンティブは、プラットフォーム開発の最優先事項です。

オペレーションの復活: 失ったユーザーを呼び戻し、呼び戻す方法

以前のユーザー ライフ サイクルを判別する目的がユーザーの離脱を防ぐことである場合、特定の段階でユーザーが実際に失われたときに、操作では復活操作を実行し、ユーザーを解放するのではなく、ユーザーを呼び戻して再度呼び戻そうとする必要があります。

調査は重要です:迷ったユーザーについては、なぜ迷ったのかを判断するために調査が必要です。それは製品の問題、運用上の問題、顧客サービスの問題、あるいは他の何かによるものでしょうか?調査を行わずに盲目的にリコールについて議論することは、実際には症状のみを治療し、根本的な原因を治療しない誤ったリコールです。

改善は非常に重要です。調査後、製品の内容に不満がある場合は内容を改善します。インターフェースが使いにくいことが原因の場合はインターフェースを最適化します。顧客サービスの態度が原因の場合は、顧客サービスをトレーニングします。ユーザーはあなたの母親です。母親の言うことを聞いて初めて、あなたは早く成長することができます。

通知は非常に重要です。以前、あるアプリから CEO の名前で送られてきたメールを読んだことを覚えています。内容は非常に誠実で、プラットフォームにどのような改善が加えられたか、このプラットフォームにどのような足跡を残したかを伝えていました。それを読んだ後、アプリを再ダウンロードしました。もっと巧妙に、もっと誠実に、もっと真実に、そして、すでに負けてしまったユーザーにこれらすべてを伝えてください。通知せずに、どうやって呼び戻すことを話せるのでしょうか?

メリットも重要です。改善策を講じた後、失ったユーザーを戻すかどうかの判断をする際には、2 つのテストを行うとよいでしょう。1 つは、純粋に改善された感情的な通知を使用すること、もう 1 つは、戻すためのメリット タッチポイントを追加することです。後者の戻り率は高くなるはずですが、正確な結論を導き出すには効果の追跡が必要です。

あなたの製品にはユーザーライフサイクルの分析と管理機能がありますか?ぜひ来ておしゃべりしてみませんか！

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この記事の著者は@跑跑大橘子で、(青瓜传媒)が編集・出版しています。転載の際は著者情報と出典を明記してください。