インターネット金融におけるユーザー操作：高注文と高コンバージョンを促進するには？

I.インターネット金融利用者の4つの行動特性

インターネット金融プラットフォームのユーザーには、4 つの主要な行動特性があります。

1.トラフィックコンバージョン率が低い

次の図は、過去 30 日間のインターネット金融会社の Web サイトにおける新規顧客の全体的な購入コンバージョン ファネルを示しています。コンバージョン率はわずか 0.38% です。

これは孤立したケースではありません。実際、ほとんどのインターネット金融会社では、ウェブ購入のコンバージョン率は基本的に1％未満であり、APP購入率は約5％であり、電子商取引やその他のオンライン取引の購入率よりもはるかに低くなっています。

2. コンバージョン率は低いが、平均注文額は高い

一般的に、電子商取引業界における顧客の平均支出額は数十から数百の間ですが、インターネット金融の顧客の場合、顧客の平均支出額は数千から数万の範囲で、一部の特殊な分野では数十万に達することもあります。平均注文額が高いということは、ユーザーの購入決定がより複雑になり、購入サイクルが長くなることを意味します。

3. ユーザーの購買行動は非常に周期的である

電子商取引の顧客の次の購入時期は不確実ですが、インターネット金融プラットフォームでは、実際に購入するユーザーは財務管理のニーズを持つユーザーです。資金が満期になり、商品が引き換えられた後、彼らは間違いなく次の購入を行いますが、あなたのプラットフォームではそれが起こらない可能性があります。

次の図は、インターネット金融ユーザーの典型的なインタラクティブなトレンド チャートです。

このユーザーは時々、集中して大量のインタラクティブな行動をとることがわかります。ユーザーが購入を完了すると、ユーザーのインタラクティブな行動は再び稀になります。ユーザーは製品の収益を時々確認するかもしれませんが、次の購入まで全体的なインタラクション指数はそれほど高くなりません。このユーザーの財務管理ニーズのサイクルは約 1 か月です。

4. 購買行動は非常に特徴的である

これには主に 2 つの特性が含まれます。

（１）ユーザーの購買嗜好は比較的容易に把握できる。金融商品の数や種類が少ないため、ユーザーの行動データからユーザーの購買ニーズや嗜好を容易に把握できる。

（２）ユーザーの購買プロセスにおける３つの段階は特に簡単に識別できる。

1. 購入決定段階では、ユーザーは多数のインタラクティブなイベントを経験します。商品を検討したり、さまざまな商品の利回りやリスクを比較したり、さまざまな商品の投資期間を比較したりします。
2. しかし、商品の購入が完了すると、インタラクティブな行動はあまり行われず、商品の返品率を確認するために戻ってくるだけかもしれません。
3. ユーザーが商品資金を償還した後、多数のインタラクティブイベントが発生し、実際には次の商品を購入するための意思決定期間に入ります。

2. インターネット金融ユーザー業務の3つの主要ステップ

インターネット金融ユーザーの行動の 4 つの特徴を考慮すると、ユーザー操作において比較的重要な段階的なタスクが 3 つあります。

1.まず、購入の可能性があるターゲットユーザーを獲得し、チャネル上の広告予算を合理的に配分して、質の高いユーザー獲得の割合を高めます。

2. 次に、本当に購入ニーズがあり、お金を払って購入する意思のある高価値ユーザーを特定する必要があります。

3. 高価値ユーザーのコンバージョン率を向上させるために、ターゲットを絞った運用戦略を採用します。

3. ターゲットユーザーを獲得する

チャネル作業の核となるのは、次の 2 つのことをうまく行うことです。

• マクロレベルで、チャネル全体の構成を最適化します。
• ミクロレベルでは、単一チャネルの観点から、チャネル構成戦略に基づいてターゲットを絞った実装と調整を行う必要があります。

1. チャネル構成を最適化する

特定のチャネルの実装については誰もがよく知っていますが、チャネル ポートフォリオ構成全体の最適化についてはあまり知らない人が多いです。 この図は、さまざまな側面から比較できる全体的なコンバージョン ファネルです。たとえば、まずトラフィックの点で上位 10 個のチャネルを選択します。

チャネル 1 を例にとると、全体のコンバージョン率は 0.02%、過去 30 日間のサイトの総トラフィックは 18.9K、ファネルの第 1 レベルから第 2 レベルへのコンバージョン率は 3.36% で、合計 5 つのレベルがあります。チャネル 1 を通じて取引を完了したユーザーの総数は 4 人であることがわかります。

同様に、上位 10 チャネルのデータも非常に明確です。さまざまなチャネルによってもたらされたトラフィック、さまざまなチャネルの全体的なコンバージョン率、さまざまなチャネルのコンバージョン パス全体の各ステップのコンバージョン率をすべて確認できます。

2. 対象となる運用チャネル

ここにはいくつかの特別なチャンネルがあります:

1. チャネル 1 の特徴は、チャネル 1 によってもたらされるトラフィックが 10 チャネル中最大であるものの、全体的なコンバージョン率が低いことです。
2. チャンネル2とチャンネル7、チャンネル2の音量は大きいですが、コンバージョン率はゼロです。チャネル 7 のボリュームは平均的であり、コンバージョン率はゼロです。
3. チャネル 9 とチャネル 10 は、すべてのチャネルの中で最も高いコンバージョン率を誇ります。しかし、この 2 つのチャネルの特徴は、トラフィックをあまりもたらさないことです...

典型的なチャネルの特性を組み合わせると、象限図を作成できます。

最初の象限 (右上隅) には高品質のチャネルがあり、大量のトラフィックをもたらします。チャネル 3、4、5 はこの特性を満たしています。チャネル戦略は、チャネル投資を継続的に維持および増加させることです。

第 2 象限 (左上隅) のチャネルの品質は比較的高いですが、もたらされるトラフィックは比較的小さいです。ここに含まれる主なチャネルは 80、90 などです。対応する主な戦略は、チャネル投資を増やすことであり、投資を増やす過程で、チャネル品質の変化に引き続き注意を払います。 私

まず、第 4 象限 (右下隅) を見てみましょう。チャネルの品質は比較的低いですが、トラフィックは比較的多くなります。主にチャネル 1 とチャネル 2 が含まれます。対応するチャネル戦略では、チャネル全体の品質を向上させるために、チャネル内での配置をより正確に行う必要があります。

3 番目の象限 (左下隅) はチャネル品質が低く、チャネル 6 やチャネル 7 などのトラフィックは少なくなります。 切ったほうがいいのでしょうか？ここでの提案は、戦略においてより慎重になるということです。したがって、具体的なチャネル戦略に関しては、パフォーマンスを継続的に監視し、微調整を加える必要があります。

上記のデータ分析の結果によると、チャネルの最適化後、より質の高いユーザーが獲得できることになります。

4. 価値の高いユーザーを見つける

本当に購入する可能性のあるユーザーにリソースとエネルギーを投資するための前提は、どのユーザーが本当に価値があるかを特定できなければならないということです。価値の低いユーザーとは誰ですか?

1. ユーザーのコア行動

実際、インターネット金融プラットフォーム、さらにはオンライン取引を含むすべてのプラットフォームでは、ユーザーの行動データからユーザーの購入意図を特定できます。インターネット金融プラットフォームの特殊性により、電子商取引プラットフォームと比較して、製品カテゴリが少なく、プラットフォーム機能が単純であるため、ユーザー行動データは、インターネット金融プラットフォーム上のユーザーの購買意欲をよりよく反映できます。

プラットフォーム上のユーザーの行動をすべてまとめると、実際には次のようなコアとなる行動はそれほど多くありません。

ユーザーが商品リストページを閲覧すると、何らかの購入意思があることを示し、ユーザーが商品をクリックすると、その商品についてさらに詳しく知りたいと考えていることを示します。ユーザーは最終的に支払いを確認し、購入を完了します。これで購入プロセスが完了し、ユーザーの財務ニーズが満たされます。それぞれの行動はユーザーの購入意欲の度合いを示すため、製品におけるユーザー行動データを取得することは非常に重要です。

2. 定量分析を通じて価値の高いユーザーを見つける

ユーザー行動データは非常に重要なので、それをどのように取得すればよいのでしょうか?当社は、すべてのユーザー行動データをシームレスに収集し、ビジネスニーズに基づいてさまざまな重み係数を割り当て、さらに購入意欲の強さに基づいてユーザーをグループに分類します。

これは、弊社のクライアントが作成したユーザーの購入意向インジケーターの例です。最初の 5 つの行動は、購入前のユーザーの典型的な行動です。

各典型的なイベントの重み係数は異なり、ユーザーの購入意欲はますます強くなります。ユーザーが投資ボタンや送信ボタンをクリックすると、商品リストページだけを見たり、商品ページや詳細ページだけを見たりする場合よりも、明らかに購入意欲が強くなります。イベントがユーザーの購買意欲を反映できるほど、そのイベントに与える重み付けを大きくする必要があります。これは一般的な原則です。0.05 や 0.06 では大きな影響はないので、心配する必要はありません。

このようにして、各ユーザーのすべての行動に応じてユーザーの購入意向をスコア化し、最終的にユーザーの購入意向の指標を形成できます。

これは、一部のユーザーの購入意向スコアを高いものから低いものへと切り分けた状況です。最初の列は各ユーザーの ID で、2 番目の列は購入意向に応じて各ユーザーに与えられたスコアです。スコアが高いユーザーは、購入意欲が最も強いユーザーです。 全ユーザーの購買意欲を把握した後、購買意欲の強さに応じて全ユーザーを異なるグループに分け、ターゲットを絞った操作を実行できます。

これは、購入意向スコアの重みに従って、過去 14 日間にユーザーが生成したすべての行動データに基づいて、スコアが 5 を超えるユーザーを見つけるためのものです。全ユーザーのうち、この部分のユーザーは購入意向の点で上位 20% にランクされています。これらのユーザーには、購入意向の強いユーザーという名前を付けます。

同様に、中程度の購入意向を持つユーザーもセグメント化しました。これは、購入意向が 20 ～ 60% にランクされるユーザーです。購入意向が下位 40% にランクされるユーザーは、購入意向が最も弱いユーザー セグメントです。

グループ化後、任意のグループをクリックすると、ユーザー ID の形式でリストされます。これらのユーザーに運用戦略を適用するには、ユーザーの ID が必要になるためです。過去 30 日間の各ユーザーの訪問回数、最新の訪問場所、最終訪問時間を確認できます。

次に、購入意欲の強いユーザーに対して、ユーザーコンバージョンを促進するにはどうすればよいでしょうか。

5. 高価値ユーザーのコンバージョン率を向上させる

1. 製品の好みが異なるユーザー

まず、購買嗜好を見てみましょう。インターネット金融プラットフォーム上の商品カテゴリは比較的少なく、ユーザーの購入目的も比較的明確です。一般的に、商品カテゴリはいくつかあります。

1. 債券型金融商品
2. 株式ベースの金融商品。
3. 金融商品;
4. インデックスベースの金融商品。
5. ハイブリッド金融商品。

さまざまなカテゴリーの製品に対するユーザーの訪問時間の割合を計算すると、ユーザーの購入嗜好をよりよく理解できます。たとえば、下の図では、ユーザーが債券商品の詳細ページを訪問した時間を、ユーザーがサイトで過ごした合計時間で割って、ユーザーが債券商品の訪問に費やす時間の割合の指標を取得しています。

当社では、ユーザーセグメンテーションツールを使用し、債券型商品の訪問時間が40%を超えるユーザーを分離しています。これらは非常に強い特性を持つ顧客であり、債券型商品の購入嗜好が強い顧客です。同時に、ユーザーの購入意向指標などの別の指標も設定しました。以前は、購入意向が上位 20% にランクされていることを意味する 5 より大きい値に設定していました。

これら 2 つの条件により、債券商品を好み、購入意欲が強いユーザーを見つけることができます。これら 2 つの指標の関係は AND 関係です。同様に、他のカテゴリに興味のあるユーザーを、購入嗜好に基づいて異なるユーザー グループにグループ化し、異なる購入嗜好を持つユーザー グループを形成することもできます。

実際、これらのユーザーの場合、運用戦略の観点から、次の 3 つのレベルで操作を実行できます。

2. 異なるライフサイクルのユーザー

購買段階の観点から見ると、まずすべてのユーザーを新規顧客と既存顧客に分けることができます。これら 2 つのグループでは、運用戦略と優先順位が大きく異なります。

• 新規顧客グループは、プラットフォーム上で購入したことのないユーザーで構成されています。ユーザーの購入意図に基づいて、さらに操作を実行する必要があります。
• 古い顧客グループ、つまりプラットフォーム上ですでに商品を購入したユーザーの場合、ユーザーの購入意図に注目するだけでなく、ユーザーの資金状況（資金が引き換えられたかどうか）も非常に重要なパラメータとなります。

ユーザーは製品を購入しましたか?製品を購入したユーザーは資金を払い戻しましたか?これら 2 つのコンテンツは、実際にはユーザーの現在の属性です。

グループ化作業には、ディメンション メニューがあります。このディメンション メニューを通じて、特定の属性を持つユーザーを見つけることができます。

ここでグループ化してみましたので、見てみましょう。ディメンションメニューでは、商品が購入されたかどうかのディメンション値を 1 に設定します。資金が償還されたかどうかの値も 1 に設定されます。実際には、資金が償還された古いユーザーを見つけています。同様に、インジケーター メニューでは、購入意欲が強く、期間が過去 14 日間で、インジケーターが 5 より大きいユーザーも見つけています。

このようにしてユーザー グループが作成され、このユーザー グループ内のすべてのユーザーは次の 3 つの特性を満たす必要があります。

• 特徴1：商品を購入したことがある古い顧客。
• 特徴2: 資金が償還されました。
• 特徴 3: 過去 14 日間の行動データから、このユーザーは購入意欲が強いことがわかります。

同様に、さまざまな運用戦略に応じて、すべてのユーザーを次のカテゴリに分類します。

例えば、新規顧客のうち、現在購入意向を持っている人は、実は購入意思決定期間にある新規ユーザーです。このような比較的質の高い金融商品は、ユーザーの購入嗜好に基づいて推奨されるべきです。そして、新規顧客にとって非常に重要な、プラットフォーム上での新規顧客の最初の購入を促進するために、特定の購入インセンティブを提供します。

インターネット金融プラットフォームは、電子商取引や他の業界と比較して、業界とユーザーの特性を組み合わせ、製品ビジネスを推進し、ユーザー行動データ分析の観点からユーザーのコンバージョン率を向上させるという点でより重要です。

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この記事の著者@徐主峰は（Qinggua Media）によって編集および出版されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。