製品安定期間中の運用方法

ある読者から、製品がボトルネックになり、注文量が停滞している状況で、どうすれば打開策を講じることができるのかと質問がありました。今日は皆さんとチャットしながら、この質問に答えたいと思います。

SカーブとJカーブ

製品開発サイクルでは、成長曲線についての議論がよく見られます。

ほとんどの製品は S カーブの成長パターンに従います。

ただし、一部の製品では J 字型の曲線が生成される場合があります。

最もよく知られている2つのコミュニケーションツールを例にとると、QQの発展はS字曲線をたどり、 WeChatはJ字曲線をたどることができます。

多くの人はWeChatの方が強力だと考えるでしょうが、私の見解は常に次のとおりです。

もしWeChatがテンセントが作ったツールでなかったら、それがすごいかどうかという点でQQと比較されるかもしれません。2つの製品は同じ父親から生まれたため、お互いの長所を活用することが、WeChatがJカーブのパフォーマンスを発揮できる重要な理由です。

ユーザー数の増加だけでなく、ほとんどの取引量の増加もこの曲線に従います。そのため、従来のビジネスや電子商取引の財務報告では、「季節要因の影響を受ける」というコメントをよく耳にします。このコメントは、実際には、ビジネスにおける最も一般的な客観的な要因により、成長が期待を下回る状況を指します。

実はS型もJ型も、どちらが良い悪いということはありません。いずれもボトルネック期、いわゆる安定期に遭遇します。成長曲線がどうであろうと、安定期を短縮し、ボトルネックを打破するという要求は同じです。

プラトー期間を短縮する方法

すべての成長はデータ レベルでのブレークスルーに依存しており、すべての手段もデータによって提供されるサポートに依存しています。

「ビールとおむつ」や「妊娠指数目標」の話は、多くの人が知っています。それが真実かどうかは別として、それは実際にインスピレーションを与えます：

ユーザーを理解していれば、ユーザーをコンバージョンさせる機会は十分にあり、コンバージョンにつながる方法が実証されれば、その方法について詳細な調査を行うことができます。

ここでは、実際にあなたが毎日使っている携帯電話と、携帯事業者が提供する通信量割引を利用して理解することができます。

ユーザーが携帯電話カードサービスを申し込むと、オペレーターAはユーザーにパッケージを選択するよう求め、アクティビティに参加できることを伝えます。一定額を支払うことを約束すれば、6か月間、毎月2倍のデータパッケージが提供されます。

オペレーター B は、ユーザーの月間トラフィック使用量に基づいて対応するトラフィック パッケージを推奨し、新しいパッケージへの切り替えを促します。

どちらの方法もシンプルですが、その背後にはユーザーに合わせた運用戦略があります。

オペレーター A の戦略は、ターゲット 100 ユーザーがこのプランを受け入れると仮定し、すべてのユーザーの月間トラフィック使用量を分析して、6 か月の割引期間が終了した後にこのサンプル グループがトラフィックを半分にしたパッケージに適応できるかどうかを判断することです。サンプルが適応できない場合、このサンプル グループの何パーセントがより高いパッケージを購入しますか。

オペレーター B の戦略は、ターゲット ユーザー数を 100 と想定し、この 100 ユーザーのうち推奨パッケージを受け入れるユーザーの割合を観察することです。また、推奨されたユーザーの実際のパッケージ使用状況と再購入パターンを分析し、推奨モデルを継続的に最適化します。

「フリーコノミコン」では、消費者に異なる戦略を適用した後、平均的な味の安いチョコレートと、より良い味の高価なチョコレートの選択が影響を受けるかどうかなど、非常に興味深い例がいくつか挙げられています。

答えは明らかです。より美味しくて高価なチョコレートを好む消費者であっても、マーケティング担当者が課した戦略により、特定のシナリオでは選択が変わる可能性があり、長期戦略の実施後には新しい意思決定習慣が形成される可能性があります。

消費者ユーザーに関しては、運用では異なる戦略の適用を検討する必要があります。

私はかつて、ゲーム運営がインターネット運営に多大な影響を与え、伝統的なビジネス運営もインターネット運営に多大な影響を与えていると述べました。

モバイルゲーム、特に国内のモバイルゲームを例に挙げてみましょう。「期間限定」や「数量限定」、さらには「回数限定」で購入できるプロップパックを数多く目にしたことがあるはずです。

プレイヤーがそれらを購入する理由は、制限付きのプロップパックの方が手頃な価格だと考えているからです。たとえ価格が高くても、試してみたいという欲求は変わりません。

しかし、限定購入プロモーションを数回実施すると、一部のユーザーは習慣を固めることになります。

そのため、私たちは、たくさんの収益を上げているモバイル ゲームを評価するときに、よく「解決できない問題がある場合は、648 を費やしてください。それでも解決しない場合は、さらに 648 を費やせば、必ず解決します」と冗談を言います。

これは冗談ですが、消費者の行動から判断すると、決して冗談ではありません。

事業者と消費者の間のゲームは、常に「利益を与える - 習慣を育む - 人々のグループを変換する - 方法を変えて再び利益を与える - 習慣を育み続ける - 変換し続ける」という循環を繰り返してきました。

結局のところ、コンバージョンするユーザーのグループと、コンバージョンしないユーザーのグループが必ず存在することになります。

何が起こっているのか例を挙げて説明しましょう。

あるビジネスモジュールは、特定の特典を享受するために一部のユーザーを特別に招待します。 当初、ユーザーは3つのステップを完了する必要がありましたが、これは1つのステップに最適化されました。 さまざまなチャネルを介したターゲットを絞った招待を通じて、この操作によりコンバージョン率が1％から7％に増加しましたが、まだ期待には達していません。 データによると、繰り返し招待してもアクションを起こさないユーザーもいます。 このような場合、どうすればよいでしょうか？

最初のステップは、招待を受け入れたユーザーと受け入れなかったユーザーのサンプルリクエストデータに関連する属性と行動データを提供し、それらを分析して違いがどこにあるかを確認することです。システムを操作できないのは年齢の問題によるものでしょうか、それともアクティビティレベルが比較的低く、ソフトまたはハード戦術の影響を受けないためでしょうか。

2 番目のステップは、分析されたサンプルを抽出し、招待を受け入れていないが、招待を受け入れたサンプルと同じ属性と行動を持つユーザーを分離し、再度変換を試みることです。同時に、ビジネス モジュールを最適化して、招待の到達をより効率的にします。

3 番目のステップは、より大きな差異を持つサンプルを取り出し、別の方法で招待してみることです。

3 つの手順を完了したら、変換結果を確認します。

現在、最初のステップを実行中です。

完了した作業を研究してみれば、1% から 7% への改善が一夜にして達成されたわけではないことがわかります。この期間中、3 回の試行が行われました。最初の試行は成功しませんでしたが、コピーを修正した後、コンバージョン率が大幅に増加しました。

運用の仕事は、常に仮説を繰り返し提案し、仮説を繰り返し検証し、最終的にボトルネックを打破するための駆動モジュールを見つけることです。

実際、原理を説明するのは非常に簡単ですが、それを実践するのは非常に困難です。

異なる製品やビジネスのロジックは同じではありません。どちらも電子商取引企業ですが、 TmallとJD.comが考慮しなければならない問題は異なります。

したがって、実際の操作は練習を通じて完了する必要があります。

仮説を検証する方法

多くのオペレーターが他の人からの指導を期待していることは理解していますが、異なる分野の他の人の経験が実用的なサポートを提供できない場合があるというジレンマがあります。

したがって、推論のみが可能です。

仮説の提案と検証は、実は昨年話題になった書籍『リーン・スタートアップ』でも繰り返し実証された手法です。

この方法は実は普遍的なものであり、この方法を利用することで、運用コストを節約し、成果を向上させることができます。鍵となるのは、それをどのように行うかです。

実際の例を挙げてみましょう。

現在 100 万人のユーザーがいる場合、仮説が立てられ、この仮説の結論は、ユーザー アクティビティが 100% 増加するか、または効果がないということになります。

非常に簡単なので、この件の検証を3つのステップに分けるかもしれません。

最初のステップは、1,000 人のユーザーを選択し (ランダムに選択することも、特定の条件付きで選択することもできます)、そのユーザーだけが確認できるアクティビティまたは反復処理を実行することです。次に、一定期間 (1 週間、2 週間、1 か月など) にわたって 1,000 人のユーザーの行動パフォーマンスを観察し、以前と比べて改善が見られるかを確認します。改善が見られる場合は、これらのユーザーの中で最も改善が見られたサンプルと最も改善が見られなかったサンプルを見つけ、これら 2 つのサンプルの共通点を探します。

第2段階では、選択範囲を10,000人のユーザーからなる2種類のサンプルに拡大し、効果の観察を継続しました。

ここでは、基本的に、すべてのユーザーに公開した後、効果が期待どおりに展開されるかどうかを判断できます。 そうであれば、3 番目のステップに進み、すべてのユーザーに公開します。 そうでない場合は、2 番目のステップに戻り、再サンプリングして再編成します。

多くの場合、それは何かをする方法がわからないのではなく、単に怠惰なだけです。

しかし、怠惰に慣れてしまっていると、洗練されたオペレーションを実現することは難しくなります。現在の環境では、洗練されたオペレーションを実現できないインターネット企業は、ほぼ24時間以内に廃業することになります。

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