[動画] 優秀なオペレーターは、これらの4つの側面でデータを分析する能力を持っている必要があります

公開授業のビデオ録画（約50分）

かつては「トラフィックこそが王様」という概念により、事業者の責任は新規顧客の獲得に集中していましたが、市場環境の変化に伴い、運営チャネルや運営方法も増え続け、より細かな分類も行われています。

洗練されたオペレーションの文脈では、トラフィックオペレーション、ユーザーオペレーション、プロダクトオペレーション、コンテンツオペレーションにおける成長の課題をデータ分析でどのように解決するか。今日は、データオペレーションにおけるGrowingIOの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。過去の広範なトラフィック操作は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、今日の洗練された操作ではこれでは十分ではありません。

1. 交通標識システム

基本的なトラフィック状況を判断するには、マグニチュード指標、基本品質指標、訪問ユーザータイプ比率指標など、複数のディメンションと指標を使用する必要があります。マグニチュード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を確認し、APP側では主に起動数、DAU、NDAUを確認します。基本的な品質指標には、ユーザーの平均訪問期間、1 回のセッションで閲覧されたページの平均数 (つまり、訪問の深さ)、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、訪問者のタイプも異なります。

GrowingIO - 概要

優秀なオペレーターは、自社製品のトラフィック プロファイルに精通している必要があります。毎日 Web サイトのトラフィックをチェックすることで、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でき、過去を評価して将来の傾向を予測するのに役立ちます。

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、広告などに主に焦点を当てます。

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。訪問元分析により、他のチャネルと比較して、Weibo からアクセスするユーザーの数と質が比較的低いことがわかりました。これは、コンテンツ チャネルを最適化する必要があることを示しています。

2 つ目はランディング ページです。これは、ユーザーが Web サイトにアクセスするための入り口です。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、広告コンテンツ、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する必要があります。

上記の 3 つの視点は主に Web 側での分析を対象としていますが、APP 分析では、配信チャネルや APP バージョンなどの要素も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、活性化には特定のプロセスと手順が必要です。このようなファネルでは、各ステップのコンバージョン ステータスを明確に表示できます。

上の写真を例に、コンバージョンの各ステップを分析したところ、第 1 ステップから第 2 ステップまでの損失率が最も高く、ターゲットを絞った最適化が必要であることがわかりました。さまざまなチャネルのコンバージョン率を分析すると、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した。

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ます。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ます。品質の低いチャネルについても、評価を行う必要があります。全体として、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、チャネル構成を管理および最適化する必要があります。

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

ユーザーは製品上で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洗練された操作を実行して、ユーザーの再訪問を促進することができます。

フォーラムを例にとると、フォーラムにおけるユーザーの行動には、訪問、投稿の閲覧、返信、コメント、投稿、転送、共有などが含まれます。当社では、ユーザー行動の種類ごとに行動指標を設定しています。例えば、ユーザーの転送、共有などの行動に基づいて「コミュニケーション行動指標」を設定し、これらの指標に従ってユーザーを分類しています。このように、フォーラムのユーザーは、A 閲覧、B コメント、C 発信、D コンテンツ制作の 4 つの次元に分割されます。ユーザーは、1 つのラベル インデックスのみを持つことも、複数のインデックス次元にまたがることもできます。

以降のユーザー操作では、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。

GrowingIO - リテンションチャート

上記のリテンション チャートでは、水平比較は、その後の週ごとに追加された新規ユーザーのリテンション率を示し、垂直比較は、次の期間における異なる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。

ユーザーオペレーションにおいては、時間ディメンション分析を通じてユーザー維持率の変化傾向を発見し、行動ディメンション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、製品やオペレーションの成長ポイントを見つけることが非常に重要です。

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

製品の操作は非常に大きなトピックであり、今日は主にそれについてお話しします。

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

大きな製品プロセスには、多くの小さな機能ポイントがあります。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、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。

このリテンション カーブから、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うまく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

コンテンツ操作を行う前に、コンテンツが製品（Zhihu Daily など）なのか、製品の補助機能な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. コンテンツのカテゴリー

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削除し、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 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となります。

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 6、7、9 にプッシュし、他のユーザーには無差別にプッシュすることができます。

近年人気が高まっ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、洗練された運用を実現し、成長という目標を達成することです。優れたデータ運用担当者は、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。