サードパーティのツールを使用して電子商取引のデータ変換を改善するにはどうすればよいですか?

「インターネット+」政策の推進により、インターネットは3.0時代へと発展しました。政策とトレンドの推進により、モバイルインターネットは急速に発展しました。さまざまなモバイルアプリが次々と登場し、モバイルライフスタイルの発展を大きく促進しただけでなく、多くの新しいビジネス価値も生み出しました。その中で、モバイル電子商取引は日常生活の重要な一部として、強い活力を発揮しています。

Umengの​​データによると、2015年7月から2016年6月まで、電子商取引ショッピングガイドアプリは垂直分野における成長率で第4位にランクされました。

一方では、マクロ的な視点から見ると、モバイル電子商取引業界の急速な発展により、一般ユーザーにはより多くの選択肢が提供され、より多くの利益がもたらされ、生活はより効率的でシンプルになりました。他方では、激しい競争により、開発者の生き残りは極めて困難になっています。したがって、モバイル電子商取引では、自らの優位性を認識し、差別化された競争を行い、市場の主導権を握ることが重要です。このプロセスでは、高品質な製品やサービスに加えて、運用戦略も非常に重要です。次に、モバイルeコマースの運用戦略についてお話しします。

完全なユーザーポートレートシステムを構築する

モバイル電子商取引アプリの出現と急速な発展により、ショッピング行動はより細分化されました。モバイルアプリを通じて、ユーザーはいつでもどこでも商品を閲覧、注文、取引することができ、一連のユーザー行動を捉えることは困難です。したがって、ユーザー構成を明確に理解し、ユーザーの行動を予測することが非常に重要です。ビッグデータ分析を通じて、開発者はユーザーの構成とユーザー行動を明確に理解し、最終的にユーザーの真のニーズを回復できるだけでなく、現在のユーザー操作の問題を発見し、ターゲットを絞って最適化および改善することで、真にターゲットを絞った成果を達成し、半分の労力で2倍の成果を達成できます。

次に、ユーザーポートレートについてお話しします。

ユーザーポートレートとは何ですか?

つまり、ユーザー ポートレートとは、ユーザーの社会的属性、生活習慣、消費行動などの情報から抽象化された、ラベル付けされたユーザー モデルです。ユーザーポートレートを構築する上での中心的な作業は、ユーザーに「ラベル」を付けることです。ラベルは、ユーザー情報を分析することで得られる、高度に洗練された特徴識別子です。

ユーザーには、ニックネーム、性別、年齢、収入、興味、地域、職業、家族の状況、ユーザーの行動など、多くの属性があります。ただし、実際の操作プロセスでは、ラベル構築のためにすべての属性を絞り込む必要はありません。電子商取引アプリの場合、取引を促進する観点からは、性別、年齢層、収入、購入履歴、購入の興味などのディメンションで十分です。

ユーザーポートレートの役割

ユーザーの購入履歴と購入サイクルをデータを通じて分析できれば、販売者は、注文をより簡単に成立させるために、いつ、どの商品をユーザーに推奨するかを決定できます。少なくとも、ユーザーポートレートをもとにした的確なマーケティングが実現できることがわかります。また、他にも以下のように多くの応用があります。

1. ユーザー人口分析

製品のユーザー人口分布を明確に把握できるため、製品の位置付けが適切かどうかを検証し、タイムリーな調整を行うことができます。

2. 精密マーケティング

メール、SMS、アプリ内プッシュ通知を通じてアプリを宣伝し、マーケティングキャンペーンを実施することで、製品の使用率と注文コンバージョン率を大幅に向上させます。

3. データマイニング、多次元相関

データマイニングを通じて、ビールとおむつの関係性を見つけることができ、製品の販売戦略の改善に役立ちます。

4. カスタマイズされたサービスまたは製品

ユーザーごとにカスタマイズされた製品やサービスの推奨を提供し、洗練された運用を実施します

正確なプッシュ

目新しさの期間が過ぎた後、または完全な購入サイクルを経た後の断片化された時間内に新たな購入需要がなければ、ユーザーは通常、電子商取引アプリを開きません。最新の割引情報や新製品の発売情報をユーザーに知らせるためには、何らかの手段でユーザーを喚起する必要があります。電子メール、テキスト メッセージ、プッシュ通知はすべてよく使用される方法です。しかし、実際の操作では、プッシュ効果はあまり理想的ではありません。次に、プッシュにおける 2 つの重要な問題についてお話しします。

正確にする方法

精密プッシュとは何ですか?精密プッシュとは、「適切なコンテンツを適切な人にプッシュする」ことを意味します。キーワード、適切なコンテンツ、適切な人材。そのため、まずは実際の状況に基づいて適切なコンテンツを作成し、そのコンテンツを適切な人にプッシュする必要があります。具体的な戦略としては、以下の通りいくつかあります。

デバイスの寸法に基づいたプッシュ通知。これは通常、アプリ内プッシュを指します。

デバイスのディメンションに基づいて、APP 関連の属性も含まれます。たとえば、モデル、地域、オペレーティング システム、チャネル、APP バージョン、システム言語など。ここにいくつかの典型的なケースを挙げます。

たとえば、生鮮食品の電子商取引アプリケーションの場合、ブドウが市場に出回った後に北部の都市で宣伝される場合、その情報は北部のユーザーの携帯電話にプッシュされる必要があります。

ユーザー属性に基づいたプッシュ通知。これには、アプリ内プッシュ通知、テキストメッセージ、電子メールが含まれます。

ここでのユーザー属性は、実際にはユーザーのポートレートを指します。ここでの次元には、性別、年齢層、購買力、および購買行動が含まれます。

たとえば、プロモーション活動では、カミソリは男性ユーザーにプッシュされ、化粧品は女性ユーザーにプッシュされます。この種のプッシュは基本的な次元に属します。より高度なケースとしては、ユーザーの購入履歴、購入サイクル、製品閲覧行動に基づいてユーザーの購入期待を予測し、適切な製品コンテンツを適切なタイミングでユーザーにプッシュすることが挙げられます。このレベルのプッシュは比較的困難であり、比較的完全なデータ分析システムとデータ モデルの構築が必要です。しかし、その効果は確かにずっと良くなるでしょう。

開封率を上げる方法

現在、プッシュ方式は数多くありますが、開封率が非常に低いという明らかな問題があります。アプリ内プッシュ通知の場合、開封率はわずか 3% ～ 10% であり、より多くのユーザーがプッシュ通知をスワイプして消去するか、プッシュ通知をオフにすることを選択します。 SMS および電子メール マーケティングの開封率は 1% 未満と、さらに悲惨なほど低いです。そのため、最終的には人材や物的資源を投入しても、取引の転換に結びつくことは難しいということになります。このような状況が発生する理由は、プッシュ通知が正確でないだけでなく、ユーザーに提供されるプッシュ リンクが、ユーザーが閲覧しているコンテンツに対応するアプリケーション ページではなく、アプリケーションのホームページまたは h5 ページにユーザーを誘導するためです。ユーザーが閲覧したいページや購入したい製品を見つけたい場合、アプリケーション内で対応する検索を実行する必要があります。その結果、ユーザー エクスペリエンスが非常に悪くなります。時間が経つにつれて、ユーザーの認識が固定化され、プッシュされたコンテンツをクリックしようとしなくなります。

しかし、ディープリンク技術の登場により、この問題は解決できるようになりました。メール、SMS、アプリ内プッシュでプッシュされるディープリンクを使用すると、ワンクリックでアプリを呼び出すだけでなく、対応するページに直接ジャンプすることもできます。ユーザーエクスペリエンスを大幅に最適化し、ユーザーの時間を節約できます。ディープリンクとユーザーポートレートを組み合わせて正確なプッシュを実現できれば、対応する開封率と取引量は必然的に大幅に向上します。

ソーシャルプロモーション

イベントプロモーションでもアプリプロモーションでも、あらゆるプロモーションにおいてソーシャルネットワークは最適な方法の1つです。ソーシャルネットワークはユーザートラフィックのスーパーエントランスとして、簡単に化学反応を起こし、大規模な成長をもたらすことができるからです。Pinduoduoはその最たる例です。

WeChat、Moments、Weibo を通じて共有することで、商品や活動の露出度が高まるだけでなく、有名人効果や知り合い効果を通じて商品に対するユーザーの信頼が急速に高まり、ユーザーと注文データの成長が効果的に促進されます。

しかし現時点では、WeChat、Weibo、Moments のプロモーションにより、これらのソーシャル ネットワーク上のユーザー トラフィックが維持されます。友人が共有した製品やプロモーションを見たとき、通常はH5 ページに留まってイベントを閲覧したり製品を購入したりすることしかできず、これは悪い体験です。多くのユーザーは、H5 ページにログインすると購入を諦めてしまいます。ただし、ディープリンクを介してアプリにジャンプすると、エクスペリエンスが大幅に向上し、ユーザーはアプリ内でプロモーション製品を検索する必要がなくなるため、注文コンバージョンデータが大幅に向上します。

現在、サードパーティのツールは開発者がアプリをより適切に運用および宣伝するのに役立ち、機能面でも問題はありません。難しいのは、データ分析の精度を向上させることです。ユーザーのポートレートを例にとると、収集できないデータ次元が確実に存在するため、ポートレートの 100% の一致を真に達成することは非常に困難です。したがって、この場合は、包括的なソリューションの組み合わせがより効果的である可能性があります。従来の運用ツールの適用に基づいていくつかの新しいテクノロジを導入すると、より良い結果が得られる可能性があります。