しかし、今日の記事がやりたいことは 1 つあります。それは、いわゆる成長作業に携わる大多数の人々やシナリオにできるだけ近づき、ユーザー成長とは何か、ユーザー成長をどのように行うのかをシンプルかつ明確に伝えることです。 01ユーザー成長とは何ですか?科学と工学の思考における長年の訓練により、私は概念から始めて最も独創的な意味を探すという習慣を身につけました。したがって、ユーザーの増加が正確に何であるかを把握する必要があります。 ユーザーの成長は、「ユーザー」と「成長」という 2 つの側面から理解できます。 まず、ユーザーとは何か。ほとんどの人は、これを「製品を使用する人々」と理解していますが、これは実際には比較的完璧な答えです。その背後にある論理は明確に理解できます。つまり、製品は前提であり、ユーザーは結果であり、製品がなければユーザーは存在しません。 では、どのようなユーザーがいるのでしょうか?これは、分割できる範囲がたくさんあることを意味します。たとえば、ユーザーのライフサイクルに応じて、新規ユーザー、アクティブユーザー、サイレントユーザー、ロストユーザーなどが存在します。また、製品の使用プロセスに応じて、フォローユーザー、登録ユーザー、有料ユーザー、リピートユーザー、返金ユーザーなどが存在します。 ターゲットとするユーザー属性が異なり、行うユーザー成長の取り組みも異なります。 さて、成長とは何かを見てみましょう。これは実際にはもっと単純な概念で、量の増加です。しかし、この成長状態や成長曲線はどのようになっているのでしょうか?それは直線ですか、それとも波ですか?それは一定の傾斜の成長ですか、それとも指数関数的な成長ですか?さまざまな形状の成長曲線は、多くの場合、成長戦略の有効性と問題点を反映していることを知っておくことが重要です。 そこで、「ユーザー増加」という概念に戻ると、製品、運営、チャネルなどの手段を通じて、特定のタイプのユーザー数を増やし、成長曲線の特定の状態を達成することを明確に整理できます。この曲線には、数量目標や速度目標などの期待値が含まれます。 したがって、ユーザー成長とは、単に新規ユーザーを誘致し、ユーザーを活性化し、ユーザーを維持し、ユーザーを変換し、ユーザーを分割することではなく、数量目標と曲線要件を確実に達成することです。これは、実際には多くの成長に関する本や記事で触れられていないことです。だからこそ、それを明確にする必要があるのです。 02ユーザー成長の基本プロセスユーザー成長の本質的な意味を理解することで、基本的なユーザー成長ワークフローと切り離せない成長作業をより適切に実践し、完了することができます。これは、ユーザーの成長を把握するために最も重要なことだと言えます。 実際、多くの書籍や記事で言及されている成長プロセスと比較すると、実際のユーザー成長作業では、成長式の決定 -> MVP テスト -> 規模の拡大という 3 つのステップのみが必要です。 一つずつ解釈してみましょう。 1. 成長の公式を決定するいわゆる成長公式は、コア成長指標と基本成長要因の関係です。この関係は、ユーザー成長の主な基礎となるデータ モデルを提示します。 たとえば、有料ユーザー総数 = 以前の有料ユーザーの数 ✖️再購入率 + 新しいチャネル トラフィック ✖️コンバージョン率 + 以前の有料ユーザーの数 ✖️推奨率。その中で、有料ユーザー総数はノーススター指標とも呼ばれる中核的な成長指標であり、一方、既存有料ユーザー数、再購入率、新規トラフィックチャネル、コンバージョン率、推奨率などは、これらの成長指標に影響を与える詳細なデータディメンションです。 ただし、上記はまだ比較的マクロな成長公式です。具体的なユーザーの成長に関しては、特定の成長方法や特定の運用段階に焦点を当てるため、成長公式はよりミクロになり、データモデルはより詳細になります。 たとえば、使用する成長方法が新しいメディア配置である場合、成長の公式は次のようになります。低価格製品のユーザー数 = チャネルカバレッジ ✖️ コンバージョン率 = パブリックアカウントファン数 ✖️ オープン率 ✖️ グループ参加率 ✖️ コンバージョン率。次に、この公式に基づいて、グループ参加、出席率などの基本要素に影響を与えるデータ指標をさらに分割して、より詳細な表を作成します。 このようなデータ モデルを作成したら、成長戦略、パス、コンテンツなどを設計し、次の実践段階である MVP テストに進むことができます。 2. MVPテストMVPテストはインターネット製品開発に不可欠な方法であり、ユーザー成長にも適用できます。製品とモデルはどちらも、高頻度、小規模の需要検証、フィードバック、最適化を経て、望ましい評価データ指標を達成する必要があるためです。上記の成長式から拡張されたデータテーブルは、実際にユーザー成長モデルが合理的かどうか、および最適化の方向を評価するために使用されます。 では、MVP テストをどのように実施すればよいのでしょうか?個人的には、2つの点を達成する必要があると考えています。 まず、テストに適したユーザー チャネルのグループを選択する必要があります。注意してください、これはバッチです。つまり、後続の複数のテストのためにチャネルを選択し、ユーザー ベースをセグメント化する必要があります。たとえば、ソーシャル チャネルの場合、100 個のグループを準備し、毎回 20 個のグループをテストして、合計 5 回のテストを実行する必要があります。 次に、タイムリーな比較、調整、最適化を容易にするために、各テストのデータを記録する必要があります。ここでの焦点は、MVP テストの中心的な作業でもある比較最適化です。単にデータを宣伝して記録するだけでは意味がありません。データから有用な情報を抽出し、モデルの改善方法を導く必要があります。 たとえば、核分裂プロセスにおけるキャリアシーケンスの選択は、MVP テストによって解決できます。 「WeChatグループ-個人アカウント-公開アカウント」の離脱率が低いのか、「WeChatグループ-公開アカウント-個人アカウント」の離脱率が低いのかを知りたい場合は、2つのチャネルを選択して分裂活動を促進し、2つのチャネルのデータモデルを比較します。後者の保持率が高いことがわかった場合は、後者を分裂の通常のパスとして選択できます。 実際、ユーザー成長の作業のほとんどは、さまざまなテスト、特に細かい詳細を多数テストすることです。このようなテストを増やすことでのみ、成長モデルは実際の成長方法になります。 3. スケールプロモーション成長モデルが正常に検証されると、それを使用してビジネスを前進させ、特定のビジネス目標を達成することができます。もちろん、それは目標を達成するためにより多くのリソースを使用できることも意味します。 最も明白なのはチャネルリソースです。MVP段階でのチャネルの慎重な使用と比較して、スケールアップ段階では、より多くのユーザーが新しい成長モデルに参加できるように、プロモーション用の十分なチャネルが必要です。これにより、より多くの問題が明らかになり、解決されるだけでなく、多くの隠れたハイライトを発見することもできます。 実際、スケーリングは成長モデルを検証する最終段階です。これは、初期のテストでは制御できない要因が少ないためです。しかし、大規模なユーザーが参加すると、制御できない要因が飛躍的に増加します。たとえば、モデルでユーザーとの頻繁なコミュニケーションが必要な場合、ボリュームが特に大きいと効率が低下しやすくなります。これにより、スケーリング段階は MVP 段階よりも効果が低くなるでしょうか。 そのため、データモデルは一度決定したら、プロモーション中に継続的にテストする必要があります。コアビジネスになったとしても、成長もまたライフサイクルを持つ「製品」の一種であるため、反復する必要があります。 03結論本記事では、ユーザーグロースとは何か、ユーザーグロース業務の基本的な流れを簡単に整理しました。一部の「教科書」の定義とは矛盾していますが、核心は同じです。実際にグロースに取り組んだことがある読者なら理解できると思います。 著者: ワイルドオペレーションコミュニティ 出典: Wild Operation コミュニティ (dugu9bubai) |
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