ユーザーセグメンテーションの方法を詳しく説明した 10 枚の画像。

クラスメートの一人がこう尋ねました。「リーダーからユーザーをセグメンテーションするように言われたのですが、どのようにセグメンテーションしても、その背後に科学的な論理がないように見え、よく「セグメンテーションの意味は何ですか？」と批判されました。」標準的なレイヤリング仕様はありますか?

この質問に答える前に、まず簡単な質問を見てみましょう。ビジネスの収益状況が次のようになっていると仮定すると、データをどのように解釈しますか? （総収益 = 有料ユーザー数 * 有料ユーザーあたりの平均支払額）

1. ユーザーセグメンテーションの一般的な役割

本質的に、ユーザー層別化はユーザーセグメンテーションの特殊な形式であり、ユーザー価値に基づいたセグメンテーションです。上位レベルのユーザーは価値の高いユーザーであり、下位レベルのユーザーは価値の低いユーザーです。ユーザー階層化の最大の利点は、平均を排除できることです。

平均値を見ると、この結論に達することができます。しかし、実際には、平均値が 25 元減少した場合、企業はそれを 25 元増やす方法を見つけなければならないということでしょうか?

- もちろん違います。 10,000 人を超えるユーザーの構成がわからないからです。この1万人が次の2つの形態で構成されているとしたら、一人当たりの価格を25元引き上げれば十分だとまだ思われますか？

これは、ユーザー セグメンテーションの威力を視覚的に示したものです。平均を通じて観察された傾向は正しいが、導き出された実行計画は間違っていることが多いことがわかります。実行に関しては、実際の問題をより簡単に特定し、実行可能な計画を策定するために、ユーザー セグメンテーションが必要です。

2. ユーザー階層化の特別な役割

ユーザーの階層化には、企業がハイエンド、ミディアムエンド、ローエンドのユーザーに提供する製品/サービス/エクスペリエンスが制限されるという特別な機能もあります。多くの場合、固定のハイエンド、ミディアム、ローエンドのパッケージ、ハイエンド/標準/ローエンドの製品、および上級/中級/初級の VIP サービスがあります。

さまざまなレベルのユーザーを個別に観察すると、提供している製品/サービス/体験に何か問題があるかどうか、またどのレベルの顧客を失っているかを直感的に簡単に把握できます。この種の分析は非常に方向性があります。問題を素早く特定し、運用上の突破口を見つけるのに役立ちます。

例えば、上記の例のAB形態は便宜上簡略化されていますが、富裕層ユーザーに依存する大規模R型ビジネスと、多数の一般ユーザーに依存する大規模DAU型ビジネスという、非常に典型的な2つのビジネス形態を表しています。 (Big R と Big DAU はゲーム業界の用語です。この 2 つの形式はゲーム業界で最も明確に区別されているため、ここではそのまま適用します)。一般的なユーザー階層化形式は次のとおりです。

これを理解し、AB パターンを振り返ると、問題をより正確に特定できます。

このレベルの解釈を経ると、平均値だけを見て「平均注文額が低すぎるので、上げなければなりません」と言うよりも、より徹底した分析になるのではないでしょうか。これは、ユーザー セグメンテーションのさらなる役割です。ビジネス行動のセグメンテーションを組み合わせることで、ビジネス上の問題を迅速に特定できます。

3. ユーザーセグメンテーションでよくある間違い

例を見た後、学生の中には「階層化は非常に単純なようです。ユーザー価値、有料 ≥ アクティブ ≥ 登録者、ピラミッドを積み重ねるだけではだめですか (下図参照)。オンラインではこのように積み重ねられているのがわかります。」と言う人もいるかもしれません。

A:これはユーザーセグメンテーションでよくある間違いで、焦点が定まっていないことです。覚えておいてください、ユーザーセグメンテーションの目的は、問題を素早く特定することです。上の図のように、登録、アクティビティ、支払いをピラミッドに積み重ねるだけで、グラフは印象的に見えますが、本質的には、ユーザー数、アクティビティ率、コンバージョン率の 3 つの指標をピラミッド チャートの形で繰り返しているだけではないでしょうか。

グラフとレポートの意味は同じなので、余計に奇妙なグラフを作るのは、おならをするためにズボンを脱ぐようなものです。これは、冒頭の不満の起源でもあります。「あなたのスコアに何の意味があるのですか！」

生徒の中には、「1 つの次元が複数のセグメントに分割されている例がわかりました。そこで、支払いと活動の次元に注目して、次のような図を作成します。想像上の階層化効果は良いと思いませんか?」と言う生徒もいるかもしれません。

A:これは、ユーザー セグメンテーションでよくあるもう 1 つの間違いです。ディメンションの交差です。ユーザーの支払いとアクティビティの指標が重複していることはよくあります。分類次元が交差し、ある層のユーザーが別の層を包含している場合、解釈が難しくなります。このとき、より明確に見るためには、直接マトリックス分類を行うのがよいでしょう。

まとめると、ユーザー セグメンテーションが表面的になることが多い理由は、主に、分析を行う学生が詳細な思考に対する認識に欠けており、包括的に考えているように見せるために階層化された図を描くことに過度にこだわり、ビジネスにおけるこの図の役割を無視し、ビジネス自体がさまざまな段階でさまざまなニーズを持っているという事実を無視していることです。

4. ユーザーセグメンテーションの基本的な考え方

ユーザーのセグメンテーションは実際には非常に簡単です。下の図に示すように、必要なのは分類ディメンション + 分類基準の 2 つだけです。

以前にも述べましたが、ユーザー セグメンテーションの最大の目的は、問題を迅速に特定し、ビジネス上のブレークスルーを実現することです。これら 2 つの目標を達成するには、次の操作を行う必要があります (下の図を参照)。

● 分類次元は現在のビジネスの重要な課題である

● 分類基準はビジネス活動に直接関係している

ビジネス開発における主要な問題とビジネスアクションは、まったく気まぐれなものではなく、「リーダーシップの指示に従う」ものではなく、製品/ビジネス開発のライフサイクルに深く関連しています。

「現在の主要なビジネス上の問題を理解する必要がある」と私が話すたびに、何人かの学生が「とにかく行って聞いてみます」と言います。直接コミュニケーションを取るのは良いことですが、何も理解できなければ、ビジネスを共有するのが面倒になるだけでなく、時々自分が話す言葉も理解できない可能性があります。オペレーター自身が混乱し、頭を使わずにリーダーの指示通りに行動してしまう可能性さえあります。したがって、分析を行う学生は、分析についてある程度理解しておく必要があります。

5. 開発段階に基づいて分類次元を選択する

通常、製品/ビジネスの立ち上げは 5 つの段階を経ます (下図参照)。各段階で重点を置くべき中核指標と主要課題は異なります。

従来の企業は、製品ライフサイクルの終わりに製品を売却し、次世代の製品が発売されるのを待つことを選択します。インターネット企業は複数回の反復を行う可能性が高くなります。次の図に示すように、段階が異なればビジネス上の懸念事項も異なります。

これらの基盤があれば、現状についての予備的な判断ができ、ビジネスとのコミュニケーションがよりスムーズになります。現在懸念されている主要な問題を特定することで、分類の次元を確定し、以下の分類基準を検討することができます。

6. ビジネスアクションに基づいて分類基準を設定する

これら 3 つの制約の下で、事業者はブロックバスター戦略を選択し、大ヒット商品、競争力のあるサービス、高品質の顧客体験を活用してユーザーを引き付け、目標を達成することがよくあります。ユーザーが初心者段階にあるときはエントリーレベルの製品があり、成長段階では、ある時点で特別な優遇特典が設けられることが多いです。これらのノードは自然な分類基準になります。

この点では、伝統的な企業はインターネット企業よりも好成績を収めています。従来の企業は、製品の販売による粗利益に依存して生き残っているため、顧客にどの程度のフィードバックを与えるべきかについて明確な定義を持っています。

一般的には、粗利益の一定割合をフィードバックとして割り当て、競合他社の割合を参考にしてメインギアを選択し、競争優位性を形成します。対応する分類基準は、ビジネス標準に直接適用することもできます (下の図を参照)。

この層別化標準のガイダンスに従って、層別化されたデータの変化に応じて対応する問題を簡単に見つけることができます。冒頭の例の効果と同様に、あるレベルのユーザーが少ないことがわかった場合、私たちはすぐに間違ったユーザーを探していることに気づき、製品の競争力を見直す必要があります。これにより、さらに詳細な分析を行うための手がかりが得られます。

それどころか、少数の大手企業を除いて、ほとんどのインターネット企業は、補助金のために懸命に働き、資金を浪費している段階にあります。明確な商品ラインアップや競争戦略が欠如しており、運営資金がある限り、クーポンを目一杯発行し、規模を拡大し、上場して資金を調達する。そのため、インターネット企業は、登録数が足りない場合はクーポンを発行し、アクティビティが足りない場合はクーポンを発行し、維持率が足りない場合はクーポンを発行するといった、無意味な運用を頻繁に行っています。

データ アナリストであれば、会社の業務が本当に無神経であることに気付くでしょう。どの AARRR 指標が下がったかを見て、短期的な活動を計画するだけです。全体的な計画も戦略もまったくありません。

次に、競合製品の状況を参考にして競合製品分析を行い、消費/活動レベルの異なるユーザー間で自社製品と競合製品の違いを明確に区別し、XX レベルでは有利であり、XX レベルでは不利であることを理解できるようにします。

したがって、システムをさらに最適化するためのユーザーセグメンテーション戦略を開発できます。結局のところ、私たちはスポーツではなく業務に従事しているのです。

VII. 要約

ユーザーセグメンテーションは単純に思えるかもしれませんが、詳しく調べてみると、多くのビジネスの詳細が関係していることがわかります。多くの学生がこれに困っています。彼らは皆、次のような問題に困っています。リーダーから、ユーザーをハイエンドに分けるように言われました。8,000 人がハイエンドと見なされるのか、10,000 人がハイエンドと見なされるのか、それとも 12,000 人がハイエンドと見なされるのか。そうです、彼はこの境界線を越えて死ぬまで戦っていました。

彼は何も知らない！彼は今でも、次のように計算して教えてくれる機械学習アルゴリズムが存在することを期待している。「人工知能 AlphaGo は、10,000 が完璧な基準だと言っています。それに同意できない人は、AlphaGo に噛み殺されるでしょう。」

これは逆の方向に進んでいます。ユーザ階層化は業務の成果であり、業務に適用されるものであるため、一見単純な階層化でも、業務と組み合わせれば説明しやすく、問題点も見つけやすいものとなります。これをみんなでシェアしましょう。

著者: ダウン・トゥ・アース・アカデミー

出典: ダウン・トゥ・アース・アカデミー