ユーザー増加の5つの重要な要素

トラフィックが王様であるこの時代において、トラフィック配当はあらゆる分野において極めて重要です。しかし、競争圧力が極めて高いレッドオーシャンの中では、ユーザー獲得はますます困難になり、コストも増大しています。

PCインターネット時代には、インターネットユーザーの年間成長率は50％に達し、ウェブサイトを構築するだけで多くのトラフィックを獲得できました。モバイルインターネットの初期には、APPもトラフィック配当の波を経験し、顧客獲得コストは1元未満でした。しかし、近年、トラフィック成長の配当が薄れ、競争がますます激しくなり、各分野で数百の同業他社が競争し、顧客獲得コストが耐えられないレベルに高騰し、ビジネスの成長が鈍化または後退しました。

このような高コストで競争の激しい環境において、企業がデータ分析を利用して社内で洗練された業務を遂行できない場合、膨大なリソースの浪費につながり、必然的に企業の運用コストが増加し、競争力が低下することになります。

インターネットプラットフォームにおける従来のデータ分析は、主に結果ベースのデータに焦点を当てており、結果を生み出すユーザー行動プロセスの分析が欠けています。そのため、データ分析の価値は比較的限定的でした。そのため、近年多くの企業が、十分なデータ分析を行っているものの、あまり効果が出ていないと感じています。

前世代のユーザー行動分析（より正確には、ウェブサイト統計またはAPP統計）ツールは、主にブラウジング行動の分析に限定されており、ユーザーの詳細なインタラクティブ行動を分析することはありませんでした。そのため、分析の価値は比較的限られていました。現在、ほとんどのインターネット従事者は、ユーザー行動分析に対して依然としてこのような印象を持っています。

多くの人は、ユーザー行動とビジネス成長の因果関係をまだ理解していません。ユーザー行動分析システムを購入しても、従来のPVとUVにしか注目していません。ユーザー行動分析の価値を理解しておらず、ユーザー行動分析の難しさを過小評価しているため、結局システムが空回りしてしまうのです。

では、このジレンマをどう解決すればよいのでしょうか?

——まずはユーザー行動分析について理解していきましょう。

ユーザー行動分析とは何ですか?

ユーザー行動分析とは、これらのデータを収集して分析し、ユーザーの製品使用パターンを発見し、これらのパターンをWebサイトのマーケティング戦略、製品機能、運用戦略と組み合わせて、マーケティング、製品、運用における潜在的な問題を発見することです。これらの問題を解決することで、ユーザーエクスペリエンスを最適化し、より洗練された正確な運用とマーケティングを実現し、製品のより良い成長を実現できます。

ユーザー行動の5W2Hを分析することで、ユーザーがどこから来たのか、どのような操作を行ったのか、なぜ離脱したのか、どこで離脱したのかなどを把握できます。これにより、ユーザーエクスペリエンスとプラットフォームのコンバージョン率が向上し、企業は洗練された運用を通じてビジネスの成長を実現できるようになります。

5W2H: Who（誰が）、What（どのような行動をした）、When（いつ）、Where（どこで）、Why（目的は何）、How（どのように行う）、Howmuch（どれくらいの時間がかかり、どれくらいの費用がかかったか）。

ユーザー行動分析をどのように実施するのでしょうか?

まず、ビジネス目標を明確にし、ビジネスプロセスを深く理解し、目標に基づいて監視する必要がある主要なデータノードを特定し、基本的なデータを収集して整理する必要があります。十分なデータがあれば、科学的な方法と分析モデルを習得し、実際に適用して効果的な分析を実現する必要があります。そうすることで、データ主導のビジネス分析と意思決定を真に実現できます。

1. ユーザー全体のデータ傾向の変化を観察する

新規ユーザー、アクティブユーザー、訪問回数、平均使用時間、使用時間分布は、日常業務でよく使用され、全体的なデータディメンションを測定するための大まかな指標です。

これらの指標を使用すると、マクロの観点から、さまざまな期間、さまざまなチャネル、さまざまな製品のおおよそのデータを表示できます。現在ログインしているアクティブなユーザー数が大幅に減少するなど、データに異常が発生した場合は、分析範囲を絞り込んで製品の問題を特定できます。

「読書」製品を例にとると、図から、各ユーザーの使用において、ほとんどのユーザーはこの製品を1〜5秒から3〜10分間使用していることがわかります。製品の粘着性について基本的な理解を得た後、使用時間が1〜5秒のユーザーの行動特性を分析したり、使用時間が3分を超えるユーザーの行動特性を分析したりして、ユーザーの使用時間を増やすための重要な成長ポイントを見つけることができます。

2. さまざまなユーザー行動に関する具体的な分析を実施する

製品上のユーザーの動作をイベントとして定義できるため、製品上でユーザーが取得したすべてのプログラム フィードバックをイベントとして抽象化して収集できます。イベントはユーザーの行動を完全に記録できます。

たとえば、ユーザー A が商品詳細ページにアクセスした時刻と分を知ることができ、属性を通じて現在のページの商品名、商品 ID、商品タイプなどを収集して、ユーザーの使用シナリオの復元を最大限に高めることができます。さまざまなユーザー行動に基づいて集中的な分析を実施できます。

• 傾向分析: 時間の経過に伴う単一のイベントの傾向の変化を分析します。
• 比較分析: ユーザー属性またはイベント属性に基づいてグループ化して比較します。
• スクリーニング分析: スクリーニング条件を通じて特定の特性を満たすイベントを選択し、分析します。
• 地域分析: 環境属性とユーザー属性の州と都市の内訳を地図で表示できます。

3.ファネルを通じてさまざまな行動間のコンバージョン率を分析する

サイクルが長く、リンクが多い、比較的標準化されたビジネス プロセスのプロセス分析では、ファネル分析によって問題を直感的に発見し、説明できます。企業は、あらゆるレベルでユーザーのコンバージョンを監視し、ユーザーの購入プロセス全体を通じて最も効果的なコンバージョン パスに焦点を当て、最適化できる欠点を特定し、ユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

同時に、科学的なファネル分析では、コンバージョン率の傾向曲線を表示できるため、企業はユーザー行動の変化を正確に把握できます。これは、変換分析の精度と効率を向上させ、プロセスの異常を特定し、戦略調整の有効性を検証するための科学的な指導的意義を持っています。

運用担当者は、各リンクで異なる属性（新規登録ユーザーと既存顧客、異なるチャネルからの顧客など）を持つユーザーグループのコンバージョン率を観察し、各プロセスステップのコンバージョン率の違いを比較することができます。最も高いコンバージョン率を持つユーザーグループを把握し、ファネルの合理性を分析し、異常なコンバージョン率を持つリンクを調整することができます。

4. 初回の行動と再訪問の行動に基づいてユーザーの維持を判断する

リテンション分析は、ユーザーのエンゲージメント/アクティビティを分析するために使用される分析モデルです。最初の行動を実行したユーザーの何人がその後の行動を実行するかを調べます。これは、ユーザーにとっての製品の価値を測定するための重要な方法です。

リテンション分析を通じて、主に新機能がリリースされた後に、さまざまなグループに異なるリテンション効果をもたらすかどうかを確認できます。新しい製品機能やアクティビティによってユーザー維持率が向上したかどうかわかりますか?

バージョンアップやマーケティングプロモーションなど、さまざまな要素を考慮し、使用頻度の低い機能を切り出し、迅速な反復検証を実現し、それに応じた戦略を策定しました。

維持率は製品の価値を判断する最も重要な基準であり、製品がユーザーを維持する能力を明らかにします。実は、これはコンバージョン率、つまり、初期の不安定なユーザーをアクティブユーザー、安定したユーザー、忠実なユーザーに変換するプロセスです。統計が変化すると、オペレーターはさまざまな期間にわたるユーザーの変化を確認し、顧客に対する製品の魅力を判断できます。

5. ユーザーの実際の行動を記録し、望ましいパスを決定する

ユーザーがアプリにアクセスすると、通常はさまざまな経路をたどって製品を使用します。この時点で、アプリケーション内でユーザーがたどるさまざまなパスをすべてグローバルな視点から調査する必要があります。

パス分析により、指定された時間内にユーザーがたどる最も一般的なパスを確認し、ユーザーがアプリケーションにアクセスした後に何をするかを理解し、ユーザーがアプリケーションを段階的に離れる方法を理解することができます。

電子商取引を例にとると、ウェブサイト/アプリにログインしてから支払いが完了するまで、購入者はホームページの閲覧、商品の検索、ショッピングカートへの商品の追加、注文の送信、注文の支払いというプロセスを経る必要があります。

ユーザーの実際の購入プロセスは、複雑に絡み合った反復的なプロセスです。たとえば、注文を送信した後、ユーザーはホームページに戻って商品の検索を続けるか、注文をキャンセルする場合があります。それぞれの経路の背後にはさまざまな動機があります。

他の分析モデルと組み合わせて詳細な分析を行うことで、ユーザーの動機を迅速に見つけ出し、ユーザーを最適なパスまたは期待されるパスに導くことができます。

VI. 最終

何事も、うまくやりたいなら、まずそれを理解しなければなりません。理解して初めて、それをよりうまくコントロールできるようになります。では、製品の市場パフォーマンスを明確に知るにはどうすればよいでしょうか?

これには、ユーザーの製品使用行動を分析する必要があります。データの取得、データの分析、データの適用が得意であることは、誰もが仕事をうまくこなすための基本的なスキルです。すべての企業は、ユーザー行動分析におけるビッグデータの応用を強化し、データからパターンを見つけ、データを使用してビジネスの成長を促進する必要があります。

著者: 諸葛 io

出典: Zhugeio