新規顧客獲得における3つの大きな課題！

まず、なぜ顧客獲得分析を行う必要があるのでしょうか? それは実はとても簡単です。

インターネット時代では、トラフィックはお金であり、トラフィックはハード通貨であり、すべての主要製品はより多くのトラフィックを制御することを望んでいますが、トラフィックはどこからともなく現れるわけではありません。オフラインの招待、口コミ、プロモーションなど、トラフィックを獲得するためのプロセスです。

顧客獲得分析を行う必要がある理由は、重要なポイントはお金と予算が関係しているからです。これは多くの場合、最初に分析する必要があるものであり、同じ費用をかけてより良い結果を得るためには、量、質からその後のコンバージョンまで、トラフィックを明確に理解する必要があります。

まず、有料配信のシナリオ全体を整理してみましょう。サードパーティ配信コンテンツには、主に 2 つの種類があります。

広告の配置: たとえば、一部のアプリのスプラッシュ スクリーン広告は、そのアプリの情報フローに埋め込まれた広告、または広告バナーです。

Sem キーワード配置: 主に Baidu キーワードの有料配置を指します。

1 つ目は、ユーザーの携帯電話にアプリがインストールされているかどうかを確認することです。ユーザーはアプリ ストアにリダイレクトされ、アプリをインストールして開きます。

次に、ユーザーがランディング ページをクリックしたときに携帯電話にアプリがインストールされている場合は、ランディング ページが直接起動され、アプリが開きます。

3 番目に、Web ベースの製品は、使用のために Web ベースの製品に直接入ります。

1 つ目は、パートナーのデータを検証および監視することです。企業は広告に直接お金をかけなければなりませんが、企業の観点からデータを客観的に監視する方法はありません。この場合、検証のために第三者から提供されたデータに頼るしかありません。

2 つ目は、ユニーク ユーザーをどうやって識別するかですが、これは実は非常に根本的な問題点です。ユーザーはランディング プロモーション ページから Web ページに移動し、アプリ ストアにジャンプしてアプリをダウンロードします。アプリ ストアは完全なサードパーティであり、企業はデータを収集できません。現時点では、これが 1 人のユーザーの 2 つのプラットフォームでの行動なのか、それとも 2 人のユーザーだけなのかを測定することすら不可能です。ユーザー識別の問題が解決されなければ、そのユーザーが自然流入なのか、プロモーション活動による流入なのかを確認できなくなります。分析を行う必要はありません。

3 つ目の問題は、さまざまなプラットフォームからのデータを統一的に集約して分析できないことです。たとえば、Android ユーザーは継続的に商品を閲覧し、最終的な注文は iOS で行います。行動を集約して分析できない場合、Android には非常に価値のあるユーザーがいるにもかかわらず、支払う前に失われているとしか考えられません。この場合、他の戦略を使用したり、そのようなユーザーに SMS リマインダーを送信したりしても無駄になり、ユーザーの不快感を招く可能性があります。

広告監視技術は、広告の始まり以来、継続的に進化してきました。ここでの難しさは、広告がサードパーティのプラットフォーム上にあり、一般の企業がデータ監視コードを直接追加できないことです。そのため、主流の広告監視技術は、画像リクエストの数を通じて広告の露出とクリックを記録し、サードパーティの広告関連データの監視を実現します。

一方、広告検出には、パラメータを追加する方法がよく用いられます。これは当時、Google が開発したソリューションでしたが、今では基本的に業界で一般的な方法となり、業界で認知されています。 UTMパラメータを通じて、異なるチャネルのプロモーションページに異なるパラメータが設定されます。ユーザーがランディングページに入ると、ブラウザはURLのアドレスを記録し、URLパラメータの特定の設定を直接解析して、ユーザーが当社の製品に入るチャネルとキーワードを明確にし、最終的に要約します。

したがって、パートナーデータの問題に関しては、主にユーザーがランディングプロモーションページに入るまでの時間と、以前の広告露出に関係しており、広告監視テクノロジーは完全なソリューションです。実際に市場にはこの種の製品がたくさんあります。同時に、Zhuge は広告、モニタリング、効果の評価に関する分析も行っています。ご興味があれば、Zhuge にアクセスして詳細をご確認ください。

独立したディメンションは、ソース、メディア、イベント名、イベント コンテンツ、キーワードの 5 つです。これら 5 つの次元のパラメータを URL に追加すると、基本的にすべてのニュース シナリオをカバーするのに十分です。

もちろん、各パラメータの名前は本質的にはコードです。名前を定義する理由は、アプリケーション シナリオの予備的な概要を示すためだけです。名前の意味とはまったく異なるパラメータを設定することもできます。本質的には、どのパラメータがデザインのどの次元に対応するかを知るだけで十分です。設定後、送信されたコンテンツのデータが自動的に記録され、さまざまなキーワードやさまざまなメディアによってもたらされるトラフィックの数と傾向を把握できるようになり、最終的にはそのような分析を行うのに役立ちます。

ユーザー識別に関してはいくつかの一般的なシナリオがあり、各シナリオには、ユーザーがログインしていない状態からログインした状態に変更するプロセスが含まれます。この背景には、複数のデバイスと複数の技術プラットフォームを使用した後にユーザーを一意に識別するという問題もあります。

まず、ウェブページでは、ユーザーの利便性のためにブラウザにクッキー情報を保存することができます。クッキーを通じてユーザーを識別することは、業界では一般的な慣行です。しかし、ユーザーが複数のデバイスで複数のブラウザを使用する可能性もあります。

したがって、ユーザーがログインした後、ユーザー アカウントは通常、さまざまなプラットフォームやブラウザーでの動作を接続するための唯一の識別子として使用されます。

ユーザーがログインしていない場合、ユーザーを識別するために主にブラウザの Cookie を使用します。

ユーザーがログイン状態からログインしていない状態に変更されると、ユーザー アカウント情報がユーザーの一意の識別子として使用されます。また、関連付けレベルでは、Cookie の一意性を通じて、ユーザーがログインする前か後かに関係なく、Cookie は一意であるため、ログイン前のユーザーの行動を関連付けることができます。

モバイル側は実際には js 側と同じですが、最も難しいのは js モバイル側とアプリ モバイル側の間でユーザーを識別する方法です。

たとえば、イベントを宣伝した後、それを Zhihu、Douban、Tieba で同時に宣伝したとします。ユーザーがプロモーションページを開いてダウンロードをクリックすると、Apple Store または App Store、Wandoujia などのアプリストアにリダイレクトされます。アプリを起動すると、ユーザーが Zhihu から来たのか Douban から来たのかはわかりません。Apple Store または App Store から来たものしか表示されません。しかし、これは明らかに私たちのプロモーション活動にはまったく役立たず、結局はすべて同じアプリ プラットフォームまたはアプリ ストアに配置される可能性があります。

Deeplink テクノロジーの原理について説明します。

前述の 3 番目の問題点は、さまざまなプラットフォームからのデータを集約して統一された分析を行うことができないことです。先ほど、ユーザー固有の識別の問題について触れましたが、これが解決されれば、要約分析が行いやすくなります。 Zhuge の最終ソリューションでは、すべてのプラットフォームからのデータを総合的に分析する機能を提供しています。ユーザーの行動データが自社のプラットフォーム上にある限り、それを統合して分析し、ユーザーのライフサイクル行動を完全に把握することができます。

たとえば、どのユーザーが Zhihu のプロモーション チャネルから来たのか、これらの Zhihu のユーザーのうち何人が登録したのか、これらのユーザーの js、Android、iOS での行動特性はどのようなものかを正確に把握できます。プラットフォーム全体でユーザーの行動を監視・モニタリングすることで、実際に各チャネルのユーザーの質を明確に把握することができます。例えば、js 側にトラフィックを誘致する機能があるか、モバイルアプリ側にユーザ​​ーを維持する機能があるかなどを把握するのに役立ちます。

今日は顧客獲得分析における3つのポイントについて簡単にお話ししました。実は、この3つの側面の価値は、ユーザーの獲得元や新規アクティブ状況を正確に測定でき、複数のプラットフォーム上の新規アクティブユーザーが1人なのか複数人なのかをプラットフォーム上でよりマクロ的かつ現実的に把握できることです。2つ目は、プラットフォーム間のユーザーフロー状況を分析することです。ほとんどの企業は、各プラットフォームのアプリケーションエンドにポジショニングを持っていると思います。プラットフォーム間のユーザーフロー状況を見ると、ユーザーが設計通りかどうかがわかります。

つまり、現在ではほとんどの企業があらゆるプラットフォームのクライアントを抱えているため、分析のためにさまざまなプラットフォームからのデータを統合することが非常に重要です。

著者: 諸葛 io

出典: Zhugeio