ユーザー操作: 4つの一般的なユーザー層

今日は、コンテンツの 2 番目のセクションである、4 つの一般的なユーザー セグメンテーション方法と実装に進みます。この部分では、ユーザーをセグメント化するための 4 つの一般的な方法の使用方法を詳しく説明します。前回のコンテンツでは、ユーザーセグメンテーション手法の本質を紹介しました。セグメンテーションをうまく実装するには、2 つの中核となる要素があることを皆さんに強調しておかなければならないと思います。

階層化実装の2つのコア要素

1. 異なるレベルのユーザーを、データ フィールドまたはラベルを通じて識別および区別できる必要があります。

モデルまたは方法を見つけたら、さまざまなレベルのユーザーをデータ フィールドまたはラベルによって定義、区別、識別できる必要があります。

たとえば、ユーザーを単に愛好家、一般ユーザー、超専門家などのいくつかのカテゴリに定義する場合があります。これは分割のように聞こえますが、分割の背後に詳細なルールがなく、各レベルでユーザーを識別および認証するために何らかのデータ、フィールド、またはラベルを使用する場合、この階層化は、YY であることを除いて、本質的に非現実的です。

したがって、階層化の目的は、最終的にユーザーを区別するためのデータとフィールドを見つけることです。

2. 各タイプのユーザーに対する操作メカニズムまたは戦略が明確かつ安定している。

先ほどのMaoyan Movieの例で言うと、現在、映画好きのユーザー層をターゲットにしていて、頭の中で運営の仕組みだけをイメージして、彼らに向けて劇場映画を中心とした活動をしたいと思っても、その粒度だけに注目すると、実は運営の仕組みが不明瞭だということに気づくと思います。

したがって、その月に公開された人気上位 3 つまたは上位 5 つのビデオを組み合わせて、月に 1 回サイト全体のユーザーに公開できるように実装する必要があります。また、地理的な場所に基づいて、いくつかのアクティビティを毎月定期的に公開する可能性もあります。

この粒度では、このようなメカニズムの定義がより明確で安定したものになることがわかります。前提条件として、ユーザーを識別できること、および各タイプのユーザーに対する運用メカニズムと戦略が明確で安定していることが必要です。そうして初めて、階層化された運用を改善できます。これらが 2 つの中核となる前提条件です。

これら 2 つの前提について説明した後、一般的な 4 つのレイヤリング方法とその応用について紹介します。

4つの一般的な階層化方法とその応用

まずは、4象限モデルの変形ともいえる、基本的な基準座標を描いてみましょう。4象限モデルは、水平軸と垂直軸によって4つの象限に分割されますが、このモデルは、4象限モデルに水平軸を追加したものです。この水平軸が追加された理由については、後ほど説明します。

それで、このモデルは何を意味するのでしょうか?実際に、製品タイプを差別化するためにこれを使用したいと考えています。差別化の次元は何でしょうか? 実際には、2 つの主要な次元があります。

1 つ目の次元は、ビジネスのメイン チェーンの標準化の度合いが高いか低いかです。これは何を意味するのでしょうか。

たとえば、目覚まし時計などの一部のツール製品の場合、目覚まし時計を使用するプロセスとリンクは誰にとっても非常に標準化されています。最初に時間を設定するだけで、その時間になるとアラームが鳴ります。アラームが鳴ったら、それをキャンセルすれば完了です。プロセスは非常にシンプルで、高度に標準化されています。これは標準化されたソリューションです。

読書などの需要のもう 1 つの部分は、人々が居住する地域、年齢層、アイデンティティによって異なる場合があります。たとえば、人々が教師、大学生、工場労働者である場合、その背後にある需要は非常に多様になります。

通常、このタイプの要求は標準化の度合いが低く、ほとんどが非標準です。一部の非標準要求の場合、その背後にあるビジネス チェーンもより長く、より複雑になることがあります。

たとえば、オンライン教育事業の背後には、非常に複雑で多様なチェーンがあります。初期の登録からユーザーのクラスへの入場、クラス中のメンテナンス、実践的な課題を完了した後のユーザーのフィードバックまで、中間の各リンクは変数であり、各リンクは大きな不確実性を意味します。さらに、人々の学習ニーズと学習習慣は比較的多様であるため、これは比較的複雑なビジネスになっています。

これが最初の次元です。ビジネスのメインチェーンの標準化の度合いが高いか低いかを判断する必要があります。

では、2次元とは何でしょうか?つまり、製品内でユーザーが相互に影響を与える可能性が高いか低いかということです。一部の製品のユーザーは製品と関係を築きますが、他の一部の製品のユーザーはそうしない場合があります。同じ種類の製品であっても、ユーザーが互いに影響を与える可能性は異なる場合があります。

例えば、Toutiaoのような製品では、ユーザー同士が影響を与える可能性は比較的低いですが、Zhihuではユーザー関係の強度が大幅に高く、ユーザーがお互いに影響を与える機会が多くなります。 P2P や財務管理などの製品の場合、ユーザーの要求は高度にパーソナライズされ、非標準的になりますが、ユーザーがそのような製品に影響を与えることはほぼ不可能であり、ユーザーに製品を見てもらったり触ってもらったりする必要もありません。

製品をどこに配置すべきかを決定するモデルができたら、4 つの方法で対応できます。最も一般的な4つのレイヤリング方法は、どのような製品に適しているのでしょうか。まずは4つの方法とは何かを見てみましょう。

1. ユーザーのパーソナライゼーションと需要のセグメンテーション

最初の方法は、ユーザーのパーソナライズされた特性またはパーソナライズされたニーズに基づいてユーザーをセグメント化および階層化することです。この階層化方法は、メインビジネスチェーンの標準化が低い製品、ユーザーのパーソナライズされたニーズが多様で、ビジネスがより複雑である場合に適しています。これが最初の階層化方法であり、その詳細については後で説明します。

2. ユーザーIDのセグメンテーションと階層化

2 番目の方法は、ユーザーをアイデンティティに基づいてセグメント化して階層化することです。この階層化方法は、ユーザーが互いに影響し合う可能性が高い製品に適用できます。

製品において、ユーザーが互いに影響を与え合えるのであれば、V を追加したり、名誉やメダルを与えたりして、ユーザーに強いアイデンティティを与えることができます。これにより、製品がさらに意義深いものになります。言い換えれば、その製品が作られることで、一部の人々がその製品に対して賞賛や羨望の念を抱くようになるのです。これらの感情は、製品に強い原動力を生み出し、ユーザーが特定の行動を取るように導くことができます。

残りの 2 つの階層化方法は、製品特性に基づいて区別することなく、ほぼすべての製品で使用できます。これら 2 つの階層化方法は次のとおりです。

3. ユーザー価値のセグメンテーションと階層化

ユーザーの価値が低いか高いかを判断して階層化し、参考にします。

4. AARRRモデルの層別化

これは成長の文脈でよく見られるモデルです。このモデルを通じて、ユーザーの大まかな階層化を完了し、ターゲットを絞った運用戦略を立てることもできます。これを成長モデルまたはユーザー階層化モデルとして定義できます。

上記は、これから1つずつ説明する4種類の階層化方法です。各階層化方法の使用方法と、最終的にデータに実装してユーザーを識別およびセグメント化する方法について正式に説明を始める前に、もう一度確認してみましょう。

先ほど座標についてお話ししましたが、少し抽象的に感じる人もいるかもしれませんので、いくつか例を見てみましょう。Moji Weather、Amap、Evernote、Duoduo、China Merchants Bank、TikTokなど、いくつかの製品を見てみましょう。上記の基準座標に従うと、これらの製品はどこに配置されるでしょうか。この例を使って、基準座標について理解を深めましょう。

1. 門司の天気

まず、Moji Weatherについては、やはりこの2つの次元で見ています。メインのビジネスチェーンの標準化度合いで言うと、天気予報の商品であり、ユーザーは主に天気に関する情報を得るためにチェックします。標準化度が高いのは、誰もが見ている天気の状況は同じであるべきなので、少なくともメインチェーンは標準化度が高いということです。

これは単に、さまざまな地域の気象状況に応じて、何らかの情報を全員にプッシュできる可能性があり、この領域で洗練された操作を行う可能性があることを意味しますが、メインチェーンだけを見ると、標準化の度合いは高くなければなりません。

2 番目の次元は、製品内でユーザーが互いに影響し合う可能性が高いか低いかということです。 Moji Weather のような製品の場合、ユーザー同士が製品内で影響し合う可能性が明らかに比較的低いことは間違いありません。ユーザーは製品内で関係を築く必要はなく、製品内で多くのやり取りを行う必要もありません。つまり、基本的にメインチェーンだけを考えれば、Ink Weather はそのような位置に配置できるということです。

メインチェーンの高い基準と、ユーザー同士が影響し合う可能性の低さの両方を満たしています。

2. アマップ

私たちもこの2つの標準に戻ります。Amapの事業のメインチェーンである地図ナビゲーションの場合、ナビゲーションソリューションはすべてのユーザーに対して一貫している必要があり、パーソナライズされたニーズがそれほど多くないため、標準化の程度は比較的高いようです。第二に、相互影響の可能性も低いため、Moji Weatherと同じ位置に配置する必要があります。

3. エバーノート

Evernote はメモツール製品です。主なビジネスチェーンの標準化レベルは比較的低いかもしれませんが、パーソナライズされたニーズは比較的高いかもしれません。

なぜなら、同じメモツールでも、多数のユーザーがそれぞれ異なる使い方やニーズを持っている可能性があるからです。メモを使って毎日のToDoリストを作成し、自分の用事を管理する人もいれば、大量の情報を保存するための知識管理ツールとしてEvernoteを使用する人もいます。いずれにしても、使い方は異なり、Evernoteが各使用法に対して提供するサポートも異なります。また、Evernoteを使用して同僚とデータドキュメントを共有する人もいるため、いくつかの差別化要素があります。

そのため、ビジネスのメインチェーンの標準化度は低いかもしれませんが、ユーザー同士が影響を与える可能性はありません。結局のところ、Evernote はツールであり、ユーザー間のやり取りは目に見えません。したがって、Evernote はこの座標の位置に配置する必要があります。メインチェーンの標準化度は低く、ユーザー同士が影響を与えることはありません。

4. 取得する

取得に関しては異なります。まず、知識や知識の獲得、学習のためのオーディオコンテンツの取得など、主なビジネスチェーンの標準化の程度は比較的低いです。各タイプのユーザーは非常に異なるため、その主なビジネスチェーンの標準化の程度は比較的低いことは間違いありません。

同時に、このような製品では、実際にユーザーが製品内でお互いに見えており、特にコミュニティ型の製品を使用した後は、ユーザーがお互いを見ることができるため、製品内でユーザーがお互いに影響を与える可能性が比較的高くなります。そのため、標準化の度合いは低いですが、影響を与える可能性は高いです。

5. 中国招商銀行

招商銀行は銀行の金融投資商品です。金融投資に関しては、ユーザーのパーソナライズ度は確かに比較的高いですが、製品内でユーザーが互いに影響を与えることはほとんど不可能であるため、招商銀行とEvernoteは非常に似ており、同じ位置に置かれます。

6. ティックトック

Douyin はコミュニティベースのショートビデオ製品です。まず、ユーザーのニーズはよりパーソナライズされ、差別化されています。同時に、ユーザーは製品内で互いに影響し合うことになります。したがって、TikTok のような製品をこの座標で評価する場合は、両方の基準を同時に満たす必要があります。

これら 6 つの製品を、その位置付けに基づいて判断すると、基本的にどのようなユーザーセグメンテーション方法に適しているかがわかります。例えば、Evernote の場合、ユーザーのパーソナライズされたニーズの差別化機能により適しています。また、Get と Douyin の場合、ユーザーのパーソナライズされたニーズとユーザーのアイデンティティによる階層化の両方に適した階層化方法であることは間違いありません。

Moji Weather のような製品は、右側の 2 つの階層化方法には適していません。以下の 2 つのカテゴリには適しているので、これが基本的な考え方です。

著者: Xiongxiong 操作ノート

出典: 雄雄作戦ノート