コミュニティグループ購入0から1への実践運用ノート

序文：

2018年の初めに、私は偶然南京の地元のコミュニティライフ企業に入社し、サプライチェーンを除く会社全体の運営を担当しました。

この記事は、この作業をユーザー、データ、活動、コミュニティ、組織などの観点からレビューしたものです。この記事が友人からのより多くの指導と助けを得られることを願っています。

また、このプロジェクトモデルはコミュニティリーダーモデルとは異なり、広範囲に網を張るパートタイムのリーダーではなく、コミュニティ内の固定された会場とフルタイムのパートナーによって運営されます。区別にご注意ください。

1. 新しいビジネス、新しい出発点

同社の親会社は、建築およびスマートコミュニティのソフトウェアとハードウェアを手掛ける企業であり、万科や中国南方などの不動産開発業者のトップサプライヤーです。南京を除く他の地域での主な事業はスマートコミュニティであり、南京支店は独自にこのコミュニティ生鮮食品電子商取引プロジェクトを実施しました。

私が入社した当時、事業は南京の10のコミュニティに拡大していました。当社は「T+1先行販売+コミュニティサイト」モデルを採用し、コミュニティ内に独自のサービスサイトとカスタマーサービスガールを配置しています（サービスサイトは商品の二次仕分けと小型倉庫の機能のみを持ち、商品の展示や現地での販売は行いません）。

カスタマーサービスガールは、コミュニティ内のオーナーへのサービス、プロモーションチームとの協力による訪問販売や新規顧客の誘致、コミュニティ内のユーザーの日常的なメンテナンスなどを担当します。

（図1：当社のビジネスモデル）

オンライン運営部門には、DB4名＋グラフィックデザイナー1名＋ニューメディア1名＋イベント企画1名＋運営マネージャー1名がおり、いずれも比較的経験の浅いパートナーですが、幸いにも全員が若く、勤勉さ、聡明さ、学習意欲が最大の強みです。事業は始まったばかりで、いつでも戦略を調整できるため、可能性と余地がたくさんあります。

私がやるべきことは、経験と方法論を実際の行動に移し、全員が成果を達成できるように導くことです。道のりは長く困難ですが、進み続ければ目的地にたどり着くでしょう。

2. 川を見つけてユーザーシステムをゼロから構築する

私たちをサポートし、ガイドする完全な運用フレームワークがなかったため、私たちの製品にはデータ収集機能がなく、アプリ訪問数、コンバージョン率、維持率、再購入率などのデータはすべて空白でした。すべての運用アクションにはプロセス追跡機能がなく、最終結果（GMV、有料ユーザー数など）に基づいてのみ判断できました。

ですから、大企業で慣れ親しんできた一見自然なやり方は、明らかにもう実行不可能なのです。

「Man vs. Wild」というゲームは、森で迷ったときに川を見つけてそれに沿って進むと救助されるということを教えてくれます。私の「川」は「ユーザー」と「データ」です。

一方で、オンライン運営のすべての戦略的な道筋と方法は、最終的に、設定した目標を達成するために、ユーザーを設計した道筋に従って行動させることを目的としています。他方では、データ技術と市場競争の応用により、製品の運営からユーザーの運営へと考え方をシフトする必要もあります。

そのため、「ユーザー操作」を最優先に考えております。

アプリには埋め込みデータポイントがなく、バックグラウンド機能にデータを統合していないため、すべてのデータをバックエンドからエクスポートする必要があります。条件が不十分な場合は、単純で直接的な方法が必要になることが多いため、最初にユーザーを3つのカテゴリ（新規有料ユーザー数+アクティブユーザー数+サイレントユーザー数）に単純に分割し、週に1回プルして、さまざまなカテゴリのユーザーに対応する運用戦略を策定しました。

たとえば、新規有料ユーザーの定義は、過去 1 週間以内に初めて注文したユーザーです。このタイプのユーザーに対する運用目標は、リピート購入を促すことです。対応する運用アクションは、すべてのカテゴリの低額クーポンをオンラインで配布することです。オフラインでの戸別配達についてはリマインダーが送信され、グループとWeChatにメンバーが追加されます。

来週、再度リストを取得します。先週の新規有料ユーザーがリピート購入を行った場合、「アクティブユーザー」カテゴリに移行され、対応する異なる運用戦略が適用されます。リピート購入がない場合は「サイレントユーザー」に流れが移行され、これも対応する運用戦略となります。

この時点で、予備的なユーザー分類運用システムの枠組みが確立され、ユーザー成長パスは単純な閉ループを完成しました。残っているのは、運用アクションを段階的に改善し、ユーザー行動データを詳細に分析し、属性付けして分類することだけです。

(図 2: ユーザーの階層化と誘導戦略。この戦略は、データのフィードバックに基づいて何十回も調整されました。)

さまざまなデータの変化を通じて、私たちはさまざまな手段を使ってさまざまなカテゴリーのユーザーをターゲットにし、アウトリーチ方法と運用戦略を何度も繰り返してきました。たとえば、新規有料ユーザーへの紅包の配布を、当初の50マイナス10から20マイナス5に変更し、カテゴリークーポンから一般クーポンに変更して、新規有料ユーザーが再購入するハードルを下げました。

紅包の発行時間とSMS通知時間も何度も調整され、毎日、新規ユーザーの注文に手動でラベルが付けられ、ターゲットを絞った文言が編集されています。カスタマーサービスの女性が新規ユーザーに商品を届ける際には、低価格で利用頻度の高い商品を勧めたり、紅包の割引を知らせたり、新規の有料ユーザーがアクティブであり続けるように誘導したりすることが求められます。

（図3：バックエンドはユーザーごとに異なるしきい値の赤い封筒を発行します）

（図4：ライフサイクル管理）

初期段階では、サイレントユーザーの覚醒率は非常に低かったのですが、主な原因はユーザーに連絡する方法がなかったことです。私は非常に「愚かな」方法を使用しました。カスタマーサービス担当者と営業チームが、コミュニティ内の価値の高いサイレントユーザーのリストを持って戸別訪問を行ったのです。

これらのユーザーは当社の古くからのユーザーであり、コミュニティ内の当社の製品やサービスサイトに精通しているため、理論的にはこのような戸別訪問の方がより正確です。サイレントユーザーリストをエクスポートした後、消費記録に基づいてサイレントユーザーに手動でラベルを付けます。

例えば、肉類のユーザー、果物のユーザー、家事のユーザーなどは、野菜は1元、洗濯は9.9元、肉類は10元から5元を引くなど、異なる商品やスクリプトを使用してガイドし、ユーザーが対面で再度注文できるようにします。

半月にわたる戸別訪問の結果、最終的に約 3,000 人のユーザーが目覚めました。開封率と注文率はそれぞれ50％で、100人のオーナーが訪問したうち50人が実際にドアを開け、25人がその場で追加注文をしたことになります。おそらくこの方法は非常に低レベルで非効率的に思えるでしょう。

実は、これはO2O事業特有のオフラインリーチ能力の延長に過ぎず、最終的に算出されたROI、週間リテンションなどの指標も非常に高いです（2020年7月、「柔聯合会」などのコミュニティ生鮮食品会社が戸別訪問方式を採用し始め、私たちも2018年に実施し、より綿密かつ効率的に実施しました）。

次の図は、2 つのコミュニティのユーザーの 1 週間の再訪問統計を示しています。

（図5：サイレントユーザーリコール）

ユーザーの分類と等級付け後の最初の1か月で、新規有料ユーザーの21日間の再購入率は40％を超え、arppu値（有料ユーザー1人あたりの平均収益）は37元から55元に増加し、サイレントユーザーの覚醒率は50％を超え、毎日の有料ユーザー数は50％増加し、売上高は前月比40％増加しました。

同僚たちは一生懸命働いていますが、とても幸せです。しかし、このような過負荷な仕事にはまだ改善の余地があります。一方では、人手が限られているため、沈黙しているユーザーの覚醒はオフライン訪問に長期間依存することはできません。他方では、ユーザーへの補助金はまだ比較的広範囲であり、ユーザーデータは依然として毎週手動で集計されており、購入行動をより詳細に区別していません。

ユーザーは、新規有料ユーザー、アクティブユーザー、サイレントユーザーの3つに大まかに分類されていますが、その範囲内での次元変動は依然として非常に大きくなっています。次のステップは、ユーザーをさらに細分化し、操作の粒度を下げて効率化することです。

3. ユーザー操作の改善とアップグレードを継続する

実際、モバイルインターネットが誕生する以前から、チェーン小売、銀行、航空会社などの伝統的な業界では、すでに RFM または類似のモデルを使用して会員顧客をセグメント化していました。

簡単に言えば、RFM モデルは、各ユーザーの支払いを「頻度」、「最新性」、「金額」の 3 つの要素に基づいて分類します。 RFM モデルでは、ビジネスモデルと具体的な目標に応じて、ユーザーを「高価値ユーザー」、「主要開発ユーザー」、「高価値リコールユーザー」などの 7 つまたは 8 つのカテゴリに分類できます。

（図6：RFMモデル）

私が携わったプロジェクトに戻ると、RFM を通じてユーザーを分類することには、沈黙しているユーザーを目覚めさせるなど、多くの利点があります。以前は、戸別訪問をしてユーザーを活性化していました。活性化率は 25% でしたが、75% のユーザーが失敗していたことも意味していました。

RFM で分類・評価できる場合は、まず、過去に注文頻度が高く、消費額も高い高価値リコールユーザーを探します。このようなサイレントユーザーは、1 年前に 1 回しか注文していない低価値ユーザーよりも覚醒しやすく、GMV への貢献度も高いと予想されます。

別の例として、アクティブユーザーに対する補助金をよりターゲットに絞ることができます。高額の購入をしたり、高額の買い物をしたり、最近頻繁に購入したりするユーザーに対しては、実際に「差別」することができます。これらのユーザーは価格に対する感度が低く、粘り強さが高いため、補助金を減らすことができます。

消費者のカテゴリーに基づいてターゲットを絞った補助クーポンを発行することもできます。たとえば、ユーザー A が肉をよく購入する場合、他のカテゴリーのクーポンを発行して他の製品やサービスも体験するよう促し、ユーザーの定着率を高めることができます。

乱雑なソースデータに直面して、私たちはまず価値の高いハウスキーピング注文を排除し、次に 1 つの携帯電話番号と複数の住所を持つアカウントを排除し、最後に 1 日以内に繰り返される注文を統合しようとしました。

最終的に、より信頼性の高い RFM テーブルができました。ハウスキーピング注文はなく、他のユーザーに代わって注文するユーザーは無視されますが、ほとんどのユーザーの分類はより正確です。ハウスキーピング注文や、代理で注文するユーザーについては、他の解決方法もありますが、それはまた別の話です。

次の図は、あるコミュニティの RFM ユーザーテーブルの部分的なスクリーンショットです。ユーザーのプライバシーを保護するため、携帯電話番号と関連データは処理されています。

（図7：コミュニティのRFMユーザー分類表）

RFMモデルを通じて、ユーザーをさまざまなカテゴリに分類し、「高価値顧客」、「重点開発顧客」、「重点リコールユーザー」に焦点を当てています。オンライン操作中に、推奨製品を区別し、クーポンと紅包をターゲットに配布し、リーチの頻度と手段を差別化し、最終的により洗練されたレベルを実現します。

運営コストにおける赤い封筒の補助金項目は20％近く減少しましたが、GMV、ARPPU、有料ユーザーの1日あたりの平均数などの指標は増加し続けています。ちなみに、サイレントユーザーを覚醒させる問題も解決しました。当社のカスタマーサービスガールやプロモーターは、戸別訪問する必要がなくなり、運営側から提供された「重要な覚醒ユーザー」のリストを持って、ターゲットを絞ったプライベートWeChatチャット、電話、グループ識別を行うことができます。

オンライン事業では、さまざまな戦略でクーポンや紅包を配布したり、テキストメッセージを通じてユーザーに連絡したりします。サイトを訪問しなくても、サイレントユーザーの覚醒率は実際に約10ポイント増加しました。

RFM モデルを完成した後、ユーザーファネルを再検討し、各プロセスを最適化しました。各プロセスのアクションを標準化し、制度化します。

（図8：AARRRモデル）

ユーザー操作システムを最初に確立した後、すべてのユーザー操作はクローズドループを実現しました。

さらなるステップは、ユーザー操作の自動化、つまり、手作業で処理する必要があるデータをシステム機能に変換し、オープンな機能を形成することです。これは、ここ 2 年で普及したミドルプラットフォームの概念でもあります。スペースの都合上、ここでは「ミドルプラットフォーム」の概念については詳しく説明しません。

（図9：元の表）

上記はバックエンドテーブルデータであり、フィールドには携帯電話番号 + 名前 + 時間 + 住所 + 製品 + 製品カテゴリが含まれます。

これまでの RFM モデル、コーディネートモデル、ターゲットを絞ったクーポンの発行、さまざまな運用戦略などはすべて、ビジネスニーズを整理し、コア指標と主要な影響要因を特定し、モデルを構築し、モデルに入力するさまざまな値を手動で取得することから始まりました。最後に、旅程戦略が運用の実装を支援しました。

実際、上記はすべて、技術サポートが不十分な場合に物事を簡素化するための私自身の独自の方法です。比較的優れた技術力を持つ企業では、この作業は製品、データ、アルゴリズム、開発、テストなどのNつの役割の連携によって完了します。これは体系的かつ動的で自動化されたプロセスです。

例えば、Didi Chuxing では、アルゴリズムと機械学習を使用してユーザーにクーポンを発行しています。ユーザー機能のスクリーニングの組み合わせは、バケット化または語彙化を通じて処理され、最終的にクーポンを発行するための分類モデルが得られます。

輸送能力の向上という点では、EM アルゴリズムを使用してドライバーを分類し、さまざまなタイプのドライバーを識別して、運用戦略の策定と実装をサポートします。

同時に、ユーザーリテンションを行う際には、SHAP + XGBoost を使用して、ユーザーアクティビティに影響を与える要因を探索して定量化し、最終的に縦軸を各測定次元、横軸を特徴値とする座標グラフを形成します。

すべての情報は大きなテーブルに出力され、運用担当者は対応する運用シナリオを見つけて運用効率を向上させ、ユーザーの行動に影響を与えることができます。もちろん、これはより技術的な質問なので、大まかに理解するだけで十分です。

優れたオペレーターとして、すべての運用アクションはデジタル化、視覚化、オンライン化され、定量化、説明、予測可能でなければなりません。

オペレーション部門はテクノロジーを理解していないかもしれませんが、この認識を持ち、何を求めているのか、製品開発はどのように達成されるのか、プロセスは何か、影響要因は何か、オペレーション部門が決定しなければならない次元と要因は何かを明確に理解している必要があります。これが効率的で高品質、そして高度なオペレーション能力です。

4. 永遠のテーマ：維持と成長

維持と成長は常にインターネットビジネスの中核目標であり、特にコミュニティ、キャンパス、都市などの固定された物理的なシーンを持つビジネスユニットでは、維持と成長は中核的なライフインジケーターです。

固定された物理シナリオでは、ユーザー総数、ユーザーのニーズ、ユーザーの行動、ユーザーのライフサイクルなどのパラメータは比較的固定されています。このタイプのビジネスを拡大する場合、最初のステップは物理シナリオを拡大することであり、2 番目のステップは浸透率を高め、需要の頻度を向上させることです。

例えば、滴滴出行。滴滴出行の北京での輸送能力が一定レベルに達すると、動的なバランスが維持されました。その後、滴滴出行が事業規模を拡大したい場合、新しい都市を開拓する必要がありました。しかし、物理的な事業シナリオの拡大は運営コストの増加を意味し、これは事業規模の拡大の一側面です。

対象都市の輸送力の効率化と利用頻度の向上は、規模拡大の裏側、つまりコスト削減と効率化の側面であり、この側面のテーマは維持と成長です。

私の個人的な理解では、保持は成長に含まれている、というのは、小学校の古典的な算数の問題と同じです。プール、水が出る蛇口、水が漏れている穴、水が満たされるのにどれくらいの時間がかかるでしょうか?

プールを満たす = 全体的な成長、プールを空にする = 新規ユーザーの増加、プールを空にする = ユーザー離脱。全体的な成長を高めたい場合は、新規ユーザーの成長 + 既存ユーザーの維持 + 失われたユーザーの想起に分ける必要があります。これら 3 つの部分は互いに補完し合い、密接に関連しているため、どれか 1 つが欠けてもいけません。

これまで、ユーザーリコール戦略について説明してきました。次は、リテンションについてお話ししましょう。

保持率を向上させる方法は多数ありますが、2 つの重要な部分にまとめることができます。1 つは、ユーザーライフサイクルから始めて、各リンクの保持指標を改善し、全体的な保持率を向上させることです。 2 つ目は、ユーザーの行動から始めて、ユーザーの行動パスのすべてのリンクを最適化し、ユーザーの維持に影響を与えるコアパラメータを見つけて、全体的な解約率を下げることです。

前回の記事では、実際にこの 2 つの側面で私たちが実践している運用方法と戦略の一部を大まかに説明しました。ユーザーライフサイクルの観点から、私たちはユーザーのライフサイクルのあらゆる段階でリテンションを向上させるために戦略を継続的に調整しています。

例えば、2A3Rモデルを最適化しました。ユーザー登録の最初のステップでは、新規ユーザー向けの独占価格と独占製品を通じて、ユーザーが最初の有料注文を完了するように誘導し、製品のプロセスとサービスを直接かつ完全に体験できるようにします。このステップは、「アクティベーション率」を向上させるためのものです。

新規有料ユーザーがオンラインになった後、これらのユーザーには再購入を促すための低額クーポンが発行されます。このステップにより、新規有料ユーザーの維持率が向上します。

その後、新規ユーザーをユーザー分類システムに組み込み、RFMなどのモデルで分類し、さまざまな運用戦略を使用してリピート購入を促進します。ここでは詳細には触れません。

リテンション向上に関して、重要な手法として「コホート分析」を紹介したいと思います。私がこの手法に初めて出会ったのは、2010年頃、MSN SPACEで学術論文を見たときでした。社会学的研究で使われていた手法ですが、当時はあまり感心しませんでした。

次にこの機能に触れたのは、Google GA がこの機能を開始した 2015 年の初めでした。当時、私は余暇に独自の対外貿易 Web サイトを構築していました。これは主に、キーワード、国、デバイスなどのディメンションに関するトラフィックソース分析に使用されていました。

この方法は、過去の保持率の変化を観察し、保持に影響を与える主要なパラメータを見つけ、データの洞察を通じて運用戦略を継続的に修正することです。

下の図は、私が適当に作った週ごとの新規有料ユーザーのリテンションチャートです。形式は結構適当ですが、意味は同じです。上が維持ユーザー数、下が維持率です。

そこにはいくつかのパラメータがあります。最初の列は、第 1 週から第 9 週までの時間です。2 列目と 3 列目は、新規顧客獲得予算とクーポン割引率という 2 つの変数パラメータです。青い部分は、維持数と維持率です。

（図10：新規ユーザーの週次維持グループ分析）

このテーブルを作成した後、最も直感的な機能は保持警告です。今週の新規ユーザーの保持データが大幅に減少していることに気付いた場合、操作プロセス全体に問題があるかどうかをすぐに追跡する必要があります。

例えば、実際の業務では、新規ユーザーの週次維持率が17%も急落するという事態に遭遇しました。さまざまなコミュニティのグループ分析表を見ると、損失は主に特定のコミュニティに集中していることがわかりました。

同じ製品に対して、オンライン行動経路を整理し、製品バグのトラブルシューティングを行い、製品自体の問題を排除した後、それは製品の問題であるか、新規顧客を引き付ける品質の問題である可能性があります。新規顧客を引き付ける品質をさらに排除した後、残る問題は製品だけです。

オフライン店舗スタッフによる検証とユーザーへのフォローアップ訪問を通じて、先週、新規顧客獲得のために使用した商品に問題があることが判明しました。夏には、新規顧客獲得のために新鮮な野菜を使用しましたが、穴あき包装を使用していませんでした。野菜はビニール袋の中で腐ってしまい、ユーザーにとって悪い体験となりました。その結果、このコミュニティの新規ユーザーの2週目の維持率は17％低下しました。

私たちは、野菜の無料再配布と顧客関係の維持により、この地域での定着率をすぐに補いました。また、他の地域で同様の問題が再発しないように、野菜のパッケージと注意喚起の文言を改善しました。

また、あるコミュニティの翌週の継続率が100％に近いことがわかったため、すぐにそのコミュニティの店舗のカスタマーサービス担当の女性を探し出し、どのように新規顧客を獲得したのか、各リンクでどのような戦略や手法を使っているのかなどを詳しく尋ねたこともあります。

結局、カスタマーサービスの女の子が私たちの台本に厳密に従ってユーザーとコミュニケーションを取り、私たちが新規有料ユーザーに提供する再購入用の赤い封筒、クーポン、特定の製品などを詳細に紹介し、積極的に注文を促したためであることがわかりました。

このケースを通じて、クーポンリマインダー戦略を改善し、新規有料ユーザーのクーポンの有効期限が切れる前にプッシュとSMSメッセージを積極的に統一し、標準を形成しました。また、他のコミュニティのカスタマーサービスガールが一緒に学び、向上できるように、ガールのケースを共有してトレーニングしました。

維持率を観察し、表面的な問題を発見することに加えて、コホート分析は、データの洞察を通じてどのようにより詳細な役割を果たすことができるのでしょうか?

「新規顧客獲得予算」と「割引率」という 2 つの変数パラメータを詳しく見てみましょう。新規顧客獲得予算が増加すると、新規有料ユーザーの数も増加することがわかりました。クーポン割引が大きいと維持率が上昇し、これら 2 つは正の相関関係にあるパラメーターです。

ここで、大まかな結論を導き出すことができます。この段階での運用目標が顧客維持率の向上である場合、予算を増やして割引を増やすことができます。これはよく知られた正しいナンセンスのようですが、この表の核心的な価値は「定量化可能性」にあります。

たとえば、今週の運用目標は、100 人の新規有料ユーザーを追加し、維持率を 10 ポイント上げることです。

次に、過去のデータから、この目標を達成するには、新規顧客獲得予算を 1,000 元増やし、製品割引を 5% 増やす必要があることを計算できます。データの予測ができたので、次のステップは目標を再度細分化することです。1,000 元の追加予算をどのチャネルに投資すればよいでしょうか?追加の5%商品割引はどの製品に適用されますか?

次に、さらにいくつかの変数を追加し、さまざまなユーザーソースチャネルの保持率とさまざまな製品の保持率を遡って、最終的な結論を得ることができます。対応する目標を達成するには、チャネル A で新規顧客獲得予算を 500 元、チャネル B で 200 元、その他のチャネルで 300 元増やす必要があります。

生鮮食品カテゴリーの肉と魚介類の割引は5%増加します。これを私が実際に運営しているプロジェクトに当てはめると、すべてのコミュニティのグループ分析表を作成し、各コミュニティのリテンション状況、可変パラメータのリテンションへの影響、異なるコミュニティの消費者カテゴリーのリテンションへの影響を観察し、最終的に100人の新規ユーザーを獲得し、リテンションを10ポイント向上させるには、総予算はXXXX元であると結論付けます。

特定のコミュニティで新規顧客を引き付けるための予算を増額し、フィールドプロモーションの予算を 700 増額し、新規顧客を獲得するための予算を 300 増額し、ABC コミュニティで肉の割引を 5% 増額し、DEF コミュニティで野菜の割引を 5% 増額します。

実装の最終ステップは、時間ノードを細分化し、マイルストーンを特定し、人員の分担を決定し、リソースを準備することです。

コホート分析モデルでは、さまざまな変数パラメータを追加して、さまざまなビジネスユニットに合わせて調整できます。

1 つの例から学び、それを他の状況に適用します。たとえば、私が Didi の本社運営者であれば、すべての都市の一般的な表と各都市のサブ表を作成し、「容量」、「応答率」、「注文完了率」、「補助率」、「浸透率」などのいくつかのコア変数パラメータを追加します。Didi のようなビジネスでは、すべての DP 企業またはドライバーのグループ分析を行う必要がある場合もありますが、ここでは列挙しません。

また、コホート分析では、維持率だけでなく、「リコール率」、「解約率」、「注文数」、「頻度」などのさまざまな指標を観察できます。また、粒度を下げて、基本的なビジネスユニット（コミュニティ、学校、都市、パートナー、支店、プラットフォームなど）を観察対象として、現在の運用状況を総合的に分析して修正することもできます。

つまり、グループ分析は、現在の運用状況を観察し、警告するための最も直感的な手段です。また、定量化、予測、実行可能な成長戦略でもあります。粒度と次元を自由に調整して、すべての変数がビジネス全体に与える影響を観察できます。

5. オンライン活動の急速な開始

ユーザーシステムの確立により、GMVとアクティブユーザー数が大幅に増加し、その過程でパートナーの能力も成長しました。受け入れテストとして、プラットフォーム全体のプロモーションを実施する時期が来ました。

5 月の最後の週に、2 日連続で徹夜して、ついに 6 月のマーケティング活動をすべて完了しました。

（図11：6月のイベントフレームワーク、最終版では追加と削除がいくつかある）

イベント全体は6月4日から6月24日までの21日間、4つの期間に分かれて開催されます。最初は高価格帯で使用頻度の低い商品から始まり、徐々に盛り上がっていきます。中間の2つの時間帯では、卵、牛乳、果物、野菜など、高頻度かつ単価の低い商品を主に販売しています。

イベント全体はブランドを中心に据え、さまざまなユーザーをターゲットにしたマーケティング戦略やアウトリーチ手法と組み合わせ、アクティビティを高めるためにさまざまなサブラインのゲームプレイを補完します。

フレームワークが完成したら、次のステップはコンテンツを決定し、サプライヤーのリソースと接続することです。どのサプライヤーが参加するか、どの程度の割引を与えるか、どれだけの商品を販売するか、需要は何かなどを決定します。

また、サプライヤーの納期との調整も必要です。週に1回の納品もあれば、週に2回の納品もあります。つまり、サプライヤーのこの大きな問題は、最近までほとんど解決されていませんでした。

次のステップは、製品要件を提出することです。オンラインゲームプレイを実現するにはテクノロジーが必要です。当社のアプリにはフラッシュセールやグループ購入などの機能がありますが、メカニズムの設計にバグや問題が発生することがあります。抽選や交渉を行うには、サードパーティのソフトウェアしかありません。

最後の1元の購入もBUGが心配だったので諦めました。実際、イベント全体を振り返ってみると、イベントのさまざまなゲームプレイ方法は、人間の労力とサードパーティの技術によってのみ実現されていました。十分な時間とリソースがあれば、オンライン活動の有効性は飛躍的に高まります。

（図12：前回の活動の締め切りスケジュール。スペースの都合上、一部のみ掲載しています）

毎日、各リンクで障害が発生しましたが、イベントはフレームワークの設定に従って成功裏に完了しました。イベント期間中、総売上高、arppu値、新規有料ユーザー、サイレントユーザーアクティベーション率などの指標が大幅に増加し、当初の期待に応えました。

イベントは無事に終了し、ほっとしました。しかし、レビュー中に、人員不足、時間的制約、技術サポートの弱さ、実行不足など、多くの問題が見つかり、予定されていたすべてのタスクとリンクの期限が100％完了せず、イベントの最終的な効果に影響を与えました。

その後の毎月のテーマ活動で、これらの問題は徐々に改善され、プラットフォーム活動システム確立の基礎が築かれました。

6. 既存のリソースを活性化し、オフライン活動をコミュニティに取り入れる

オンライン活動のリズムは基本的に形を整え、徐々に軌道に乗ってきていますが、コミュニティの特性に基づいたオフライン活動も非常に重要な部分です。以前は、コミュニティ内のサービスポイントに基づいて、いくつかの日常的な地上プロモーションのみを実施しており、完全に販売指向でした。

このような地上でのプロモーションは非効率的で、成果も乏しい。地域住民は、仕事帰りの若者や朝の食料品の買い出しに出かける高齢者など、2時間しか地域にいないことが多い。

そのため、日常の地上宣伝効果は良くなく、人の流れは少なく、販売された生鮮品は屋外での保存が容易ではなく、損失が非常に高くなります。最終的な結果は、仕事は完了しても、商品は売れず、人材も確保できないということが多いです。

私たちは一緒に地上プロモーションを何回か行い、何百箱ものドリアンを販売しました。私は、このやり方はいけないと感じました。地上プロモーションは、販売重視のものから新規顧客獲得と活性化重視のもの、子猫の釣りから網を投げて魚を捕まえるものへと変えるべきです。毎日の地上プロモーションは引き続き行うべきですが、毎週中規模から大規模のイベントを開催する必要があります。

そこで、パイロットにはより優れたコミュニティを選択しました。このコミュニティの ARPPU 値と GMV は比較的高く、住民は私たちと密接な関係にあり、オンラインとオフラインのアクティビティも高く、ユーザーベースも非常に良好です。

元々、ここの不動産管理は大規模な商業活動を許可していませんでしたが、私たちはアーバーの日を利用して、住宅所有者のために親子の木の植え付け活動を整理しました。

このようにして、不動産管理は多くの人材を費やす必要はありませんでしたが、所有者との関係を改善し、コミュニティもより多くの緑地を持っていたため、不動産管理は容易に同意しました。

このイベントでは、2つのシーンを配置しました。1つは緑地に苗木を植え、もう1つはコミュニティ広場のフードマーケットでした。ユーザーは最初にアプリのイベントにサインアップし、次に苗木やその他のアイテムを受け取るために市場にサインインする必要があります。

登録および待機期間中、私たちは現場で注目製品の調理味を実施し、現場で分散クーポンを使用し、ユーザーがアプリに登録して、すべてのユーザーをオンラインで受け取るように要求しました。また、現場での通信セッションがあり、赤い封筒、写真フレームなどを共有するためのリンクを設定しました。

最終的に、このイベントは170人の新しいユーザーを引き付け、コミュニティはその日に300の新しいオンライン注文を受け取り、GMVは新しい高値に達しました。それ以降、私たちはコミュニティでさまざまな活動を開催したときに、資産管理会社と良好な関係を築きました。

このイベントの後、私たちはすぐにそれを再現し、地元の専門フェア、ホームアプライアンスの清掃イベント、労働者の楽しい労働競争、中間フェスティバルのライスdumpling競技など、他のコミュニティで多くの同様のイベントを開催しました。

コミュニティ活動が定期的に発生した後、私たちは、地域社会から所有者を連れ出し、現場での経験と販売のために私たちの協力農場や貯水池に連れて行くための一連の周辺ツアーを計画し、組織しました。

私たちは、貯水池で野菜、ブドウ、スイカ、魚、魚を選ぶために飼い主を整理し、現代の鶏の農場や豚農場などを訪れます。

7。コミュニティの重要性：変換から接続へ

私たちはすべてのコミュニティにWeChatグループを設立しました。各グループには、少なくとも300人または400人の人々がいます。ただし、コミュニティはあまりアクティブではなく、優れたコンテンツはなく、完全な運用ロジックとフレームワークはありません。

コンテンツを介してアクティブなグループを作成することにより、最初の操作がコンバージョン指向を作成しました。

さらに、オペレーターは毎週料理を調理し、すべてのコンテンツに写真、テキスト、製品のリンクを送信します。

私が取った最初のステップは、コンテンツの生産メカニズムを確立することでした。その後、火曜日の朝に各カテゴリの主要な新製品に関する統一レポートを提出することを要求します。、カスタマーサービススクリプトなど

これは当初、コンテンツの生産とリリースを標準化しています。コミュニティには、一連の基本的な運用ルールがあります。

（図13：コミュニティ操作SOPテーブル）

コミュニティ運用戦略の最初の調整後、グループアクティビティとユーザー変換は大幅に改善されましたが、期待される結果を達成できませんでした。

データの統計とレビューの期間の後、グループの性質を「販売」から「接続」に変更しましたが、接続は困難です。私たちを含むすべてのコミュニティグループの購入グループには問題があります。たとえ大規模なグループに何百人もの人々がいる場合でも、高周波と効果的な相互作用はありません。

これらのユーザーは同じコミュニティに住んでいますが、性別、年齢、仕事、趣味、生活条件などが異なります。コミュニティ内の公共の問題や製品およびサービスの問題は別として、それらをつなぐための他の次元にはトピックが不足しています。そこで、大規模なグループを保持しながら、さまざまな小グループを確立することにしました。

優れたコミュニティには、少数のメンバー、共通の利益、およびガイドする能力の3つの特徴が必要です。

そこで私たちはグループを細分化し、妹に友人を追加して小さなグループを作成するように頼みました。オンラインおよびオフラインのアクティビティ、人気のある製品、ユーザー分類ラベルなどのさまざまな次元に基づいて小グループを設定します。これらのグループの人数は50を超えず、グループのトピックはグループメンバーのみを提供し、サービスを提供し、サービスを提供します。

2回のコミュニティの調整後、グループ内の全体的な販売と活動の変換率は大幅に増加していますが、これはオペレーティング製品とオペレーティングユーザーの違いです。

ところで、ここにコミュニティの運用の素晴らしい例があります：子供の王がいるなら、あなたは子供の王に行ってメンバーシップカードを申請し、ユーザーとコミュニティの運営方法を見るかもしれません。

8。組織をアップグレードし、個人を強化します

オンライン操作システムが最初に構築され、各操作モジュールがSOPに従って動作していた後、2つの質問について考え続けました。

コミュニティのユーザーに適したユーザーに適してサービスを提供するために、カスタマーサービスガールの能力と意欲を向上させる方法は？
シングルステーションの利益モデルがより良い位置に到達できるように、各コミュニティの運用コストを削減する方法は？

私たちのカスタマーサービスの女の子は、一般に、このコミュニティまたは近くに住んでいる35歳以上の既婚女性です。

彼らの利点は、彼らが製品を理解し、強い親和性、良好なサービスを持ち、コミュニティのユーザーをよりよく理解することです。欠点は、ツールを使用する際のイニシアチブの欠如と、ユーザーを深く管理する能力です。同時に、各サービスステーションには2人のカスタマーサービスガールが必要であり、毎月の人件費は約7,000元であり、これは利益モデルの大きな障害です。

コアの問題を明確にした後、私は決定を下しました。もともと会社に雇用されていたカスタマーサービスガールを、協同組合関係のフルタイムパートナーに変換し、基本給を削減し、利益分配率を高めることです。

会社は、サイトコスト、固定機器の投資、商品、ツール、補助金、運用ガイダンスなどを支払います。フルタイムのパートナーは、コミュニティユーザーを維持し、販売を行い、サードパーティのプラットフォームではなく、会社が提供する製品のみを販売し、会社のコーチング、トレーニング、評価などを受け入れるなどの基本的な協力規則を遵守する必要があります。

核となる論理は、同社が個々の起業家精神にお金を投資し、勤勉さが富につながり、最も適したものが生き残ることです。 3回の会議の後、カスタマーサービスガールの80％が基本給与なしでパートナーになることをいとわなかった。

また、このシステムのコアを再トレーニングするためのトレーニングシステムも設定しました。

また、コミュニティの既存のユーザーの詳細なレビューを実施し、各ユーザーのポートレートとラベルを作成しました。

パートナーは、「製品の管理」から「ユーザーの管理」に完全に変身するようにします。

たとえば、子どもを持つユーザーには、サードパーティのサプライヤーからの母子ケアとK12教育製品をお勧めします。

すべての側面からユーザーのニーズを満たし、パートナーが利益を増やすのを支援します。

パートナーシップシステムの実施後、基本的な給与のないパートナーは、パフォーマンスの減少を見ていないだけでなく、もちろん、パートナーシップシステムに適応できず、最終的には企業の収入、パートナーが成功したことを保証しました。