成長実験を通じてユーザーの成長ポイントを発見するにはどうすればよいでしょうか?

トラフィック配当が消滅した今、持続的かつ効果的なユーザー増加を達成するには、洗練された運用が必要です。成長実験は成長を促進するための非常に重要な方法です。その機能は、製品、運用アクション、成長データ間の因果関係を検証することです。 A/B テスト手法は、ソリューションが実際にユーザーの成長を促進できるかどうかを確認するためによく使用されます。多くの製品および運用担当者はグロース（実験）ハッキングについて知っていますが、具体的な運用アプリケーションをまだ理解していないか、精通していません。以下、実際の事例をもとに解説します。

まず、成長実験のプロセス全体を理解する必要があります。

成長実験を実施する前に、実験を効果的に推進するために、成長実験のプロセスを理解する必要があります。私の友人の会社のチームの多くは、プロジェクトを行う際に経験と主観的な判断に基づいて決定を下し、決定したらすぐにそれを実行します。これにより、チームは盲目的に実行することになり、プロジェクトに多くの時間を費やすことになりがちですが、最終的な効果は期待に応えられません。

1. 成長実験の全過程

• 実験の目的（目標）を明確にするために、この段階での作業の方向性を導くために「ノース スター インジケーター」と呼ばれることが多い、この段階での作業の主要な指標を明確にする必要があります。
• 一般的な成長モデルのアプリケーションには、フルチェーン ファネル モデルと因子分解モデルが含まれます。成長モデルでは、ノーススター指標に影響を与えるすべてのセグメント化された指標を見つけ、これらのセグメント化された指標を接続する必要があります。これが私たちが構築する成長モデルです。
• 焦点領域を見つけます。いわゆる焦点領域とは、構築された成長モデルを通じて成長を大幅に高めることができる爆発点を見つけることです。この重点領域の中期から長期（0～120日）の成長を検証し、継続的な実験検証を通じて正確な発生ポイントを見つけて増幅させ、最終的に製品の成長効果を実現します。

1. 成長実験プロセス

ステップ1: 実験的なアイデアを生み出す

集まるフィールドから、質の高い実験的なアイデアが生まれます。データから洞察を得ることで、実験の成功率の向上に貢献します。これにより、より明確な実験仮説が形成されます。実験的なアイデアのライブラリを形成します。

ステップ2: 優先順位を決める

実験アイデア ライブラリ内のさまざまなアイデアについては、ソート モデルを通じて実験の優先順位がソートされます。

ステップ3: 成長実験を設計する

特定の実験のアイデアが浮かんだら、それを実現可能な実験計画に洗練します (PRD を開発します)。このステップでは主に、実験指標の策定、実験対象の決定、実験結果に影響する重要な側面を見逃さないようにするための実験バージョンの設計について説明します。

ステップ4: 実験的な開発と開始

データ追跡を計画し、実験を開発してオンラインで開始すると、追跡データに基づいて実験結果を明確に測定できます。

ステップ5: 実験結果を分析する

結果を得た後、体系的な方法を通じて実験結果を分析し、実験結果の信頼性を評価して信頼できる結論を導き出し、結論の実験的影響を増幅する方法。

2. 成長実験を設計する

編集者は、以前のプロジェクトに基づいて成長実験を実行する方法を教えてくれるので、理解を深めることができます。編集者はかつて、スマートパーキングのパブリックアカウント成長プロジェクトを担当し、1年以内にファン数を1,400万人に増やすことが求められました。目標は細分化され、私のプロジェクトチームは公式アカウントの維持率を向上させる責任を負いました。

実験の背景と目的:

成長実験を設計する前にデータを分析したところ、ユーザーが臨時駐車料金を支払うために公式アカウントをフォローした後、ほとんどのユーザーが 1 ～ 2 日以内に公式アカウントのフォローを解除することがわかりました。したがって、ユーザー維持率を向上させる必要がありますが、ユーザー維持率に影響を与える要因と対応する戦略は何なのかという疑問が生じます。私たちのチームはブレインストーミングを行い、さまざまなアイデアや仮説を考案し、それらを実験を通じて検証することを望んでいました。これが私たちの実験の最も基本的な考え方です。

1) 公式アカウントのユーザー維持率の向上

臨時駐車場の支払いに公式アカウントを使用する人の数は、1日あたり平均10万人であることがわかっている。

現在、公開アカウントのフォロワー数は1日平均1,000人、維持率は60％であることが分かっています。これを80％まで増やすことが目標です。

統計的有意性は95%に達する必要がある

2) 実験前の準備 - 指標を定義する

[(翌日/7日目/14日目) 維持率] 定義: ユーザーのフォロワー数 (翌日/7日目/14日目) / ユーザーの累計フォロワー数 (初日)

主要指標: 翌日/7日/14日継続率

逆指標: 翌日/7日/14日のフォロー解除率

補助指標：仮定1は、機能リンクのクリック数、ページ滞在時間、完了した機能の数に焦点を当てています。

仮定2: リンクを訪問した人数、リンクを受け取った人数、リンクを使用した人数

3) 成長実験

ステップ1: 実験仮説を立てる

仮定1:

【もしも】公式アカウントをフォロー後、テキストで商品機能紹介をプッシュ

【予想】1日/7日/14日のリテンション率を40%向上できる

【なぜなら】

ユーザーは、商品についてあまり知らなくても、公式アカウントを受動的にフォローし、非常に短時間で公式アカウントを通じて支払いを完了します。

公式アカウントをフォローする主な目的は、ユーザーとのつながりを確立し、より多くの駐車シナリオ サービスをユーザーに提供することです。ユーザーが製品がもたらす価値を理解または体験できない場合、追加の公開アカウントをフォローすると、不可解なメッセージによってユーザーが煩わされることになります。

ユーザーは製品の機能的価値を理解し学習するためにより多くの時間を費やす必要があり、無意識のうちに注意を払うことを比較的重い操作とみなすようになります。フォロー後に紹介情報をプッシュすることで、ユーザーの自己探索コストを短縮し、製品の価値をシンプルかつ明確に理解しやすくなります。

定量分析:

公開アカウントプッシュ情報内の機能リンクのクリック数

パブリックアカウント機能リンクを使用しているユーザー数

仮定2

【もし】公式アカウントをフォローしたユーザーに駐車券を受け取るためのリンクをプッシュする

【予想】1日/7日/14日のリテンション率を60%向上

【なぜなら】

ユーザーは駐車違反切符を受け取った後、アカウントを放棄せざるを得なくなり、簡単には解約できなくなります。

駐車券の有効期限が切れる 3 日前と 1 日前に、システムは自動的にユーザーに駐車券の使用を促すメッセージを表示し、何も知らないユーザーを活性化させます。

駐車券はユーザーが複数回使用できるため、ユーザーの心の中にブランド認知が形成され、ユーザーの定着率が向上します。

定量分析:

ユーザーがパブリックアカウントのメッセージプッシュを通じて受け取る駐車違反切符の数

ユーザーが使用した駐車券の数

実験対象者:

初めてパブリックアカウントのユーザーをフォローする

4) 実験設計（ABテスト）

実験は3つのグループに分かれてテストされ、1つのグループは変更せず、他の2つのグループはそれぞれ最初に製品機能紹介情報と駐車券を受け取るリンクに注目しました。

実験時間:

30日は2回のテストサイクルです

実験結果の分析:

上記の表のデータを参照すると、基本的にこの戦略により公式アカウントの維持率を効果的に向上できることが示されています。以降の実験では、有効期限の異なる駐車券によって、ユーザーの駐車時間が大幅に長くなるかどうかをテストできます。 （データ機密のため、具体的なデータは表示されません）

著者:Ja

出典: Ja