以前、ユーザー操作についてお話ししましたが、ユーザー操作とは具体的に何でしょうか?

今日はユーザーオペレーションの核心である、ユーザーオペレーションにおけるユーザー階層化戦略についてお話します。

本質的には価格差別化に似た戦略であり、異なるユーザーに対して異なる戦略を採用することで、最終的にユーザー価値を高め、ユーザーの ARPU 値を増やす効果を実現します。

これが、異なる携帯電話やアカウントに表示される商品の価格が異なる理由です。ビッグデータが古い顧客を殺すのは、このようにして起こるのです。忠実な古い顧客として、割引価格の製品をさらに押し付ける必要はありません。これはユーザー価値を低下させる可能性があります。したがって、古い顧客の場合、ユーザー操作の核心は、古いユーザーがより多く購入し、より多く消費し、製品により多くの価値をもたらす方法を見つけることです。

今日は、大規模ユーザーオペレーションにおけるユーザー階層化について簡単に説明します。ユーザーのセグメンテーションは、洗練された操作における最も基本的かつ重要なステップにすぎません。セグメンテーション後は、ユーザーデータの変化に応じて戦略を継続的に調整し、最終的に一連のデータ配分ロジックを形成することが核心となります。

私たちが目にする、さまざまなユーザー、ユーザー レベル、さらにはポイント間の価格差別はすべて、ユーザーの階層化のさまざまな現れです。

1. ユーザーセグメンテーションのロジック

ユーザーの階層化は、ユーザー プロファイリングと密接に関連しています。ユーザーは、基本属性、ユーザー行動属性、ユーザー消費特性、ユーザー ライフ サイクル、およびその他の特性に基づいて階層化され、等級分けされます。

例えば、Weibo ユーザーは、コンテンツの消費者とコンテンツのプロデューサーに大別できます。コンテンツ制作者には、様々な分野の専門コンテンツ制作者がいます。専門制作者の中には、ファン数によって区分があり、例えば、ファン数が5万人未満のコンテンツ制作者はF1、ファン数が5万人から10万人のコンテンツ制作者はF2と呼ばれています。リソースサポート、露出推奨、イベント露出など、ユーザーのレベルに応じてカスタマイズされた運用措置が講じられ、最終的にコンテンツの制作と需要の結合という目標を達成し、プラットフォーム全体の健全な発展を促進するための成長計画が策定されています。

コンテンツの消費者に関しては、各ユーザーには独自のラベルが与えられ、ユーザーのコンテンツ消費習慣に基づいてコンテンツが推奨されます。プラットフォームはユーザーに積極的にコンテンツをプッシュし、ユーザーがプラットフォーム上で継続的にコンテンツを消費できるようにします。

一部のコンテンツ消費プラットフォームでは、消費行動の有無と一回の消費量に基づいてユーザーを階層化して格付けすることがあります。最終的な目標は、消費行動のないユーザーに消費を促し、すでに消費行動のあるユーザーにさらなる消費を促すことです。

これは、現在 Pinduoduo がユーザー獲得のために数千億の補助金などの手段を使っている理由でもあります。ユーザーが最初の消費を行えば、ユーザーデータを再度取得できるため、継続的な消費が可能になります。最初の補助金コストは、その後の継続的な消費によって完全に相殺されます。初期のユーザー変換コストが 100 元の場合、ユーザーが将来もプラットフォーム上で消費を継続し、プラットフォームの忠実なユーザーになることができれば、この初期のユーザー変換コストは簡単に平準化できます。

前述のように、一連の特性に基づいてユーザーを階層化することは可能ですが、これには極めて厳しいデータ要件があります。おそらく、膨大な量のユーザーデータを持つ一部の大手インターネット企業だけが、ユーザーの全体像を提示できるでしょう。

一般的なインターネット企業にとって、ユーザーの行動軌跡や消費特性に基づくユーザーセグメンテーションは、最も大まかなユーザーセグメンテーションです。ユーザーの性別、年齢、さらには地域を取得するのは簡単ではないかもしれませんが、ユーザーが製品に足跡を残している限り、ユーザーの行動軌跡に基づいてユーザーをさまざまなレイヤーに分割できます。

ユーザーのログイン、開封、閲覧、閲覧時間、消費、その他の行動に応じて、ユーザーを 4 つのカテゴリに簡単に分類できます。

最初のカテゴリ: 非常にアクティブで、支出額が多いユーザー。このタイプのユーザーは製品の忠実なユーザーであり、製品に時間とお金を費やすことをいといません。このグループのユーザーに、より良いサービスを提供する必要があります。非常に活動的で支出額が多い 20% の人々にうまく対応できれば、製品の収益の 80% 以上を生み出すことができるかもしれません。

2 番目のカテゴリ: 高アクティビティ、低消費グループ。このグループのユーザーは消費能力は低いですが、製品の提供に非常に積極的です。直接的な転換は不可能ですが、これらのユーザーの拡散力を利用して製品の新規ユーザーを増やし、これらのユーザーの分裂力を利用して製品への露出と新規ユーザーを獲得することができればと考えております。そうすれば、これらのユーザーの価値も反映されるでしょう。各タイプのユーザーにはそれぞれの価値があり、ユーザーの価値を最大化するために運用戦略と製品のメカニズムを活用するだけでよいのです。

カテゴリー 3: 活動性は低いが消費量が多いグループ。このタイプのユーザーは購買力が強いものの、製品に対する要求が厳しく、製品に対する忠誠心はそれほど高くありません。複数の製品の中から必要なものを見つけてください。

カテゴリー 4: 活動性および消費性が低い人口。このグループの人々は消費能力が弱く、活動的ではありません。したがって、このグループの人々にとって最も重要なことは、まず運用戦略を通じて指標の 1 つを改善し、その後徐々に変換することです。

ユーザーをセグメント化した後は、ユーザータイプごとに運用戦略を決定し、各グループに固有の運用施策を通じてターゲットを絞ったコンバージョンを実行します。

2. ユーザーセグメンテーション後の運用戦略

ユーザーの階層化と等級付けが決定されると、さまざまなユーザーのデータ表示とさまざまなリソースの位置の組み合わせに基づいて、製品がユーザーにプッシュされます。

プッシュ ロジックには 2 つの種類があります。1 つ目は、ユーザーの階層化とリソースの位置を組み合わせ、操作によってリソースの位置をアクティブに設定して配布するユーザー操作ロジックです。これは、ほとんどの企業で一般的な方法です。

ただし、いくつかの問題が発生する可能性があります。つまり、ユーザー規模が大きくなると、分割されたユーザーセットの数も増えます。このとき、構成を実行するために操作が必要な場合、作業負荷が非常に大きくなり、場合によってはタイムノードを見逃す可能性があります。

このとき、データ配分のロジックが必要になります。ユーザー行動の変化により、ユーザーは積極的に異なるユーザーグループに分けられ、さまざまな運用戦略を通じてユーザーを変換するための戦略をオンラインで作成できます。これにより、人手を節約できるだけでなく、トラフィックの利用効率も向上します。

最も典型的な例は、あなたの好みを推測するタオバオのデータ配信ロジックです。タオバオは、ユーザーの行動や検索履歴の変化に基づいて、各人に必要な商品をカスタマイズしてプッシュします。これが、人々がタオバオで買い物をする理由です。なぜなら、ここでのロジックには各ユーザーのビッグデータの行動ポジショニングが含まれており、あなたの母親よりもあなたのことをよく知っている可能性があるからです。

3. ユーザーの行動に基づいて戦略を継続的に調整する方法

積極的に構成されたユーザー階層化の運用戦略であれ、データ配分の運用戦略であれ、最終的にはデータに戻る必要があります。データから運用戦略の出発点を見つけ、最終的にはデータに戻って運用戦略の正しさを検証する必要があります。

各期間のデータの変化から運用戦略を推測し、データの結果に基づいて調整を行います。

ユーザーオペレーションを行う際には、まず既存ユーザーを1つまたは複数の属性に応じて階層化し、各タイプのユーザーのパフォーマンスに基づいて最終的なユーザーのコンバージョンを実施することで、ユーザーのARPU値を向上させる効果を実現する必要があります。

Wei Yaのプライベートトラフィックは、ユーザー階層化モデルを活用して運営されています。ウェイヤは、ファンをタオバオのライブ放送レベルに応じて分類し、異なるレベルのファンを異なるコミュニティに誘導します。たとえば、「ウェイヤの女性」グループでは、ファンは少なくともダイヤモンドファンまたは真のファンである必要があります。これらのファン自身も、ウェイヤの生放送に対して一定の執着心を持っており、今後の生放送においても最も貢献するグループとなるだろう。

ユーザーオペレーションの最も基本的な部分は、ユーザーセグメンテーションです。最も難しいのは、ユーザーセグメンテーション戦略を通じて、各ユーザーグループに対応するユーザー戦略を策定し、各ユーザーセグメント専用の戦略を策定することです。

著者: 王 婷

出典: 王作戦の成長日記 (yunyingwang001)