製品の維持と成長に不可欠なスキル

この記事では、洗練されたデータ分析を通じてリテンション成長の手がかりをさらに見つける方法を紹介します。

1. 製品損失分析

製品の維持率を分析する前に、まずユーザーがなぜ留まり、なぜ解約するのかを検討する必要があります。解約率を減らして顧客維持率を高める方法について、どのような角度から考え始めるべきでしょうか?

ユーザーが離脱する理由はさまざまです。一般的な離脱理由は次のとおりです。

ユーザーによる製品の価値の認識が不十分:

• 製品は長期的な価値を持っていますが、短期的な価値は不明です。
• 製品が提供するソリューションは不十分であり、ユーザーの多様なニーズを満たすことができません。
• 製品はユーザーに対して継続的に新たな価値を生み出すことができません。

ユーザーは製品の使用が難しいと考えています:

• ユーザーの典型的な使用経路に関するガイダンスやインセンティブが不十分であり、ユーザーの使用習慣が形成されていません。
• 製品のユーザーエクスペリエンスは良くなく、ユーザーは製品から満足を得ることができません。

ユーザーによる製品の交換コストが低い:

この製品には、ユーザーに効果的な時間、お金、人的資源、その他のコストを製品に投資させる効果的なユーザーインセンティブメカニズムがないため、ユーザーが製品を変更しても付随的な損失はほとんどありません。

2. 製品保持難易度評価

商品のリテンションを分析する前に、解約理由を分析することに加え、商品の特性に基づいてリテンションの難易度を評価することも必要です。

以下の7つの側面から評価できます。

上記の 7 つの側面に関して、私たちは主に次の 7 つの質問に焦点を当てています。

1. 製品に対するユーザーの需要はどの程度強いのでしょうか。鎮痛剤でしょうか、それともビタミンでしょうか?
2. 製品の機能モジュールはどの程度複雑ですか? 単一機能ですか、それとも多機能で複数モジュールですか?スケーラブルですか?
3. 製品の自然なライフサイクルは何ですか? 長期的ですか、それとも短期的ですか?
4. 製品の自然な使用頻度はどれくらいですか? 高頻度製品ですか、それとも低頻度製品ですか?
5. 製品には、広く代替可能な製品が多数ありますか?
6. ユーザーが他の製品に切り替えるコストは高いですか、それとも低いですか?
7. 製品の収益化能力は強いですか、それとも弱いですか?

保持難易度評価表を使用することで、製品の保持難易度を明確に判断できます。

3. 保持の手がかりを見つけるための詳細な分析

分析のアイデアはたくさんあります。今日は主に、ユーザーセグメンテーションの比較と機能保持マトリックスの 2 つを紹介します。

3.1 ユーザーグループの比較

主な思考パターン: 異なるユーザー グループのリテンション カーブを比較することで、異なる属性と行動特性を持つユーザーを観察し、リテンション カーブが異なるかどうか、またその違いは何かを調べます。

ここで述べた属性と行動特性は、顧客獲得チャネル、ユーザー ポートレート、ユーザー行動などの次元から考慮してグループ化できます。

3.2 機能保持マトリックス

主な思考パターン: 多機能/モジュール製品の場合、さまざまな機能の維持率と、その機能を使用しているアクティブユーザーの割合を比較し、違いを観察して維持の手がかりを見つけます。

さらに、製品のさまざまな機能に関して、次のような他の拡張や比較も行うことができます (さまざまな機能保持マトリックスを提示)。

• 「新規ユーザーの使用状況」と「維持率」を比較することで、新規ユーザーの間でのさまざまな機能の人気を観察できます。
• 「機能アクティビティ」と「使用日数」を比較することで、さまざまな機能のアクティビティと参加レベルを観察できます。

3.3 ユーザーライフサイクル

場合によっては、ユーザー ライフサイクルのさまざまな段階で次のような主要指標を通じてリテンションを改善することもできます。

• 新規ユーザーのアクティベーション率の向上: エキサイティングな瞬間に到達するユーザーが増えると、維持ユーザーのベースが増加し、維持曲線の開始点が上方に移動し、全体的なユーザー維持率が向上します。
• 新規ユーザーの維持率の向上: 維持曲線の初期部分を改善し、それが維持曲線の中期および後期段階に引き継がれることで、維持率が向上します。
• 新規ユーザーの離脱率の改善: 後続ユーザーの離脱率を減らし、維持曲線の後半部分を上方に動かすことで、維持率を向上させます。

3.4 ユーザーエンゲージメント

ユーザーエンゲージメントの向上も、ユーザー維持率を向上させる重要な手段の 1 つです。維持ユーザーのエンゲージメントを高めるには、使用の強度と頻度を高める必要があります。

• 使用の強度: 強度を向上させることで、ユーザーが製品を使用するたびに得られる価値が高まり、それによって定着率が向上します。
• 使用頻度: 使用頻度を増やすことで、ユーザーの定期的な製品使用の習慣が定着し、強化され、それによって定着率が向上します。

ユーザーエンゲージメントを分析する手順を次の図に示します。

（１）製品の適合性を確認する

エンゲージメント分析は、ソーシャル、コンテンツ、ゲームなど、高頻度かつ高エンゲージメントの製品に適しています。頻度は低いが単価の高い中古取引やSaaS製品など、一部の製品では、ユーザーは高い参加度を必要とせずに価値を得ることができます。

（２）参加レベルの算出

頻度を計算します:

1. 製品の使用サイクル（数か月単位の場合）を分析します。
2. 月間アクティブユーザー数を月ごとのアクティブ日数別に分布した表を作成します。
3. 月間アクティブユーザーを頻度別にグループ化します。

計算強度:

1. 製品の使用サイクル（数か月単位の場合）を分析します。
2. 月間アクティブユーザーの使用時間別の分布を示す表を作成します。
3. 月間アクティブユーザーを期間ごとにグループ化します。

（３）理想的な指標を確立する

このタイプの製品に対するユーザーの自然なニーズと使用習慣、および現在のデータに基づいて、理想的な頻度と強度の目標を設定します。

（４）手がかりを見つけるためのさらなる分析

1. さまざまなユーザー グループの使用頻度と強度を比較および分析して手がかりを見つけます。
2. さまざまな製品機能の使用頻度と強度を比較および分析して手がかりを見つけます。
3. 特定の機能について、ユーザーが使用頻度や使用強度を高めることを妨げる要因を見つけます。

IV. 参考事例

このセクションでは、編集者は簡単なケースを使用して、統計的な保持データを通じていくつかの成長の手がかりを発見する具体的な操作プロセスを紹介します。主にアイデアと実装プロセスを共有し、具体的なデータの内容は本物ではありません。

リンクを通じて、グループ保持データ (仮想データ、機密データは含まれません) を見ることができます。これはオーディオ製品のユーザー グループ保持データ テーブルであると仮定します。

4.1 中国のオンラインオーディオユーザーのユーザープロファイル

ユーザーの目的を分析するには、まずユーザーについてある程度理解する必要があります。そこで、ここでは編集者が中国のオンラインオーディオユーザーの基本情報を簡単に紹介します。

データによると、オンラインオーディオユーザーの大半は1980年代と1990年代生まれのオフィスワーカーで、そのうち1990年代生まれが52.5%を占めています。 iMedia Researchの調査結果によると、オンラインオーディオユーザーのアクティブ時間は主に夕方と正午に集中しており、そのうち夕方（18:00～23:00）が40.8%を占めています。使用シナリオでは、食事休憩（昼食と夕食を含む）と就寝前の2つが主なシナリオです。

上図の使用目的の分布から判断すると、オンラインオーディオユーザーは主に「心身のリラックス」と「レジャー・娯楽」の目的でオンラインオーディオを使用しており、次いで「感情の緩和」と「暇つぶし」が使用シーンに合致しており、オンラインオーディオユーザーは娯楽に対する需要が大きいことがわかります。

上記の図によると、iMedia Research は、音楽、オーディオブック、ニュース情報が現在最も人気のあるオーディオ タイプであると結論付けました。

4.2 製品保持難易度分析

まず、製品自体の簡単な保持難易度評価を実施します。

• ユーザーの需要: オンラインオーディオ製品に対するユーザーの需要は固定的なものではありません。しかし、製品が良好なユーザー習慣を育んだ後、需要の強さは増加しました。
• 製品機能: 音声の録音や視聴以外には特に複雑で多様な製品機能はなく、ビジネスの複雑さは主にコンテンツ マトリックスに集中しています。
• ライフサイクル: オーディオ製品のライフサイクルは、コンテンツ マトリックスの豊富さによって大きく異なります。すべての要素を考慮すると、リスナーのライフサイクルは中程度です。
• 使用頻度: 統計によると、オンラインオーディオ製品は高頻度製品です。
• 代替品: オンラインオーディオ業界は厳しい洗礼と製品の淘汰を経験してきましたが、依然として同質の製品が数多く存在します。
• 交換コスト: 製品の機能や技術は代替不可能なものではないため、交換コストは低くなります。
• 収益化能力: コンテンツ消費製品としての収益化能力は強くなく、オンラインビデオ製品に比べてはるかに劣ります。

したがって、次のような結論が導き出されます。

総合平均点：5点。

製品保持難易度: 中〜高。

4.3 ユーザー維持曲線に基づいてデータを分析する

元のデータから、次の保持曲線とチャネル ダウンロード分布チャートが得られます。

図2（注：赤線は平均値）

保持曲線から次のデータ現象が得られます。

オーディオ録音: 全体的な保持データは最も優れていました。徐々に低下しているものの、保持率は 60% 以上で安定しています。ダウンロードの割合はわずか 7.73% と最も低かった。

物語を聞く子ども：全体的な保持データのパフォーマンスは「録音された音声」ほど良くなく、2位であり、保持率は着実に低下しており、55％以上を維持します。ダウンロード数シェアは12.04%で下から2番目となった。

時事ニュース: 全体的な保持データのパフォーマンスは悪いです。

学習と再充電: 全体的な保持データのパフォーマンスは非常に低く、全体的な保持は平均よりも高くありません。そしてダウンロード量はわずか15.7%を占めています。

レジャーとエンターテイメント: 全体的なリテンション データのパフォーマンスは最悪で、最初の週のリテンション率はわずか 80% で、平均より 5 パーセント ポイント低くなりました。そして、最初の月の継続率は大幅に低下しました。最終的には40%を下回りました。ダウンロードの割合が最も高く、40.31%でした。

4.4 ユーザー目的保持マトリックス

機能保持マトリックスを使用して詳細なデータ分析を実行し、データ テーブルを以下に示すようにユーザー目的の保持マトリックス ダイアグラムに変換します。

縦: 月間継続率、横: 月間アクティブユーザー率

上の図から、ユーザーの使用目的の保持が明らかに二極化していることがわかります。ユーザーポートレートと組み合わせると、次のような結論を導き出すことができます。

オーディオ録音:

• トレンド現象: 「オーディオの録音」はリテンション率が高く、月間アクティブシェアが低い。
• 最適化戦略：「オーディオ録音」はオーディオ製品の中では固定的で使用頻度の低い操作であり、ユーザーベースも比較的小さいです。アクティブユーザーを増やす戦略は、「オーディオ録音」機能のインタラクティブ体験の親しみやすさと利便性の向上に重点を置く必要があります。

子どもたちは物語を聞きます:

• トレンド現象: 「オーディオの録音」はリテンション率が高く、月間アクティブシェアが低い。
• 最適化戦略：「2019年オンラインオーディオユーザー使用シナリオ」では、「子供が物語を聞く」というユーザーシナリオが占める割合は比較的小さいものの、二人っ子政策によってもたらされた巨大な子供向け消費市場を踏まえ、このセクションのコンテンツマトリックスの豊かさと楽しさの向上に重点を置く必要があります。

最新ニュース:

• トレンド現象: 「オーディオの録音」はリテンション率が高く、月間アクティブシェアが低い。
• 最適化戦略：「2019 年のオンラインオーディオ ユーザーのオーディオ タイプの好み」では、「時事ニュース」が 43.5% と高い割合を占めています。しかし、この製品のユーザー割合は比較的低く、半年間でダウンロード数は 11,263 件で、平均値の 14,347 件からは大きく離れています。露出ポジションとプッシュ戦略をより合理的に増やす必要があります。

学習と充電：

• トレンド現象: 「学習と充電」はリテンション率が低く、月間アクティブシェアが高い。
• 業界分析：「2019年のオンラインオーディオユーザーの理由」では知識学習が12％を占め、「2019年のオンラインオーディオユーザーのオーディオタイプの好み」では知識コースが22.5％を占め、どちらも中下レベルにあります。オンラインオーディオユーザーのアクティブ時間は主に夕方と正午に集中しており、利用シーンとしては食事と休憩（昼食と夕食を含む）と就寝前の2つが主なシーンです。そのため、「学習と充電」を目的とした月間アクティブユーザーの割合は中央値に近く、これは無視できない客観的な理由です。
• 最適化戦略：「学習と充電」という行動は大部分が継続的であり、この製品のこのタイプの行動の保持率が低いため、学習オーディオコンテンツの質が低いか、単一のビデオであり、学習オーディオのシリーズが少ない可能性があります。学習用オーディオのコンテンツ品質を向上させることができます。高品質なオーディオコンテンツシリーズをご紹介します。

レジャーとレクリエーション:

トレンド現象: 「レジャーとエンターテイメント」はリテンション率が低く、月間アクティブシェアが高い。

業界分析: 業界データによると、オーディオ タイプの好みと使用理由は、「レジャーとエンターテイメント」ユーザーが最も多くを占めています。この製品はこの点ではリテンションが最も低いですが、月間アクティブユーザー数は最も高く、平均の 2 倍です。これは、製品が「レジャーとエンターテイメント」モジュールに十分に露出されているものの、コンテンツがユーザーの維持を引き付けることができないことを示しています。コンテンツ タイプがユーザー グループと一致していないか、コンテンツ タイプに一貫性と継続性がない、またはコンテンツ マトリックスが十分に豊富で多様ではないことが原因である可能性があります。

最適化戦略:

1. コンテンツの種類がユーザー層と一致しない場合は、ユーザーの性別、年齢分布、場所の分布などのデータに基づいて判断する必要があります。たとえば、男性ユーザーは金融、小説、歴史などを好み、女性ユーザーは文学、恋愛ドラマ、感動的なジャンルを好みます。
2. コンテンツの種類に一貫性と連続性がない場合、オーディオブックやシリーズオーディオの割合を増やす必要があります。これは、個々のオーディオが互いに独立しており、オーディオ間の密接さがオーディオブックほど強くないため、ユーザーの視聴の継続性と時間が長くなりすぎないためです。
3. たとえば、コンテンツ マトリックスが十分に豊富でなく、多様性に欠け、面白くない場合があります。次に、UGC製品を増やし、注目度の高いIPをいくつか購入し、KOLで誘導する必要があります。

著者: 楊三治

出典: 楊三吉 (zyjn2020)