0から1までのユーザーアクティベーション成長戦略をどのように設計するか?

成長に取り組む際、誰もが新規顧客の獲得に細心の注意を払います。しかし、新規ユーザー獲得ファネルの各ステップのコンバージョン率を計算すると、獲得したユーザーの 95% 以上が失われるという非常に悪い結論に達することがよくあります。この場合、成長担当者の主な仕事は、新規顧客を引き付けてチャネルを拡大するために数十万ドル、あるいは数百万ドルを費やすことではなく、問題を根本から解決し、ファネル全体のコンバージョン率を向上させることです。そこで私たちが考えるべき質問は次のとおりです。

ユーザーはなぜ留まり、なぜ去っていくのでしょうか?
残っているユーザーはどのような機能を使用しているのでしょうか。そして、失われたユーザーはどこに行くのでしょうか。

ユーザーアクティベーションは、新規ユーザーを獲得した後の最初のステップです。その目的は、ユーザーに初めて製品の価値を体験させ、主要な行動の変換を完了させることで、継続意欲を高め、離脱の可能性を減らすことです。

1. 新規ユーザーアクティベーションフェーズの目標を明確にする

新規ユーザーアクティベーションの最終的な目標は、新規ユーザーを既存ユーザーに転換し、製品を使い続けて長期的な価値を得ることです。したがって、新規ユーザーのアクティベーションは、ユーザー維持のプロセス全体において特に重要です。新規ユーザーのアクティベーションの瞬間とは、その新規ユーザーが初めて製品の価値を体験したときです。製品に対するユーザーの感情表現を表します。製品はユーザーに強い第一印象を与え、ユーザーに心地よい驚きを与え、将来的にも製品を使い続けるための基盤を築きます。

アクティベーションの瞬間は通常、ユーザーが製品を初めて使用したときに発生します。ユーザーがこの瞬間を経験するかどうかによって、そのユーザーが製品の継続ユーザーになるか、失うユーザーになるかが決まります。アクティベーションの瞬間は、アクティブユーザーと離脱したユーザーの行動の違いを分析し、その行動の違いの背後にあるコアユーザーニーズを分析することによって決定されます。製品戦略や運用手段を通じて、これらの新規ユーザーのニーズを可能な限り満たし、それによってこれらのユーザーがアクティベーションの瞬間に到達するように促します。

1.1 活性化の瞬間における思考モデル:

1.2 起動時間の想定:

製品はユーザーにとって長期的な価値と意義を持ちます。具体的な現れは、製品が PMF を達成したことです。
主要な行動を通じて、新規ユーザーは製品がもたらす長期的な価値を迅速かつ簡単に感じることができます。
製品の長期的な価値を認識した新規ユーザーは、継続ユーザーになる可能性が高くなります。

1.3 アクティベーションの瞬間の戦略的性質:

簡略化された行動データを通じて、ユーザーが製品の中核的な価値を初めて得る瞬間をシミュレートします。

簡略化された動作:

実際のビジネスでは、複数のユーザー行動の組み合わせによって新規ユーザーのアクティベーションが引き起こされることがあります。異なる特性を持つユーザーは異なる行動をとり、異なる製品価値を認識し、アクティベーションタイムノードも異なります。
アクティベーションの瞬間とは、ほとんどの新規ユーザーに製品の価値を感じてもらう可能性が最も高い行動を見つけることです。これは、新規ユーザー活性化戦略の明確な行動目標を見つけるのに役立ちます。

シミュレーション値:

アクティベーションプランでは、ユーザーが製品の価値を感じ、その恩恵を受けられるようにする必要があります。
ユーザーをアクティベーションの瞬間に導くための戦略は、単純かつ機械的にユーザーに特定のアクションを強制するのではなく、ユーザーが製品の価値を得る瞬間を可能な限りシミュレートする必要があります。

2. 新規ユーザーのアクティベーションの瞬間を見つける方法

アクティベーションの瞬間はユーザーがログインまたは登録したときだと無意識に考えているかもしれません。実際には、多くの製品では、ユーザーのログインと登録をアクティベーション率やアクティビティ率の基準として利用しています。しかし、これら 2 つの動作によって、必ずしもユーザーに製品の価値を感じてもらうとは限りません。そのため、ログインと登録だけに集中していると、脱線してしまいがちです。では、どのような行動がほとんどのユーザーに製品の価値を感じさせることができるのでしょうか?この動作を見つけるにはどうすればいいでしょうか?

2.1 新規ユーザーのアクティベーション時間の手順を確認します。

ステップ1: 代替アクションを提案する:

製品の長期的な価値を特定します。
新規ユーザーが製品の使用を開始したときに、製品の長期的な価値を最も迅速に実現できるユーザーパスとユーザービヘイビアを見つけます。
上記の方法によれば、新規ユーザーのアクティベーションの瞬間に到達する可能性が最も高いいくつかの代替動作が提案されます。

一般的に使用される代替行動分析方法:

（１）主要課題分析を通じて：

誰: ユーザーは誰ですか?
何: ユーザーはこの製品でどのようなニーズを解決したいですか?
理由: ユーザーはなぜこのリクエストを行ったのでしょうか?
Vs: ユーザーはこのニーズを解決するために他にどのような方法を利用できますか?

（２）ユーザー調査と分析を通じて、異なる行動特性を持つユーザーのインタビュー記録を比較し、ユーザーにとって最も重要な製品の価値を発見し、代替の活性化行動を見つけます。

長期アクティブユーザー: ユーザーがアプリを長期間使い続ける理由は何でしょうか?
登録後すぐに離脱するユーザー: なぜすぐに離脱するのでしょうか?
登録後にアプリを積極的に利用する新規ユーザーは、どのようなアクションを取り、どのような深い体験をしたのでしょうか?

事例: Du APP

ステップ 2: アクティベーション動作を見つける:

アクティベーションがどのくらい速く発生するかを評価し、新しいユーザーのアクティベーションサイクルを見つけます。
初期保持曲線を比較し、新規ユーザーアクティベーション期間中の初期保持と最も強く相関する動作をアクティベーション動作として見つけます。

新規ユーザーアクティベーションサイクルを決定するための原則:

使用頻度が高ければ高いほど、新規ユーザーが製品から価値を得るまでの時間が短くなります。
ライフサイクルが短いほど、新しいユーザーが製品から価値を引き出せるまでの時間が短くなります。
データ分析を通じて、新規ユーザーのアクティベーションサイクルは、大多数の新規ユーザーの早期アクティベーション動作が発生する時間枠に基づいて決定されます。

例:

ビデオ編集製品の新規ユーザーの最初の 30 日間の維持率が次のとおりだとします。

1) さまざまなユーザーグループの新しいユーザー維持曲線を描きます。

2) 保持曲線を比較して、保持と最も相関する動作を見つけます。

「設置後 3 日以内に特殊効果要素を使用しない」と「設置後 3 日以内にテキスト特殊効果を使用しない」の保持曲線は基本的に同じであり、今回のケースでは参考値ではありません。
「インストール後 3 日以内に特殊効果要素を使用する」というユーザー維持曲線は、「インストール後 3 日以内にテキスト特殊効果を使用する」というユーザー維持曲線よりも異なります。したがって、「インストール後 3 日以内に特殊効果要素を使用する」ことがリテンションとの相関性が高く、アハ体験を表す可能性が高いことが予備的に判明しました。

要約: アハ体験を表す可能性が最も高い行動は、「インストール後 3 日以内に特殊効果要素を使用する」です。

ステップ3: 行動の頻度を計算する:

行動頻度を計算する理由:

一部の製品では、アクティベーションは 1 回だけ実行する必要があります。たとえば、電子商取引会社からの最初の注文。ただし、一部の製品では、短いビデオの視聴など、新規ユーザーに製品の価値を感じてもらうためにアクティベーション動作を複数回繰り返す必要があります。
理論的には、繰り返し回数が増えるほど、記憶力は向上します。しかし、新規ユーザーのアクティベーション段階では時間が優先されるため、ユーザーに何度も繰り返してもらうことは現実的ではありません。そのため、ユーザーに負担をかけずに、最適な起動回数を見つけることで、ユーザーが価値を得られるよう努めていきたいと考えています。

行動頻度を計算する一般的な方法：最大限界効用法

初日の新規ユーザーのアクティベーション行動数の分布グラフを描きます。
初日のアクティベーション行動の数と翌日の維持率の関係を分析します。
保持の限界利益が最大となるポイントに対応する活性化動作の数を見つけます。

例:

ビデオ編集製品の場合、初日に「特殊効果要素」を使用したユーザーのユーザーデータを収集します。

初日の活性化行動の数と翌日の維持率の関係を分析します。初日の活性化行動の数に対応する翌日の維持率をプロットします。

維持率の限界利益が最大となる点に対応する活性化行動の数を見つける。維持率の変曲点は、限界利益が最大となる回数である。

3. 新規ユーザーアクティベーションのリードを特定する

3.1 アクティベーションファネル:

定量分析を通じて、新規ユーザーアクティベーションファネル内で解約率が最も高いリンクを特定します。このリンクに対応する製品運用成長戦略を設計します。以下は、新規ユーザーアクティベーションファネルを通じてアクティベーションリードを特定する方法の簡単な分析です。

ステップ1: アクティベーションインジケーターを明確にする:

新規ユーザーアクティベーション率 = 一定期間内にアクティベーション時間に到達した新規ユーザーの割合
アクティベーションの瞬間を定量的に測定でき、新規ユーザーのアクティベーションのノーススター指標でもあります。

ステップ 2: 新しいユーザーフローを整理する: 新しいユーザーエクスペリエンス全体を最初から最後まで記録します。

新規ユーザーアクティベーションリンクファンネル: チャネルの獲得 -> 製品のダウンロード/アクセス -> 登録 -> アクティベーション動作の完了。
新規ユーザーアクティベーション製品ファネル: 製品が初めて開かれる -> 登録が完了する -> アクティベーション動作が完了する。

ステップ 3: アクティベーションファネルを構築する:

サポート動作: ユーザーはアクティベーションの瞬間に到達するためにこれらの動作を完了する必要がありますが、これらの動作ではユーザーはコアバリューを取得できません。

サポートされている動作の構成原則:

簡素化: アクティベーションの瞬間に到達するまでの手順が複雑になるほど、ユーザーを失う可能性が高くなります。したがって、不要なサポート動作が少ないほど、ユーザーがアクティベーションの瞬間に早く到達できるようになります。たとえば、TikTok が製品に導入された後、最初のステップは登録プロセスではなく、短い動画を閲覧することです。
長所と短所を比較検討する: いくつかのサポート動作はユーザーのアクティベーションの瞬間を遅らせますが、長期的には利点があります。たとえば、初めて製品にアクセスするときに、ユーザーは携帯電話でプッシュ権限を有効にするように求められます。

ステップ4: データを分析し、手がかりを見つける

新規ユーザーアクティベーションパスの手順に基づいて、次の考えを提案できます。

不要な手順を削除することはできますか?
注文を調整することは可能ですか？

新規ユーザーアクティベーションパスの解約率分析に基づいて、次の質問が提起されます。

解約率が高い理由は何でしょうか?
パス分析を通じて、ユーザーの実際のパスが何であるかを理解できます。
ファネルセグメンテーションを有効にすると、異なるセグメントの解約率が異なるかどうかを把握できますか?
アクティベーションファネルの間隔分析を通じてユーザーのアクティベーション速度を把握しますか?
ユーザー調査を通じて、その理由は何でしょうか?
クリックヒートマップを使用して、ユーザーが最初にクリックする要素を把握しますか?

3.2 興奮度指数:

新しいユーザーが初めて製品を発見して試してみるとき、新しいものを試すことに対して「興奮」を感じることがよくあります。製品のアクティベーションフローとインタラクション設計によって、ユーザーの興奮度が上がったり下がったりします。興奮度指数: 定性分析を使用して新規ユーザーの体験を理解し、ユーザーの興奮度を大まかに評価する指標です。この基準を通じて、ユーザーエクスペリエンスに肯定的または否定的な感情をもたらす要素を見つけることができます。新規ユーザー興奮度指数を使用してアクティベーションリードを特定する方法を簡単に見てみましょう。

ステップ 1: ユーザープロセスを整理します。

新しいユーザーエクスペリエンス全体を最初から最後まで文書化します。

ステップ 2: 初期興奮指数を決定します。

異なるチャネルソースの初期興奮指数は異なります。

ステップ 3: 各ステップがインデックスに与える影響を評価します。

大まかな見積もり。ユーザーがアクティベーションプロセス全体を経験する様子をシミュレートし、ユーザーの興奮度指数を評価します。 0 が最低スコア、100 が最高スコアで、各要素によってポイントが加算または減算される場合があります。
ユーザースコアリング: 対象ユーザーを募集し、プロセス全体を実行してもらい、各ステップにスコアを付け、スコアの理由を記録します。平均スコアを計算し、興奮度指数を求めた。

ステップ 4: 興奮を高める機会を見つける: