大手の電子商取引プラットフォームはどのようにして 0 から 1 への高い ROI 変換を実現するのでしょうか?

コンバージョン率に比喩を加えるとすれば、「コンバージョン率は、常に理解と継続的な最適化のプロセスにある実践のようなものだ」と考えます。どのインターネット プラットフォームでも、コンバージョン率 (略して CR) は主要な目標の 1 つである必要があります。ゲーム事業では、アクティブプレイヤーから有料プレイヤーへの変換を考慮します。広告事業では、露出から訪問への変換を考慮します。そして、eコマース事業では、消費者の訪問から成功した注文への変換を考慮します。

コンバージョンの本質は商業トラフィックにあり、いかに効率的にユーザーの操作行動を商業行動に変換し、ユーザーの意思決定時間を継続的に短縮してより多くの売上を生み出すかということです。あらゆるプロジェクトの開発プロセスには段階的なノードがあり、コンバージョン率の向上も同様です。ユーザーベース、維持率、解約率、プラットフォーム滞在時間などはすべて、注文のコンバージョンを決定する要素です。これらの指標も、ビジネス開発のステージサイクルが変化するにつれて、異なって反映されます。

次に、コンバージョン率ソリューションをプロジェクトケース分析 + コア方法論の改善の 2 つの部分に分けます (プロジェクトケースでは、ビジネス開発プロセスを共有して、効率的な方法論を抽出し、証拠のレビューを提供します)。

1. 定期的なプロジェクト開発プロセス、リソース割り当てを検討するノードから開始

（プロジェクト事例分析）

私たち（ウォルマート）は、2018年にようやく新しい小売宅配プロジェクトに参加し始めました。状況の深刻さと私たちにとっての課題は明らかですが、私たちの強みは、約500の強力なオフラインスーパーマーケット店舗のリソースとトラフィックの優位性によって支えられていることです。しかし、トラフィックをいかに迅速にデジタル化し、効果的に変換するかが私たちの最優先事項となっています。

プロジェクト開始当初は、店舗展開のサイクルを策定し始めました。最初の2か月間のCB（社内テスト）段階から、後半の大規模展開段階まで、各サイクルはターゲットを絞ったものでした。同時に、新規顧客やコンバージョンを引き付けるための差別化された戦略があります。 （詳細は下図参照）

1. 社内テスト段階ではコンバージョン率が最も高くなり、利益が高いと従業員の発注意欲が刺激される

強力なオフラインリソースの優位性には、効果的なコンバージョン戦略モデルの複製が必要です。そのため、一連の運用プロセスモデルを策定した後、プロモーションからクーポン、製品から注文プロセスまで、CB（内部テスト）段階でA＆Bテストを繰り返し実施し、最高のROI戦略を獲得するよう努めています。

プロジェクトは2018年8月に正式に開始され、テストは約2か月間続きました。このフェーズの主な目的は、製品プロセス全体を理解し、プロモーションの受け入れに関する調査と分析を行うことでした。この段階はプロモーション システムをテストするのに便利です。社内の従業員に注文を促し、特典を受け取らせます。さまざまな種類の店舗割引クーポンをリリースしているため、コンバージョン率が最も高くなります。最後に、次の配信段階での参照を容易にするために、注文変換データから ROI が最も高い 3 つのクーポン タイプ (29-10、79-25、100-30) を選択しました。

2. 実際のユーザーのコンバージョンデータを分析するための小規模な公開テスト

10月頃、本社に最も近い店舗でOB（パブリックベータ）を開始しました。この段階で、3,000〜4,000人のユーザーを導入しました。この段階ではユーザー数はまだ初期段階であり、コンバージョン戦略はクーポン、割引、フラッシュセールなどへの投資にまだ傾いています。

第1ラウンドの社内従業員CBの後、店舗でクーポンパッケージ（59-15、79-25）を発売し、ROIは4-4.5のレベルに達することができます。フラッシュセールと割引では、販売率が最も高いTOP50 SKUを選択し、15％-10％オフのプロモーションを提供します。新規ユーザーの場合、プロモーションとクーポンを組み合わせることができます。第二に、限定的な送料無料の特典があります。全体的な実際のコンバージョン率は依然として非常に高く、この段階では30％-35％を維持できますが、高いコンバージョンは健全性を意味するものではないため、次の段階に進む必要があります。

3. 100店舗の大規模パブリックベータテストを開始し、オペレーションの改善とデータヘルスの分析を開始

100 店舗の立ち上げは、私たちにとって非常に重要なマイルストーンです。この段階が来る前に、第 2 段階でデータ ラベリング システムとユーザー推奨アルゴリズムの構築を開始しました。このデータ BI セットにより、この段階のサービスが強化され始めました。当社のユーザーベースは50万～100万人に達しており、そのほとんどは新規ユーザーです。この部分を変換するのは比較的困難です。利益率の高いインセンティブがあるにもかかわらず、新規顧客のユーザープロファイルはすべてオフラインから来ており、年齢層は40～50歳です。したがって、この部分のショッピング習慣を変える必要があり、心理的な閾値の制限は非常に大きいです。そのため、この段階でのコンバージョン率は最も低く、約 10% ～ 15% になります。

前述のように、一方ではデータラベリングシステムを構築し、ユーザーを階層化し始めました。オフラインQRコードスキャンのショッピングカテゴリの好みの頻度と以前のショッピング属性に基づいて、ユーザーをIDパッケージに分類し、RFMモデルとポートレートモデルに従って連絡先をプッシュしました。次に、コンバージョンを向上させるために、ユーザータイプを区別した後、BIユーザーを積極的にクーポンセンターに誘導します。たとえば、あなたがママと赤ちゃんであると認識した場合、168-30以上の値のカテゴリクーポンを優先的に推奨します。ホームページのプライム位置にあるフラッシュセールチャネル、カテゴリローテーションの推奨など、それらはすべて母子カテゴリと関連カテゴリに偏っており、より直接的で効果的なコンバージョンの促進につながります。

製品体験の面では、私たちが選んだクーポンはWeChatエコシステム独自のクーポンシステムからのものであることは特筆に値します。ユーザーが使用しなかった後、WeChatは積極的にサービス通知を送信してユーザーにリマインドします。また、WeChatカードウォレットにも明らかなリマインダーがあり、ユーザーの復帰に良いバフとなります。フラッシュセールでは、ワンクリックサブスクリプションリマインダー機能も設定し、パブリックアカウントのイベント予約やサービス通知を通じて復帰することもできます。この製品機能は、運営戦略とうまくクローズドループしています。

4. コンバージョン率を高めるために、複数の店舗形態で全国展開をスムーズに開始

第4段階は安定サイクルです。全国展開が順調に進み、事業収支のバランスが安定し、コンバージョン率CRが安定して出ていることなどが条件となるため「安定」と名付けられています。

全国展開により、ユーザー数も200～300万人と倍増し、現在も増加傾向にあります。多角的な手段で徐々にコンバージョン率を高めていく必要があります。

ホームページのリソース管理: リソースの表示は、ユーザーとブランド所有者の 2 つのグループを対象にする必要があります。ユーザーに関しては、対応するカテゴリ内のさまざまなグループの人々にさまざまな顔を提供する必要があり、ブランドに関しては、リソースを収益化する必要があります。収益化を実現するためには、ユーザーに売上を生み出させる必要があるため、一連の賞罰措置を策定しました。販売量の多いブランドにはより多くのリソースで報酬を与え、販売量の少ないブランドには事前に棚から取り除くことで罰します。

洗練されたユーザー管理：ユーザーの階層化も多次元です。RFMモデル、カテゴリモデル、AARRRモデルはすべて、ビッグデータ分析に基づいて導き出された階層化原則です。データ量が多いほど、ユーザーセグメンテーションの粒度が細かくなり、コンバージョンの可能性が高まります。

アルゴリズム推奨プロモーション：ホームページ上の位置とモジュールは柔軟で、ビッグデータの割り当てがあり、ユーザーのショッピングデータが蓄積されるにつれて、モジュールのレイアウト/コンテンツは変化します。この段階では、アルゴリズム推奨モデルは徐々に成熟しており、ホームページで変換されたデータはサイト全体で最も高く、プラットフォーム平均に最も近くなっています。

人、物、場所などのオフラインシーンのデジタル化は、オフラインシーンが豊かで複雑であり、コンバージョンの可能性を高めることができるシーンがたくさんあることをユーザーに繰り返し思い出させます。

「人」を担い手として、オフラインのスーパーマーケットユニットは店舗ガイド/ピッキング/レジ係/オペレーターなどに過ぎません。このチームは自分の持ち場を守りながら、積極的にユーザーに宣伝し、流通チャネルを増やします。ガイドはコードをスキャンして注文するようにユーザーを誘導し、その後、オンラインクーポンを受け取り、店舗で商品を受け取ることができ、すぐに買ってすぐに行けるという利便性を実現します。また、これらのガイドには報酬として5〜7元の手数料を支払います。そのため、彼らは非常にやる気があります。

「商品」の単位は店舗全体のSKUです。部門の高頻度SKUのオンライン商品詳細を作成します。ユーザーは棚のQRコードをスキャンして、より多くの商品情報、ユーザーレビュー、トレーサビリティ情報をオンラインで表示できます。もちろん、最も重要なのは、対応するカテゴリのオンラインクーポンを入手できることです。ユーザーはワンクリックでプラットフォームにジャンプして、コンバージョンの可能性を高めることができます。

「フィールド」をキャリアとするユニットはスーパーマーケット自体、店舗の看板/デジタル広告スクリーンであり、ユーザーは店舗に入るところから始まり、店舗の入り口、積み重ねエリア、棚パレット、棚バッフル、吊り下げタグと旗、対向する柱、壁のポスター、店舗のパンフレット、店舗の出口など、ユーザーが必要とするルートに、オンラインQRコード広告+オンラインプロモーションの関心ポイントを追加します。重要な点は、ユーザーを当社のプラットフォームにうまく引き付けることができれば、コンバージョンに一歩近づくということです。

開発開始から1年半が経過した現在、プロジェクトは20%前後の比較的安定したコンバージョン率を達成しており、現在もユーザーデータの蓄積と洗練された戦略の改善を続けています。次に、プロジェクトケースのプロセス中にいくつかの考えと方法論的抽出を分析し、実際の戦闘で役立つことを願っています。

2. ユーザー心理を理解し、需要喚起から意思決定までのリンクを加速する

（プロジェクトコンバージョン率向上の核となる方法論）

ユーザーがショッピングのニーズを持つとき、さまざまな広告、プロモーション情報、製品の審査、品質の考慮、価格の比較、納期などの要素に常に影響されます。一連の行動操作と心理の浮き沈みを経て、最終的に支払いパスワードを押すことを決定します。このプロセスを、需要創出層、ターゲット認識層、最終意思決定層の 3 つのステップに分割することもできます。マインドマップを使用して 3 つのステップを整理します。

1. 動機付け層は需要創出層でもあります。この層は、内部/外部刺激によって刺激された後、潜在意識によって生成されます。生成された後、特定のカテゴリとのマッピング関係が確立され、それによって固定されたニーズまたは固定されていないニーズが解決されます。したがって、エントリーポイントとして開始できるポイントがいくつかあります。内部刺激と外部刺激、カテゴリ間のマッピング関係、固定されたニーズと固定されていないニーズです。

• 内部刺激と外部刺激

このつながりは、図の「知覚層」に関連付けることができます。内部刺激は人間の食物、衣服、住居、交通からもたらされ、生活環境は内側から外側へと刺激されます。外部刺激は、広告、物、環境などを通じて外部から入力される外部刺激です。コンバージョン率の核心となるポイントは、ユーザー属性の分析、ユーザーのショッピング頻度、そして洗練されたユーザーへのアプローチにあります。

例えば、妊娠中の母親は月に一度決まった時間に粉ミルクを購入する必要があります。購入の2日前に粉ミルクのクーポンとリマインダーを送信して、正確に連絡できるようにします。正確なタイミングと需要の転換率ははるかに高くなります。

• カテゴリマッピング関係

これは表の「認知層」に関係します。商品の印象をつかんだら、次はこの「もの」が何なのかを事前に明確にしていきましょう！なぜあなたは私の要求に応えられるのですか！コンバージョン率の鍵は、精密なマーケティングにあります。テキスト メッセージやプッシュ通知が違いを生む可能性があります。コンテンツは複雑すぎてはいけません。ユーザーの悩みに近い 1 ～ 2 文で十分です。

たとえば、9.9 の無臭で無毒の蚊取り線香を手に入れて、安らかな眠りと一晩中の休息を得ましょう。

• 正当な必要性と正当な必要性ではない必要性

人間は常に貪欲であり、生存、楽しみ、発展、美学、社会的象徴的欲求などに対する欲求を持っています。このとき、特定のタイプの人々の対応するニーズを迅速に把握する必要があるため、AARRR モデル + ユーザー階層化/インセンティブ方法論を使用して、ユーザー モデルを継続的に改良し、細分化する必要があります。

2. 思考層は、先ほどお話ししたターゲット認知層でもあります。この層は、ユーザーがニーズを生成し、最初にターゲットオブジェクトを明確にすることで、無数のターゲットオブジェクトを受動的または能動的に受け取るプロセスです。このプロセスで、オブジェクトを完全に特定し、購入意図を生成することができます。

情報源は能動的なものと受動的なもの、能動的な情報検索と受動的な情報入力に分けられます。能動的に情報を求める場合のコンバージョン率は受動的な入力よりも高くなるはずであり、能動的に求められている製品は満足しやすいものである。

たとえば、ある JD.com ショッピング アプリの検索ボックスから行われた注文は、サイト全体の 40% 以上を占めています。ここでは検索品質が特に重要です。キーワード マッピング、カテゴリの関連付け、プロモーション マッピング、キーワードのあいまい検索はすべて、検索コンバージョンを向上させる要素です。

受動的な入力情報は、商品マーケティングに傾いています。これらの潜在顧客を捕捉し始めて、彼らが以前に閲覧したことがわかったとき、ビッグデータの捕捉とユーザーリーチは、この時点で非常に重要です。商品詳細ページの直帰率に基づいてユーザーの購入パフォーマンスを監視し、直帰率の傾向を横に比較すると同時に、商品情報の合理性を逆推論し、商品に対応するユーザーのフォーカスポイントに基づいて二次最適化を行い、1週間後にテストを繰り返して効果を確認する必要があります。

3. アクション層は最後の層であり、ユーザーにとって最も難しい選択層でもあります。この時の情報量は最も多く、ユーザーがフィルタリングして統合する必要があるプロセスでもあります。そのため、情報伝達を各個人に合わせて調整することが最も重要です。

シナリオ A: 魅力的な母親が子供のために市販の食品を購入します。選択の過程で、彼女は食品の生産日、鮮度、安全性、価格を繰り返し観察し、理解します。

シナリオ B: 学生のグループが小売商品の買い物をしています。彼らは、見た目、オンラインの有名人モデルかどうか、ブランド認知度、そしてもちろん価格を重視します (結局のところ、彼らの購買力は限られています)。

2 つのシナリオでは購入グループが異なり、ユーザーに提示する情報コミュニケーションの焦点も異なります。具体的な事例を挙げてみますと、プライベートドメインのトラフィックコミュニティを運営する場合、ユーザーを分類・管理した上で、グループごとに発信するメッセージや活動内容、プロモーション内容が異なります。

感情的認知の重要性は、ユーザーの精神に触れることであり、固定されたニーズと固定されていないニーズの変換もより明確になります。アイドルのプロモーション、インターネットの有名人による人気商品のパッケージング、コンテンツ マーケティング、バイラル ビデオ/印刷マーケティングはすべて、良いエントリー ポイントになり得ます。

たとえば、Mengniu のスポークスマンである TFboys のオンライン メディア マトリックスをライブ ストリーミングやオフライン店舗での交流会に使用しています。オンラインとオフラインのイベント専用の QR コード ページを埋め込んでいます。ユーザーはコードをスキャンしてページに入り、クーポンを受け取ったり注文したりできます。ファン ホストはファンにページに入ってトップの座に投票するよう呼びかけます。ランキングが 1,000 に達すると、ユーザーは無料でミルクをもらえるだけでなく、多くの新規ユーザーを呼び込んで売上を上げることもできます。

3. 合理的な運用とは、コンバージョン率CRを徐々に高めることである。

操作と変換率の関係について話すとき、それは多次元的である必要があり、異なるアプリケーションシナリオでの変換形式も異なります。現時点では、ユーザーがプラットフォームにアクセスした後、有効な UV が有効な CR を達成できるとは想定しないでください。私たちはそれを、リソース管理、プロモーション システム管理、製品管理、精密マーケティング、コンテンツ管理、パス診断の 6 つの主要な側面に分類します。

1. 資源管理、土地の1インチ1インチがCRを確保する上で貴重である

リソースは常に電子商取引プラットフォームの戦場であるため、標準化された管理と標準化された指標の考慮が非常に重要です。ここにいくつかの原則を示します。

• リソースの位置設計: シンプルで明確なレイアウト、明確で整理された製品、1つの主なメリットのコピー+ 1つのサブタイトル、ジャンプをガイドするメインボタン
• リソースポジションのCRデータ：オフピーク期間とピーク期間のピットポジションの2つのCR値をそれぞれ取得し、平均を基準とします。1週間のデータ傾向を観察し、合理的な値を取得するのが最適です。
• 全体の CR の差別化を比較します。ホームページの最初の画面のリソース位置の CR は、全体の CR よりも大きくする必要があります。同時に、各サブページの CR を比較して、各モジュールの収容力を差別化します。
• リソースポジション報酬と罰システム：1か月間の堆積分析、リソースサイクルに応じた報酬と罰、そして価値の高いリソースを選択します。たとえば、あるブランドは618プロモーション期間中にホームページに全幅のリソースを配置します。1日後、その活動のCRが前回のCRより大幅に低かった場合、リソースの位置はすぐに調整され、場合によっては削除されます。逆に、生産パフォーマンスが優れている場合は、報酬日が解放されます。

2. プロモーションシステム、CRを高めるバンドル販売

製品バンドル販売の原則は、個々の UV が興味を持って複数の製品または複数の注文を行うように誘導することです。同時に、このユーザーは追加のユーザーを誘致して注文を行うように促され、それによって全体的な CR が向上します。

• ブランド/カテゴリー割引: ブランドまたはカテゴリーが固定価格に達すると、割引や即時割引をお楽しみいただけます。
• 全額割引/全額割引/送料無料: ショッピングカートの合計金額が固定価格に達すると、割引、即時割引、または送料無料をお楽しみいただけます。
• 同日N回のご注文で送料無料/割引：同日2回目以降のご注文は送料無料、3回目以降のご注文は9.5%割引など。
• 有効なユーザーを招待して注文してキャッシュバックを獲得: シェアして友達を招待して注文してもらい、10%～15% のキャッシュバックを獲得
• グループ CR: コミュニティ グループ購入/複数人グループ購入など
• 仮想通貨システム：フルサイト/カテゴリ/ブランドクーポン、複数のシナリオに対応したサインインポイント交換クーポン

3. 製品管理: 適切な製品を適切な人に公開する

• コアカテゴリーの印象：浸透・浸透するコアプラットフォームを確立し、ユーザーの心に焦点を当て、垂直プラットフォームのコアカテゴリーを5～8個選択する
• 製品はアクティビティ別に分かれています。製品ライブラリはアクティビティ率に応じて3つのカテゴリに分かれています。高アクティビティ率製品ライブラリ/中アクティビティ率製品ライブラリ/低アクティビティ率製品ライブラリ。3つのカテゴリは、サイクル頻度に応じてホームページに表示されます。
• 製品は価格別に分類されています：製品は価格別に分類されており、動態効果が高く、20元以下の製品が人気商品として選ばれ、トラフィックを誘致し、シード製品ライブラリを確立します。
• 各カテゴリーの人気商品を公開：ホームページでのショッピング効率を高めるために、各カテゴリーから20SKUを選択
• 何千ものパーソナライズされた製品推奨: ユーザーのカテゴリの好み/カテゴリの頻度の露出と購入予定カテゴリに基づく

4. ユーザーを起点とした精密マーケティング、ユーザーセグメンテーション、コンバージョン率の向上

• ユーザーに関しては、詳細な紹介記事を 2 つ書きました。興味のある学生は公式アカウントを確認してください。ここでは、いくつかの重要なポイントを紹介します。
• 新規ユーザーと既存ユーザーの差別化：新規ユーザーはホームページの固定モジュールで特典パッケージ（初回注文50％オフクーポン、主力製品10点の特別価格、送料無料クーポン）を受け取ることができ、既存ユーザーには再購入クーポンなどを受け取ることができます。
• カテゴリユーザーの差別化: プライベートドメイントラフィックを使用して、ユーザーをカテゴリ別 (ソーシャルグループ/パブリックアカウントファン/SMS パッケージ/ユーザーパッケージ) にグループ化し、異なるカテゴリパッケージ (クーポン + 製品 + フラッシュセール特典) を異なるユーザーにプッシュします。
• ユーザー属性のセグメンテーション：ユーザーの注文頻度/注文顧客の注文セグメンテーション/ユーザーの年齢層などの基本情報に応じて、ユーザーをセグメント化して捕捉することができ、精密マーケティングによりコンバージョン率も大幅に向上します。

5. 製品コンテンツからマーケティングコンテンツまで、ユーザーのコンバージョンを向上させるコンテンツ管理

• 製品タイトル: ブランド名 + 製品名 + キーワードの興味ポイント (できれば 15 語以内)、サブタイトルにはプロモーションの興味ポイント、製品のコア興味ポイントを追加します。
• 製品ヘッダー画像: 異なる角度からの製品画像 2 枚 + 製品適用シナリオ画像 3 枚 + パッケージ付き製品画像 1 枚 (6 ～ 7 枚の画像が最適)
• 製品詳細ページ：全体的なスタイルは、食品の場合は緑/オレンジ、乳製品の場合はグレー/無地など、製品の色調と一致している必要があります。次に、レイアウトは簡潔で機能的である必要があります。30% の製品表示 + 50% の製品適用シナリオ + 20% の製品アフターサービスと関連する資格認証情報などです。
• コンテンツ マーケティングも、コンバージョン率を向上させるためのプラットフォームの取り組みの一環です。私たちは、プラットフォーム上に「ライフスタイル ミュージアム」を構築しようとしています。大量の UGC および PGC コンテンツをチャンネルに埋め込み、写真、テキスト、短いビデオを通じて、人気の科学情報、季節の食べ物の推奨事項、その他の情報をプッシュします。この部分の変換効果は特に明らかではなく、粘度は比較的高い

6. パス診断、UVから始めて各ステップの効果を診断する

• UVからプラットフォーム滞在時間まで：1つの有効なUVがプラットフォームに入ると、最初のステップはプラットフォーム上での時間の長さを考慮することです。当社の初期事業のデータによると、平均して各有効なUVはプラットフォームに50秒間滞在するため、ユーザー比率/人数など、50秒未満滞在して購入しないユーザーは注意を払う必要があります。
• ホームページのリソースポジション - アクティビティランディングページ：プラットフォームを閲覧した後、ユーザーはホームページのリソースポジションをクリックしてランディングページにジャンプします。このジャンプ率の部分は、2番目のステップで注意を払う必要がある部分です。通常、ホームページの最初の画面のジャンプ率は20％を下回ることはなく、フルバーまたは起動画像のピーク値は40％に達することがあります。したがって、データがこの部分よりも低い場合は、リソースポジションの資料が十分に準備されていないか、エントリの関心ポイントがユーザーのクリックを引き付けていないかどうかを反映する必要があります。
• イベント ランディング ページ - 製品詳細ページ: ユーザーがイベント ランディング ページにアクセスした後、次のステップは製品の詳細をクリックすることです。この部分は、製品コンテンツをテストする時間です。ランディング ページ ヘッダーからのジャンプ率は 15% ～ 20% に達することがあります。
• ビジネス詳細ページ - 車の追加: このステップで考慮する指標は、車追加の効率です。車追加率が低いほど、コンバージョン率も低くなることに注意してください。率が高いほど、コンバージョン率は高くなります。潜在的ユーザーの多くは購入意欲が湧いた後、車を追加せずにそのまま購入することが多いため、車追加率は参考指標として利用し、コアな評価内容とはしておりません。
• 製品詳細ページ - 注文: このページのこの部分は端末の動作インジケーターであり、特に重要です。ビジネスから注文への変換には、1〜2か月の有効なデータをスクリーニングして判断し、中間値を定義する必要があります。ビジネスの初期段階では、このしきい値は10％に達する可能性があり、プラットフォーム全体でも13％〜15％に達し、ピークは20％に達する可能性があります。このデータはすでにミニプログラム電子商取引の平均を上回っています。

4. コンバージョン率を確認するためのトランザクションファネルモデルパス

オペレーションは常に「モデル」と切り離せないものであり、コンバージョン率についても同様です。未登録の新規ユーザーの最初のショッピング体験を例に挙げてみましょう。検索から最終取引まで、ユーザーに必要ないくつかのステップをリストします。プロセスにおけるユーザーの方向は徐々に減らす必要があります。必要なのは、プロセスの各ステップでユーザーの離脱率を減らすことです。

1. モデルプロセスの可視化

このモデルは視覚的なマインドマップに基づいており、分析や分解が容易です（例：ユーザーの検索から最終注文までのゴールデンプロセス）

2. モデルプロセスの分解

モデルが出力された後、私たちは常に自分自身に挑戦し、10 の質問と 10 の答えに答える必要があります。各主要プロセス (ユーザー側、運用側など) について、少なくとも 3 つ以上の課題ポイントをリストします。この課題ポイントのコレクションは、アトリビューション ファクターにパッケージ化されます。

3. 帰属要因の細分化

帰属要因には常に多くの詳細が伴います。このとき、「最終取引に影響を与える要因は何か」という核心を把握し、ビッグデータで磨きをかけ、検証し続ける必要があります。

5. ファネルモデルと製品体験の関係についてのメモ

ファネル モデルはユーザーの操作手順に基づいて徐々に分解されるため、この時点で製品エクスペリエンス全体が密接に関連しています。ここでは、把握すべきいくつかの原則を示します。

1.ファネルモデルのプロセスを分解する際には、モデルの短縮を考慮する必要がある

成功する製品には、変換パスが簡潔かつシンプルでなければならず、製品のコアとなるゴールデンプロセス全体が2〜4ステップで完了する必要があります。これは、新しい小売電子商取引にも当てはまります。モデルを分解しながら、製品プロセスを継続的に短縮する必要があります。

たとえば、ユーザーはホームページのリソース製品ショーケースでワンクリックするだけでカートに追加ページに直接移動でき、フラッシュセール チャネルでワンクリックするだけでフラッシュセール決済ページに直接移動でき、ショッピングカート決済ページでは一致するクーポンの最適な組み合わせが自動的に計算されるなどです。

2. ファネルモデル内のノードの順序が変更されても、コア順序変換には影響しません。

理想的なユーザー操作プロセスではゴールデンプロセスは確実に実現可能ですが、実際のユーザー操作は常に変化しています。プロセスノードを繰り返し検討する必要があります。必要なノードを除いて、残りのプロセス操作ノードは自由に組み合わせることができると想定しています。また、プロセス全体のスムーズさを確保する必要があります。

たとえば、ユーザーは商品を検索した後、検索ページから購入を完了するのではなく、ショッピング カート ページの推奨商品から購入を完了します。これは、理想的なプロセスに従わなくても取引が成立するシナリオです。

3. ファネルモデルプロセス中のユーザー離脱のトレースを記録して分析する必要がある

ユーザー離脱は、運用における初期の新規ユーザー獲得コストの大きな無駄です。そのため、ファネル モデルのプロセス全体を通じて、パラメータ付きのボタン埋め込みを使用して、ユーザーが離脱するステップを記録し、離脱の理由を分析して、アクティブなコンタクトを通じて最適化または覚醒できるかどうかを判断する必要があります。

例えば、商品詳細ページでのユーザーの直帰率が異常に低い場合、商品詳細ページのユーザー閲覧トレースデータ（ページ滞在時間/ページスライドトレース/アトリビューション問題ポイント）が非常に重要です。

6. ヒートマップ分析と検証モデルの妥当性

ヒートマップは皆さんもよくご存知だと思います。ヒートマップは、通常、商品のレイアウト/機能/ジャンプなどで使用され、ユーザーのクリックデータの分布を通じてユーザーの操作痕跡を分析します。

（１）モデルに対応する各ページのヒートマップを抽出し、熱分布に基づいてプロセスの有効性を検証する。

上記の例のように、ユーザーが検索から注文までのステップごとに異なるサブページを持っていると仮定して、各サブページを抽出し、4〜5ページを順番に並べて、熱分布を見て、クリック数が多い領域がモデルプロセス全体の期待を満たしているかどうかを確認します。

たとえば、ホームページのヒートマップ + 検索ページのヒートマップ + 検索ランディングページのヒートマップ + 製品詳細ページのヒートマップ + ショッピングカートのチェックアウトページのヒートマップ、これらを接続してプロセスを形成し、熱分布を見ると、直感的で明らかです。

（２）ヒートマップは１、２、３、４レベルに分かれており、レベル１～２は理想プロセスと逆検証モデルのステップに分類されている。

ヒートマップの分布は、クリックの度合いを区別するためにカラーブロックを使用しています。レベル 1-2 のヒート分布を理想的なプロセスと見なし、上記のポイント 1 の説明から逆推論して、レベル 1-2 の分布がゴールデン プロセスを満たしているかどうかを確認します。肯定的な検証 + 逆の検証によってのみ、モデルは価値あるものになります。

（３）３～４レベルは、潜在的なユーザーグループを探索するための異常プロセスとして分類されます。

レベル3〜4の熱分布を盲目的に無効なクリックと見なすことはできません。同様に、いくつかの重要なページを抽出し、レベル3〜4の各熱分布の重要なポイントを丸で囲み、いくつかのページをつなぎ合わせてみます。このとき、おそらくユーザーの操作も実行可能であるか、最終的に失敗して特定のステップで行き詰まっていることがわかります。これらのユーザーは潜在能力の高いユーザーである必要があり、アクティブなコンタクトと覚醒のための ID パッケージは非常に明確であることを覚えておいてください。

たとえば、商品の詳細ページで、ユーザーは商品をカートに追加せず、注文も行いませんでした。代わりに、ユーザーは関連カテゴリのおすすめを通じてフラッシュセール チャネルにリダイレクトされ、フラッシュセール チャネルに登録しましたが、注文は行いませんでした。このユーザーは、カテゴリ内で高い潜在的価値を持ち、価格志向であるはずです。このとき、ID ユーザー層をキャプチャしてプッシュしてみることもできます。

7. ホームページレイアウトの合理性

新しい小売業であろうと、純粋な電子商取引であろうと、ホームページのコンバージョン率は最も高く、プラットフォーム全体の中核となる文化を最もよく表すものでなければなりません。ホームページのコンバージョンをうまく行うことは賢明かつ重要です。

1. 全体的な機能レイアウトとリソースの表示は、プラットフォーム全体のプロモーションのリズムに合う必要があります。

どのブランド/カテゴリ/単一製品も、ホームページに独自のリソースポジションを表示することを望んでいます。製品の回転率とユーザータグの属性に基づいて、ホームページにどのプロモーションを配置するかを判断する必要があります。配置されたリソースポジション/製品は、オンラインになった後にプラットフォームの平均コンバージョン率レベルに達しているかどうかを検証し、高収益のコンテンツ配信を奨励および刺激するための報酬と罰則を設定する必要があります。

2. 多次元ショッピングガイドコラムの合理的な設定

ショッピングガイドコラムの数や充実度は多ければ多いほど良いというわけではありませんが、もちろん少なすぎてもいけません。ユーザーが迷子にならないようにバランスを取る必要があります。区別するためのヒントをいくつか紹介します。

• ユーザーグループによる差別化：異なるコアユーザーグループの割合に応じて、ヘッドからロングテールまでリソースを割り当て、数千人の顔を持つ数千人のディスプレイに接続し、小紅書/莫孤街などのパーソナライズされたPGCコンテンツを増やします。
• プロモーション形式で差別化: ホームページ上の各モジュールのプロモーション形式は、アクティビティ/ゲームプレイ/割引/グループ購入/フラッシュセールなど、それぞれ異なります。この形式は最も一般的であり、Taobao/JDなどの総合電子商取引で最も普及しているはずです。
• 製品カテゴリによる差別化: ホームページでもカテゴリページでも、Pinduoduo/Daily Youxian のように、明確なコミュニケーションと他の複雑なコンテンツがなく、製品カテゴリによる差別化が簡単です。

3. ホームページはコンバージョンを担っており、トラフィックの転換に効率的である必要があります。

制作を前提とした場合、ホームページは転用という非常に重要な機能も持っています。ここで注目すべきは、ホームページから商品詳細ページまでの導線の深さです。商品の露出を適度に浅くし、各ページから次のレベルのページへトラフィックを誘導する手段を慎重に検討します。

たとえば、ホームページに牛乳のブランドがある場合は、ユーザーが直接牛乳をクリックするように促します。牛乳が単なる装飾で、クリックをサブチャンネル ページに誘導する場合は、ジャンプ後のチャンネル ページの最初の画面に製品が表示されるようにしてください。ユーザーに失望させない期待を与えましょう！

4. 訪問深度の改善は間接的にコンバージョン率に有利な条件を作り出す

訪問深度の向上については、次のようなシナリオ例があります。よく観察すると、オフライン店舗では通常、高頻度で販売される鮮魚、エビ、カニ肉を店舗の一番奥に置いており、エレベーターの出入り口の上下の手すりは常に前後に1つずつ、左右に1つずつあります。その理由は簡単で、店舗側はユーザーの買い物時間とシナリオを増やしたいと考えているからです。この原理をコピーしてオンラインの世界に適用すると、パスの最も深い部分に高頻度のカテゴリを隠すことは可能でしょうか?言うまでもなく、これは絶対に不可能です。早く死んでしまいます!

これは、オンラインとオフラインの店舗訪問の大きな違いです。オンラインユーザー操作の本質は、ユーザーの購入の意思決定を加速することです。

したがって、私たちが通常することは、ルーレットホイール/宝くじクーポン/関連プロモーションカテゴリ/ギフトパッケージの特典など、意思決定の準完了ページなど、ショッピングカート/支払い結果ページの下部に興味深いゲームプレイとプロモーションを配置することです。

練習がどれほど深くても、従うべき特定のルールとパターンがあります。また、ルールモデルを構築し、ユーザー/ボス/ママなどを含むいくつかの異なる角度を検証して最適化します。

著者：レオン

出典: レオン作戦ノート (Leonnote123)