ケースレビュー | QQ ブラウザニュース 新規ユーザー維持成長方法論

昨年行った成長事例であるQQブラウザ情報の新規ユーザー維持率の成長を振り返り、小規模プロジェクトのローカル最適化に適した成長方法論をまとめました。

設定された目標に基づいて、データ分析を通じて潜在的な機会を見つけ、製品ソリューションを設計し、迅速な実験と迅速な反復を使用して比較的完全なソリューションを生み出し、それをより広範なアプリケーション シナリオに体系的に推進します。

この記事は 2 つの部分に分かれています。

1. QQブラウザニュースの新規ユーザー維持率増加事例

2. 方法論の要約と提案

1. QQブラウザニュースの新規ユーザー維持率増加事例

1. 成長目標を明確にする

情報事業はQQブラウザ（以下、QB）のコア事業の一つです。トラフィック配当の低下とQB新規ユーザー数の鈍化に伴い、新規ユーザーのリソースはますます不足しており、特に新規ユーザーの獲得が重要になっています。

これまで、QB には新規ユーザー向けに 2 つのオプションがありました。

1.初心者保護期間に入ります。新規ユーザーへの混乱を最小限に抑えます。

2. ログインをガイドします。ユーザーの資産はログインすることで預けられます。

実験により、ログインの保持効果は非常に優れていることが示されました。 QB情報事業の観点からは、これまでの計画を踏まえて新規ユーザーの維持率をいかに向上させるかが課題です。

2. データファースト

私たちの羅針盤であるデータの分析から、多くの貴重な機会が生まれます。

保持に関連するすべてのデータ指標を徹底的に列挙した後、相関分析のためのいくつかの主要な影響指標を見つけました。新規ユーザーの関心ポイントの数は、リテンションと有意な正の相関関係があり、明らかな変曲点があることがわかりました。

注: 関心ポイントとは、ユーザーのコンテンツ消費に関するマシンの理解を指します。関心ポイントは増加するだけで、減少することはありません。

データは匿名化されています

ユーザーが QB に蓄積する関心ポイントが多ければ多いほど、ユーザーの維持率が高くなることがわかります。関心ポイントの数が 50 未満の場合は、ユーザーが追加する関心ポイントが 10 個ごとに維持率が約 3% 増加します。また、関心ポイントの数が 50 に達すると、維持率も安定します。

このロジックは簡単に理解できます。ユーザーの興味が多ければ多いほど、マシンはユーザーの好みのコンテンツを推奨することができ、ユーザーは自然にここに来てコンテンツをもっと見たいと思うようになります。

そこで、私たちは新規ユーザーの興味に焦点を当てることに決め、新規ユーザーの興味をいかに高めるかという提案になりました。

3. 脳爆発に関連する方法

いくつかの異なるツールの助けを借りて、私たちは多くの方法をブレインストーミングしました。コストと利益を達成するという観点から、最終的に、外部の興味のあるポイントをインポートすることと、ユーザーが興味の好みを積極的に選択することという 2 つの手段を抽出しました。

しかし残念なことに、これら 2 つの方法は以前に他の人によって実行されていました。興味の外部導入はすでにオンラインで行われており、効果は非常に良好です。興味の好みの積極的な選択は、以前の実験の結果が悪かったため断念されました。案の定、私が考えたことは他の人も考えたことと同じで、私たちはしばらくここで行き詰まってしまいました。

最後に、以前に関心ポイントを積極的に選択していた製品について話をしたところ、関心選択ソリューションには 2 つの主要な問題があることがわかりました。

1. 全体的な分布ファネルが非常に大きいため、実験結果が不明確になります。

2. ユーザーが選択を完了した後、すぐにメリットのフィードバックが得られず、消費が適切に処理されず、ユーザー エクスペリエンスが中断されます。

この2つの問題を解決できれば、転機が訪れるのでしょうか？この考えを念頭に置いて、私は自分の興味を再び高め、このオプションを選択することにしました。

4. 新製品ソリューションを提案する

新規ユーザーオンボーディングの全体的なリンクを注意深く研究しました。新しいソリューションでは、ダウンファネルを削減することと、推奨側がユーザーの興味選択結果にリアルタイムで応答することを保証するという2つの点を確保する必要があります。

1 つ目のポイントは、ファネルが大きいために実験の効果が不明瞭になることを避けることです。2 つ目のポイントは、ユーザーが選択を完了した後に対応するコンテンツが不足することを避けることです。その結果、興味選択の明確な利点を認識することは不可能です。

上記の 2 つの点に基づいて、新しいソリューションを提案しました。1. 興味に基づいてスプラッシュ スクリーンとターミナルを選択します。端末の配信効率はバックグラウンド配信の 2 倍以上です。 2. ユーザーが興味の選択を完了した後、推奨側はこれらの興味にリアルタイムで応答し、重み付けされた独立した想起を実行して、ユーザーが推奨コンテンツをリアルタイムで認識できるようにする必要があります。

全体的なロジック

この興味選択ソリューションは、機能側と推奨側のリンクを開き、ユーザーの興味ポイントの選択にリアルタイムで応答することができます。

5. 実現可能性の実験的検証

上記の解決策は、製品側での推測と分析に限定されており、効果があるかどうかは実験によって検証する必要があります。製品ソリューションの全体的な有効性を検証するために、MVP を迅速に作成し、一連の機能テストを実施しました。

01 機能テスト

新規ユーザーを3つのグループに分け、それぞれ興味の選択、ログインの誘導、非干渉で対応します。予想通り、幸運なことに、関心の選択に関する保持データと関連消費データは、他の 2 つのグループよりも大幅に優れたパフォーマンスを示しました。

02 機能テスト

これまでに、興味選択機能の有効性を検証しており、最適化するために投資を増やすことができます。次の目標は、ファネルを最適化し、興味選択の完了率を高め、実験の有効性を向上させる方法を見つけることです。

03 パステスト

性別の異なる人々は興味や好みが大きく異なり、通常、新しいユーザーの性別の特性を取得することは困難であるため、計画の初期設計では、最初に性別を選択し、2 番目のステップで興味の好みを選択します。これは難しい問題を提起します。

性別選択を行わない場合、重要な性別特徴の推奨が不足しているため、推奨効果に影響する可能性があります。また、対応する関心ポイントには男性と女性の両方の関心ポイントを含める必要があるため、選択肢が多くなり、ユーザーの選択に影響を与える可能性があります。ただし、性別選択を入力すると、1ページ増えるだけで、全体的な選択完了率が大幅に低下します。

新規ユーザー向けのパスをテストするために、別の一連の実験を設定しました。同じ新規ユーザーが性別選択ありと性別選択なしのパスにそれぞれ入り、2つの実験グループの選択完了率、保持率、その後の消費パフォーマンスを観察しました。性別選択なしのパスBの関連データは、以前の計画よりも大幅に優れていることがわかりました。

パステスト

そこで、興味の選択に最適なパスを決定しました。次のステップは、UI とコピーライティングを微調整することです。

04 UIとコピーライティングのテスト

UI スタイルやコピーライティングの違いは選択完了率に大きな影響を与えるため、全体の並べ替え UI、カラー UI、主要なコピーライティングについて、以下のように 4 つの実験グループを設定しました。

UIとコピーライティングのテスト

何度も実験を重ねた結果、最終的にプラン 1 が最適なオプションであると判断しました。最終データでは、数回の最適化の後に、このオプションの完了率が以前のオプションよりも 20% 高くなったことが示されました。

6. 体系的なボリュームの拡大

最終的に、最適化されたソリューションを全面的に導入しました。導入後のデータ結果は、実験期間よりも良好でした。関連するリテンションは約 10% 増加し、当初の予想を上回り、当初の新規ユーザー リテンション成長目標を達成しました。

このアプローチの有効性を検証した後、私たちはこのソリューションをより多くのシナリオに迅速に拡張し、ユーザーの興味を収集するためのより多様な方法を採用し、複数の製品でそれを宣伝しました。

体系的なプロモーションの試み

2. 方法論の要約と提案

ローカル戦場で成長を達成するには？

データをコンパスとして使用し、実験を迅速に繰り返し、完全なソリューションが形成されたら、それを体系的に推進します。

1. コア指標を固定します。コア指標は 1 つだけであり、このコア指標は達成したい目標を直接反映できるものでなければなりません。

2. データが最優先です。データ分析を通じて、既存の問題を変革し、新しいアイデアや機会を見つけることができます。

3. 脳爆発の方法と対策。他の人が試したことのない方法をたくさん思いついたら、それを一つずつ試してみましょう。何も見つからない場合は、これまで成功しなかった方法をあきらめないでください。

4. 目標に基づいて独自の製品ソリューションを提案します。製品ソリューションは、目標とユーザー自身に戻る必要があります。

5. 実験を実施する。実装の難易度とメリットに基づいて優先順位を決定できます。機能テストでは、新しい機能の余地があるかどうか、さらに投資が必要かどうかを判断できます。パス テストは、ユーザー コストが最も低いパスを見つけるのに役立ちます。UI テストとコピーライティング テストは、常に予期しないファネルの改善をもたらします。

6. オンラインでのシステム化。ある方法が有効であることが証明されると、多くの場合、他の多くの優先方法につながります。体系的に拡大できれば、この計画の影響を最大化できます。

最後に、市場では成長方法論に関する議論が数多くありますが、そのほとんどはローカルの単一プロジェクトの成長に関するものであり、このケースもそうであり、使用されている方法はローカル戦場にのみ適用可能であるということです。

私は常に全体的な成長に興味を持っています。システムの成長は、まずシステム全体がどのように機能するかを理解し、主要な要素と主要なリンクを見つけ、主要なリンクと要素を活用する方法を知る必要があるため、最も技術的に要求が厳しいものです。

この案件は昨年比較的成功した成長案件でした。今年はさらに高次元の案件を作れるといいなと思っています。

著者: リン・ムジョイン

出典：リン・ムー・ジョイン