成長のヒント: 取引率を 900% 以上向上

さて、今日の話題である谷底からのため息についてお話ししましょう。

この曲線を見てください。最初の縦線は 2017 年 2 月です。ユーザーが失われ、徐々に競争力を失っていることがわかりました。さて、2018 年 4 月の 2 番目の曲線に移ります。この曲線は何を意味するのでしょうか?私がBitautoに入社してから、一連の逆行作戦を通じてBitautoを最下位に落とすことに成功しました。趙本山は「どこに行っても環境が悪い」という寸劇を披露した。環境が悪いのか、それとも私が不十分なのか？

かつて私は、環境全体に影響を与えているのは自分自身ではないかと疑っていました。冗談です。実はこの期間に、私たちは一連の考察を試みてきました。主な内容は、「なぜ古いインターネットブランドは古いのか？」ということです。この技術は古いですか?頻繁にクラッシュが発生し、ユーザーに悪い体験を与えていませんか?それとも当社の製品は古いのでしょうか?古いコンテンツですか?運用モデルにまだ問題がありますか?成長マインドセットがない？

ここにいる全員は新世代のオペレーターであり、古いやり方や考え方に慣れていないかもしれません。自動車業界はインターネットの発展の歴史の一部となっています。前の世代は、データ駆動型ビジネスという概念に十分な注意を払っていなかったか、この種の考え方を持っていませんでした。どうすればこの状況を変えることができるでしょうか?私たちは2018年4月から11月まで、半年以上にわたってこれらの問題について考え続けてきました。

ため息をついた後、私たちは一番大切なことをしました。競争力を失ったからといって、やみくもにお金を使うことはしませんでした。反省しながら、大量のテストを行いました。 「方向が間違っていれば、効率的な実行は災害につながる」という格言があります。災害を避けるために必要なのは、テストを使用して、どのパスを取るべきかを知ることです。結局、この時期に正しい道を選んだことが確認され、現在の成長につながっています。

今日も3つのテスト方法を紹介しました。黄先生は本の中で、成長は3つの主要な流派に分かれていると述べています。1つ目はマーケティング流派、つまりフロントエンドトラフィックです。 2つ目は、実験を通じて継続的に成長する実験成長グループです。 3つ目はグロースハッカーが言及するテクノロジーです。その間、私たちはこれら 3 つの領域でテストを行ってきました。今日は時間の制約があるため、最初の 2 つだけ紹介します。 1 つはトラフィック テスト、もう 1 つは製品テストです。

1. チャネル評価モデル

上司はよく、どのチャネルが良いのか、どのチャネルが悪いのかと尋ねます。これらの質問に答えるには、リテンションだけを見るだけでよいのでしょうか?それとも商業GMVだけを見るのでしょうか?実際には、両方を見る必要があります。具体的にどのように分析するのでしょうか?チャネル評価モデル - AHP 標準化モデルが使用されます。原理は非常に単純で、まず標準化し、次に重量を掛けます。現在の市場では、評価モデルは大まかに回帰モデルと標準化モデルの 2 つのカテゴリに分けられます。標準化モデルを選択する理由は何ですか?品質に重点を置くか、商業的価値に重点を置くかにかかわらず、ビジネスをより迅速にサポートできるため、さまざまなビジネス戦略期間中にいつでも重みを変更できます。

チャネル品質評価モデルのフローチャート

上記のように、モデリング プロセスは 7 つのステップに分かれています。

（１）モデルの確立標準化されたスコアを選択し、それに重みを掛けるのが、加重標準化モデルです。

（２）保管基準モデルに入力するには、すべてのチャネル、または有料チャネルのどのチャネルを選択しますか?ここで支払いチャネルを選択します。

（３）アルゴリズムの確立標準化には、Z 標準化や最大最小標準化など、さまざまな種類があります。ここでは、最大最小標準化を選択します。

（４）重量計算ここではAHPが使用されます。

（５）指標スクリーニング指標のスクリーニングはモデルにとって非常に重要です。ここで例を挙げてみましょう。高校入試には、中国語、数学、英語の 3 つの科目があります。これら 3 つの科目は互いに独立しており、相関性が非常に低いため、生徒の勉強の良し悪しを評価するために、これら 3 つの科目の合計点を使用するのは非常に合理的です。しかし、高度な数学、線形代数、数学的分析の合計統計スコアを使用して生徒を評価すると、全体のスコアではなく、生徒の数学の優秀さのみが反映されます。モデルについても同様です。モデルには非常に強い相関関係を持つ指標がいくつかあるため、指標が互いに独立し、ビジネスを表現できるようにするために、これらの指標を削除または統合する必要があります。

（６）BIディスプレイ

（７）運用戦略

モデルの骨格図

AHP は定性分析を定量分析に変換する方法です。 5 つの指標があり、数量と行動を比較するとします。それらが同等に重要である場合は 1、数量がビジネスよりわずかに重要である場合は 2、数量が明らかにコストより重要である場合は 5 です。これらの数字を黄色のマトリックスに入力すると、対応する重みが表示されます。それを基準に標準化スコアと重みを掛け合わせ、モデル全体を作ります。最後にスケルトンを埋めてモデルが完成します。

BI ディスプレイと戦略マップ

次はBIのプレゼンテーションと戦略です。 BI プレゼンテーションがなぜ重要なのか?一般的に、上司は意思決定に 10% 未満の時間を費やしますが、価値の 90% を貢献します。私たちは、基礎レベルでのデータ処理とモデル構築に時間の 90% を費やしていますが、貢献しているのは価値の 10% にすぎません。 BI ディスプレイは接続の役割を果たしており、上司がビジネスの状況を把握し、最短時間で意思決定を行うことができます。これが BI プレゼンテーションが非常に重要である理由です。

最初のチャネル評価の詳細ダッシュボードと組み合わせて、重み、特定のデータの絶対値、合計スコアを含むすべてのモデルスケルトンを入力します。次の図に示すように、上司はこのダッシュボードを通じて多くの問題とチャネル特性を見つけることができます。

アルゴリズムページ図

たとえば、情報フロー チャネルは過去 1 年間でボーナスとなり、自動車業界では絶対的なボーナスとなっています。なぜなら、短い動画を通じた情報フローのチャネルが、アプリストアの慣習を変えたからです。短い動画を通じて、15〜20秒で製品形態を完全に紹介することができますが、これはアプリストアにはないものです。これが、自動車分野でそれがプラスになっている理由でもあります。

さらに、情報フロー チャネルが適切な素材を選択すれば、他の種類のチャネルよりも商業的価値が高くなることもわかりました。典型的なアプリストアの特徴について説明しましょう。ユーザーの粘着性と保持率は非常に高く、ユーザーの UGC 行動も改善されます。これは、チャンネル ダッシュボードを通じてまとめることができる経験であり、これらの結論に基づいて合理的な配信戦略を策定できます。

右側の自然画像と有料画像は何を意味していますか?これは、パフォーマンス配信とブランド配信の比較を表します。損せずに車を買うという広告を見たことがあるでしょうか。広告を出稿した後、その効果を確認するのがこのレーダーチャートを使う方法です。

有料ユーザーとオーガニックユーザーの比較表

赤はブランド投資、つまり自然なボリュームを表します。青色は配送の有効性を表し、これは購買量に相当します。このチャートにより、これら 2 つのグループの違いを明確に示し、これら 2 つのグループに基づいて洗練された操作を実行できます。

左側は全体的なチャネルのトレンド チャートです。総チャネルスコアは、チャネルが最適にマッチングされているかどうかを監視するために使用します。チャネルの最適化は、Android と IOS の比率、情報フローとアプリケーション ストアの比率など、さまざまなチャネルの素材と比率を調整することで実現できます。

チャンネル全体のトレンドチャート

チャネル評価モデルについてはこれで終わりです。このモデルについてさらに詳しく知りたい場合は、「より少ない費用でより質の高いボリュームを実現するにはどうすればいいか」という記事をご覧ください。 | チャネル品質評価モデル》。

2. 成長モデル

実験的な成長モデルは、「Growth Hacker」で最も多く言及されています。実験的成長モデルは、問題の発見、アイデアの提案、マトリックスのテスト、レビューと分析の 4 つのステップに分かれています。

実験的成長フローチャート

次に、この 4 つのステップを展開し、各実験を通じて小さな成功を積み重ね、最終的に大きな勝利を達成する必要があります。これが成長実験の最も基本的な原則です。

問題を見つける

最初のステップは問題を特定することです。今見た谷底の写真にはどんな問題が見つかりましたか?ユーザーが離脱していることがわかったので、ユーザーを増やす必要があります。では、ユーザー数の増加をどのように達成すればよいのでしょうか?リテンションが向上すれば、ユーザー数の増加も達成できます。では、どのようにしてリテンション成長を達成できるのでしょうか? 成長方法と成長の公式は何でしょうか?これで、アイデアを出すという 2 番目のステップに進みます。

アイデアを提案する

2番目のステップはアイデアを思いつくことです。市場には、定着率を向上させることができる 5 つの主要な方法があります。

1 つ目はチャネルです。配信する素材は適切でしょうか。獲得したユーザーはターゲット ユーザーと同じですか。前述のチャネル評価モデルは、チャネル トラフィックをスクリーニングし、トラフィックの入り口を通じてユーザーの品質を制御し、保持率を向上させることができます。

2 つ目は、製品を継続的にテストすることです。たとえば、ユーザーが当社のコア機能である「アハ体験」に素早くアクセスできるようにするため、製品のアイコンの形状、色、サイズ、位置などを実験的にテストして、製品が最適化されているかどうかを判断します。

3 つ目はアクティビティです。これは、タスクやアクティビティを通じてユーザーを継続的にログイン状態に保ちます。これは、実際には、リテンションを購入するためにお金を使うことに相当します。

4つ目はサービスです。リテンションを高めたいなら、サービスを改善しなければなりません。これが最優先事項です。Yiche APPの場合、私たちのサービスは情報、ビデオ、記事、レビュー、Q＆Aなどです。さらに、洗車事業も行っており、最低価格を尋ねるなど、車の所有者向けのサービスはすべて私たちのサービスです。

5つ目は、赤い点を付けるなどの非伝統的な操作方法です。たとえば、未読のWeChatメッセージは、アプリの右上隅に小さな赤い円が表示されます。円1または円2があります。強迫性障害のあるユーザーはそれをクリックしたくなるでしょうし、それをクリックすると保持されます。ただし、このタイプの保持はすべての人に推奨されるわけではありません。

レッドドットを適用する

この方法でクリックするユーザーは、最初の 4 つのオプションよりも浸透率が低く、パフォーマンスが遅くなるため、リテンションを向上させるには最初の 4 つの方法から選択することをお勧めします。今日は、実験的な成長モデルを通じて製品側から成長する2番目の方法を紹介します。

テストマトリックス

3 番目のステップは、マトリックスをテストすることです。まず、保持のための成長式が次のように開発されます。

保持ギャップ値 = 到達した保持 - 到達していない保持

浸透率 = リーチした人数 / DAU

これら 2 つを掛け合わせて絶対値を求めるのが、私たちの成長の公式です。使用と非使用の差に照射範囲を掛けた値が大きいほど、この関数を変更したときの保持増加効果が顕著になることは容易に理解できます。

成長の公式を決定した後、次のステップは実験グループを選別することです。私たちのチームを例​​にとると、私たちのチームには技術、製品、データが含まれており、1 週間に耐えられる実験グループの最大数は 10 です。次に、すべての製品改善アイデアの成長係数を降順に並べ替え、上位 10 個を実験用に選択します。

最後は成長法です。公式によると、成長したい場合は、以下に示すように 2 つの方向に変更を加える必要があります。

1 つ目は、次の図に示すように、保持ギャップ値を増やすことから始めます。

テストマトリックス

以前のバージョンでは、登録していないユーザーのリテンション率は 41%、登録したユーザーのリテンション率は 39% であることがわかります。リテンションギャップ値は -2% です。これを入れ替えて、ユーザーに強制的に登録させなければ、リテンション率はプラスに成長する可能性があります。これが 1 つ目のポイント、リテンションギャップ値の増加です。

2つ目は普及率です。透過性を理解するにはどうすればいいでしょうか?このページが第 3 レベルのページであり、ユーザーがこのページに到達する最短経路が 3 ステップで、100 万人のうち 81 万人がこのページにアクセスでき、その浸透率は 81% であるとします。このページのエントリ デプスを調整して、開いた後に 2 ページ目がユーザーに直接表示されるようにすることはできますか? これにより、浸透率が上がり、保持率の高いページがより多くのユーザーに浸透し、成長を達成できます。テストとは、これら 2 つの考え方を通じて成長を達成することです。

実験レビューチャート

4 番目のステップは、最も重要な部分である実験を確認することです。

私たちは問題を特定し、アイデアを出し、テストを実施します。そして、ここでテストの成功が決まります。通常、市場をレビューすると、肯定的、否定的、結果なしの 3 つの結果が出てきます。

これら 3 つの結果はすべて非常に貴重な情報です。結果が出なかったとしても、この結論を過小評価しないでください。少なくとも、このような操作は成長に影響を与えないことがわかります。これも非常に重要な結論です。ここでは、Bitauto.com のテストから 2 つの典型的なケースを取り上げました。1 つ目は、以下に示すように肯定的なケースです。

典型的なケース 1

つまり、グループ A とグループ B がテストされます。グループ A は車両モデル ページであり、ツール属性ページでもあります。誰もが車を選択するときにこのページに入ります。グループ B は情報フロー ページで、ユーザーに関連記事をいくつか推奨します。この 2 つのページを通じて、情報フロー ページは車種ページほど効果的ではないことがわかりました。車種ページは、情報ページよりも少なくとも 1 パーセントポイント高い維持率とトランザクション率を示しています。

分析の結果、車種ページにはツール属性があり、当社製品のアハモーメント（コア機能）であることがわかりました。ユーザーは、自動車を購入、閲覧、使用するためにこのページに頻繁にアクセスします。したがって、ユーザーがアハモーメント（コア機能）に近づくほど、維持率とトランザクションが高くなります。これは肯定的な結論です。

次に、反対の結論について話しましょう。登録されているかどうかにかかわらず、Yiche.com は依然として登録されていることを主張しています。ユーザー登録が必要です。なぜ？サンプル調査では未登録ユーザーの維持率が高いことが示されていますが、登録すれば多くのユーザーが待機していることは想像に難くありません。携帯電話番号やWeChatアカウントを残すだけで、多くのユーザーがすぐに飛び去ってしまい、戻ってこない可能性が高く、私たちにとって損失です。では、なぜ私たちは固執するのでしょうか?

なぜなら、リテンション率は低下しているものの、コンバージョン率は上昇しており、登録ユーザーの生涯価値は未登録ユーザーの20倍であることがわかったからです。これもまた、私たちにとって教訓となっています。時には、盲目的に虚栄心指標を追い求めてコア指標を見失わないようにしてください。リテンションを向上させるには、全体的な状況を考慮する必要があります。これは、データアナリストの重要な能力でもあります。つまり、グローバルな視点です。

典型的なケース2

市場には登録型と非登録型の2大派閥があります。リーダーはTencent Newsです。ユーザー登録を必要とせず、自由に使用できます。もう一つはBilibiliです。Bilibiliは登録を求めるだけでなく、100の質問も出します。しかし、Bilibiliユーザーの粘着性とUGC行動は非常に優れていることがわかりました。一連のデータ検証を経て、Yiche は最終的にデータ駆動型ビジネスを実現し、登録を主要な行動として維持することを選択しました。

この登録閾値の低さに関して、コメントがあります。ゲームをプレイする人なら、今年のTGA2019ゲームオブザイヤーが『SEKIRO』であることをご存知でしょう。『SEKIRO』のプロデューサー、宮崎英高氏はかつてこう言っていました。「社会の多くのものは、ユーザーのニーズに応えるためにファーストフード化しています。これは実は一種の退化です。すべてのものには閾値があり、ゲームにさえも閾値があります。」

また、この機会に申し上げたいのは、アプリにも一定の基準が必要だが、その基準をあまり高く設定してはいけないということです。少しの基準で十分です。こうすることで、ユーザーはアプリをより大切にすることができ、同時に、ユーザーにより正確で高品質なサービスを提供することができます。これは双方向の選択です。これら 2 つの例も、実験テスト段階で得られた非常に貴重な情報です。

最後に、皆さんに伝えたいのは、アプリがライフサイクルのどの段階にあっても、谷間期、成長期、安定期のいずれであっても、実験し、自分自身を変え、再び実験し、再び成長することを忘れないことです。徹底的なテストだけがユーザーの成長を促進できます。

これが私が皆さんと共有したいことです。2020 年に皆さんが熱心にテストを行い、飛躍的な成長を遂げられることを祈っています。

著者: 江迪

出典：江迪