Toutiaoのユーザーライフサイクルを徹底分析！

この記事では、 Toutiaoの基本状況を分析し、ソーシャル ライフサイクルの意味とユーザー ライフサイクルの構築方法について説明します。

1. Toutiaoの紹介

1. 業界概要

iResearchのデータによると、2018年12月現在、独立型モバイルインターネットデバイスの数は13億4,700万台に達し、前年比12.8％増加しました。ニュース情報業界の独立型デバイスの数は7億7,700万台に達し、前年比18％増加し、業界普及率は57.7％に達しました。

2. 市場状況

モバイルインターネット時代の本格的な到来により、ニュースクライアントを通じて情報を入手するためのサービス閾値とコストが大幅に低下し、ニュースクライアントは私たちにとってニュースのヒントを最初に得るための重要なチャネルとなり、またニュースが最も速く広まる場所となりました。 iResearchの2018年のモバイルデータから判断すると、今日頭条はアルゴリズムの優位性とパーソナライズされた正確な推奨により、ニュースと情報のリストで長年2位にランクされています。2018年12月現在、月間独立デバイス数は2億4800万台に達し、市場の32％を占めています。

3. 製品の背景

製品紹介

Toutiao はデータマイニングに基づく推奨エンジン製品であり、コンテンツとユーザー間の正確な接続を実現するための正確でパ​​ーソナライズされたモバイル情報プラットフォームをユーザーに提供します。

製品の特徴

パーソナライズされたレコメンデーションエンジン技術に基づき、各ユーザーの興味や場所など、複数の側面に基づいてパーソナライズされたレコメンデーションが行われます。推奨されるコンテンツには、狭義のニュースだけでなく、音楽、映画、ゲーム、ショッピングなどの情報も含まれます。

製品開発プロセス

ユーザー属性

ユーザープロフィール

性別：Toutiaoのユーザーは男性が62％、女性が38％と、主に男性が多く、これは基本的に現在のニュース・情報アプリの市場状況と一致しています。

年齢: ユーザーは主に35歳以下で、79%を占めています。そのうち30歳以下のユーザーが53％を占めており、全体的にユーザー年齢が若くなる傾向にあります。

ユーザーの使用シナリオ

1) 公共交通機関を利用して通勤する場合

2) 昼休み中

3) 就寝前のリラックスタイム

4) 何もすることがないときや退屈なときに時間をつぶす

生活のペースが速まるにつれて、人々の時間はますます断片化されます。 Toutiao は、データマイニングとパーソナライズされたプッシュ通知に基づいて、ユーザーの断片化された時間を最大限に活用し、コンテンツとユーザー間の正確な接続を実現し、ユーザーが情報をスクリーニングする時間を短縮し、ユーザーの閲覧と読書を容易にします。

2. ユーザーのライフサイクルとは何ですか?

簡単に言えば、ユーザーライフサイクルとは、ユーザーが製品に触れ始めてから、その製品から離れるまでのプロセスです。ユーザーライフサイクルは、導入、成長、成熟、休眠、離脱の 5 つの段階に分けられます。

顧客獲得領域：導入期間に相当し、対応するユーザー行動はユーザーになることであり、運営の中核タスクは新規ユーザーを誘致し、新規ユーザーの活動を促進することです。

鑑賞ゾーン: 成長段階と成熟段階に対応します。対応するユーザー行動は、製品を使用し、製品内でアクティブになり、製品との接触を確立し、製品内に留まり続けることです。運営の中心的なタスクは、ユーザーのアクティビティ、支払い/変換を促進し、リテンションを生み出すことです。

保持領域: 休眠期間と解約期間に対応します。対応するユーザー行動は、製品を離れ、製品の使用をやめることです。操作の中心的なタスクは、沈黙している解約ユーザーを安心させたり、取り戻したりすることです。

3. ユーザーライフサイクルモデルを構築する

モバイル インターネット ユーザーの増加が飽和状態に近づくにつれて、新規ユーザーを獲得するためのコストが増加し、既存ユーザーの維持が特に重要になります。ユーザーをライフサイクルに応じて分類すると、さまざまなライフサイクルにおけるユーザーのニーズを理解し、よりターゲットを絞った運用戦略を立て、ユーザーの離脱を減らすことができます。

Toutiao のユーザー ライフ サイクル モデルは、次の 3 つの側面から構築されます。

1. ビジネスロジックの整理
2. ユーザーの維持/消費に影響を与える主要な機能を見つける
3. 各段階でのユーザー行動を定義する

1. Toutiaoのビジネスロジック

上記の分析に基づくと、製品を使用するユーザーの基本的なロジックは次のようになります。

1. 欲しい情報を検索できるかどうか（情報を見つける）。
2. 情報内容が個人の嗜好（消費情報）と一致しているかどうか。
3. ニュースを読んだ後の感情を表現するための手段（感情表現）。

運用の観点から見ると、ユーザーが製品を使用するプロセスは、時間コスト、物理的コスト、精神的コストなど、ユーザーが支払うコストです。ユーザーが支払うコストが高ければ高いほど、製品に対する執着心が強くなります。

ユーザーにとっては、コストを支払うことに加えて、製品自体の価値（消費者情報）、付加サービスの価値（[ウォレット]機能）、ブランド価値（包括的な情報コンテンツ）などの知覚価値も得る必要があります。ユーザーが認識する価値が高ければ高いほど、アクティブになり、継続する可能性が高くなります。

次に、ユーザーの使用ロジックを組み合わせると、「情報の検索」はユーザーが支払う最大のコストであり、「情報の消費」と「感情の表現」はユーザーが得る知覚価値に属し、「感情の表現」は「情報の消費」に基づく派生価値です。したがって、ユーザーのアクティビティ/保持に影響を与える可能性のあるコアキー機能は、情報推奨であると判断されます。

2. 各段階でのユーザー行動を定義する

この時点で、Toutiao のユーザーライフサイクルモデルは完成しました。

以上の分析から、トラフィックベースの製品であるToutiaoは、ユーザーのログイン数、製品の使用時間、機能の使用ガイダンスに重点を置くことで、ユーザーのアクティビティとリテンションを向上できると結論付けることができます。製品内で発生するインセンティブアクションをいくつか利用して、モデル構築コンテンツをサポートしてみましょう。

発生する明示的なアクション

• フォローしているアカウントのコンテンツが更新されたときにプッシュ通知を送信し、ユーザーがアプリを開いてログイン回数を増やすよう促します。
• 読書行動を通じて、ユーザーには公共福祉資金が与えられ、公共福祉プロジェクトに使用でき、ユーザーに読書価値を与え、虚栄心を満たし、製品を長期間使用することを奨励し、それによって使用時間を増加させます。
• アプリを開くと、情報の更新部分に小さなドット（コンテンツの更新回数を表す）が表示され、ユーザーがページを更新して最新情報を閲覧し、ユーザーの使用時間を増やすように誘導します。

隠れたアクションが発生する

• 製品バージョンの反復の観点から、ネットワークの読み込み速度の最適化、APPの起動速度の向上、コンポーネントやその他の反復コンテンツの最適化、および更新速度の維持はすべて、ユーザーエクスペリエンスを向上させることで、ユーザーの使用時間と製品の使用回数を増やすことを目的としています。
• 製品機能分析の観点から見ると、この製品には[My Wallet]などの追加機能が組み込まれており、ユーザーの日常生活のニーズを満たし、ユーザーのアクティビティを増加させます。
• 運営方法の観点からは、著名人やビッグVの継続的な参入、休日イベント（春節旧正月イベントなど）の開催などを通じて、ユーザーのログインを活性化します。

4. ユーザーのライフサイクルを延長するための早期警告メカニズムを設計する

ユーザーライフサイクルを延長する方法は 2 つあります。

1. 離脱したユーザーを定義する

離脱したユーザーを定義すると、より的を絞った離脱警告を出すことができます。

情報製品としてのToutiaoの中心的な機能は情報を読むことです。ただし、ユーザーは読みたいときにいつでもログインする必要があります。ユーザーの離脱は、ログイン行動を分析することで判断できます。

離脱したユーザーの主要な離脱アクションとしてログイン動作を選択した後、アクションが発生する時間を検討できます。高頻度トラフィック商品として、15/30日間（この時は内部データを参照可能）アプリを開いていないユーザーは、ユーザーを失ったとみなすことができます。そのため、15/30日間のログインなし行動を使用して、ユーザーがユーザーを失ったかどうかを判断します。

2. ユーザー離脱の兆候を分析する

ユーザーの離脱行動は長期的かつ継続的な行動です。離脱の兆候が現れたら、早期警告メカニズムを直ちに起動する必要があります。

解約の兆候を分析するには、Apple ストアのユーザーレビューなどの外部データから解約の理由を見つけることができます。

まとめると、ユーザーが離脱する理由は次のとおりです。

• 広告が多すぎる
• コンテンツの質が低い
• 使いにくい
• ユーザーのプライバシーの侵害

内部データにより、損失のより深く説得力のある原因が明らかになることがあります。説明のために、いくつかのデータディメンションを示します。

たとえば、ユーザーが離脱する前には、通常、いくつかの類似した行動が見られます。離脱の理由は、訪問頻度、平均閲覧時間、記事閲覧数、コンテンツ開封率、いいね/シェア/コメント/お気に入りなどの機能の利用率、直帰率など、離脱行動をセグメント化することで判断します。

例えば：

• ユーザー チャネル ソースの分布: チャネルによって排水効果と品質が異なります。離脱したユーザーを分析することで、チャネルの品質を予備的に判断することもできます。
• 性別、年齢、都市、興味、趣味、職業、収入など、失われたユーザーのタイプを、判断の基準としてデータ分析に含める必要があります。
• ユーザー離脱ノードでは、バージョンアップ後の離脱率の上昇など、製品側が何らかのアクションを取ったかどうか、あるいは、特定のアクティビティを開始した際のエクスペリエンスの悪さなど、どのような運用対策がトリガーされたかがわかります。こうした製品の変更も、ユーザー離脱の重要な要因となります。
• 製品のサービス機能の面では、ホットスポットをタイムリーに更新できなかったり、コンテンツの品質が低かったりすると、ユーザーを失う原因にもなります。

上記の損失の理由に基づいて、ユーザー損失の前の兆候は次のとおりであると判断できます。

1. ログイン回数/使用時間は一定期間にわたって減少している
2. 登録後X日以内に製品を使用しない

3. 早期警告メカニズムを設計する

離脱前の上記のユーザー行動の兆候に基づいて、早期警告メカニズムをトリガーできます。早期警告メカニズムの設定は手動または自動で行うことができ、主に製品のサイズと製品ライフサイクルの段階に基づいて設計されます。

Toutiaoは現在成長段階にあり、ビジネスモデルが安定し、大規模なユーザーベースを有しており、社内に自動化された早期警告メカニズムが形成されていると推定されます。

4. ユーザーのオンボーディングを完了する

つまり、ユーザー離脱に介入するための戦略の策定です。このリンクは非常に重要であり、内部データを参照する必要があるため、個別に説明しません。

介入チャネル:

• 押す
• 内部メッセージ
• ショートメッセージ
• 電話
• 郵便

Toutiaoはニュースと情報業界に属しているため、一定のタイムリー効果があり、最もよく使用されるトリガーチャネルはプッシュとサイト内通知であると判断されます。

V. 結論

実際のユーザーライフサイクルの運用はより複雑であり、ユーザーのライフサイクル中に最大の商業価値を実現するために、洗練された運用と呼ばれるさまざまな手段を使用する必要があります。

著者: ウェンジ

出典: Wenzhi