ユーザーオペレーションシステムを構築するには？

しかし、製品規模の急速な拡大に伴い、ますます多くのユーザー、ますます多様化するユーザーニーズとユーザーシナリオに直面する中で、体系的な運用戦略は、作業の効率と有効性を向上させるための重要なツールとなっています。具体的なユーザー操作を実行する前に、ユーザー操作のデータ指標を確立することが体系的な操作の前提となります。

前回の記事で述べたユーザー操作の 3 つの中核目標に焦点を当てて、ユーザー操作システムを構築するときは、次の手順に従う必要があります。

• さまざまな段階の目標に応じて、対応するユーザー グループ化および階層化モデルと指標 (ARGO モデルや RFM モデル アプリケーションなど) を開発します。
• データ分析を通じて、運用サイクルやプッシュ方式などの対応する運用戦略を策定します。
• データの有効性に関する評価基準を確立し、運用データに基づいて戦略を繰り返します。

次の数回の記事では、上記の手順を 1 つずつ説明します。最初の部分では、登録ユーザー向けの詳細なセグメンテーションと階層化のモデルと指標を開発する方法について説明します。

名前が示すように、登録されたユーザーはグループ化され、階層化され、ユーザーを簡単に階層化してさまざまなタグでマークします。

読者が1,000人いれば、1,000のハムレットが存在します。同じ製品を使用しているにもかかわらず、ユーザーが製品を使用する理由や満たすニーズにはさまざまな違いがあります。おそらく、ユーザー A はブランド感情に惹かれ、ユーザー B は製品の高い費用対効果に惹かれ、ユーザー C は製品の優れたサービスに惹かれるでしょう。ユーザーをグループ化して階層化しなければ、ユーザーのさまざまなニーズに合わせたサービスをどのように提供できるでしょうか?

したがって、ユーザー操作のプロセスにおいて、ユーザーのセグメンテーションと階層化の役割は非常に明白です。これにより、ユーザーをさまざまなレベルとグループに分け、各レベルとグループの違いに基づいて、より正確でターゲットを絞った操作戦略を策定できます。ここで明確にする必要がある概念がいくつかあります。それは、「ユーザー ポートレート」、「ユーザー グループ化」、および「ユーザー階層化」です。概念の正確性を維持するために、ここで簡単に説明します。

ユーザー ポートレート:一般的に、アイデンティティ特性、行動特性、消費特性、心理特性、興味や趣味、チャネル属性などのユーザーの人間的属性が含まれます。具体的な内容は以下のとおりです。

ユーザーの階層化:一般的に、ユーザー階層化の基礎として、製品におけるユーザーのステータスを組み合わせます。たとえば、最も一般的な RFM モデルは、ユーザーの最新の購入時間、消費頻度、消費量に依存し、ユーザーの価値とユーザーの収益性を測定することでユーザーを階層化します。

たとえば、RFM モデルを使用して、消費頻度、消費量、消費履歴が高い重要な価値を持つユーザーから、消費頻度、消費量、消費期間が長い一般的なリテンション ユーザーまで、ユーザーを 8 つのグループに分類します。

RFMモデル

ユーザーセグメンテーション:ユーザー階層化と比較して、ユーザーセグメンテーションは、iResearch Ark が開始したインテリジェントユーザー操作の ARGO 成長モデルなど、ユーザーの行動パフォーマンスに重点を置いています。

例えば、消費頻度が高い＋消費量が低い、あるいは消費頻度が低い＋消費量が高いという場合、これら 2 種類のユーザーは、ある意味ではどちらも高消費ユーザーである可能性がありますが、その行動特性は大きく異なり、対応する運用戦略も異なります。

実際、ユーザーのグループ化は、ユーザーの階層化をさらに細かく区分したものであるとも言えます。 ARGO 成長モデルの関連指標は明らかな累進関係を持ちますが、RFM モデルは互いに独立しています。

上記のキーワードがわかりやすく解説されたので、登録ユーザーの詳細なセグメンテーションと階層化に移りましょう。

ユーザーのセグメンテーションと階層化は業界によって異なる可能性があるため、製品開発のさまざまな段階でもユーザーのセグメンテーションと階層化は異なって変化し、ユーザーのセグメンテーションと階層化には定性的分析と定量的分析の両方が必要になります。したがって、ユーザーのグループ化と階層化をより適切に完了するには、次の 2 つの原則に従う必要があります。

（１）MECE原則に従った細かいグループ化と階層化

登録ユーザーの細分化と階層化のプロセスでは、マッキンゼーが提案した MECE 分析手法に従います。これにより、ユーザー操作で期待される目標に影響を与えるすべての重要な要素を見つけ、考えられるすべてのソリューションを見つけることができるだけでなく、ユーザー、問題、ソリューションを分類および分析し、それらから満足のいくソリューションを見つけることもできます。

（MECE分析は中国語で「相互独立かつ徹底的」という意味です。つまり、大きな問題に対して、重複や漏れなく分類でき、問題の核心を効果的に把握し、問題を解決する有効な方法となるということです。- Baidu百科事典）

つまり、メインの目標を定めた上で、サブ目標がすべて見つかるまで、それを層ごとに分解していきます。目標を層ごとに分解することで、ユーザーの主要な行動と目標の関係を分析できます。

（２）段階目標を明確にし、グループ化や階層化を分かりやすくする

ユーザーにライフサイクルがあるように、製品とユーザーの操作にも明確な段階的な目標と戦略があります。製品のライフサイクルステージが異なり、ユーザー操作に対する要件も異なります。

著者: Yi Analysys

出典: アナリシス