データ分析によく使用される分析モデルをどのように使用すればよいでしょうか?
誰もがインターネットの後半について話しています。これは、トラフィック配当が徐々に減少していることを意味します。ネットユーザーがほとんどおらず、地上が金で満ちていたインターネットの初期の時代とはもはや異なります。製品さえ作ってしまえば、何も操作しなくても大量のユーザーが入ってくる。しかし、現在ではすべてのトラフィックが少数の大手企業に集中しています。トラフィックを獲得しようとすると、必然的に惨敗することになります。 キャセイ証券の調査によると、電子商取引業界の顧客獲得コストは上昇し続けており、2020年にはとんでもないレベルに達した。アリババの平均顧客獲得コストは704、ピンドゥオドゥオは163、JDは392である。顧客獲得コストがこれほど高いため、精緻なデータ運用は必須の道となっている。 これは最初に有名なアメリカの広告主によって提案され、消費者購買ファネルと呼ばれています。プロセス内の各リンクを分解して定量化することで、問題を見つけて最適化するのに役立ちます。電子商取引ウェブサイトでは、ファネル モデルが最も一般的に使用されています。もちろん他の製品にもご使用いただけます。コアプロセスを定義するだけです。 電子商取引を例に挙げてみましょう。 ファネルモデルは一般的に実行できますが、問題をどのように発見し、仮説をどのように提案し、最適化するかが鍵となります。ここでの核となるのは、各リンクのトラフィック状況を把握することです。指標比率の式を使用して分解するのが最適です。そうしないと、訪問回数だけで問題を特定することは不可能です。 1) ホームページのトラフィック 通常、ホームページへのトラフィックは外部チャネルから多く流入するため、トラフィックの品質は非常に重要です。通常、ページのトラフィック指標は、ページ UV クリックスルー率、滞在時間、直帰率によって測定されます。一般的に、ページに興味を持つユーザーはクリック行動が多くなり、クリック行動によってクリックスルー率や直帰率などが生成されます。
2) 製品の検索 - 製品一覧ページ 検索はサイト内のトラフィックの主なソースであり、サイト内の製品の検索と製品レイアウトの分類において重要な役割を果たします。検索に関する一般的な指標は次のとおりです。
3) 商品詳細ページ 詳細ページは、コンバージョンへの重要な経路であり、ユーザーの意思決定の鍵となります。したがって、詳細ページの品質は、一般的に平均滞在時間、追加されたカートの数、即時購入の数などから分析できます。
4) 注文を生成する 注文の送信は通常、コンバージョン プロセスの最後のステップであり、その目的はユーザーにできるだけ早く支払いをしてもらうことです。ここで測定される指標には、グローバル指標トランザクション変換率と有効注文の変換率が含まれます。
5) まとめ ページが「興味を喚起する」かどうかを測定するための指標には、クリックスルー率、直帰率、滞在時間、下部に読み込まれるためにスライドダウンするページの割合などがあります。ほとんどの人の目は上から下へ動き、最初にヘッダー情報を目にします。ヘッダー情報が魅力的でない場合は、一般的にはスライドして読み込まれ、下部に到達する情報の割合と滞在時間がわかります。 このモデルは海賊モデルとしても知られています。これは最初にマクルーアによって提案されました。これは製品ライフサイクルの 5 つの段階を表します。一般的に、一度にすべてを実行しようとするのではなく、製品のさまざまな段階に応じてさまざまな目標に焦点を当てます。
次に、獲得段階と維持段階でそれをどのように行うかに焦点を当てましょう。 1) 獲得: 目的はチャネルの質によって決まる 当社は、一般的にさまざまなチャネル(検索エンジン、マーケティング、新しいセルフメディア、オフライン活動、外部協力チャネルなど)からユーザーを獲得します。私たちは通常、各チャネルのユーザーの数と質に注意を払います。量については新規ユーザーの数、質については通常のコンバージョン状況、収益については取引額を確認します。 一般的には、「登録数」や「有料コンバージョン率」などの 2 つの側面に基づいて、チャネルの 4 象限分析を確立します。一般的には、Excel 散布図を使用してマトリックス図を作成し、各次元の平均値を計算してから、水平座標と垂直座標を交差させます (興味がある場合は、マトリックス図の方法について学習できます)。
企業自体が対外広告などを行っている場合は、コスト投資が比較的大きくなります。 (コストとユーザーコンバージョン率の4象限分析)に基づいて、低コストで高コンバージョンのチャネルを選別することが目的です。 2) 保持: 保持分析 保持率は製品の価値を測定する最も効果的な指標です。一般的に、次の保持表に基づいて保持を分析します。そうは言っても、この絵を前にすると、多くの人はまだ唖然とし、どこから始めればいいのか分からないのです。 Umeng - 保持分析表 一般的な保持曲線は、振動期間、選択期間、安定期間の 3 つの部分に分かれています。しかし、安定期間がほとんどない製品もあり、そのような製品は非常に危険で、保持率は低下し続け、遅かれ早かれプールの水はいつか枯渇することになります。 一般的に、変動性と選択期間中は新規ユーザーの維持に重点を置き、安定期間中は機能的な維持に重点を置きます。では、保持率が低い場合はどのように分析すればよいのでしょうか? 3) 新規ユーザー維持分析 一般的に、新規ユーザーの維持は最初の起動時の初期行動として定義され、維持行動は再起動または支払いとして定義できます (維持がどのような行動であるかは企業が定義できます)。保持率が低い場合は、比較分析を行う必要があります。一般的に、リテンションはビジネス機能と密接に関連しており、機能モジュールを抽出して比較分析することができます(これは、新規ユーザーのリテンション分析だけでなく、安定期の機能的リテンションに焦点を当てるのにも役立ちます)。 このことから、機能 3 は他の機能よりも高い保持率をもたらすことが明らかであり、次の決定を下すのに役立ちます。
要約: 新規ユーザーが早くアクティブ化されるほど、効果的です。コアとなる行動を同じ日に完了できれば最適です。ユーザーが離脱する前に、製品の中核的な価値を体験できるように、より高い維持率の機能を使用するように誘導してください。 4) ユーザーグループ分析 維持ユーザーと離脱ユーザーの違いを分析し、2 種類のユーザー、特に離脱ユーザーの特性を分析します。この方法は、上記のファネル モデルに基づいて、コア パスを定義し、ユーザーの行動、具体的にはどのステップでユーザーが迷っているかを分析し、ターゲットを絞った分析を行うことができます。 また、すでに離脱したユーザーからフィードバックを求め、具体的に彼らの考えに耳を傾け、ニーズが満たされなかったために離脱した理由を見つけることもできます。優れたサードパーティの分析ツールがない場合、分析に多くの時間を費やすのは、実際には典型的な「ゴマを拾ってメロンを失う」行為です。ユーザーのフィードバックを直接求めるのも効果的な方法です。ユーザーが本当に製品を気に入らなければ、すぐにアンインストールしてしまうため、迅速な意思決定の検証はグローバル分析よりも効率的です。 次の章では、ユーザー分析と問題解決の構造分析について詳しく説明し、データ分析の道のりに役立つことを願っています。 著者: Chenchen;公式アカウント: Yushuo Products この記事はもともと @琛琛 によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。無断転載禁止 タイトル画像はCC0プロトコルに基づいたUnsplashからのものです |
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