運用データモデリング（ユーザーモデリングからコア運用成長システムとトラフィックプールを構築）

ユーザーモデリングからコアオペレーション成長システムとトラフィックプールを構築

中国のインターネットの世界では、ユーザーの成長と運営がほとんどの企業の中核的な基準となっています。成長がなければ、企業の事業は長く存続できず、それは企業のビジネスモデルに問題があることも示しています。製品が企業の生命線であるならば、成長事業は企業の魂です。したがって、中核的な成長オペレーションシステムを構築し、継続的に成長するトラフィックプールを作成することは、企業が行う必要がある 2 つのことです。

本質的に、ユーザー成長とは運用戦略の位置づけであり、製品のターゲットユーザーの位置づけ、商業市場シェア、現在のユーザー成長戦略、増分スペースなどを明確にし、これに基づいてイベント運用、コンテンツ運用、コミュニティ運用など、他の成長方法の適用と組み合わせを決定します。

成長事業にはいくつかの独自のスキルがあります。マクロビジネス環境に関する洞察に加え、ユーザーモデリング、ユーザー成長システム、ユーザーインセンティブシステムは、戦略から戦術的実行までの成長オペレーションの実装の鍵となります。

今日は、ユーザーモデリングのロジックとエントリポイントから、異なるユーザーモデルの交差後のユーザー成長パスの設計と構築、トラフィックの入り口の作成など、ユーザーアクティビティ、ユーザーチャーン、ユーザーリコールにおけるモデリングの応用について、いくつかの参考情報を紹介します。

皆さんが年収100万のオペレーターになるための道を歩むお手伝いをさせていただければ幸いです。

1. ユーザーモデリングの価値とロジック

ユーザーモデリングとは、簡単に言うと、ユーザーを特性に基づいて分類するプロセスであるため、鍵となるのは「ユーザー特性」です。

ユーザーの行動は大きく異なります。千人の目には千のハムレットがいると言われています。ユーザーの数と同じ数のカテゴリに分ける必要がありますか?

まずは、ユーザーの特性を見てみましょう。地域、ブログ、閲覧など、さらに広げていくと、性別、年齢、趣味、共有、購入、月間消費、ログイン、いいね、コメント、グループ作成、グループ購入なども確実に考えられます。

まとめると、これらのユーザー特性は、ユーザー属性特性とユーザー行動特性の 2 種類にすぎません。

ユーザー属性特性とは、地域、年齢、性別、興味など、ユーザーに固有の変更が困難な特性のことです。

ユーザー行動特性とは、ログイン、いいね、コメントなどのユーザーのアクションによって表現される好みのことです。したがって、ユーザー モデリングのエントリ ポイントは、ユーザー属性とユーザー動作に他なりません。

地域などのユーザー属性に関して言えば、広東省と北京の友人の習慣や好みは非常に異なります。例えば、春節に餃子を食べるか、甘いもち米団子を食べるか、それとも塩辛いもち米団子を食べるかは、年に数回起こる争いです。

例えば、一級都市と三級都市の消費能力。

ユーザーの行動特性はさらに価値があります。彼女は弊社の製品を気に入ってくれましたか?当社の製品をどのようにお使いでしょうか?使用中に明らかな好みはありますか?彼女にお金を払ってもらいたい、または新しい友達を連れてくるのを手伝ってもらいたい場合、彼女の現在の行動特性から判断すると成功する可能性が高いでしょうか?などなど。

ユーザーの完全な行動特性により、ユーザーの真の姿を高い確率で復元することができます。ユーザーの属性特性と組み合わせることで、当社のユーザーモデリングは完璧になります。

ユーザー行動特徴モデルの中には、すべてのインターネット製品に適用できる最も重要なモデルが 1 つあります。それは、ユーザー アクティビティです。よく話題になる DAU、MAU、DAU/MAU、MAU/DAU などがこのカテゴリに該当します。

異なる属性を持つインターネット製品では、ユーザーアクティビティに対する期待が異なり、アクティビティの粒度も異なりますが、製品のアクティビティ指数は製品の価値に直接関係しています。

時間が経つにつれて、ユーザー規模や登録ユーザー累計数は重要ではなくなってきます。

なぜなら、ユーザー数ではなくアクティブユーザー数が重要だからです。アクティブなユーザーだけが商業価値を生み出すことができます。アクティブでなくなったユーザーは、登録しただけで、維持率が低く、推薦も少なく、分裂もないので、その価値は当然非常に低くなります。まとめると、基本的に、独自のビジネスの洗練された運用を実現するために、ユーザー モデリングには、ユーザー属性とユーザー行動という 2 つのエントリ ポイントがあります。

ユーザー モデリングは、大まかに、ユーザー属性、ユーザー製品の動作、ユーザー アクティビティという 3 つのエントリ ポイントに分けることができます。

2. ユーザーモデリング例1：ユーザーアクティビティモデルの構築と応用

ユーザー アクティビティ モデルは、アクティビティ レベルの異なるユーザーを分離することを目的としています。

ユーザーアクティビティモデルの適用シナリオは、アクティビティレベルの異なるユーザーを区別し、非アクティブユーザーを対象としたアクティビティ改善運用戦略を開始し、アクティブユーザーを対象としたロイヤルティ強化運用を開始し、非アクティブユーザーの運用戦略をガイドおよび推進することです。

両社にとっての中心的なKPIは、DAUとMAUの増加です。これら 2 つの目標を達成するには、収益の増加とコストの削減に重点を置く必要があります。

オープンソースとは、登録ソースを公開して、より多くの新規ユーザーが参加できるようにすることを意味します。コスト削減とは、古いユーザーの損失を減らして、古いユーザーの離脱を減らすことを意味します。アクティビティを維持するということは、非アクティブなユーザーをアクティブにしたり、アクティブなユーザーをアクティブに維持してロイヤルティを生み出すなど、プール内のユーザーをよりアクティブにすることを意味します。

これら 3 つの対策のうち、収益の増加とコストの削減は DAU と MAU の成長に対応し、活動の維持は DAU/MAU の成長に対応します。

DAU/MAU 指標は、既存のユーザー プールのアクティビティを測定する指標です。DAU は、その月の 1 日あたりの平均 DAU です。

DAU/MAU=1 の場合、ユーザーが毎日アクセスすることを意味するため、DAU と MAU は等しくなり、この値の最低ラインは約 0.03 で、すべてのユーザーが月に 1 日だけアクセスすることを意味します。

したがって、DAU/MAU の値は 0.03 ～ 1 になります。数値が高いほど、アクティビティが高くなります。

3. ユーザーモデリング例2：ユーザー離脱モデルの構築と応用

同様の項目を月間アクティビティモデルに統合したとき、フォロー、転送、投稿など、Weibo でのユーザー固有の行動という別の行動モデルを実際に交差させていることに気付いたかもしれません。これがユーザー行動モデルです。ユーザー行動モデルは、モデリングの目標から、異なる行動特性を持つユーザーを分離すること、つまり、どのようなユーザーがどのようなことを好むかを調べることです。

以下では、これら 2 つの適用方向について個別に説明します。

1. 主要なユーザー行動指標の位置付け

つまり、アクティビティレベルの異なるユーザーの同じ行動特性を比較し、大きな差がある指標を重要指標として定義し、これらの重要指標に基づいて非アクティブなユーザーを誘導し、アクティブユーザーになるように促すことに重点を置きます。最初のアプリケーション方向に対応するユーザー行動モデルを構築する背後にある考え方は何ですか? Weibo ユーザーを例にとり、ユーザーモデルのクロスアプリケーションについて説明を続けます。目標としては、Weibo ユーザーが Weibo で何をしたいのかを理解することです。

初期には、ログイン、投稿、転送、コメント、いいね、フォロー、ファンの数、相互フォロワーの数、アバターをアップロードするかどうか、性別、学歴などの個人情報を記入するかどうかなど、Weiboでのユーザーの一般的な行動をすべてリストアップしていました。これらは今でもWeiboメインサイトの中核的な行動であり、誰がWeipanを使用しているか、誰がショートビデオを見ているか、誰がPCまたはモバイルでログインしているか、どこに登録しているかなど、細かく分類していませんでした。

まずはWeiboメインサイトの中核的な動作に注目してみましょう。しかし、それでもまだ行動パラメータが多すぎるため、どの行動の違いがコア指標に影響を与えるかを判断する必要があります。

そうですか、DAU と MAU に影響するんですね？したがって、ビジネス指向の観点からは、ユーザー行動モデルは、どの行動データの違いがユーザーがアクティブであるかを決定するかを特定するのに役立ちます。

したがって、私たちがリストした初期のユーザー行動データ フォームは次のようになります (図を参照)。

上記のフォームでは、個人情報記入部分には、性別、地域、年齢、職業経験なども含めることができます。データが出てくると、異なる頻度のユーザーの場合、一部の行動のデータの違いは非常に小さいのに対し、一部の行動のデータの違いは非常に大きいことがすぐにわかります。現時点では、大きな差がある指標は、ユーザーのアクティビティに影響を与える重要な指標として特定できます。

低頻度ユーザー 1 人あたりの相互フォロワーの平均数が 50 であるのに対し、高頻度ユーザー 1 人あたりの相互フォロワーの平均数が 60、中頻度ユーザー 1 人あたりの相互フォロワーの平均数が 53 である場合、相互フォロワーの数はユーザーのアクティビティに大きな影響を与えないことを意味します。この動作をユーザー行動モデルから削除すれば、ユーザーの相互フォロワーの数に注意を払う必要がなくなります。もちろん、上記の例では 1 週間のデータのみを使用しています。モデリングでは、データが参照として使用できるように、少なくとも 2 か月以上の長期間のデータを使用するのが最適です。データの変動が大きいと、モデリングの基礎データとして利用できなくなります。

2. ユーザー成熟度モデル

ユーザー単一行動指標の位置付けとは、ユーザー モデルを通じてさまざまなユーザーの行動の好みの特性を分割することを意味します。私たちはユーザーが何を一番好むかを知っているので、ユーザーが一番好むものを提供します。論理的に考えると、これは彼をより積極的にする動機付けとなるでしょう。のために

ユーザー成熟度モデルとは、活動レベルを除いたWeibo上のユーザーの中核的な使用行動を復元し、ユーザーの行動特性を分類し、行動特性に基づいて特別なガイダンスを提供するモデルです。

この構築の背後にある考え方は、複数のユーザー行動を抽出し、統一された分析を実施し、最も集中的で安定した行動をユーザーの行動特徴ラベルとして見つけることです。

計算方法：

ユーザーの行動を選択: ログイン方法、ログイン、オリジナル、転送、コメント、転送済み、コメント済み、フォロー、フォロー解除、

懸念事項の定義: ユーザーの成熟度、つまりユーザー行動の安定値、安定値 = 4 週間のユーザー行動数の平均変動。最高の安定性値は 3 ポイント、最低は 0 ポイントです。変動が小さいほどスコアが高くなり、ユーザーの成熟度が高いことを意味します。

最後に、ユーザー成熟度モデルの分類は次のとおりです。

ユーザーの単一の行動特性を使用して、アクティビティ モデルと同様に、各ユーザーに成熟度のラベルを付けることができます。

ユーザーが参加するとすぐに、そのユーザーが閲覧だけでコメントをしないのか、投稿が好きなのか、メッセージを転送するのが好きなのかがわかります。では、まだ彼にどんなコンテンツを勧めたらよいか分からないのですか?さらに、成熟度モデルは、ユーザーを行動特性に応じて分類するだけでなく、ユーザー アクティビティ モデルの変化を組み合わせて、異なるタイプの行動特性を持つユーザー間のアクティビティの違いを暗黙的に反映します。

アクティビティパフォーマンスの観点から：総合安定型＞オリジナル安定型＞転送安定型＞閲覧安定型＞不安定型。

4. ユーザーモデリング例3：ユーザー行動モデルの構築と応用

ここまで、ユーザーアクティビティとユーザー行動モデルについて説明してきましたが、次はユーザー離脱モデルについて説明しましょう。これは実際にはユーザー アクティビティ モデルの派生です。解約したユーザーとは、アクティビティがまったくないユーザー、または解約して製品を使用しなくなったユーザーです。

ただし、失ったユーザーはアクティビティ モデルに完全に含まれており、非常に重要です。

これは、ユーザー離脱モデルの目的が、特定の行動特性に基づいて離脱したユーザーを分類することであるためです。アプリケーション レベルには 2 つの方向があります。

ユーザー離脱モデルを構築するためのエントリポイントは何ですか?ユーザー離脱モデルを構築する前に、まず離脱したユーザーの定義、つまり、自社製品にとってどのようなユーザーが離脱したユーザーと見なされるかを明確にする必要があります。

離脱したユーザーの定義は、ユーザーの実際の行動を見て判断します。ユーザーが長期間製品を使用していない場合は、このユーザーを失われたユーザーとして定義する必要があります。

ここで強調しておきたいのは、チャーンの概念は長期にわたる非使用を指す必要があり、これは以前のユーザー アクティビティの概念とは区別する必要があるということです。

ユーザーアクティビティを計算する際、MAU 統計手法では、月に 1 回使用する限りアクティブであるとみなされます。 1ヶ月間毎日来て、1日に何回も使う人も、1回だけでも使う人も、MAUではアクティブユーザーです。

失ったユーザーをカウントする方法は、連続した時間枠内でユーザーがアプリを一度も使用していない場合にのみ、失ったユーザーとしてカウントすることです。

登録後数週間が経過すると、「非ユーザー数」のデータは確実に継続的な下降傾向を示します。これは、ユーザーが数週間経つにつれてアプリを再び使用し始めると、翌日にアプリを再び使用しなくなったとしても、そのユーザーはこのリストから削除されるためです。このロジックに基づいて、以下のようなチャートをシミュレートしました。

チャート分析から、次のことがわかります。1. 曲線が安定傾向にある場合、それは自然損失が安定傾向にあることを意味します。つまり、ユーザーがこの時点でまだ保持されている場合、基本的に長期間滞在でき、比較的安定しています。

2. 自然解約率: 上記の図を例にとると、当日に登録したユーザーは 100 人ですが、そのうち 20 人は今後 5 週間で使用行動を起こしません。その日の登録ユーザーの自然解約率は20/100=20%です。解約したユーザーを定義した後、ユーザー解約モデルの 2 つの適用方向に戻り、それぞれモデルを構築します。

つまり、失われたユーザーのリコールに適用され、さまざまなユーザー特性に応じてさまざまなユーザーリコール戦略が開始されます。失われたユーザーを分類する必要があります。

すべてのユーザーには成熟度のラベルが付けられているため、解約したユーザーも解約する前に成熟度のラベルが付けられていた可能性が高くなります。

非アクティブユーザーの喪失を防ぐために、私たちはすでに喪失したユーザーの特性を把握しています。したがって、非アクティブなユーザーが失われたユーザーの特性を示している場合、それは損失警告が発生していることを意味し、対応する損失防止戦略を開始する必要があります。

異なる頻度のユーザーの行動特性を参考に行動モデルを構築し、離脱ユーザーの行動特性を細分化して、離脱ユーザーの重要な指標を見つけるために使用されます。

このモデルを構築する考え方は、実際には、主要なユーザー行動指標を見つけるときのユーザー行動モデルと同じです。テーブルを次のように更新します。

このデータシートを分析することで、解約したユーザーと頻繁にアクティブになるユーザーの間の行動の違いを示す重要な指標を見つけることができます。この指標は、解約傾向のあるユーザーを事前に見つけるのに役立ちます。つまり、ユーザー離脱の主要指標が低下し始めた場合、そのユーザーは潜在的な離脱ユーザーであることを意味し、ユーザーが完全に離脱するのを防ぐために事前に離脱警告戦略を実装する必要があります。例えば、先月の高頻度ユーザー1人あたりの平均リポスト数は50であったのに対し、離脱前月の離脱ユーザー1人あたりの平均リポスト数は5でした。そのため、ユーザーがWeiboでリポストする習慣を維持し続けているかどうかが、ユーザーが離脱の危険にさらされているかどうかを判断する重要な指標であると判断できます。

5. 異なるユーザーモデルのクロスアプリケーション

ユーザーの月間アクティビティ モデルに基づく分類でも、ユーザー離脱防止モデルに基づく分類でも、主要なユーザー行動指標のモデルを相互に適用します。

ここでは、ユーザー離脱防止モデル、ユーザー成熟度モデル、およびユーザー月間アクティビティ モデルのクロスアプリケーション シナリオについて説明します。ユーザー成熟度モデルと月間アクティビティモデルの交差を通じて、ユーザーを3（高頻度、中頻度、低頻度）* 5（未熟、未熟、オリジナル、転送、閲覧）= 15種類のユーザーに分類し、月間アクティビティモデルとユーザー行動の交差後に位置する主要な指標をリストアップします。次のようなクロステーブルが得られます。

この表の使い方は？先ほどは離脱ユーザーの特性に焦点を当てましたが、今度は同じ表に優良ユーザーの特性も記載しました。

基本的に、低頻度のユーザーが潜在的な解約の影響を最も受けていると判断できるため、当社の戦略ロジックでは、低頻度ユーザーの主要な行動指標が解約警告ラインまで低下した場合 (たとえば、前の例では、先月の高頻度ユーザー 1 人あたりの平均転送数は 50 で、解約したユーザー数は 5 でした。ユーザーの値が 15 低下したときに解約警告ラインを設定しました)、解約防止戦略を開始する必要があります。

解約防止戦略は、ユーザー成熟度モデルに基づいて決定されます。低頻度ユーザーの主要な行動指標 D が警告ラインまで下がると、成熟度ラベルを通じてそのユーザーが閲覧ユーザーであることがわかります。

そうすると、彼の最近の活動の低下は、視聴できる新鮮なコンテンツの不足によるものであると大まかに判断できるだろう。彼にもっと注目してもらうために、すぐに新しい興味ラウンド+人気コンテンツと人々の推奨事項を開始しましょう〜

これが私たちの運営戦略の根底にある考え方です。この考えを念頭に置いて、製品のメカニズムに適用します。ユーザーがログインすると、離脱を防ぐための主要な行動指標のデータが警告ラインまで下がっているかどうかを判断し、成熟度ラベルを決定して、戦略を開始します。

これが、当社のユーザー成長システムの完全な設計ロジックです。ユーザーが非アクティブなユーザーからアクティブなユーザーに成長できるようにするには、高品質なユーザーがどのようなユーザーであるかを定義し、高品質なユーザーと同じ特性を持つユーザーが高品質なユーザーと同じようなユーザーになれるようにすることが目的です。

トラフィックプールの構築

現在のインターネットはトラフィックが最優先の時代です。トラフィックは希少かつ貴重なリソースです。トラフィックは富に相当し、トラフィック ポータルの作成は多くのインターネット企業にとって成長の中心的な手段となっています。製品が自発的なトラフィックの増加を失うと、その製品はすぐに消滅してしまいます。

トラフィックについて話すとき、まずトラフィック プールの考え方とトラフィックの考え方を区別する必要があります。

トラフィック思考:プラットフォームはユーザーを獲得し、ユーザーを変換し、ユーザーから収益を得て、その後ユーザーは離れていきます。

トラフィック プールの考え方:プラットフォームはユーザーを獲得し、ユーザーの変換、保持、分裂を操作して、より多くのユーザーを獲得し、ユーザーをアクティブに保ち、ユーザーの再購入率を高め、自己循環システムで独自のトラフィック プールを作成します。

トラフィック プールの考え方は、フロントエンドでどれだけ多くのユーザーを獲得するかということではなく、分裂のためにユーザーを操作し、既存のユーザーを利用してより多くの新規ユーザーを開拓することに重点を置いています。

トラフィック思考の結果、ユーザーは購入後、一度来てから去ってしまいます。トラフィック プールの考え方は、ユーザーを維持し、ユーザーをアクティブ化し、ユーザーを活用して成長分裂を達成する方法に関するものです。

トラフィックを獲得するためのコアスキルは、実はコンバージョン能力です。ユーザーが広告を視聴したり、アプリをダウンロードしたり、補助金を受け取ったり、お金を使ったりして時間を費やすかどうかは、コンバージョンです。トラフィックを取得して変換するには、さまざまなツールやキャリアの助けを借りて、ゲームのルールに準拠したメカニズムを設定するだけです。

変革のための内なる強さはどこにあるのでしょうか?

「ランディングページは主要な生産力です」。昨今、大企業であろうと小企業であろうと、特にプロモーションに多額の資金を投資してもコピーライティングのコンバージョン率が低い場合には、この話題を避けることはできません。

一般的なランディング ページのデザインでは、そのうちのいくつかだけが必要です。実用上比較的強い「ランディングページロジックアーキテクチャの6つの要素」をまとめました。

1. コアとなるセールスポイント、ブランド、イベント情報を整理します。

ランディング ページのヘッダーは目を引くもので、ブランドとイベントの自信に満ちたセールス ポイントを示し、訪問者に対して、私は誰なのか、何を提供できるのか、他の類似製品とどう違うのかをシンプルに、直接的に、素早く、効果的に伝える必要があります。

2. ブランドと製品の評判の全体的な印象。

ほとんどの消費者にとって、ランディング ページはブランドの第一印象となるため、デザインと構成はシンプルさとわかりやすさの原則に従い、雑然としたページ、わかりにくい情報、複雑な操作手順を避ける必要があります。

3. 消費者の利益。

マーケティングにおける最大の難しさは、消費者の視点で考え、消費者の視点でセールスポイントを提示することです。消費者は、「製品の仕様やモデルは何か」ではなく、「製品が何を提供してくれるか」を考慮します。追加の価値、独自の価値、または大幅な割引を提供することで、衝動買いを促すことができます。

4. 権威ある認証。

消費者が馴染みのない製品やブランドを目にしたとき、関連する権威ある認証があれば、信頼が高まり、疑念が軽減され、製品を使用する際の心理的コストも軽減されます。結局のところ、新製品のモルモットになりたい消費者はいないのです。

5. ユーザーが情報を残します。

ユーザー維持はランディング ページの中心的な機能です。すべての作業の目的は、ユーザーが登録、購入、または情報を残して、トラフィックからユーザー、そして売上への変換を完了することを期待することです。

6. 有効な情報を要求します。

ランディングページで不要な情報を要求しないでください。まず、余分な情報はビジネスには役に立ちません。第二に、要求する情報が多くなればなるほど、消費者は企業の規範に対して疑問や抵抗を抱くようになります。したがって、暗号化された WeChat ID、携帯電話番号など、最も重要な情報のみを要求してください。

複数の給水口が必要

交通配当がなくなる時代に、まず必要なのは複数の取水口を作ることです。

成熟した高品質で安定したチャネルを通じて顧客を獲得するためのコストは、間違いなくますます高くなるでしょう。短期的には、安価なエントリーポイントが 1 つ以上あるかもしれませんが、オオカミが多すぎて肉が不足しているため、ほとんどの高品質チャネルはすぐに高価になり、ユーザーの質が低下し、コンバージョン率が低下します。

独自のトラフィック プールには複数の給水口が必要です。あらゆるブランドやイベントのプロモーションでは、効果とコンバージョンを最大化するために、すべてのチャネルとモジュールが同時に動作し、相互に連携し、共同でトラフィックを誘導してイベントの勢いを生み出す必要があります。

スタートアップ企業や中小企業にとって、ブランドの宣伝やプロモーションにかかるコストは非常に限られています。大規模なトラフィック プラットフォームからユーザーを購入するだけでなく、トラフィックに最も重点を置いているソーシャル プラットフォームを通じてトラフィックと拡散を獲得できます。

チャネルによって表示やコストに明らかな違いがあります。多くのチャンネルではダウンロードユーザーが少ないように見えるかもしれませんが、実際のところ、あるステップでの損失率が高すぎます。このとき、操作の全体的な統計が非常に重要になります。

より適切に追跡するために、多くの製品では、ダウンロードする前にユーザーの登録を要求し、ユーザー ID を通じてコン​​バージョン率を追跡します。これは良いアプローチです。

チャネル データ分析では、データに対して高い統計要件 (主にデータのマッチングと分類) が課せられます。製品と運用の両方で統計の習慣を身につける必要があります。

モバイルインターネットトラフィック配当期間の終了に伴い、新規ユーザー獲得コストは過去を大きく上回り、スタートアップ企業でも負担できないレベルにまで達しています。金融分野のスタートアップ企業は、投資ユーザーを獲得するために4桁の顧客獲得コストを費やすこともあります。

入ってくるユーザーは、運営の始まりに過ぎない

当社は、チャネルやマーケティングを通じて獲得したユーザーからの購入が 1 回だけでは決して満足しません。当社の製品には入口と出口を備えた貯水槽があります。私たちは、泳いでくるユーザーのために、洗練されたオペレーションを実行します。核分裂を通じて、私たちはこのユーザーを消費者にするだけでなく、製品のプロモーターにもします。

分裂マーケティングは自己増殖としても知られており、『道徳経』に書かれている「道は一を生み、一は二を生み、二は三を生み、三は万物を生む」という原理と同じです。

フィッションマーケティング、つまり新規顧客獲得活動は、最小のコストで最大の顧客増加を達成することを最終目標としています。

Fission は現在、モバイル インターネットにおける比較的効果的なマーケティング手法であり、主にモバイル インターネットにおけるソーシャル リレーションシップを借用しています。友人の輪の中での分裂は、最も一般的な操作ルーチンです。 APP、公開アカウント、またはグループでファンを選択し、核分裂餌を設計し、ファンが積極的に共有できるようにします。

Fission は主に補助金や特典を通じてユーザーの共有を刺激し、誘導します。ユーザーには、社会性、個性、ナルシシズム、表示、比較も必要です。現在、核分裂の遊び方は誰もが試し、テストしています。デザイン活動においては、ユーザーを理解し、人間性を深く理解する必要があります。

現在の分裂は主にAPPとWeChatのエコシステムを中心に展開しており、共有は基本的にグループや友人グループ内で行われています。目標もシンプルです。 「モバイル インターネット時代の最後のトラフィック配当を獲得するために、最低のコストと方法を使用します。」 』

2018年の核分裂で最も輝いた星は、小さな青いカップでした。 Luckin Coffeeはアプリを通じてユーザーの分裂を継続的に刺激し、友人にコーヒー1杯無料、2杯買うと1杯無料、5杯買うと5杯無料、友人の輪の中でシェアするとドリンクが無料などの特典を提供し、ユーザー数は飛躍的に増加しました。

独自のトラフィック プールを構築するには、さまざまな手段を使用してさまざまなチャネルを通じてトラフィックを取得し、トラフィックの継続的な操作を通じてさらに多くのトラフィックを取得し、このサイクルを何度も繰り返す必要があります。

一方でプロモーションを通じて新たなトラフィックを拡大・流入させ、他方で自らのトラフィックプールを分裂させ、トラフィックコストを分担し、トラフィックプールの規模と質を向上させることがトラフィック運用の鍵となります。

取水口を増やし、流量プールを稼働させ、排出口の流量を減らすことによってのみ、ユーザーベースを拡大し続けることができます。

グロースハッキングの実践は、マーケティング、運用、製品などの複数の側面を経て、企業のビジネスモデルを真に理解し、ユーザー心理を研究し、中核となる成長方法論と運用戦略を実践する必要があります。真の成長専門家になりたいすべての成長担当者は、独自のユーザー操作成長システムを構築し、独自のコアトラフィック成長方法論を作成し、より正確なトラフィックエントリを蓄積する必要があります。