顧客操作データ分析（データ分析を通じてユーザー行動をどう理解するか？）

データ分析を通じてユーザーの行動を理解するにはどうすればよいでしょうか?

一般的に言えば、i オペレータのコアタスクは、トラフィックの導入とトラフィックの維持という 2 つの点に要約できます。具体的な作業内容に応じて、ユーザー操作、コンテンツ操作、アクティビティ操作に分けられます。しかし、本質的には、製品を通じてユーザープールに価値を提供することが重要なのです。

製品操作の基本作業

さまざまな運用タスク間の関係はさまざまな段階によって異なり、オペレーターが実行する必要がある作業も異なります。たとえば、初期のユーザーの場合、運用スタッフの仕事は、新しいユーザーを引き付け、彼らに留まってもらえるように継続的な価値を生み出すことに主に焦点を当てています。成熟した製品は、ユーザーのアクティビティと維持を効果的に促進し、価値のあるユーザーを発見し、これらのユーザーが製品に価値をもたらすように刺激し、収益を生み出し、品質を維持しながら製品を存続させることに重点を置いています。ユーザーオペレーションを分解すると、シードユーザーの発掘→コアユーザーの発掘→ユーザー誘致→ユーザーセルフオペレーションの実現→ユーザー価値の発掘（消費者広告など、さまざまな収益創出行動を含む）といういくつかの段階に分けられます。

ユーザー操作段階のタスクの各段階の作業は独立していますが、進行しており、全体的な効果に影響を与えます。したがって、単一のタスクまたは操作モジュールで作業する場合は、作業の有効性を判断するために、さまざまなデータ指標に定量化する必要があります。

ユーザー維持において考慮する必要があるのは、ユーザーの関心の熱減衰の度合いです。継続ユーザーの場合、状況は 2 つしかありません。1 つは、偶然製品を使用し、それが自分のニーズを満たしていることに気づき、そのまま留まって使い続ける場合です。もう1つは、ユーザーの製品への関心が低下し、使用頻度が徐々に低下し、徐々に離れてしまい、最終的に製品が完全に消滅してしまうことです。一般的に使用される保持指標は、翌日保持、3 日間保持、7 日間保持、15 日間保持、30 日間保持です。製品がどれだけ優れていても、顧客維持と顧客離脱は発生します。古いものを新しいものに置き換えることは避けられず、ユーザー維持率は、新規ユーザーの増加とユーザーの喪失によって動的にバランスをとっています: UR= (SNU/NU)*100% UR: ユーザー維持率、SNU は N 日目にまだ製品を使用しているユーザーを指し、NU は新規ユーザーを指します。これらのデータはそれぞれ異なる意味を持ちます。商品の翌日の保持率に注意してください:

1. 翌日の保持率に注意を払うことで、新製品バージョンの品質の変化をいち早く発見できるようになります。

2. ユーザーにとってのコールドスタートの魅力とユーザーの粘着性。

3. AB テストを通じて新しいユーザー ガイド デザインを追加し、製品の使いやすさを判断します。

4. 新規ユーザー パスを追跡して、ユーザー離脱の理由を分析します。

3 日間の保持率に注目してください。これは、チャネルの選択や配信戦略の調整に役立ち、チャネルの品質を判断するために使用できます。 7 日間のリテンションに注目してください。これは、完全なエクスペリエンス サイクル後のユーザーの滞在を反映し、ユーザーの忠誠心を決定します。異なる時点におけるユーザー維持率については、より細かい粒度でのデータ統計により、ユーザー維持のパターンをより簡単に分析し、実際の状況に基づいて対応する運用戦略を策定できます。

ユーザー行動データは主に追跡を通じて取得され、ユーザー行動分析を使用して、製品に対するユーザーの好みや期待を判断できます。

ユーザー行動データ分析

1. 粘着性: ユーザーの継続的なアクセスに注意を払います。

2. アクティブ: ユーザー アクセスとエンゲージメントに重点を置きます。

3. 出力: ユーザーが作成した価値を測定するために使用されます。

ユーザー行動の 3 つの主要カテゴリに基づいて、各カテゴリに異なる行動指標が追加されます。データの価値をさらに探求し、データ標準を追加することで、チームの目標改善をより的確にし、ユーザーの効率性を向上させることができます。

データによると、ユーザーは携帯電話を1日平均2,617回押したり、スワイプしたり、クリックしたりしている。通常のユーザーの画面オン時間は 2.42 時間ですが、ヘビーユーザーの場合は 3.75 時間です。スマートフォンの普及により、トラフィック配当は消滅し、すべてのトラフィック成長は停滞し、戦場はトラフィックの獲得競争からユーザー時間の獲得競争へと移りました。

• 開封数: 開封数は、ユーザー行動指標の中でも最も重要な指標です。ユーザーがアプリを開いた場合にのみ、無限の可能性が生まれるからです。

• 訪問回数: ユーザーによる単位時間あたりの訪問回数は、ユーザーの粘着性を示す中心的な指標です。時間、年齢、地域、収入、性別などの側面を追加することで、さまざまなレベルのユーザーに対応する製品戦略を効果的に策定できます。

• 間隔時間: 間隔時間は、ユーザーの最後の訪問間の時間間隔です。このデータを習得することで、ユーザーをさまざまなアクティビティ レベルに分類することができ、オペレーターが運用戦略を策定し、ユーザーを活性化するのに役立ちます。

ユーザーが Huazai 製品に費やす時間が長ければ長いほど、製品の価値が創造される可能性が高くなることは間違いありません。市場での利用を増やすためには、製品がユーザーの期待に応え、使いやすいものであることが第一の要素であることはもちろんですが、ここで検討する必要があるのは、ユーザーの利用時間を増やす手段をどのように運用するかということです。コンテンツ製品の場合、現在は画像とテキスト（ニュース情報）、音声と動画（ビデオクリップ）などが主なコンテンツ提示形式となっています。ニュースクライアントなどのコンテンツプラットフォームでは、パーソナライズされたコンテンツの推奨を通じてアルゴリズムの蓄積を継続的に強化し、各個人にパーソナライズされたエクスペリエンスを実現することが一般的な方法です。ユーザーが好むコンテンツが増えるほど、そのコンテンツはより多くの推奨を受け、それによってユーザーの滞在が促進され、使用時間が増加します。電子商取引製品でも同様ですが、推奨事項はより複雑です。それはユーザーだけに関することではなく、ユーザー、製品、サービス、店舗、その他の側面のポートレートを考慮することです。推奨は主に、ユーザーのポートレートと類似点に基づいて行われます。タグのシーン故障やタグの熱劣化も考慮する必要があります。

• 使用時間: 使用時間とは、ユーザーがアプリを使用するのに費やした時間を指します。使用状況は、ユーザーコンバージョンに影響を与える重要な要素です。ユーザーを長期間維持することによってのみ、ユーザーを惹きつけて注文やコンバージョンを促す方法を採用できるからです。

• 滞在時間: 平均滞在時間とは、訪問者がページを閲覧するのに費やす平均時間を指します。ページでの滞在時間 = 次のページに入る時間 - 現在のページに入る時間。

ユーザーの滞在時間の長さは、ユーザーのコンバージョン率に関係します。これは理解しやすいですね。ユーザーが興味を持っていない製品や、購入意欲を喚起できない製品の場合、ユーザーは長く滞在しません。滞在時間とコンバージョンの間には、完全に正の相関関係はありません。これは、ユーザーが別のページに移動せずに、他の作業を行うためにページに長時間留まる状況があるためです。

• 訪問ページ数: 訪問ページ数によってユーザーの滞在時間が直接的に増加し、間接的に注文コンバージョンが増加します。

生産量指標は、商品の形態によって意味が異なります。扇風機業界では、出力指標は受注、平均顧客支出額などです。情報フロー製品の場合、出力指標は広告露出、広告クリック率、その後のコンバージョンです。ニュースや情報商品の露出を増やすには、主に 2 つの方法があります。1 つは、コンテンツを気に入った人に推奨し、情報フローへのアクセス数を増やすことです。もう 1 つは、金貨やポイントなどのフィードバックを使用して、ユーザーがそれに応じた行動をとるように刺激することです。上記の指標は、ユーザーの興奮ポイントに触れ、少ない投資で最大数のユーザーを獲得すること、つまりユーザーの心理的ニーズを満たすという原則に従っています。ユーザーの需要ピラミッドを通じて、ユーザーの消費心理を分析し、理解することができます。

CIOホーム www.ciozj.com WeChatパブリックアカウント: imciow