データ運用方法(ユーザー運用のための4つの戦略システムの構築:成長フレームワーク+ユーザーモデリング+シナリオベースの階層化+データ運用)

データ運用方法(ユーザー運用のための4つの戦略システムの構築:成長フレームワーク+ユーザーモデリング+シナリオベースの階層化+データ運用)

ユーザーオペレーションのための4つの戦略システムの構築:成長フレームワーク + ユーザーモデリング + シナリオベースの階層化 + データオペレーション

ユーザーの操作体系はどのようなものですか?

どの企業もユーザーオペレーションシステムは比較的充実していると思います。以前、ユーザー システムを紹介する記事をいくつか読んだことがありますが、それらの記事では基本的に、ユーザー運用システムがユーザー セグメンテーション戦略および AARRR 運用モデルと同一視されていました。実際、これは全体の運用システムの一部にすぎません。

運用プロセス中のレビュー経験を組み合わせて、コミュニティO2Oユーザー運用プロセスにおけるより実用的なユーザー運用システムを模索しました。これには4つの主要な戦略システムが含まれます。

  1. 成長フレームワーク: ユーザー成長チーム + コア成長チャネル + 成長ツール。
  2. ユーザーモデリング: ラベルポートレート、ユーザー価値モデル、ユーザー嗜好識別モデル、ユーザー離脱警告モデル、ユーザーアクティビティモデルなどを含むユーザーモデルの構築。
  3. シナリオベースの階層化: 12 の主要な運用シナリオ。各シナリオは、ユーザータグとモデリングツールに基づいて階層化およびグループ化され、対応する精密マーケティング手法が策定されて運用されます。
  4. データ操作:コア操作指標システム+データ分析モデル。

ユーザー数の増加の重要性は自明です。ユーザーの成長なくして、ユーザー運用を語ることはできません。どの企業もユーザーベースを拡大する前にまず考えるのはチャネルの運用であり、チャネルは運用担当者の割り当てを担当します。

一般的なやり方としては、マーケティング部門がチャネルオペレーション担当者を採用し、さまざまなアプリストアやオンライン広告プラットフォームの配信と最適化を担当します。ニューメディアは、ソーシャル チャネルのコンテンツ出力を担当するニューメディア オペレーションを募集します。ユーザー チームは、ユーザー プール内のユーザーのアクティブ化、プロモーション、および維持を担当します。

一見すると、このチームシステムはまったく問題ないように見えます。全員が自分の役割に責任を持ち、自分の KPI を達成する責任を負います。

しかし、実際の運用プロセスでは、次のような避けられない問題が発生する可能性があります。

  1. 部門の境界や KPI の設定により、業務全体の連携が悪くなります。基本的に、各部門は独自の KPI の達成に重点を置いています。同時に、チャンネル運営者は登録ユーザー数のみを評価することがよくあります。この KPI を達成するために、ユーザーの質が人為的に低下し、偽のユーザーが頻繁に発生し、その後のアクティベーション、プロモーション、リテンション作業の継続が困難になります。
  2. KPI達成のため、チャネル部門では基本的に全有料チャネルの展開を行っております。一方で、中核的な成長チャネルを注意深く育成できず、他方で、CAC は高いままです。
  3. チャネル分析システムツールやオフラインコミュニティ顧客獲得モデルなどの効果的な成長ツールが不足しています。

上記の問題を踏まえると、企業がユーザー成長を高めるための最初の課題は、ユーザー成長チームを構築することです。成長チームは、まず部門の境界をなくし、チャネル運用、イベント運用、製品、ユーザー運用を含むプロジェクト グループまたは成長部門の形で存在する必要があります。

次に、AARRR の各操作ノードに基づいて、各機能の成長指標が定義され、成長作業全体をガイドします。

  • 獲得ノードにおけるチャネル運用の主な評価は、新規ユーザー、獲得コスト (CAC)、新規ユーザー維持率です。
  • アクティベーションノードとリテンションノードにおける製品の主な評価は、登録コンバージョン率と機能リテンション率です。
  • アクティベーション ノードとリテンション ノードでのアクティビティ操作の主な評価は、DAU、MAU、および DAU/MAU です。
  • 収益ノードと紹介ノードでのユーザー操作は、主にユーザー変換率と K 係数に基づいて評価されます。

すべてのノードはプロジェクト チームまたは成長部門の形で調整され、最終的には 1 つの部門指標のみが KPI レベルで評価されます。各機能はこの指標にリンクされており、独立して行動し、互いに非難し合うという問題を解決します。

2 番目のタスクは、コア ユーザー成長チャネルを確立することです。ユーザー獲得チャネルには通常、有料チャネルと無料チャネルが含まれます。企業がコア チャネルを確立する際の最初の目標は、CAC が十分に低いチャネルを見つけることです。ユーザー獲得における有料チャネルの割合が高く、ユーザー獲得コストが高いままだと、プロモーション予算によって成長が制約され、予算が不足すると成長が停滞してしまいます。

第二に、コアチャネルによってもたらされるユーザーは、質の高いユーザーである必要があります。多くの企業はブラッシングランキングによって、大量の非ターゲットユーザーを獲得しています。成長データは良好に見えますが、変換効果は非常に低いです。このチャネルは中核的な成長チャネルとは言えません。

パフォーマンスが良好な製品の中には、独自の中核的な成長チャネルを備えているものもあることがわかります。 MobikeのボディQRコードはオフライン配置を通じて十分な乗車ユーザーを獲得し、Didiの赤い封筒は共有チャネルの分裂を通じて十分なタクシーユーザーを獲得し、Pinduoduoは良い製品を販売することでソーシャルチャネルを通じて十分なeコマースユーザーを獲得しました。

コミュニティO2Oプラットフォームとして、さまざまなコミュニティで十分な家族や高齢者のユーザーを獲得するために、店舗やオフライン配達員に依存して日用品や生活サービスを宣伝し、コア成長チャネルも構築しています。

最後に、成長ツールがあります。成長ツールとは何ですか?

成長ツールは、企業が効率的にユーザーを獲得するのに役立つ手段です。それらは物理的なオブジェクト、分析モデル、またはクーポンである可能性があります。

  • Mobikeの成長ツールは自転車です。自転車とユーザーの近距離移動ニーズを組み合わせることで、爆発的に多くの近距離通勤ユーザーを獲得しました。
  • Didi の成長ツールは補助金クーポンであり、これによって多数の限界的なタクシー利用者を実際の利用者に転換している。
  • Pinduoduo の成長ツールは、より低価格を提供し、低価格で良質な製品を提供することで、多数の Taobao および JD ショッピング ユーザーをグループ購入ユーザーに変えることです。

当社の成長ツールは、オフライン コミュニティ ユーザー モデルの開発です。コミュニティポートレート、ユーザーポートレート、ビッグデータモデリングを通じて、各コミュニティのユーザーのニーズや嗜好を予測し、それに応じてラベル付けし、店舗がコミュニティ内でターゲットを絞ったマーケティングを行うように誘導し、コンビニエンスストアやスーパーマーケットのユーザーをコミュニティO2Oユーザーに変換します。

実際、成長ツールは顧客獲得ツールとして、一方では企業のコアビジネスと密接に統合され、他方ではユーザーのニーズを満たすことができます。どちらも欠かせません。成長ツールが見つからなければ、企業は顔認識に頼って持続的なユーザー増加を達成することはできません。

企業が基本的なタグポートレートモデルを構築できない場合、ユーザー操作は紙上でしか実行できません。ユーザーモデルの確立は、ユーザーの階層化とグループ化を実現するための基礎であり、正確なユーザー操作に必要なツールでもあります。

ユーザー モデルには、ラベル ポートレート モデル、ユーザー価値モデル、ユーザー嗜好識別モデル、ユーザー離脱警告モデル、アクティビティ モデルなどが含まれます。

  • タグの価値は、運用担当者がビジネスに基づいてシナリオベースのユーザー階層化を実施し、ターゲットを絞ったマーケティング活動を設計するのに役立つことにあります。
  • ポートレートの価値は、オペレーションスタッフが各グループの特徴を理解するのに役立つことにあります。
  • ユーザー価値モデルは価値の高いユーザー グループを識別できます。
  • 嗜好認識モデルは、オペレーターがターゲットを絞った方法で製品をプッシュするのに役立ちます。
  • 解約警告モデルは、ユーザーが解約する前にユーザーを維持でき、アクティビティ モデルは、ターゲットを絞った覚醒と活性化を提供できます。

モデルの構築を完了するには、専用のデータ製品チームが必要です。事業者がユーザーモデルに基づいてマーケティングを実施する場合、マーケティング効果の分析とマーケティング計画の反復的な最適化に重点を置く必要があります。

複数のマーケティングの試みとデータプロダクトチームを通じて、より適切なモデル構築方法を見つけ、徐々に安定した運用計画を確立しました。

運用スタッフは、日々の業務において、前日に生成されたタグをユーザーグループ向けのマーケティング情報に組み合わせて送信(プッシュまたは SMS)し、その変換状況を監視して継続的に反復し、ユーザーモデルに基づいた標準的な運用計画とプログラムを徐々に確立することができます。

プラットフォームビジネスをベースに、いくつかの運用シナリオを導き出すことができます。シナリオごとに異なるユーザー グループを操作する必要があります。ユーザー グループは、ラベル モデルとさまざまなユーザー モデルから取得されます。

弊社の具体的な運用プロセスでは、運用はグロースハックとユーザー志向の2つに分かれています。

2 種類の操作は、12 の主要なシナリオに分かれています。操作シナリオの 1 つを例に挙げます。

ビジネスシナリオ: プラットフォーム上のチャンネルのユーザー再購入率が低い。チャンネル運営者は、深刻なユーザー離脱が発生していると疑っています。彼は、ユーザー部門がユーザーの離脱を監視し、どの既存ユーザーが離脱する可能性があるかを予測するのに役立つことを期待しています。解約警告を通じて対応する保持戦略を策定します。

このビジネス シナリオと組み合わせて、ラベル システムで xx チャネルのタグが付けられたユーザーを除外し、ユーザー チャーン警告モデルを通じてチャーンしたユーザー サンプルをトレーニングします。トレーニング方法は、前回の記事「コミュニティ O2O ユーザーオペレーション: ランドリーチャンネルの実践ケースを使用して、ユーザー離脱警告システムの構築方法を学ぶ」で説明しました。このモデルを使用すると、解約したユーザーの特性を見つけ出し、さまざまな特性を持つユーザーの解約スコアを計算し、解約スコアに応じてユーザーをグループ化することができます。

具体的には、低リスクの解約ユーザー、中リスクの解約ユーザー、高リスクの解約ユーザーに分類できます。低リスクのユーザーグループは現状を維持し、日々のプッシュマーケティングを実施できます。中・高リスクの離脱ユーザーグループの場合、ユーザーポートレートシステムとユーザー嗜好分析モデル分析を組み合わせてリーチ戦略を決定する必要があります。

たとえば、分析によると、このユーザー グループでは女性の割合が比較的大きく、コミュニティ属性は中高級属性であり、輸入果物や高級ランドリー製品を購入することを好むことがわかります。このとき、これを利用してリテンション戦略を策定し、女性グループをターゲットにした対応するアクティビティ情報をこれらのユーザーにプッシュすることで、ユーザーをうまく覚醒させ、リテンションの目的を達成することができます。

データ運用には、コア指標システムとデータ分析システムが含まれます。コア指標システムは、ユーザー操作の発展傾向を監視し、ユーザーのアクティビティや健康状態などの基本情報をリアルタイムで把握できます。ユーザー データ分析システムは、オペレーターが問題を特定し、問題に基づいて製品をタイムリーに最適化するのに役立ちます。

最初のステップはコア指標システムを構築することであり、コア指標は製品目標と密接に統合される必要があります。たとえば、自転車製品の目標はレンタル収入を得ることであり、その中核となる指標は有料ユーザーを中心に構築する必要があります。情報製品の目標は、ユーザーの閲覧を通じてトラフィックを生成することであり、その中核となる指標は、DAU、閲覧深度、および期間を中心に構築する必要があります。

同時に、社内のさまざまなレベルの人々が、コア指標データに異なる焦点を置いています。リーダーシップ レベルでは、全体的なユーザー数、コスト、収益に重点が置かれます。運用レベルでは、ユーザーのアクティビティ、維持、および変換に重点が置かれます。指標システム製品の構築では、新規顧客獲得能力、健康、嗜好、購買行動という4つの側面から消費者ユーザーのコア指標を構築します。

  • ユーザーの成長可能性分析: 都市、店舗、現場の営業担当者は、地域、ビジネス地区、コミュニティのユーザー開発の全体的な状況と開発の可能性を理解します。
  • ユーザー ソース チャネル分析: 各チャネルでは、現在どのチャネルが宣伝されているか、ユーザーは主にどのチャネルから来ているかを把握したいと考えています。チャネル戦略を最適化するために、どのチャネルが高品質であるか。
  • 新製品獲得分析: 店舗や営業担当者は、その地域でどの製品が新規顧客獲得に最も貢献しているかを知りたいと考えています。顧客が初めて注文する製品を新製品と定義します。
  • 各コミュニティにおける新規顧客の嗜好の分析: 店舗および販売スタッフは、エリア内の各コミュニティにおける新規ユーザーの嗜好を知りたいと考えています。たとえば、コミュニティ A は電化製品を好み、コミュニティ B は生鮮食品を好むため、各コミュニティで新規顧客を引き付ける際にターゲットを絞ったプロモーションを実施できます。

  • ユーザー価値分析: チャンネルが忠実なユーザーベースを把握したい場合は、これらの質の高いユーザーを見つけて、アクティビティへの参加を招待することができます。同様に、オフラインの販売スタッフは、これらのユーザーを店舗での活動に参加するよう招待できます。
  • ユーザー離脱指数: チャネルは、さまざまなグループのどのユーザーが離脱するか、また離脱を防ぐにはどうすればよいかを把握したいと考えています。
  • コミュニティ ユーザーの貢献: 店舗と営業担当者は、営業担当者が所在するエリア内の各コミュニティの GMV 貢献率を週と月ごとに知りたいと考えており、エリア内の分布の傾向グラフが必要です。

  • カテゴリーの好み: 店舗、フィールドセールス担当者、チャネルは、どの近隣地域/地域でどのような種類の商品がより消費される傾向があるか (購入者の所在地とカテゴリーの相互関係) を知りたいと考えています。
  • 活動の好み: 店舗、フィールドセールス担当者、チャネルは、どの近隣地域/地域でどのようなタイプの活動が好まれるか (購入者の場所と活動の相互関係) を知りたいと考えています。
  • 価格の好み: チャネルは、さまざまなカテゴリのユーザーが好む価格を把握し、さまざまな価格帯の製品を対応するユーザーにプッシュしたいと考えています (カテゴリと価格の相互関係)。
  • タッチポイントの好み: 店舗、営業担当者、チャネルは、さまざまなカテゴリのユーザーがどのチャネルで購入することを好むか (カテゴリとタッチポイントの相互関係) を知りたいと考えています。

異なるユーザー グループの再購入率: チャネルは、新規ユーザーと既存ユーザーの再購入率を把握し、再購入率の高い製品を見つけ出し、新規ユーザーと既存ユーザー向けの運用戦略を適時に調整し、製品運用を適切に行い、毎月監視したいと考えています。

ユーザーパス分析: チャンネルは、チャンネルホームページからアクティビティページまでのユーザーの参加状況と、どの段階でユーザーが離脱したかを把握し、ページ操作を改善したいと考えています。

2 つ目はデータ分析システムであり、運用担当者が運用プロセスの問題を特定するのに役立つ一連の分析モデル ツールの構築が必要です。モデル ツールには、ファネル分析モデル、アトリビューション分析モデル、マイクロコンバージョン分析モデル、コホート分析モデルなどが含まれます。

一般的な分析シナリオには、DAU の減少の原因をどのように特定するかが含まれます。登録コンバージョン率が低い理由は何でしょうか?新規ユーザーの維持率が低い。どのように帰属させるか?

登録コンバージョン率が低いことを例に、分析方法を簡単に説明します。

  • ステップ 1: 影響次元の分解。
  • ステップ 2: ディメンションの下の細分化インジケーターの分解。
  • ステップ 3: 問題を特定します。

登録コンバージョン率は、チャネルと製品という 2 つの主要な影響要因に分けられます。

セグメント化された指標は、各ディメンションごとに分類されます。チャネルセグメンテーション指標には、配信メディア、広告タイプ、広告コンテンツ、キーワードが含まれます。製品には、登録ロジック、製品設計、入力方法、製品の安定性などが含まれます。

問題を特定するには、詳細な指標を一つずつ確認し、データの異常を見つける必要があります。たとえば、ファネルを通る各リンクのコンバージョン率を確認し、コンバージョン率が低いリンクに焦点を当てます。チャネルの問題であれば、メディアを最適化し、広告コンテンツのABテストを実施し、キーワードを正確に配置します。製品の問題であれば、登録ロジックとインターフェースを最適化し、APPの安定性を向上させます。

4 つの主要な戦略システムをまとめると、ユーザー オペレーションは、細分化されたオペレーションを実行する少数のオペレーターを探すという単純なものではなく、少数のユーザー モデルを使用することで企業のユーザー価値を急速に高めることができる仕事でもないことがわかります。むしろ、企業が長期にわたって人材、エネルギー、物質的資源を投資して構築する必要がある運用システムです。

企業にとってユーザー操作の重要性は自明です。企業全体の業績の成長は、良質なユーザーの規模の拡大、そしてさらに重要なことに、ユーザーのライフサイクル価値の向上と切り離せません。

著者:趙文彪、WeChat公開アカウント:ユーザー操作観察(ID:yunyingguancha)、コミュニティO2Oプラットフォームのユーザー操作マネージャー、7年間のインターネット操作経験、実用的な情報を共有できてうれしい、交流と学習を歓迎

この記事はもともと @赵文彪 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ライセンスに基づいてUnsplashから引用しています

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