データ操作能力の向上（プライベートドメインユーザー維持率を向上させる1つの方法+ 2つの重要なポイント）

プライベートドメインのユーザー維持率を向上させる 1 つの方法 + 2 つの鍵

プライベートドメインの「保持」は引き続き熱を帯びています。ブランド小売業界に関しては、オフライン実体事業、プラットフォーム電子商取引事業、プライベートドメイン事業の3つの主要セクターに大別でき、一般的にそれぞれ70％、20％、10％を占めています。

プライベートドメインビジネスの 10% は、将来的に企業にとってより大きなチャンスをもたらす第 3 の成長レベルになると予測されています。現在、多くの大手企業がサービスや会場、商品を増強しており、初期成果が出始めています。

たとえば、「商品の増加 - 高いものは低いものにつながる - 低頻度の商品と高頻度の商品を介して高収益の商品を推進する」などです。五穀墨芳は、オフラインのスーパーマーケットチャネルを通じて、頻繁に消費される栄養パウダーなどの商品を販売しています。同時に、栄養パウダーに加え、コラーゲンドリンクやその他の健康食品やウェルネス食品など、あまり消費されない健康関連商品を販売するオンラインモールを開設した。オンラインモールの収益は年間総収益のわずか7％を占めたが、利益は総利益の30％を占めた。

この記事では、次の 3 つの側面に焦点を当てます。

1.プライベートドメインユーザーの維持率を向上させるための全体的な考え方：機器+方法

2. 一つの方法: 高い保持品質の変換ポイントを見つける

2.1 事例1: ベーキングブランドのオンライン小売プラットフォーム

2.2 事例2: 商業複合施設APP

3. 2つの重要なポイント：製品機能維持率+初心者二次注文率

3.1 鍵1: 製品機能の保持を分析し、オンライン製品を最適化する

3.2 鍵2: 新規ユーザーの二次利用率がユーザー維持率を向上させる

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プライベートドメインのユーザー維持率を向上させるための全体的な考え方

設備 + 方法

プライベートドメイン「保持」親密ビジネスを拡大し強化するには？私たちは2つのアイデアをまとめました:

機器に頼る

1つ目のポイントは、機材に頼ることです。料理が上手でも米がなければ料理はできませんし、データのない業務は空論でしかありません。機器について話すとき、私たちの製品である iResearch Ark について話す必要があります。Analysys Ark には、次の 3 つの優れた機能があります。

• 行動レベルでは、ユーザーの行動に関するホログラフィックなビッグデータを収集し、計算することができます。
• リアルタイムレベル、カスタマイズされた多次元リアルタイムクエリをサポートし、12のデータ分析モデルがユーザー行動データをリアルタイムで分析し、ユーザー行動、ポートレート、属性を効率的かつ深く理解できます。
• 運用レベルでは、分析結果に基づいて具体的な運用戦略が策定され、実行に向けて発行され、最終的にユーザーに届けられます。ツールを介した支援だけでなく、データ操作などのサービスサポートの提供など、人間の脳による支援もサポートします。

iResearch Ark の基盤となるレイヤーは PaaS プラットフォームであり、主にデータ収集、データ アクセス、およびそれが実行するアルゴリズムが含まれます。アプリケーション レベルでは、インテリジェント分析 (UBA)、インテリジェント プロファイリング (UP)、インテリジェント操作 (EA) という 3 つの主要製品が含まれます。

• インテリジェント分析 (UBA)は、12 の分析モデルを使用して、ユーザー行動データを多次元で分析し、日常業務をガイドします。
• インテリジェント ポートレート (UP)の中核はラベル システムであり、企業がユーザー ラベル システムを確立して、後でラベルを改良し、明確なユーザー ポートレートを形成できるようにするのに役立ちます。
• インテリジェントオペレーション（EA）の核心は、以前の分析のデータ結果に基づいて具体的な戦略を生成し、それをリーチアウトのために発行することです。つまり、複数のリーチウィンドウとチャネルを通じて特定のユーザーにリーチし、真のクローズドループオペレーションを実現することです。

方法に頼る

機器を入手したら、それを開く正しい方法も知っておく必要があります。 2つ目のポイントは、方法に頼ることです。 iResearch Arkは長年の業界サービス経験を持ち、次の3つのビッグデータ運用ルールをまとめています。

ルール1: ビジネスシナリオから切り離されたデータ操作は不正であり、すべてのデータ操作はビジネスシナリオと組み合わせる必要があることを意味します。

弊社の身近な事業運営に関しては、耐久（土）、品質（木）、利益（金）、感情（火）、数（水）の5つの要素に対応する5つの文字の公式をまとめました。以下の分析は、メリット、感情、数字などを例に挙げて行われます。

• 利点: メンバーシップ ポイント、メンバーシップ レベルの成長、有料メンバーシップ、メンバーシップ通貨の権利など、「ゴールド」を使用してユーザーを促進します。
• 感情: 火のように、感情を通じてユーザーを結びつけ、親密な関係を形成します。
• データ: データは水のように流れ、ユーザーの行動データはリアルタイムで分析・把握する必要があります。

ルール2: データ操作の価値を測る唯一の基準はデータそのものである

iResearch Ark に基づくデータ操作には、無限の想像力の余地があります。 10年以上の蓄積と沈殿を経て、5倍の推進力を持つ18の主要なゲームプレイをまとめました。これら 5 つの推進要因は、顧客の獲得、変換、維持、製品の最適化、データの接続方法など、企業の運用上の焦点となります。今日は主に保持レベルに焦点を当て、いくつかの保持方法とゲームプレイを詳しく紹介します。

ルール3: PDSは企業のデータ運用能力を向上させる唯一の方法です

デジタル運用は、企業の組織能力とプロセス改善に対する新たな要求を提起します。ご存知のとおり、指数関数的な組織には 11 の属性があり、その中で最も重要なものの 1 つは実験、つまり継続的かつ複数の迅速な実験を通じて再現可能な成功モデルを見つけることです。

同様に、PDS の P は Plan (分析、計画)、D は Do (実験、実行)、S は See (観察結果、調整) を表します。これら 3 つのモジュールを通じて複数の小さなサークルを形成することで、迅速な実験を実行し、継続的な反復を実行して、運用能力を真に向上させることができます。

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方法

高い保持品質の変換ポイントを見つける

高保持品質変換ポイントとは何ですか?これは、新規登録したユーザーのその後の維持率を向上させる方法です。

ユーザーが最初に登録した時点から、高いリテンション率を持つユーザー グループになるまでのプロセスで、このユーザー グループを動かす主要な行動と主要な数値を見つけ、発見した主要な行動と数値を新規ユーザーの運用目標として使用します。量的増加を通じて質的変化をもたらす。

製品によって高い保持率と品質変換ポイントは異なるため、データ分析を通じてそれらを見つける必要があります。例:

• 生鮮食品プラットフォームの電子商取引会社は、ユーザー登録後3か月以内に5件の注文を達成しました。
• スマート血圧計はユーザー登録後30日以内にデータを14回同期します
• テレビショッピングアプリは、最初の1週間のユーザーのオンライン時間は1時間です

高い保持品質の変換ポイントを見つけるにはどうすればよいでしょうか? iResearch Ark は、高い保持量と品質の変換ポイントを実現するための 6 段階の方法をまとめました。この 6 段階の方法も、測定、セグメンテーション、アウトリーチの概念に従います。

• メトリックは、特定のデータの比較と分析を通じて、最も関連性の高いユーザーの主要な動作とデジタルの重要な値を見つけるために使用されます。
• セグメンテーションとは、多次元のセグメンテーションを通じて、短期、中期、長期にわたって量的および質的な転換点に達していないユーザーをセグメント化することです。
• リーチとは、後の段階でより正確な調整を容易にするために、さまざまなユーザー グループに対して異なるリーチ戦略を策定することを意味します。

最初の 2 つのステップは、Analysys Ark Intelligent Analysis (UBA) に基づいて実装でき、最後のステップは、Analysys Ark Intelligent Operation (EA) リーチ モジュールの A/B テストに基づいて、最適なリーチ方法をスクリーニングしてユーザーに送信できます。

ケース1

ベーキングブランドのオンライン小売プラットフォーム

ベーキングブランドのオンライン小売プラットフォームを例にとると、新しいオンラインユーザーの高い維持率と質の高いコンバージョンポイントを見つけるにはどうすればよいでしょうか?一般的に、ユーザーの価値保存行動が、高リテンションユーザーになるための重要な変換ポイントであると考えられています。しかし、具体的なデータ分析を通じて、同社のオンラインユーザーの高保持量と品質の変換ポイントは価値の保管ではないことが判明しました。

最初のステップは、Analysys Ark Intelligent Analysis (UBA) を使用してユーザーをセグメント化することです。異なる行動や頻度の行動をしている初月登録ユーザーをグループ化します。この分析では、グループ化のルールとして、プリペイド値、グループ購入活動への参加回数の違い、支払い回数の違い、プリペイド値を使用していないユーザーを使用します。

次に、異なる頻度のユーザー グループに細分化します。例えば、共同購入活動への参加回数は、参加が1～2回、3～4回、5回と分けられ、登録や注文の回数は、1～2回、3～4回、5回と分けられます。比較をバッチで実行して、保持率の高いユーザー グループを見つけることができます。

2 番目のステップは、iResearch Ark Intelligent Analysis (UBA) 保持分析モデルを使用して、さまざまなグループ間の保持を比較することです。下の図に示すように、最初の月に 5 回注文し、5 回グループ購入活動に参加したユーザーの維持率が著しく高いことがわかります。

3 つの高継続率グループを総合的に比較すると、下の図に示すように、登録後 1 か月以内に 5 回購入したユーザーの継続率が、他の 2 つのグループよりも大幅に高いこともわかります。

ご存知のとおり、リチャージはユーザー維持率を向上させる重要な手段です。しかし、あるベーキングブランドのオンライン小売プラットフォームの場合、新規ユーザーが最初の 1 か月で 5 回以上購入したときが、真の高い維持率と質の高いコンバージョンのポイントとなります。

したがって、高いリテンションと質の高いコンバージョンポイントを組み合わせることで、新規ユーザーの運用目標を「最初の 1 か月で 5 回以上の購入」に重点を置くことができます。

ケース2

商業施設アプリ

商業複合アプリを例にとると、高リテンションの量と質の変換ポイントをどのように見つけ、非高リテンションユーザーを高リテンションユーザーに変換するのでしょうか?

まず、ユーザーをグループ化し、チェックイン、オンライン支払い、検証、オンラインポイント交換、セルフサービスポイントアップロードなどのさまざまなコアイベントの多次元分析を実施します。コアイベントは、ユーザーに商品を購入してもらうだけではなく、ユーザーへのサービスも行うため、多面的な分析を行う必要があります。

リテンション分析により、各コアイベントで高いリテンションを持つユーザー グループを見つけ、総合的な比較を行うことができます。高保持グループの特徴は、数字が大きければ大きいほど良いということではなく、臨界点を見つけることであることがわかります。ユーザー維持曲線は臨界点の前で大幅に増加し、その後ゆっくりと減少します。私たちにとって、数字が大きくなるほど操作が難しくなり、数字が高くなるほど閾値が高くなるため、臨界点を見つける必要があるだけです。

そして、総合的に比較すると、下図に示すように、3月に7回ログインした新規登録ユーザーのその後の維持率（青線）は高いものの、3月に3回登録してポイントを消費したユーザー（オレンジ線）の長期維持率はより安定しています。弊社では、インシデントの特殊性を考慮し、高い維持量と質の変換ポイントとして「登録初月で7回のサインイン」と「登録初月で3回のポイント利用」をお客様に推奨しております。

最後に、高保持グループのユーザー行動特性を分析して、より多くのユーザーを高保持ユーザーに変換するというその後の運用戦略にデータサポートを提供します。たとえば、期間分析を有効にすると、特定のユーザー グループが特定の時間にチェックインすることを好むことがわかります。したがって、最初の月に登録して同じ日にサインインしなかったユーザーに対してプッシュ サインイン リマインダーを設定して、新しいユーザーがサインインする習慣を身に付けられるようにすることができます。

登録後 1 か月以内に 7 回のサインインを行ったユーザー グループの最初の 1 か月のローンチ期間の分析

例えば、「登録初月に3回ポイントを消費した」ユーザーグループについて、初月におけるポイント消費行動の間隔と消費パターンを分析しました。私たちは、これらのユーザーがより興味を持っているアクティビティの種類と平均間隔期間を見つけ出し、これをユーザーがポイントを複数回消費するように積極的に誘導するツールとして使用しました。

高継続グループのユーザー行動特性を分析することで、より多くの新規ユーザーを高継続ユーザーに誘導するための運用戦略を立てることができます。どのようなコンテンツを、どのような人に、いつ、どのようなコアゴールを達成するために送るかを検討する必要があります。

さらに、高い保持量と品質変換ポイントを固定運用戦略に統合した長期的な運用戦略の推奨事項もクライアントに提供しました。たとえば、新規登録ユーザーには、初心者タスクとして 30 日以内に 7 回サインインすることが求められる場合があります。タスクを完了すると、さらに多くの報酬（クーポンやポイントなど）を受け取ることができます。これにより、ユーザーは積極的にサインインするようになり、サインインの習慣が身につき、その後の維持率が向上します。

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2つの重要なポイント

製品機能維持率＋初心者二次受注率

キーワン

製品機能の保持率を分析する

オンライン製品を最適化する

製品機能の維持率を分析してオンライン製品を最適化することは、ユーザー維持率の向上に重要な影響を及ぼします。核心的な方法は、クリックしたユーザーの数を横軸、翌週の維持率を縦軸とする2次元マトリックスを使用して、製品機能を維持領域、より多くのリソースのサポート領域、放棄/軽量メンテナンス領域、最適化する領域に分割し、対応する製品最適化の方向を見つけることです。

• 保持エリア内の機能クリックUVが高く、保持力が高いため、元の操作戦略と機能の位置を一時的に維持できます。
• より多くのリソース サポート領域では、機能のクリック UV は制限されますが、保持力は向上し、機能の位置を調整して露出リソースがより適切な場所に設定できるようにするなど、より多くのリソース サポートを提供できます。
• 放棄された、またはメンテナンスが不十分なエリア機能のクリック UV と翌週の保持率は低くなります。特定の機能をビジネスの観点からどのように位置付けるかに応じて、重要でない運用部分として扱うか、または全面的に是正することができます。
• 最適化の対象となる領域はクリック UV は高いものの、維持率が低いため、この領域の機能は使用頻度が低いか、ユーザーのニーズを十分に満たすことができないことを意味します。ユーザーは一度使用した後、使用しなくなります。理由を詳細に評価した後、各コンバージョンリンクのデータに基づいて欠点を見つけ、最適化することができます。

キー2

新規ユーザーの再注文率によりユーザー維持率が向上

新規ユーザーの二次利用率も、ユーザー維持率の向上に重要な影響を及ぼします。あるeコマースプラットフォームを例に、初心者の2次注文率を高めることで翌月の新規ユーザーの維持率がどのように向上するかを見てみましょう。

プラットフォームは2020年12月から、初心者の2次利用率を高めることに重点を置き、そのための戦略を策定してきました。 12月以降、その月の2次率と翌月の2次率が前月と比較して大幅に増加し、相対的な増加率がそれぞれ20.8%と19.4%と最も高いことがわかります。

12 月、1 月、2 月の新規ユーザーを分析すると、その後の数か月間もアクティブなままである新規ユーザーの割合が増加していることがわかります。そのうち、2月の新規ユーザーの翌月継続率は12月と比較して110％以上増加し、1月の新規ユーザーの翌月継続率も12月と比較して100％近く増加しました。

最後にまとめると、ブランド小売業界でプライベートドメインユーザーの維持率を向上させるための全体的な考え方は、機器と方法に頼ることです。