アプリユーザー操作データ分析（AIを活用したデータ処理・分析方法）

業務におけるデータ処理と分析にAIを活用する方法

インターネット業界で10年の経験を持つベテランオペレーターとして

これまで、オペレーターは APP のデータ バックグラウンドを通じてさらにデータ分析を行っていました。特にビッグデータの時代においては、オペレーターにとって、いかに素早くデータを分析し、迅速に業務を判断し、次のステップの運用作業を進めていくかが非常に重要です。

では、AI に接続した後、オペレーターはどのようにしてユーザーをさまざまなセグメントに素早く分類できるのでしょうか?

まず、運用担当者は、ユーザー分析、ポートレートインサイト、ユーザーリーチ、リーチ後の効果分析を網羅した洗練された運用システムを迅速に構築することが重要です。もちろん、これを製品部門とさらにやり取りして、関連データを入手することもできます。

このデータセットを使用すると、ユーザー操作、イベント操作、コンテンツ操作など、複数のモジュールで洗練された操作をこれまでよりも迅速かつ効率的に実行できます。

次に、ビジネスのニーズと目標に基づいて、対応するユーザー セグメンテーション モデルと指標を開発できます。たとえば、ユーザーは、消費習慣、アクティブな行動、基本的な属性に応じて階層化できます。これらの分類ディメンションは、より効果的なユーザー セグメンテーションを行い、時間、シナリオ、実行するアクティビティなど、ユーザーへのサービス提供方法を​​決定するのに役立ちます。 ——イベント運用やユーザー運用に特に有効ですね。

さらに、オペレーターはデータ分析を通じて、運用サイクル、プッシュ方式など、さまざまな段階の目標に基づいて対応する運用戦略を策定することもできます。同時に、データの有効性の評価基準を策定し、運用データに基づいて戦略を反復する必要があります。

最後に、複数のセグメント化されたユーザー グループや、類似しているが異なるニーズを持つ多様なユーザー グループにサービスを提供するなど、さまざまなユーザー グループにパーソナライズおよびカスタマイズされたサービスを提供して、ユーザー満足度を向上させることができます。これにより、リソースの割り当てが最適化され、価値が高く潜在的可能性の高いユーザーにさらに多くのエネルギーとリソースを投入できるだけでなく、運用結果も向上します。