ビッグデータと運用（ビッグデータに基づく運用ツール（I）：正確なリマインダープラットフォーム）

ビッグデータを活用し、運用するツール（I）：正確なリマインダープラットフォーム

すべてのリマインダー動作は、新規ユーザーを引き付け、既存ユーザーを維持し、アクティベーションとコンバージョンを促進するためのものであることは誰もが知っています。この目標を達成するには、対象顧客に迅速に通知するだけでなく、リマインダーの有効性を評価する必要があります。

上記の要件に基づいて、まずは以下のようにマインドマップ（自社の状況と組み合わせたもの）を作成します。

まず、掲載の目的（why）は、新規顧客の誘致、顧客維持、アクティベーションとコンバージョンの促進です。ここではこれについて詳しく説明しません。

次に、誰に送信されているか（誰に送信されるか）ですが、上の図から、ターゲット顧客を選別するには、一定期間にわたる各メンバーのログイン習慣、消費習慣、行動の好みを知る必要があると結論付けることができます。ビッグデータによるユーザーポートレートとユーザー行動記録は、各顧客のログイン、消費、その他の行動を詳細に記録・分析し、各顧客にラベル（消費嗜好や使用嗜好など）を付けて活動レベルを識別します。

ユーザーのポートレートをよりよく理解していただくために、写真を作成しました。アクティビティレベルとユーザータグの説明は、下の画像をご覧ください。

（特に注目すべき点は、ユーザー レベルとラベルは実際のニーズに応じてバックグラウンドで自由に設定できることです。ラベルとレベルは月に 1 回更新され、システムは各顧客が毎月取得したラベルとレベルを記録します。）

ビッグデータ プラットフォームには、ユーザー プロファイリング機能の提供に加えて、ログインから退会までのユーザーの使用行動をすべて記録するユーザー行動記録機能もあります。この機能を使用すると、関連する検索条件（たとえば、特定の日にログインしたメンバー、買い物をしたメンバー、アクティビティに参加したメンバー）に基づいて、対応するメンバーデータをフィルタリングできます。

スクリーニング条件の一部を以下に示します。

（当社は自動車アフターマーケットに携わっているため、こうしたスクリーニング条件が必要です）

つまり、ビッグデータに基づくユーザーポートレートと会員行動記録を通じて、誰にリマインダーを送信するかという問題を迅速に解決できるのです。

最後に、リマインダーが送信された後、リマインダーの結果の統計と評価を行う必要があります。これには、統計機能によるデータのサポートが必要です。さまざまなリマインダー ルールに基づいて何人の人にリマインダーが送信されたか、誰にリマインダーが送信されたか、リマインダーの効果はどのようなものであったかを知る必要があるためです。

上記の分析を通じて、私たちはこの需要に対して具体的な機能設計を実行するための非常に明確なアイデアをすでに持っています。このために、バックグラウンドリマインダー統計、バックグラウンドルール構成、クライアントクエリという 3 つの機能を設計しました。

以下のように表示されます。

1 つ目はバックグラウンド リマインダー統計です。主に、各ルールに基づいて発行されたリマインダーの数と具体的な効果が記録されます。ここで、リマインダー レコードを休眠ユーザーと非休眠ユーザーに分けます。これは、ルール内の一連のリマインダーの後でも、一部のユーザーがまだ非アクティブで、消費行動がないためです。これらの顧客については休眠ユーザーとして分類し、個別に管理します。

次の図は、設計された統計関数のプロトタイプの一部を示しています。

2 つ目はバックグラウンド ルールの構成で、主にさまざまなタイプの顧客を対象としたルールの構成が含まれます。実際のニーズに応じて科学的なリマインダー ルールを設定し、編集されたリマインダー テンプレート (SMS テンプレートと電話リマインダー音声) と連携することによってのみ、リマインダーの目的をよりよく達成できます。

ここでは、私自身の理解に基づいて、次のような一連のルールをまとめました。

図からわかるように (参考のみ)、このリマインダー ルールは、オフライン メンバーシップ変換から VIP 更新リマインダー、そして一般メンバーと VIP メンバーに対するアクティブ リマインダーへのサイクルを形成します。お客様がオンライン メンバーとして登録した瞬間から、お客様は当社のリマインダー ルールに同意したものとみなされます。つまり、製品のライフサイクル全体を通じてリマインダーがお客様に送信されます。

このルールは、新規顧客の誘致、アクティベーションおよびコンバージョンの促進のためのリマインダーにのみ適用され、マーケティング活動のためのリマインダーは対象としないことに注意してください。各活動の時間と内容は不確実であるため、さまざまな活動目的と対象顧客に応じて、事前に科学的なリマインダールールを設定する必要があります。

さらに、実際にリマインダールールをコンパイルする際には、以下の点に特に注意する必要があります。

• リマインダーの頻度は、あまり頻繁であってはなりません。そうでないと、顧客を不快にさせ、私たちの目的に反することになります。
• リマインダーの内容は長すぎず、簡潔で明確かつ魅力的なものにする必要があります。

最後はクライアントクエリ関数です。この機能は主にバックグラウンドで設定されたルールに基づいています。オペレーターはルールに従ってユーザーデータをフィルタリングできます。

ここで注目すべきは、リマインダー プラットフォームが SMS 送信プラットフォームと発信呼び出しプラットフォームに接続され、インテリジェントなリマインダーを実現する場合、これは単なる単純なリマインダー レコード クエリになるということです。リマインダー プラットフォームが SMS プラットフォームおよび発信コール プラットフォームに接続されていない場合、これはデータ出力機能です。関係する運用担当者は、この機能を使用して、ルールに適合する顧客データをフィルタリング、要約、エクスポートし、その後、SMS プラットフォームまたは手動の顧客サービスを通じて非インテリジェントなリマインダーを送信する必要があります。

つまり、ビッグデータと科学的なリマインダールールに基づくリマインダー機能は、新規顧客の獲得、維持、活性化、コンバージョンを効果的に促進します。オペレーターにとって欠かせないツールの一つでもあります。また、顧客数が増えると、ビッグデータは正確な業務の基盤であり、製品企画の方向性を示す指標となるため、データの抽出、分析、ユーザーポートレートの確立を優先的に計画し、開発する必要があることにも留意することが重要です。

プレビュー：次の記事は、ビッグデータに基づく運用ツール - 正確なコンテンツまたは広告プッシュプラットフォームについてです

この記事はもともと @lain によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。無断転載禁止

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