ビッグデータサービス運用（Getui シニアバイスプレジデントの劉宇氏：ユーザーインベントリ、ビッグデータを使用して洗練された運用を実現する方法 | 2018 New Business Ecosystem Summit）

Getui シニアバイスプレジデント 劉宇氏：ユーザーインベントリ、ビッグデータを活用して洗練された運用を実現する方法｜2018 New Business Ecosystem Summit

2018年、ビジネスイノベーションは新たな段階に入りました。ビジネス革新が急速に発展する一方で、ホットなトレンドの背後には認識と実践の蓄積も伴いました。 7月10日、36KrとRetail Boss Insiderが共催する2018年新ビジネスエコシステムサミットが北京で開催されました。今回のサミットのテーマは「品質」です。私たちは、新事業企業が時代の新たな波の下でビジネスの本質を見極め、最終的に新事業の革新とアップグレードを成し遂げることを願っています。

昨日開催された「2018年新ビジネスエコシステムサミット」で、Getuiの劉宇上級副社長は、同業界におけるモバイルインターネットアプリのユーザーライフサイクルと運用を例に挙げ、製品ライフサイクル管理におけるデータとツールの役割を共有し、ビッグデータを活用してユーザーライフサイクルの管理と運用に役立てる方法を紹介しました。

会議では、劉宇氏はモバイルインターネットのユーザーライフサイクルの詳細な分析も行った。

1.顧客獲得期間中に、潜在顧客を確実な顧客に変換します。

2.成長段階では、保険契約者の参加意識を高める。

3.成熟段階: 顧客は基本的なサービスを受け取った後、安定段階に入ります。

4.衰退段階：顧客の誘惑が強くなり、ニーズがアップグレードまたは移行し、徐々に衰退段階に入ります。

5.解約期間中にユーザーが離脱したことがわかった場合、どのようにしてユーザーを回復させるべきでしょうか?

以下は劉宇氏の演説の全文である。

皆様、こんにちは。午後中ずっとスピーチを聞いた後、今日は少し考え方を変えてみましょう。私の名前はLiu Yuです。モバイルインターネットを提供するテクノロジー企業、Getuiに勤めています。当社は現在、インテリジェントビジネスにも取り組んでいます。今日は、ビッグデータがユーザーライフサイクルの管理と運用にどのように役立つかについてお話しします。

私は、さまざまな業界の新しいサービスについて話す、オフラインの新規小売業者の話を数多く聞いてきました。本日は、当行のモバイルインターネットアプリのユーザーライフサイクルと操作を例に、ライフサイクル管理におけるデータとツールの役割について説明します。他の業界の皆さんにもインスピレーションとアイデアを提供できればと思っています。

Getui は、オフライン小売、地理的位置、地理的フェンス データ、オフライン シナリオ データなど、さまざまなサービスも提供しています。

ビッグデータについてはたくさん話しました。ここではいくつかの特徴を抽出しました。 1つ目は、データ量が極めて膨大であり、データ蓄積の閾値がどんどん低くなってきていることです。現実世界からデータ世界へのデジタル化プロセスに人々はますます注目しており、多くのデータ収集およびデータ集約インフラストラクチャを構築してきました。この過程で、データ量はますます大きくなり、このレベルは新たな範囲にまで発展しました。

もう一つの状況は、種類が多様であることです。皆さんデータ収集やデータ分析をやっていますが、その種類は非常に多岐にわたります。これらのデータは互いに接続されていないことがよくあります。このとき、データをどのようにつなげるか、また、自分の分野の中でデータを閉ループにしていくかが、良い反復を形作っていくことになります。

処理速度は非常に速くなければなりません。処理されたデータが即座に生成されなければ、その商業的価値は失われます。いかに瞬時に価値を引き出すかということも、ユーザーライフサイクルの運用において非常に重要なポイントです。

もう一つの問題は、値の密度が低いことです。誰もがビッグデータについて話しています。長年にわたり、データはますます増えてきましたが、さまざまな業界でのビッグデータの応用においては、データの価値を実現するには、有用なデータを取得するか、データを一定量蓄積することしかできないことがわかります。密度が非常に疎らです。データに加えて、いくつかのモデル アルゴリズムと計算能力があります。より優れたモデル アルゴリズムと適切なモデル計算能力を使用して、できるだけ早くデータと商業的価値を結び付けることができれば、それが成功への重要なステップとなります。

今、たくさん話しました。ビッグデータのビジネスシナリオを列挙する必要はありません。彼らはどこにでもいる。商用アプリケーション、広告の決定、広告の適用方法、インターネットアプリケーション、APP サービス開発、都市建設アプリケーション、一部の公共建設インフラストラクチャ、さらには一部のセキュリティ側面などは、ビッグデータ アプリケーション シナリオと切り離すことはできません。

なぜライフサイクルについて話すのでしょうか?サービス業界で働いている限り、ユーザーのライフサイクルに関与することになります。なぜなら、ユーザーは生まれてあなたの分野に入った瞬間から、最終的には去っていくからです。このプロセスの間に、彼はさまざまな段階を経ますが、各段階には異なる特徴があります。ターゲットを絞った運用によってのみ、各ライフサイクルの顧客はより良いサービスを受けることができ、顧客の定着率が向上し、チームの運用効率とサービス出力が向上します。

モバイル インターネットの観点から見ると、ユーザー ライフ サイクルにはいくつかの段階があります。

1.顧客獲得期間中に、潜在顧客を確実な顧客に変えます。

2.成長段階では、保険契約者の参加意識を高めます。

3.成熟段階:顧客は基本的なサービスを受け取った後、安定段階に入ります。

4.衰退段階:さらなる誘惑にさらされたり、ニーズが高まったり変化したりして、ゆっくりと衰退段階に入ります。このとき、顧客に新しいサービス価値ポイントを見つけてもらうにはどうしたらよいか、また、自社のサービスポイントとどう結び付ければよいか。

5.解約期間中にユーザーが離脱したことがわかった場合、どのようにしてユーザーを回復させるべきでしょうか?

ここでは、トラフィックコストの問題、ユーザーの粘着性、操作の洗練、ライフサイクルの延長、リコール率の向上など、トラフィックを効率的に使用する方法という重要な問題について説明します。顧客獲得の段階では、モバイルインターネットで私たちが行ってきた事例を一つずつ詳しく見ていきたいと思います。

新しい小売業のアイデアは同じであり、今日のテーマは品質です。多くのエッセンスは似ています。ここでは主にチャネル、ネットワーク通信、広告獲得について説明します。

チャンネル。現在、APPのプロモーションは多くのチャネルに分かれています。これらのチャネルは、APP 開発者や運営者がより多くの顧客を獲得するのに役立ちます。これらのチャネルにおける新規顧客の数、活動、品質をどのように評価すればよいでしょうか?キャリブレーションはデータメソッドを通じて行われます。使用時間、頻度、保持率、ユーザーの質もあります。オムニチャネルにより企業管理が効率化され、潜在顧客から確約顧客への変換プロセスが速くなります。

ソーシャル ネットワークにはビッグ データが組み込まれているため、顧客はよりターゲットを絞ったコミュニケーションが可能になり、ソーシャル ディビデンスは潜在的な広告顧客にコンバージョン効果をもたらします。

顧客、新規顧客、ユーザーを引き付けるときなど、広告の段階では、誰もがチャネルと広告主の間の駆け引きに遭遇することになります。各チャネルには、新規顧客を引き付ける独自の方法があります。現時点では、広告主が期待しているものと同じでしょうか?多くの場合、広告主やアプリ開発者は、品質、量、コストのバランスが取れることを望んでいます。市場の多様化と各人の取り組みの多様化により、新たな不均衡が生じています。量が欲しいなら、コストをコントロールできません。品質をご希望の場合、量ではニーズを満たすことができません。まずは客観的な本質に立ち返り、市場の大きさについて冷静に考えてみる必要があります。過剰または極端なアイデアで市場規模や自身の成功率を過大評価しないでください。

オフラインビジネスでも同様です。多くのチェーンレストランがどの程度の浸透率を達成できるかは、市場調査機関と各チェーンレストランの運営次第です。非現実的な広告投資コンバージョン率は、時には問題を引き起こす可能性があります。現時点では、KPIだけを追求していては、抜け道はないでしょう。チャネルは悪い要因をもたらします。現時点では、広告主とチャネルのバランスをどのようにとれば、誰もが測定基準に基づいて物事を話し合えるようになり、量、質、コストの客観的な評価を提供できるかが、データによって可能になります。これも技術的な問題です。

これには、ビッグデータを通じて行われる帰属を含む顧客のその後の継続的な追跡も含まれます。後ほど、有名なシェア自転車アプリの宣伝やブランド広告の支援、ブランド化された方法での露出、そして最終的にアプリのインストールにつながるような事例もいくつかあります。

広告のチャネルは不足していませんが、3 つのポイントのバランスをとる最適なチャネルが不足しています。マルチチャネルには、アプリストア、DSP、アプリ内広告スペース、オフラインチャネルも含まれます。私たちは、それぞれに特徴のあるさまざまなオフライン チャネルを使用しています。その中には、綿密な協力によってもたらされる顧客体験もあり、比較的長い存続サイクルを持っています。いくつかは短期的、頻繁、かつ高速であり、次の運用段階に大きな課題をもたらします。

チャネル内の新規顧客のデータ検証とモデル抽象化。現時点では、DMP、データ管理プラットフォームという概念があります。データ管理プラットフォームには、さまざまなアプリケーション シナリオが存在します。ここにいくつかの簡単なシナリオを示します。 1つはデータの検証です。新しい顧客はどんな人ですか？まず、彼をデジタル化して DMP に配置し、彼のプロフィールと予想される昇進の範囲を確認します。この範囲には、年齢、性別、地域、消費レベル、その他の興味や趣味が含まれます。一般的なユーザー モデルの構築に役立つ中間アプリケーションもあります。反復することで、開発されたユーザーがどのような特性を持っているか、これらの顧客がどのようなクラスタリングを行っているかをより明確に把握できます。データの反復処理を通じて次の配信ラウンドを直接適用する高度なアプリケーションもいくつかあります。データは、先ほど言ったように、一瞬のものです。これは非常に速く生成され、その価値は非常に短い時間で引き出されなければならず、その後その価値は直接的に結び付けられ、新規顧客獲得に適用されます。

成長段階としては、潜在顧客から確約顧客への第1段階として、コールドスタート、コンテンツ推奨、イベント運営、コンテンツ運営などが含まれます。ユーザーが新しいアプリをインストールすると、詳細なやり取りを行う前に、誰もがそのアプリについて理解していない状態になります。したがって、サードパーティのプラットフォームの助けを借りて、APP 開発者はコールド スタートに対して行うべきコンテンツの推奨事項をよりよく理解できます。これは一部の APP コンテンツで頻繁に行われており、情報フロー、ビデオ、ニュースの読み取りなどにおいて比較的良好な結果が得られています。

ここでの目的は、さまざまな人々にさまざまな顔を提供することです。実際、人によって異なる顔を提供するのは非常に困難です。多くの場合、グループ操作を実行して最終的にベクトルレベルの分類を達成し、さまざまな人物にさまざまな顔を提供できるようになります。最初から、人によって異なる顔を提供することと、その効果とのバランスをとることは不可能です。結局のところ、人によって異なる顔を提供するには、より多くのコストがかかります。これは段階的なプロセスであり、一夜にして達成できるものではありません。

これは実際にはグループ化クラスタリング モデルです。階層型クラスタリングは通常の 1 層よりも適応性に優れていますが、実装コストも高くなります。私たちは、古いユーザーのクラスタリングを含むユーザー特性を分析し、新規ユーザーをプロモーションのためにいくつかのカテゴリに分ける必要があると推測できるように、3 層の階層モデルを作成しました。以前のものと比較すると、データに関する内容が多くなり、データ自体も分類を反映し、いくつかのカテゴリに分かれています。現時点では、予算額やモデルの成熟度、さらには計算能力やアルゴリズムもすべてこのようになっています。

成長段階のサービスには、ログインプロセス、APPのインストール、そして迅速なログインが含まれます。このプロセスでは、検証サービスと認識サービスが提供されます。それは、そのような検証サービスが存在しないことを顧客が明確かつ簡単に理解できることに相当します。背景はマッチングと校正が完了しました。これは、膨大なデータシステムと、エンドユーザーの理解、シームレスな検証のためのビジネスの判断に基づいています。誰もが今支払いをしているときと同じように、体験はすでに非常にスムーズです。これらの背後には、事前の検証とシナリオのリスクがあります。

これには、先​​ほど述べた不正防止、シナリオリスク評価、個々のラベルの完成、オンラインシナリオアプリケーション、オフラインシナリオアプリケーション、オフラインAPP分類のほか、シナリオにおけるオフライン判断やシナリオ間の相互作用、シーンに費やされる時間の長さ、シーン間の近さ、出入りの頻度などのモデルが含まれます。

次の段階では、先ほど言ったように、ユーザーは一度入ってきても、最終的には去ってしまいます。ユーザーが減少したり、離脱したりしていることがわかった場合、この時点で何をする必要がありますか?まず、どのようなアプリがそれを置き換えたのか、あるいはこの点に関して需要がないのかを分析する必要があります。その前に、この人が本当に迷子になったかどうかを確認するための目覚まし操作をいくつか実行してください。この時点で、変換ステータスが存在する必要があります。サイレントユーザーも価値の高いものと低いものに分けられます。彼とのコミュニケーションをさらに試みる場合は、差別化された変換を行って、価値の高いサイレント ユーザーから価値の高いアクティブ ユーザーに変換されているのか、価値の低いユーザーに向かっているのかを確認します。損失がゼロになるまでの最後の数回にユーザーと通信するためにどのような通信方法を使用する必要があるかを決定するには、クラスタリング モデルまたはラベルに基づくモデルが必要です。これは非常に重要です。それは何かを救おうとするあなたの努力です。これには、使用上の好みや業界での使用状況が含まれます。たとえば、インターネットベースのシェア自転車の場合、もう乗りたくない、デポジットを払いたくない、または使いたくない、あるいはこのグループの人々により適したソリューションを持つ別の業界パートナーに取って代わられたなどの理由で、誰かがそれを使用していない可能性があります。ここで行動特性のダイナミクスが作用し、解決策を準備できるようになります。あらゆることを試してみて、それが価値のない活動であることがわかった場合は、安心するか、それ以上そのことにこだわらない勇気を出して、それ以上の投資と運用コストを費やすことを避けることができます。失ったユーザーとつながるための新たな価値ポイントを見つけます。

アンインストールは非常に悲しい話題です。機械は交換されており、再度設置する予定はありません。この時点で、自然なアンインストールとアクティブなアンインストールの両方が行われます。アンインストールされたアプリはいくつありますか?多くのアプリはこの番号を認識しません。彼らが知っているのは、この人物が長い間活動していなかったということだけです。この人が携帯電話からアンインストールしたかどうかは、データの検証に役立つサードパーティのプラットフォームを通じて提供されます。このとき、重要なのは、量とどのような構成であるかです。アンインストールしたユーザーの構成、アンインストールしたユーザーのタイプ、アンインストール時に同じ業界の別のアプリを入手したか、または純粋なテキストから短い動画にアップグレードしたか。顧客によってさまざまなグループがあります。これを知るには、アンインストール分析と、もちろんリコールを支援するサードパーティ プラットフォームの支援が必要です。リコールは非常に困難です。たとえば、元恋人と再び情熱的な関係を築くのは難しいでしょう。うまくいけば、前よりも良くなるでしょう。うまくいかなかった場合、コストが非常に高くなることがわかります。リコールはまず客観的に分析されなければなりません。迷子になったユーザーに対しても、異なる試行を行うには異なる分類が必要であり、試行の結果を母集団に繰り返し適用する必要があります。

私たちはニュースアプリがそのような試みを行うのを支援し、最終的にアンインストールユーザーを分析するために主観的な態度を表現し客観的な態度をまとめるためのアンケートをいくつか実施しました。業界に関する洞察もいくつかあります。

これには、新規ユーザー、アクティブユーザー、維持率、市場シェアが含まれます。業界全体を見たときに、自分のユーザーが減っていると気づいた場合、業界全体のユーザー数は減っているのでしょうか？その中で私の立場はどうなるのでしょうか?それは全体的な環境によるものでしょうか、それとも私の小さな運用上の問題によるものでしょうか、それとも私のサービス自体が追いついていないからでしょうか?これはデータに基づく必要があり、市場全体と市場シェアを考慮する必要があります。逆に、最初は比較的歪んだ KPI がさまざまなチャネルに相互影響をもたらし、多くの場合、それらの影響は自分のチャネルが原因ではないことがわかります。

ここに事例があります。以前この件について少しお話しました。ここには特別な点があります。多くの場合、分析を行うときは、平面または低次元の数を調べます。これにより新しいアイデアが生まれます。それを2次元の地図上に広げてみました。北京の地図はいくつかの小さなグリッドに分かれています。この小さなグリッド内の APP が自転車、特定の色の自転車、色 A の自転車、色 B の自転車である場合、A が B よりもアクティブな場合は青でマークされ、そうでない場合は赤でマークされます。オフラインシーンのアプリの場合、独自の操作に関連する関連付けは特に直感的です。中関村の左上隅では、ある種の自転車が非常に効率的に配備されていることがわかります。ここの活動が非常に活発で、東三環路には赤が多いことがわかります。この時点で、運用チームと顧客ライフサイクルを観察していると、さまざまな戦略があることが分かります。現時点では、APP とオフライン シーンがシナリオ ベースの地理的位置関連の操作をさらに実行するのに役立ちます。

それから、純粋なオンラインもあります。純粋なオンラインの場合、より一般的な電子商取引の閲覧、収集、作成、最終購入を含むコンバージョン ファネルも作成する必要があります。この場合、最終的な購入成功率は 8% に達しましたが、これは電子商取引では非常に珍しい結果です。

最後に、広告の時間です。 Getui は、ライフサイクル全体のデータと操作を提供します。また、サービス アプリ、開発者、商業組織、その他のパートナーに対する運用など、これまでの運用経験も数多く含まれています。私たちは、ライフサイクル全体にわたるユーザー操作に関するアイデアを、デジタル化されインテリジェントな方法ですべての人に提供したいと考えています。

今日皆さんにお伝えしたいのは以上です。ありがとう。