洗練されたユーザー操作（さまざまなユーザー向けに洗練された操作を行う方法を 3 つのステップで学習）

たった3ステップで、「千人の顔」で洗練された運営方法をお教えします

「一人に一つの顔」というフレーズが最初に登場したのは広告でした。心理学における「心理に応える」という原則に基づいて算出されます。 13年前から多くのポータルサイトの広告システムに利用されていました。 Baidu で「セクシーランジェリー」を検索すると、Baidu 広告連盟と提携しているどのウェブサイトに行っても、左側や右側、記事や動画に「セクシーランジェリー」の広告が表示されます。

モバイルインターネットの時代では、ユーザーにはさまざまな選択肢があり、時間も断片化されています。ユーザーが携帯電話を開いたときに、興味のあるコンテンツをすぐに見つけることができなければ、すぐに離脱してしまいます。結局のところ、興味のあるコンテンツを見つけるコストは非常に高く、ユーザーエクスペリエンスは劣ります。したがって、ユーザーの興味のあるコンテンツを正確に推奨し、ユーザーが興味のあるコンテンツをすばやく見つけられるようにすることで、ユーザーの粘着性を高めることができます。

さらに、ユーザーがより高品質のロングテールコンテンツを発見するのに役立ちます。一般的に、プラットフォームのユーザーは人気コンテンツの約 10% にしかアクセスせず、多くのコンテンツはデータベースに永久に埋もれてしまい、誰にも発見されません。これにより、プラットフォームのエコロジーのバランスが保たれ、人気のあるコンテンツは常により多くの露出を得る一方で、人気のないコンテンツは注目される機会がなく、コンテンツ制作エコロジーが二極化するという競争効果を回避することができます。

「1000人の人に対して1000の顔」によるきめ細かい操作が大きなトレンドです。人口をセグメント化し、機会を捉え、さまざまなユーザーに正確にアプローチすることは、一般的なマーケティング シナリオです。

諺にもあるように、「類は友を呼ぶ」。人にはそれぞれ異なる特徴があります。異なる特性を持つユーザーに対して商品を販売したり、異なるユーザーに商品を使用してもらうためには、ユーザーのニーズに基づいて異なる商品・サービスを提供する必要があります。すべてのユーザーが同じである場合、操作には価値がありません。

ユーザーのライフサイクルに応じて、ユーザーは階層化されます。製品を入力すると、ランディング ページに到達し、登録してアクティブになり、コンバージョンします。各層の色が徐々に深くなり、製品の価値がますます高まります。運用を通じて、ランディングしたユーザーを登録層に、登録したユーザーをアクティブユーザーに、アクティブユーザーをコンバージョンに導く必要があります。ユーザーのレベルごとに特性が異なるため、プロモーションには異なる方法を採用する必要があります。

また、古いユーザーを活性化するコストは新しいユーザーを引き付けるコストよりも低いため、異なる運用手段を通じて注意を払い、変換する必要があるサイレントユーザーや失われたユーザーも存在します。

各レベルのユーザーの特性は、着陸ユーザーと登録ユーザーで異なります。ランディング ユーザーとは、製品を使い始めたばかりで、まだ製品を理解するための探索段階にあるユーザーです。彼らが主に関心を持っているのは、製品が使いやすいかどうか、そしてそれが自分たちに大きな価値をもたらすかどうかです。登録ユーザーの場合は、製品を認識した後にのみ登録します。アクティブユーザーは製品に対する認知度が高くなります。

いわゆる「一人当たり数千の顔」とは、ユーザーを階層化するのではなく、各レベルのユーザーのさまざまな属性に応じてセグメント化することを意味します。ユーザーの属性は性別、職業、年齢です。

では、ユーザーをセグメント化するために属性をどのように選択するのでしょうか?

まず、ビジネスモデルによると、性別の属性については、Taobaoのような総合的な電子商取引サイトの場合、男性と女性の購買行動やニーズが異なるため、性別は非常に重要です。ライター専門のウェブサイトであれば、性別はさらに重要になります。職業属性については、多くのウェブサイトや製品では、ビジネスプロセスで職業を考慮する必要がないため、職業はあまり重要ではありませんが、B2C教育製品などの一部の製品では、操作コース、製品コース、プログラム開発コースがいくつかあります。これらのコースでは、ユーザーの職業は非常に重要かつ重要な属性です。年齢属性については、たとえば、伝統的な下着会社が新しい小売業を模索する過程でアプリを開発した場合、年齢層が異なるユーザーには異なるニーズがあるため、アプリユーザーの年齢層を考慮する必要があります。

• 21～23歳の男性オペレーターの間でのコースの需要は明らかに間違っているのでしょうか?オペレーターが男性か女性かは関係ありません。このコースは男性も女性も受講でき、施術を受けることができます。コースに対するニーズに違いはありません。
• 21～23歳の女性ホワイトカラー労働者のショッピングニーズは非常に重要です。女性およびホワイトカラー労働者は性別と職業を示します。これら 2 つの属性は、このグループの人々を分類するのに非常に適切です。

アクティブユーザーを例にとると、アクティブユーザーはさまざまな機能の使用状況に応じてグループ化できます。 BlueFocus（中国のローカル広報業界で最も有名なブランドの 1 つ）を例にとると、10 人の異なるマーケティング担当者が 10 の機能に直面する可能性があります。特定の機能を頻繁に使用するユーザーは、その分野のマーケティング担当者である可能性が高いです。そして、商品の推奨やユーザーリーチ操作を行う際に、ユーザーの行動特性やその他の閲覧の好みに基づいて戦略を策定することができます。

左上の写真には、Didiを例にとると、毎日深夜に北京の三里屯で「たむろ」しているハイチームというユーザーグループが写っている。毎晩10時、バーが多数立ち並ぶ三里屯エリアにあります。こうしたユーザーのほとんどはバーに行き、午前 2 時にバーから出てきて帰宅の準備をします。これらのユーザーに 1:50 でクーポンをプッシュできれば、これらのユーザーのコンバージョン率は確実に向上します。

右上の写真では、Baozou Comics（コミュニティフォーラム製品）を例にとり、ユーザーアクティビティを増やすことが目標です。アクティビティはコンバージョンと同じなので、ユーザーを 2 つのグループに分けることができます。1 つのグループはアクティブ ユーザー、もう 1 つのグループは非アクティブ ユーザーです。 2 つのユーザー グループを行動を通じて比較すると、アクティブ ユーザーは非アクティブ ユーザーよりも 2 つの行動 (1 つ目は友達の追加、2 つ目は機密情報の閲覧) が多いことがわかります。したがって、仮定を立てて、ユーザーのグループ化を再度実行できます。友達追加や分類されたコミックの閲覧を行うユーザーは 1 つのグループに分けられ、上記 2 つの動作をトリガーしていないユーザーは別のグループに分けられます。これら 2 つの動作をトリガーしたユーザー グループのコンバージョン率は、トリガーしなかったユーザー グループのコンバージョン率よりも確かに高いことがわかります。

当時、友達を追加する機能は、Baoman アプリの 3 番目のセクションに「埋もれ」ていました。そこで、ホームページに友達追加機能を調整すると、ユーザーが商品に入るとすぐに多くの友達が推奨されるようになりました。この変更後、Baoman の活動は大幅に改善されました。

3 番目の例は、有名な下着ブランドの新しい小売アプリです。上記のユーザー属性に応じて、ユーザーライフサイクルを新規顧客と既存顧客に分けます。第二に、年齢層は15歳から21歳と21歳から30歳です。年齢層によって下着に対する要求が異なるためです。もう一つの属性はサイズです。ユーザー行動のクラスタリング次元は、1 つはスタイルの好み、もう 1 つは経済力です。ここで強調しなければならない点が 1 つあります。経済力は属性です。ユーザーの経済力は、個人の月収に基づいて定義されます。ほとんどの製品では、ユーザーの経済的収入を調査することは不可能です。経済力は主にユーザーの行動を通じて推測されます。たとえば、TA は製品の価格帯を確認します。価格帯が比較的高い場合、その行動は経済力が比較的良好であると判定します。

ここでは、属性と動作の間に明確な境界はありません。属性次元で人の属性を判断できない場合は、行動を通じて判断することが可能です。行動が判断できない場合は、その人の属性を通じて判断することも可能です。

ユーザーは次のようにグループ化されます。

1. 15歳から21歳の新規顧客は比較的若く、平均的な経済力を持ち、独自の収入を持っていません。彼らは新規顧客であり、ブランドに対する忠誠心がないことを意味します。したがって、これらの顧客のニーズを中心に運用戦略を策定する必要があります。
2. 経済状況が良好な古くからの顧客と若いホワイトカラー労働者はブランドに忠実である。彼らは生地の職人技を重視し、スタイル X を好みます。この行動は明らかなので、対応するスタイルを顧客に推奨したり、対応するスタイルのクーポンを提供したりすることで、購入を促進できます。
3. 平均的な経済力を持つ30～40歳の顧客。これらの顧客は平均的な経済力を持ち、コスト効率を重視します。これにより、コストパフォーマンスの高い下着をお勧めすることが可能となります。このようにして、ユーザー グループを分割し、これらのユーザー グループの特性を見つけることができます。

ユーザーを中心に据え、行動、属性、ライフサイクルの 3 つの側面に基づいてユーザーをグループ化します。ユーザー特性に関する詳細な洞察を得て、ユーザーの行動やニーズの違いを特定し、正確なアウトリーチを通じてターゲットを絞った運用戦略を策定し、継続的にユーザーを活性化して変換し、最終的にビジネスの成長を実現します。

著者: Wang Yexin、Zhugeio のシニア データ駆動型コンサルタント

この記事はもともと、Everyone is a Product Manager で @王叶鑫 によって公開されました。無断転載は禁止です。

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