ユーザーライフサイクル運用（ユーザーライフサイクルモデルを構築し、運用戦略を策定し、ユーザー価値を高める方法）

ユーザーライフサイクルモデルを構築し、運用戦略を策定し、ユーザー価値を高めるにはどうすればよいでしょうか。

1. 製品ライフサイクルとは

ユーザーライフサイクルを導入する前に、製品ライフサイクルを理解する必要があります。製品のライフサイクルは、専門用語では PLC (製品ライフサイクル) として表現されます。インターネット上では製品のライフサイクルの写真を数多く見かけますが、そのほとんどは「眠っているS字型」を示しています。

上図によれば、どの製品でも、時間を基準次元とし、ユーザー数や所得水準を測定基準とすることで、製品のライフサイクルを、立ち上げ段階、成長段階、成熟段階、衰退段階の 4 つの段階に分けることができます。製品の設計からその製品の運用停止まで、そのサイクル全体が製品ライフサイクルであると理解できます。

製品が現在ライフサイクルのどの段階にあるかをどのように判断しますか?

1. ダウンロード

KuChuanとApp Annieを通じて一定期間または履歴の製品ダウンロードデータを取得し、過去のダウンロード量の傾向に基づいて判断します（過去のダウンロードデータが利用可能な場合は、「S字パターン」に当てはめることができます）。 KuChuan から取得した過去 1 年間のアプリのダウンロード量のトレンドチャートを例に挙げます。

この1年間で、このアプリのユーザー数は2,000万人から5,000万人近くに増加しており、トレンドグラフの任意の点の接線と座標系の横軸の間の角度は比較的大きく、この製品はユーザー数が急速に増加している段階にあり、成長段階にある可能性があることを示しています。

2. 百度インデックス

Baidu Index で表示したい製品の名前と、業界で常にリーダー的存在である競合他社の名前を入力します。百度指数の値を見て、それを主要製品の百度指数と比較することで、基本的に製品がどの段階にあるかを判断することができます。

上の図を例にとると、この製品の過去 6 か月間の平均 Baidu 指数は約 2000 です。指数の高値の一部は、基本的に製品の積極的なプロモーションや業界のホットスポットの獲得によってもたらされたユーザー検索によるものです。比較的成熟した製品であるため、百度指数は4000～6000で安定するはずです。したがって、この製品はまだ成熟期に達していないと基本的には判断できます。

Baidu Index は別の意味でも役立ちます。時には、理由は不明ですが、自社製品の保持率が急上昇したり、自社製品の開発をより適切に管理したい場合などです。世論をモニタリングするチャネルとしての百度指数は、非常に役立ちます。もちろん、百度指数以外にも、360、Sogou、アリババなどにも対応する無料サービスがあります。

3. 累計ダウンロード数

KuChuan を使用すると、製品の累計ダウンロード量を取得し、それを業界の総市場量や潜在的ユーザー総数と比較して、製品がどの段階にあるかを判断できます。

4. バージョンの反復

製品バージョンの反復の頻度に基づいて、基本的に製品がどの段階にあるかを判断できます。開発段階にある製品はより機敏で、反復の頻度も速くなります。

製品ライフサイクルのどの段階にあるかを明確にする目的は何ですか?運用の観点から見ると、製品ライフサイクルを取得した後、次の手順を使用して分析すると、現在および将来の期間の中核となる運用戦略と方向性を決定するのに役立ちます。次：

a.マインドマッピングを使用して製品構造を整理します。

b.製品構造に基づいて、製品の現在のコアビジネスロジックを整理します。

紀元前製品構造に基づいて、考えられる典型的なユーザーの使用パスを整理します。

d.業界、市場、製品などの情報を組み合わせて、製品のビジネスロジックを整理します。

e.上記で決定した製品ライフサイクルの各段階で発生する可能性のある一般的な問題に基づいて、上記 1/2/3/4 を組み合わせて運用計画を立てます。

この記事では主にユーザーライフサイクルについて説明し、製品ライフサイクルについては簡単に触れるだけにします。

2. ユーザーのライフサイクルとは何ですか?

ユーザーライフサイクルとは、簡単に言えば、ユーザーが最初に製品に接触した時点から製品から離れるまでのプロセス全体を指します。

上図によると、ユーザーのライフサイクルは、導入期、成長期、成熟期、休眠期、解約期に分かれています。

導入期間は、市場トラフィック内の潜在的なユーザーを自社製品のユーザーに変換する期間と理解できます。この段階を顧客獲得段階と呼びます。ユーザーが製品を導入した後は、ユーザーをアクティブにし、成長と成熟の段階に入る方法を見つける必要があります。成長段階と成熟段階にあるユーザーは、製品の中核ユーザーであり、最も価値のある忠実なユーザーです。したがって、私たちはそれを感謝の段階と呼んでいます。成熟段階から、ユーザーは休眠状態と離脱状態に入ります。これをリテンション段階と呼びます。

ユーザーのライフサイクル、さまざまなライフサイクルにおけるユーザーの行動、さまざまな段階で運用が重点を置く主要なタスクについて説明します。

1) 顧客獲得領域：導入期間に相当します。対応するユーザー行動は、トラフィックをユーザーに変換することです。運営の中心的な仕事は、新規顧客を誘致し、新規ユーザーの活動を促進することです。

2) 鑑賞ゾーン：成長段階と成熟段階に相当します。対応するユーザーの行動は、製品内でアクティブになり、製品に貢献し、製品内に留まり続けることです。運用の中心的なタスクは、ユーザーのアクティビティ、コンバージョン/支払いを促進し、リテンションを生み出すことです。

3) 解約ゾーン: 休眠期間と解約期間に対応します。対応するユーザーの行動は、製品を離れて使用をやめることです。運用の中心的なタスクは、没落したユーザーや失ったユーザーを満足させること、または新しい製品（存在する場合）に移行させることです。

製品のさまざまなユーザーが現在ライフサイクルのどの段階にいるのかをすでに把握していると仮定すると、何ができるでしょうか?この質問は、前回の製品ライフサイクルの紹介と似ています。多くのコンテンツを分析し、最終的にライフサイクルを定義した後は、それに応じた運用促進効果があるはずです。

次のように考えることができます。

私たちが最も望んでいる目標は、「私たち自身のアイデアをユーザーの頭に植え付け、ユーザーのお金を私たち自身のポケットに入れること」です。ここでのアイデアは、ユーザーに当社の製品ルールを受け入れてもらうこと、ユーザーに当社の活動を気に入ってもらうこと、ユーザーに当社の製品にこだわってもらうことなどです。ユーザーのお金とは、ユーザーの時間、ユーザーのコンテンツ、ユーザーのやり取り、そしてもちろんユーザーのお金のことです。私たちのアイデアをユーザーの頭に植え付けることと、ユーザーのお金を私たちの懐に入れることは、間違いなく世界で最も難しい 2 つのことです。

したがって、この 2 つのことをうまく実行できれば、ユーザー操作はうまくいったことになります。このプロセスは、ユーザー管理プロセスとして理解できます。ユーザーを適切に管理したい場合は、次の 2 つの点に注意する必要があります。

すべてのユーザーを監視および評価できます。
私たちはあらゆるユーザーに影響を与え、あらゆるユーザーを動かすことができます。

したがって、ユーザー操作は「ユーザーライフサイクル管理」として理解することができ、その本質は次のとおりです。

製品の平均的な単一ユーザー価値を監視および評価する方法。
ユーザー価値の向上をどのように推進するか?

質問 1 については、RFM モデルまたは AARRR モデルを通じて定義できます。一般的に言えば、ユーザーの行動に基づくデータを通じて、さまざまな階層化ポイントを見つけることができます。次に、さまざまなレベルのユーザーに対する価値を評価します。この記事では、ライフサイクルモデルを使用してユーザー価値を定義します。実は、ユーザーのライフサイクルがどの段階にあるのかを知ることです。以下で詳しく説明します。

ここでは、次の 2 つの次元に基づいて、ユーザー価値を監視および評価するためのより直感的な方法を追加します。

使用頻度
直接的な消費行動はありますか？

最初の象限では、ユーザーは直接支払いを行い、製品を頻繁に使用します。例えば、Ele.me や Mobike の場合、ユーザーの価値は主に使用頻度、使用期間、収入に反映されます。

第 2 象限では、ユーザーは直接支払いを行い、製品を低頻度で使用します。例えば、旅行商品「Ctrip」の場合、ユーザーは毎日開くわけではないかもしれませんが、必要なときに直接支払いをします。ユーザー価値は主に収入に反映されます。

第 3 象限では、ユーザーは直接支払いを行わず、使用頻度も低くなります。この象限の製品には価値も意味もないと言う人もいます。時々、もし自分がそのような製品の操作を頼まれたら、本当にひどいことになるだろうなと思うことがあります。

しかし、運営者としては、まず諦めるわけにはいきません。この象限のユーザー価値は、第 2 象限とは異なり、収入に反映されると考えます。 Fangduoduoを例にとると、ユーザーが家を見ずにアプリを通じて100万レベルの家を購入することは困難です。したがって、リベート、割引、不動産業者の評価などはすべて、顧客がニーズがあるときに長期的なガイダンスを通じて支払いを行うことができるかどうかに影響します。

第4象限は、MaimaiやToutiaoなど、ユーザーが直接支払いは行わないものの、利用頻度が高い象限です。ユーザーの主な価値は、訪問頻度と使用時間に反映されます。 Toutiaoは以前、ユーザーの平均利用時間が60分以上に達したと発表しており、これは同社にとってのユーザー価値となっている。

上で述べたユーザー価値の監視と評価という 2 つの側面に戻りましょう。どのような製品であっても、高頻度か低頻度か、スタートアップ段階か成熟段階か、ビジネスモデルがキャッシュフローかトラフィックかに関係なく、その中核となる指標は、ユーザーがアプリを開きたいかどうかでなければなりません。開かない場合は、ユーザーとしてみなされません。その中心的な指標は、消費するかどうかであるはずです。この消費には、直接支払い、製品の転用と変換、さらには広告クリック収益も含まれます。これは、商業社会や商業企業が人々の集団を支援できる前提でもあります。

来店頻度や直接的な消費行動の有無などをもとに、実際のビジネス状況と組み合わせることで、より重視する指標を見つけることができます。たとえば、訪問頻度は主要なディメンションであり、訪問期間や動画の視聴回数などの二次的な指標の方が重要です。

ユーザー価値を大まかに監視・評価できるだけでなく、ユーザーごとの価値を計算することもできます。しかし、実際の業務ではこのモジュールに関わる作業は多くなく、そういった要望があった場合はデータや開発などの同僚が対応することがほとんどです。したがって、この記事は運用の観点に基づいており、これで十分です。

質問 2 については、ユーザー価値の向上を促進するための方向性が 2 つあります。

個々のユーザーの価値を向上させる。
ユーザーのライフサイクルを延長します。

最終的に、ユーザーライフサイクルモデルに関する研究は、個々のユーザーの価値を高め、ユーザーライフサイクルを延長する方法という、ユーザーライフサイクル管理の本質へと進化しました。もちろん、このプロセスに不可欠なのは、データ駆動型、一般的なユーザーの使用パスに関するガイダンス、および洗練された操作です。

強調する必要がある問題が 2 つあります。

1) すべてのユーザーが完全なユーザーライフサイクルを経験しますか?

いいえ。製品全体の観点から見ると、ユーザーはさまざまな段階に分散しているため、前述の導入期、成長期、成熟期、休眠期、解約期という完全なライフサイクルを経る可能性があります。例: 登録-ログイン-アクティブ-支払い-共有-解約。

ただし、個人ユーザーの場合は、導入期間終了後に失われる可能性があります。たとえば、登録してログインした後、オンボーディングが不十分なために、ユーザーはアプリの使用をあきらめ、損失期間に入ります。

2) すべての製品でユーザーライフサイクルを管理する必要がありますか?

いいえ。製品ライフサイクルの観点から見ると、立ち上げ段階の製品では、リソース不足やユーザー規模不足のため、一般的にはユーザーライフサイクル管理は必要ありません。製品の需要と市場の供給の強さから判断すると、需要が強く供給が少ないほど、ユーザーライフサイクル管理を考慮する必要が少なくなります。

たとえば、12306 です。Ctrip、Qunar、Fliggy のどれで列車のチケットを購入しても、最終的には 12306 を通じて購入されます。市場の供給は逼迫しており、需要は高くなっています。利用者は他の交通手段を選択するしかありません。したがって、このような製品ではユーザーライフサイクル管理は必要ありません。例えば、中国南方航空、中国国際航空、中国東方航空などの航空会社があります。これらの航空会社の価格、サービス、食事、割引、アクティビティなどは、ユーザーの選択に影響を与える可能性があります。供給が需要を上回るため、このような製品では通常、ユーザーのライフサイクル管理が必要になります。

3. ユーザーライフサイクルモデルの構築方法

以上の伏線から、ユーザーライフサイクルモデル構築の本質は、ユーザーの行動に基づいて、ユーザーのライフサイクルが導入期なのか成熟期なのか、どの段階にあるのかを把握することだということが分かりました。ユーザーがどの段階にいるのかを知ることで、その後の操作が容易になります。

ユーザーライフサイクルモデルを構築するにはどうすればいいですか?ユーザーライフサイクルモデルを構築するための一般的な手順は次のとおりです。

ビジネスロジックのソート。
ユーザーの維持/消費に影響を与える主要な機能を見つけます。
各段階でのユーザーの行動を定義します。

Maimaiを例に挙げてみましょう。

a. Maimai のコアビジネスロジックは次のとおりです。

b.ユーザーの維持/消費に影響を与える可能性のある主な機能

コアビジネスロジック図によれば、ユーザー側はプロデューサーとコンシューマーに分かれています。消費者の観点から見ると、消費者の維持と消費に影響を与える主な機能は、履歴書の提出、コンテンツの消費、社会的関係の確立、メンバーシップの購入などです。

紀元前各段階でのユーザー行動を定義する

まず、業界で一般的に使用されているユーザー行動定義のテンプレートを見てみましょう。

上記のテンプレートと、ユーザーの維持/消費に影響を与えると定義した主要な推進機能に基づいて、次の定義を行うことができます。

4. ユーザーライフサイクルに沿って個々のユーザーの価値を高めるにはどうすればよいでしょうか?

個々のユーザーの価値を向上させるには、どのユーザーの価値を向上させる必要があるかを考えることができます。導入期間中に必要ですか？この段階は顧客獲得ゾーンにあるため、必要ないと思います。顧客喪失期間中に必要ですか?それは必要ないと思います。この段階での主な目的は、ユーザーを呼び戻し、ライフサイクルを延ばすことです。そのため、当社は主に、アクティビティ、コンバージョン、支払い、リテンションといったユーザー行動に反映される、成長段階と成熟段階にあるユーザーの個々の価値の向上に重点を置いています。

前のパートでは、ユーザーの行動に基づいてユーザーを定義しました。 Maimaiを例に挙げると、一定期間内にXX業界の連絡先をフォローしているユーザーは成長段階のアクティブユーザーであると定義します。それで、XXとは何ですか?例えば、データ収集を通じて、10 業界のつながりをフォローしているユーザーが成長段階にあることがわかった場合、成長段階に達していないユーザーに対してつながりに注目するよう誘導することができます。

したがって、ユーザー定義のデータノードを見つけ、対応するノードでの操作戦略を策定してユーザーガイダンスを完了するには、次の手順に従って分析する必要があります。

1. ユーザーの行動経路を整理する。

2. データの定義/データ収集

3. データを通じて焦点を見つける。

4. ユーザーガイダンスを完了します。

1. ユーザー行動経路分析

引き続きMaimaiを例に、Maimaiの典型的なユーザー行動経路を整理してみましょう。 Maimai では、導入段階から成熟段階までのユーザーの典型的な使用パスが 2 つあると仮定します。

a.ユーザー登録 → 個人ホームページの改善 → 履歴書のアップロード/オンライン履歴書の改善 → 求人の検索 → 履歴書の送信 → 採用担当者を友達として追加 → メンバーシップの購入 → つながりの追加

b.ユーザー登録 → 個人ホームページの改善 → 業界の連絡先の追加 → 更新の表示 → 更新の公開 → メンバーシップの購入 → 連絡先の追加

2. データの定義/データ収集

どのようなデータが必要ですか?一般的に、ステージ A からステージ B へユーザーの価値を高める問題を解決するには (もちろん、ステージ B のユーザーの価値はステージ A のユーザーの価値よりも高くなければなりません)、まずステージ B のユーザーを除外し、次にステージ B のユーザーから 3 種類のデータを取得する必要があります。

a.典型的なユーザー使用パスに関連するデータ。ステージ A からステージ B までのユーザーの典型的な使用パスに関するデータ要件を提供します。

b.ユーザーの性別、職業、年齢、地域、趣味、家族状況などの基本的なユーザーデータ。

紀元前ユーザー行動データ: 製品内のどのモジュールがユーザーのその後の行動に影響を与える可能性があるかを判断し、そのモジュールを使用したユーザーデータを抽出します。例えば、Weiboに登録した後、すぐに他のユーザー5人をフォローすると、アクティビティとリテンションが向上します。

ユーザーから上記3種類のデータを取得するほか、ユーザーチャネルのソースデータ、ビジネスデータなどを参照してデータ分析を行うこともできます。

3. データ分析を通じて業務の焦点を見つける

データ分析のためのいくつかの重要なアイデア:

a.ユーザーがステージ A からステージ B に進むには、どのパスが適していますか?

b.ステージ A からステージ B まで、ほとんどのユーザーはどのような特徴を満たしていますか?

紀元前ステージ A からステージ B まで、ほとんどのユーザーは同じ行動をとっていましたか?

d.ステージ A からステージ B まで、異なるチャネルソースの影響を受けますか?

データ定義/データ収集とデータ分析のいくつかの主要なアイデアを組み合わせます。 Maimai を例にとると、次のことが想定されます。

a. 10万人のマイマイユーザーのデータ分析から、2万人のユーザーがパス1を完了し、8万人のユーザーがパス2を完了したことがわかりました。したがって、ユーザーがステージAからステージBに移行するには、パス2の方が最適であると予備的に推測できます。

b.どのような特徴を持つユーザーが多いのかを調べ、基本データを分析しました。成人ユーザーのうち、男性と女性の比率は 7:3 で、22 歳から 30 歳の男性の 70% がインターネット業界で働いていることが分かりました。

紀元前履歴書を3回提出したユーザーの場合、会員購入率は89%、オンサイト会員の平均購入率は21%であることがわかりました。 10件のメッセージを投稿したユーザーの場合、他のユーザーサービスを購入する割合は70％、サイト内サービスの平均購入率は11％です。

4. ユーザーのオンボーディングを完了する

データを通じて発見された上記の潜在的な焦点ポイントに基づいて、ユーザーをガイドするための対応する戦略を設計します。戦略と手段の違いを強調する必要があります。戦略がメカニズムとルールの集合体であれば、それは戦略です。それが、その場の勢いでユーザーに一度だけプッシュするものであれば、そうではありません。多くのパートナーは戦略を策定する際に、活動計画や連絡方法を数多く書きますが、それらは実際には戦略に裏付けられた具体的かつ実行可能な手段です。

上記の力点を例に挙げます。

a.パス2の方が良いです。私たちの中核戦略は、パス 2 の各ノードでユーザーへのガイダンスを強化することです。ガイダンスの具体的な手段としては、より正確なユーザーや高品質のダイナミクスなどを推奨することが挙げられます。

b.履歴書を3回提出した方は会員購入率が高くなり、成熟段階に到達しやすくなります。当社の中核戦略には2つの側面があります。一方でBエンド採用を積極的に導入し、他方でCエンド求職者へのより的確な推薦に努めてまいります。具体的な手段としては、Bエンドのエントリー特典を増やすこと、求職者への1対1のサービスを提供するなどが挙げられます。

紀元前男性のインターネット実践者も多数います。当社の基本戦略は、類似属性を持つユーザーの獲得と運用を強化し、製品全体の収益向上を容易にすることです。

(上記のマイマイの分析は、特に数値部分はすべて仮定に基づいています。主にユーザーライフサイクルモデルの実際の動作を説明するためのものです。間違っている点があれば、すぐに訂正してください。)

5. ユーザーのライフサイクルを延長するための適切なユーザー離脱警告メカニズムを確立するにはどうすればよいでしょうか?

前述のように、ユーザー価値の向上を推進するには 2 つの方向性があります。

1. 個々のユーザーの価値を向上させる。

2. ユーザーのライフサイクルを延長する。

ユーザーライフサイクルを中心に、個々のユーザーの価値を向上させる手法を詳しく説明しました。次のステップは、ユーザーができるだけ長く製品を使い続け、製品に価値をもたらすように、ユーザーライフサイクルを延長する方法に焦点を当てることです。

ユーザーのライフサイクルを延長するにはどうすればよいでしょうか?

ユーザーの離脱を防ぎ、ユーザーを製品に留めます。
失ったユーザーを呼び戻します。

予防というと、人々は通常、メカニズムと自動化について考えます。システムがユーザーに解約特性があると判断すると、タイムリーに自動的にユーザーに連絡し、ユーザーを可能な限り維持します。したがって、ここでは自動化されたメカニズムを設計する必要があります。

離脱ユーザー向けに自動連絡システムを設計することもできますが、実際の状況は離脱ユーザーの数が膨大で、離脱の理由が不明であり、中には登録直後に離脱するユーザーもいて、価値が低くなっているケースもあります。また、SMSや電話などの連絡手段にかかるコストも高くなります。行方不明のユーザーは通常、手動でスクリーニングされ、その後手動で連絡が取られます。多くのパートナーがこれを実行したと思います。

したがって、以下では主にユーザー離脱の防止について説明し、最終的にはユーザー離脱の早期警告メカニズムを設計します。

解約警告メカニズムを設計するにはどうすればよいでしょうか?

解約警告メカニズムの設計手順は次のとおりです。

ユーザー定義が失われました
離脱の兆候を分析する
早期警報メカニズムを確立する
完全なユーザーオンボーディング

1. 失われたユーザーの定義

どのようなユーザーが解約ユーザーであるかを定義した場合にのみ、解約していないユーザーに対して対応する解約警告を出すことができます。解約していないユーザーが解約ユーザーに関連する行動を示した場合、システムはタイムリーに応答してユーザーの解約を回避できます。ユーザーが離脱したかどうかを判断するには、通常、ユーザーの行動と時間という 2 つの側面から評価します。

ユーザーの行動

つまり、ユーザーの行動に基づいて、ユーザーが解約したと判断されます。製品内でのユーザーの行動は、製品の機能やサービスに大きく依存するため、製品の基本機能やコア機能に基づいて、ユーザーの行動を総合的に評価する必要があります。製品の例をいくつか挙げてみましょう。

金融商品の中核機能は財務管理です。ユーザーはターゲットに資金を投資します。ユーザーがこの動作を停止した場合、ユーザーは退出しようとしているか、すでに退出している可能性があると推測されます。また、どの金融商品の利回りが高いかを確認するために毎日アプリにアクセスしているものの、ユーザーの利回り期待を満たす対象がないため、確認後に離脱し、投資を行わないといった状況も発生しています。私たちはこれらのユーザーを「休眠ユーザー」または「休眠ユーザー」と呼びます。ユーザーはアプリを離れたりアンインストールしたりはしていませんが、時間内に維持できなかったり、より高いリターンのある他の金融商品を見つけたりした場合、失われたユーザーになります。
NetEase Mail などのツール製品には、電子メールの送受信というコア機能があります。ただし、メールの受信と送信の両方にメールボックスへのログインが必要であるため、解約したユーザーの行動を判断するために、コア機能に対するユーザーの操作を確認する必要はないかもしれません。ユーザーのログイン行動を分析することで、ユーザーの離脱を判断できます。
NetEase Yanxuan などの電子商取引製品の場合、ユーザーはアカウントにログインした後、アプリを開くたびに再度ログインする必要はありません。ユーザーはホームページでおすすめ商品を見て、何も購入せずにアプリを閉じることができます。ユーザーの支払行動に基づいてユーザーの離脱を判断できます。
36kr などのコンテンツ製品の場合、ユーザーは毎朝起業セクションの記事を読みます。ある日突然、彼らは来なくなってしまいました。この場合、36kr コンテンツへのアクセス行動に基づいてユーザー離脱を判断する必要があります。

したがって、一般的に解約行動を示す主要なアクションは、ログイン、訪問、支払いです。解約行動の具体的な定義は、自社製品の実際の状況に基づいて定義できます。

時間

離脱したユーザーの主要な離脱アクションとして XX 動作を選択した後、このアクションが発生する時間を定義する必要があります。 NetEase Yanxuanを例にとると、ユーザーが支払いを行わない場合、そのユーザーは失われたことになりますか？これは明らかに非科学的です。ユーザーが 1 回目または 2 回目の支払いを行わない状態がどのくらい続いた場合に、そのユーザーが失われたユーザーとみなされるかを判断する必要があります。

ここで、「リピーターユーザー」という概念を導入する必要があります。

GA（Google Analytics）で定義されているリピーターとは、ユーザーが初めて訪問したときに独立したクライアント ID が生成されることを意味します。ユーザーが再度訪問すると、GA は既存のクライアント ID を使用して新しいセッションを検出します。これをリピーターと呼びます。 GA のリピーターユーザーは新規ユーザーに対応します。

本日言及した「リピーター」とは、一度ユーザーを失った後に再度訪問するユーザーのことを指します。

たとえば、大量のデータを分析した結果、ソーシャルプロダクトの場合、10 日以内にアプリを開いていないユーザーは失ったユーザーとして定義されていることがわかりました。 15日間アプリを開いていないユーザーがいました。アプリを紛失したと思っていたのですが、私たちの運営は大変好調で、様々な楽器や歌唱力を使ってユーザーを呼び戻すことができました。このユーザーは、現在リピーターユーザーと呼ばれているユーザー、つまりアプリを失った後に戻ってくるユーザーです。

ユーザー離脱時間には一般的な定義があります。ユーザー復帰率が 5% ～ 10% の範囲にある場合、この範囲に対応する時点とそれ以降の時点でユーザーが離脱したとみなします。インターネットで次のような写真を見つけました。

*ユーザー復帰率 = 復帰ユーザー数 / 離脱ユーザー数 * 100%

変曲点では、ユーザーの再訪問率は 5% です。この変曲点に対応する解約期間は 5 週間です。 5 週間後、ユーザーの再訪問率は 5% 未満になります。したがって、この製品のユーザー離脱時間は、ユーザーが XX 行動をやめてから 5 週間後と選択でき、ユーザーは離脱したユーザーとみなされると考えられます。

ユーザーの行動と時間の側面に基づいて、失われたユーザーを次のように定義します。

上の図は、ユーザーの再訪問率と解約日数の関係を示しています。ユーザーが 10 日間離脱すると、再訪問率が 5% を下回ることがわかります。これにより、製品内の解約ユーザーを定義し、どのユーザーが解約ユーザーであるかを明確に特定できます。

注: リピーターユーザーとは、アプリを開くために戻ってきたユーザーだけではありません。特定の製品属性に基づいて判断する必要があります。金融商品の場合、リピーターは投資を指します。ツール製品の場合、リピーターはログインを指します。ソーシャル製品の場合、リピーターはインタラクションを指します。コンテンツ製品の場合、リピーターとは訪問回数を指します。

2. 損失の兆候を分析する

この記事の核心は、解約警告メカニズムを設計すること、つまり、ユーザーの解約を避けるために、解約していないユーザーに解約警告を提供することです。したがって、どのユーザーが離脱したかを把握した後、離脱前の共通点を見つけるために、そのユーザーに関する調査と分析を実施する必要があります。現在アクティブなユーザーが将来的に同様のユーザー喪失の兆候を示した場合、喪失警告メカニズムを起動する必要があります。

損失の兆候を分析する手順は次のとおりです。

離脱したユーザーを特定し、離脱する前にその行動を分析する
ユーザー離脱に影響を与える要因の仮説
インタビューを通じて、ユーザー離脱の行動経路を明らかにする
離脱する前のユーザーの行動を分析するには、一般的に次の方向からデータ分析を実施します。
ユーザーが解約する前に、どのような同様の行動が発生しましたか?
ユーザーは特定のチャネルに集中していますか?
ユーザー属性は一貫していますか?
損失が発生する前に、製品、業務、市場に何らかの変化はありましたか?

注: 解約前のユーザー行動を分析するには、ユーザー導入期間、成長期間、成熟期間のデータのみを分析する必要があります。

新規ユーザーの獲得に比較的成功している Pinduoduo を例に、データに基づいていくつかの仮定を立て、離脱する前の失ったユーザーの行動を分析します。 Pinduoduo の成長段階のユーザーを例に挙げます。

Pinduoduoの成長段階にあるユーザーは30%を占めています。

成長段階における各チャネルの損失の割合:

Pinduoduo は昔から良い分裂効果で知られていますが、分裂して友達を招待することのデメリットは、友達があなたと協力して紅包を開けるために Pinduoduo に登録しているため、忠誠度が低くなる可能性があることです。そのため、解約率で見ると、このチャネルを通じた友人招待によってもたらされたユーザーの解約率は30％に達し、WeChatパブリックアカウントでのソフトテキスト配信によってもたらされたユーザーの解約率は25％に達しました。

成長段階にあるユーザーのうち、3回購入したことがあるのはわずか10%で、1～2回しか購入していないユーザーは90%です。これは、成長段階に入ったばかりで、成熟段階に移行せずに失われることを意味します。

成長段階にあるユーザーのうち、購入金額が200元に達するのはわずか5％で、95％は購入金額が1～200元の範囲です。

Pinduoduo の最も強力な福利厚生モジュールとして、友達を招待すると明らかなメリットが得られます。しかし、成長段階にあるユーザーのうち、友人を招待する行動を積極的に開始したのは 30% のユーザーのみであり、その回数も 1 回のみであり、70% のユーザーは招待行動を一度も開始したことがないことがわかりました。

ユーザー離脱に影響を与える要因の仮説

上記のデータチャート分析に基づいて、ユーザー離脱に影響を与える要因は次のとおりであると推測します。

友達招待チャネルによってもたらされるユーザー離脱率は30％と高く、ユーザーの忠誠心が十分でなく、離脱しやすいことを示しています。
ユーザーの90%は1～2回しか購入しておらず、ユーザーが買い物習慣を身につけていないことを示している。
ユーザーの95%は200元未満を購入しており、これは製品に対する需要が弱いか、プラットフォームに対する信頼が低いことが原因である可能性があります。
ユーザーの 70% は招待を開始していません。これは、アクティビティのガイダンスやインセンティブが不十分であることが原因である可能性があります。

ユーザー離脱の経路を特定するためのインタビュー:

離脱したユーザーを見つけ、直接インタビューを実施し、ユーザーの離脱経路を特定し、仮説の内容を明確にします。インタビュー部分はユーザーリサーチの作業に属しますが、それでもいくつかの作業方法は理解できます。リソースサポートが不十分な企業で作業を迅速に実行することが便利な場合は、ユーザーインタビューの手順を簡単に説明します。

製品の内部情報と外部情報を収集し、外部環境に変化があったかどうかを確認します。製品がリリースされたかどうか、何らかの運用活動が開始されたかどうか、否定的なニュースがあるかどうか、業界の監督が変更されたかどうか。例えば、P2P 製品のビジネス展開は、業界の監督の厳しさと密接に関係しています。
計画を作成します。インタビューの目的は何であるか、インタビュー対象者が誰であるか、およびインタビュープロセスの設計方法を明確にします。
計画が実施されました。ユーザーはインタビューのために会社に招待され、情報はオンラインアンケートを通じて収集でき、チャーンパスは電話や競争力のある製品分析を通じて分析できます。

誰かが私に尋ねました、ユーザーが解約する前にユーザーの動作を分析できれば、仮定をしたり、ユーザー調査を行ったりせずに大丈夫ですか？これら2つのステップを追加した後、とても複雑に感じます。実際、MVPの原則に従ってアジャイルテストを実施し、分析された問題を小規模で手動で解決することができます。正しいと確認されている場合、徐々に体系化できます。

3。早期警告メカニズムを設計します

失われたユーザーを構成するものと、彼らが失われる前に彼らの行動を構成する上記の理解に基づいて、私たちは早期警告メカニズムの設計を開始できます。早期の警告メカニズムは、さまざまな企業で異なる形態を取り、主にビジネスの規模と種類に基づいて設計されています。

急速に変化するビジネスを備えた新興企業または会社の場合、早期警告メカニズムを設計する必要がないかもしれません。ユーザーチャーン警告を提供するだけです。データ分析を通じて、オペレーションパートナーは失われたユーザーのラベルを定義し、データアナリストに提供します。データはSQLを使用して、これらのユーザーのリストを生成するのに役立ちます。その後、プッシュやSMSなどのチャネルを介してユーザーに手を差し伸べることができます。
チャーン警告に加えて、ビジネスが特定のスケールに達したか、成熟して安定している場合、自動警告メカニズムを構築することが最善です。 WeChatの読書を例にとると、ユーザーの性別、年齢、趣味、読書習慣、読書の進捗状況などのタグが多数あります。オペレーターがタグを手動で定義し、ユーザーリストをエクスポートするにはデータアナリストにワークロードが大きすぎると、効率が非常に低く、クラッシュしやすくなります（冗談です...）
解約前のユーザーの行動指標によると、対応する重みはそれぞれこれらの指標に割り当てられ、これらの指標と重みに基づいて計算が実行されます。値がXX値よりも高い場合、システムはユーザーに解約リスクがあることを定義し、自動的にトリガーされるか、リストが手動のリコールのために操作に転送されます。もちろん、重みを追加する方が複雑な場合は、定義されたユーザー動作インジケータに基づいて直接警告を発することもできます。すべてが柔軟になります。
さまざまなレベルで早期警告を実装することをお勧めします。 Pinduoduoを模範として、成長段階のユーザーの間では、ユーザーの90％がチャーン前に1〜2回しか買いません。チャーン時間は20日後にあると想定されます。その後、10日後にユーザーのショッピング頻度が1〜2回残っている場合、ユーザーの購買または閲覧動作に基づいてユーザーのより正確なプロモーションを行うことができます。 12日後にショッピングの頻度が1〜2回残っている場合、推奨に基づいて割引クーポンまたは製品キャッシュをユーザーに発行できます。ユーザーが15日後に1〜2回しか購入していない場合は、マニュアルカスタマーサービスに電話してユーザーをリコールし、アカウントにXX Yuanクーポンがあることをユーザーに通知できます。これは2日間有効で使用できます。 18日後もまだ1〜2回である場合、プッシュとSMSの頻度をユーザーに増やして、感動的なコピーを追加できます。 20日以上後にまだ1-2の訪問しかない場合、ユーザーは失われたと考えており、失われたユーザーの基準に従って毎日リコールを行うことができます。
私が知っているチャーン警告メカニズムは、2つの形式で提示できます。

データ収集システムは、上記のように、このシステムは毎日リストをエクスポートします。これは、ユーザーにリーチするために操作によってカスタマイズされます。
自動リーチシステムは、効率を大幅に改善できるため、最適です。階層的なリーチがユーザーを思い出すことが不可能な場合にのみ、リストは電話、ユーザーのフォローアップ調査などのためにオペレーション部門にエクスポートされます。

4.ユーザーのオンボーディングを完了します

上記の3つのステップが完了するまでに、損失警告メカニズムが確立されました。つまり、ユーザーガイダンスが完了しました。ただし、ユーザーガイダンスの戦略を策定することは非常に重要なステップであるため、個別に説明します。

早期警告メカニズムであるため、コアはユーザーを維持する方法です。したがって、失われたユーザーが誰であるか、失われたユーザーが失う前にどのような行動をとり、失う前に彼らに手を差し伸べるだけでは不十分です。到達方法は？到達したコンテンツは何ですか？リーチのチャネルは何ですか？接触の形式は何ですか？ターゲットを絞った方法で段階的に行う必要があります。

まだPinduoduoを採用して、早期警告タッチアクションのための対応する操作戦略を策定します。

Friend Invitation Channelが提起したユーザーの解約率は高いため、ユーザーのこの部分のガイダンスを強化し、ユーザーのこの部分のインセンティブを強化する必要があります。
成長段階では、ユーザーの90％が1〜2回しか購入しません。クーポンを発行し、排他的な製品を提供することにより、ユーザーの購入習慣を栽培できます。
成長段階では、ユーザーの95％が購入に200元を費やしています。メディアの宣伝を強化し、プラットフォームへのユーザーの信頼を向上させ、ユーザーが大価値製品を購入する可能性を高めることができます。より正確な製品をユーザーに推奨し、ユーザーが自分のニーズを発見し、コンバージョンを刺激するのに役立つ大規模なクーポンを添付することができます。
成長段階のユーザーの70％が招待を開始したことはありません。招待活動のガイダンスを強化するか、これらのユーザーがアプリで特定のアクションを継続的に実行した後に友人の招待アクティビティに参加するための追加のインセンティブを追加する必要があります。たとえば、参加する限り、すぐに5-yuan No-rsholdバウチャーが与えられます。

（Pinduoduoのユーザー構成と異なるユーザーの動作に関する上記のデータはすべて仮定です。これらは主に実際のケースを通じて記事の理論を提示することです。何か間違っている場合は、時間内に指摘してください。）

いくつかの一般的な接触チャネルは次のとおりです。

メールリコール

アドバンテージ：