ソース |現実的なチェン先生

データ分析を行う上で、「理論的にはわかりやすいが、実際にデータを処理してみると役に立たない」典型的な例がユーザーライフサイクル分析です。多くの学生は、「ライフサイクルはどのように計算すればよいのでしょうか? ビジネスに適用すると、なぜ計算がうまくいかないのでしょうか?」と困惑します。今日は体系的な答えをお伝えします。

本のライフサイクル

誰もがこの絵を様々な本や記事で見たことがあるでしょう。

この図は理論的なユーザー ライフ サイクルについて説明していることに注意してください。これは、ユーザー維持率とユーザー価値の間に逆 U 字型の関係があることを前提としています。

したがって、次のような理論的結果が導き出されます。

• ユーザーは維持する必要がある

• 成長の道を築く

• 生涯価値を計算するには

• 目先の利益だけを考えるのではなく

• 初期段階では経験を重視し、後期段階ではレベル分けする

ただし、特にデータが完全な曲線を示さないため、この仮定は特定のビジネス シナリオでは当てはまらない可能性があります。そのため、具体的なビジネス分析を行う学生の多くは落ち込んでしまうでしょう。

違い1: アクティブと有料の分離

オフラインの実店舗の場合、ユーザーは店舗に到着したときに支払いを行い、サービスを利用する前に消費します。しかし、インターネット製品では、支払いとアクティビティが切断される現象が非常によく見られます。あるいは、一部の製品では、ユーザーが料金を支払うことなくアクティブになることを許可し、追加の特典や特典に対して料金を請求します。例えば、ゲーム、オンライン音楽、ビデオ、コミュニティなどはすべてこのようなものです。

つまり、ユーザーアクティビティが支払いから切り離されると、ユーザーライフサイクル曲線は変化します。ユーザー価値は保持時間とともに変化するのではなく、独立して変化し、マトリックスモデルに似たスタイルを示します（以下を参照）。

このとき、各タイプのユーザーの割合、特に無料ユーザーの割合に特に注意を払う必要があります。あらゆる種類のインターネット製品には、無料ユーザーがかなりの割合で存在します。区別せずに一般化すると、偽りの繁栄という幻想が生まれます。最終結果は、製品は好評を博したものの商業的には成功せず、商品化のプロセスは極めて困難であるということです。

違い2：シナリオベースの消費

消費と能動的な行動が密接に結びついている場合でも、問題が発生する可能性があります。最も一般的なのは、次のようなシナリオベースの消費です。

旅行：

内部要因であろうと外部要因であろうと、これらはすべて現実世界では非常に正常かつ合理的なシナリオであることに注意してください。しかし、これらのシナリオは共通の結果につながります。つまり、ユーザー維持時間とユーザー価値は逆 U 字型ではなく、ランダムであり、捉えにくいものになります (下の図を参照)。

これにより、ユーザーのライフサイクル曲線を描くことが難しくなります。長期にわたるユーザー維持は、そのユーザーが価値があることを意味するわけではなく、ユーザーのライフサイクル価値を推定することも困難です。特に、大規模なプロモーションや売れ筋商品などのシナリオではそうです。結局、ユーザーはより安い方を購入することになりますが、これは以前の保持時間とは関係ありません。

このとき、ユーザーのライフサイクルを強制的に描画し、各ユーザーの実際の状況ではなく平均値を使用します。その結果、運営、マーケティング、商品の役割が曖昧になり、偽りの繁栄という幻想が生まれます。全員に考えさせましょう。ユーザーが十分長く滞在する限り、遅かれ早かれ支払うことになります。結果によると、平均ユーザー生涯価値はどんどん低下しています。

違い3: 少しだけ挑戦する新人

新規顧客の獲得はすべてのインターネットビジネスの中心ですが、問題が発生することもよくあります。新規顧客がまったく購入しなかったり、かなり時間が経ってから初めて購入したりすることは非常によくあります。最初のステップだけを試す新規参入者の割合が増えると、新規顧客獲得活動の評価が不正確になります。

平均値を使用すると、実際にはスコアが 0 である人々が平均化され、偽りの繁栄が生み出されます。それらを除外して、購入した人だけを数えると、チャネルの価値は明らかに過大評価されます。また、偽ユーザーの存在により、サイクルの長さを計算することが困難です（下図参照）。

こうした統計上の困難は、ビジネス部門が責任を回避するための言い訳としてよく使われます。特に、新規ユーザーとシナリオベースの消費が同時に出現すると、新規ユーザーを引き付けるマーケティング部門、グロースチーム、営業部門は、「現在だけを見るのではなく、ユーザーのライフサイクル価値を評価する必要がある」、「ユーザーは今は消費していないが、300年後には多額の消費をする可能性があるので、私の仕事が悪いとは言えない、不正確なのはあなたの統計だ」と言いたがります。

この問題の対処も簡単です。長いサイクルを持つトランザクションのみが生涯価値としてカウントされます。 B2Bフォローアップと同様に、住宅や自動車などの大規模なB2C取引では、ライフサイクル価値はカウントされません。タクシー配車や日用品、生鮮食品など、取引頻度が高い商品の場合、誘致したユーザーが1か月以内に購入しない場合は、新規ユーザーの誘致に失敗したとみなされます。ライフサイクルについて話すことに何の意味があるのでしょうか?あなたが引き付けるユーザー全員が、長寿を達成するために断食を実践しているのですか? ！ 1ヶ月間食事を摂らないのですか？ ！本当に。

データの背後にあるより深い問題

これらのデータの問題の背後には、より深い疑問があります。製品のライフサイクル全体を通じて、ユーザーは誰に製品を求めているのでしょうか?

最近では、どこで何かを購入しても、QR コードをスキャンすることで、多数の公開アカウントやミニプログラムをフォローできます。私たちは様々な商人から「会員様」と呼ばれていますが、振り返ってみると、本当に特定の商人に属していると思いますか？他の店では割引があるのをご存知なのに、なぜここで買うのですか? ? ? ?

ユーザーのライフサイクルがまだ存在する可能性はありますが、WeChatのようなスーパーアプリでない限り、それを制御することは不可能です。ユーザーの行動は、さまざまなシナリオやアプリケーションに分散されます。この場合、依然として前時代の慣行に従い、ライフサイクル全体の価値を追求する必要があるのでしょうか?この時代におけるユーザー関係は、シナリオベースやイベントベースになる可能性が非常に高いです。

この考えに基づいて、従来の CRM 理論におけるユーザー レベル、ユーザー グループ、ユーザー価値曲線、ユーザー成長パスを、シナリオベースのイベント マーケティング (パッシブ) とプッシュ マーケティング (アクティブ) に置き換えた CDP の概念が生まれました。

つまり、ユーザーが私のものになることを期待しているのではなく、ユーザーが支払いたいときにそれを捕まえるだけです。もちろん、このコンセプトの変革によってもたらされる最大の課題は、マーケティングコストの不確実性です。

ユーザーの生涯価値を計算し、それに比例してコストを割り当てるという過去の慣行は、明らかに各シナリオに断片的に適していません。シナリオとニーズが十分に理解されていない場合、リソース投資が重複する可能性があります。