入門から習得までのユーザーアクティビティ分析

ユーザーアクティビティを分析するにはどうすればいいですか?多くの企業がDAUやMAUの指標を日々モニタリングしていますが、モニタリング後はどうでしょうか？多くの場合、DAU が 3% 低下すると、人々は長い間分析を余儀なくされますが、レポートが出る前に再び上昇します...これは完全に人的資源の無駄です。今日は、ユーザーアクティビティ分析をより価値あるものにするための方法を体系的に説明します。

ユーザーアクティビティ分析における一般的な問題

よくある問題 1: 判断基準が欠如しており、細かいことから抜け出すことができない。冒頭でも述べたように、多くのアクティブ分析は「1% 増加」や「2% 減少」で止まってしまい、まったく深掘りできず、結局何も得られないまま終わってしまいます。

よくある問題 2: 実用的な提案のない盲目的な分解。アクティビティの変動に関する分析の多くは、単に目を閉じてユーザーの性別やデバイスモデルごとにデータを分類することによって行われます。しかし、分析後に「男性ユーザーのアクティビティ率が1％減少した」と分かったところで、何が問題なのでしょうか？では、この 1% のアクティブユーザーを引き付けるために、男性専用バージョンを作成する必要があるのでしょうか?

よくある質問 3: 盲目的にアクティベーションを促進しても長期的な効果はありません。ユーザーのアクティビティが低下したため、すぐに思いつく解決策は、サイト上でチェックインを行って長期的なアクティビティを増やし、サイト外に情報の波を押し出してログインしていないユーザーを呼び戻すことです。Ke La が戻ってきた後はどうなるのでしょうか?消費しないか、消費しない方がよい。 DAUは増えるが、コンバージョン率は下がるのでさらに困った状況です。

なぜ上記のような問題が発生するのでしょうか?基本的には、次の理由からです。

1. 活動は短期的に変動しやすいため、長期的なルールを把握しておけば、一つのことに惑わされることはありません。

2. アクティビティは短期的には簡単に高められるが、アクティビティが高いからといって必ずしもコンバージョンにつながるわけではない

3. ユーザーによってアクティブバリューは異なるため、コアユーザーを獲得することが鍵となる

したがって、ユーザーの価値を区別し、アクティブな特性を特定し、価値の高いユーザーのアクティビティを増やす方法を見つけることが、アクティブ分析を社内の無駄から価値のあるものに変える鍵となります。やり方を見てみましょう。

1. 価値の高いユーザータグを確立する

すべてのユーザーアクティビティが価値があるわけではありません。たとえば、次のようになります。

1. 直営型電子商取引：ユーザーが購入して初めて価値が生まれます。過去30日間/90日間/180日間のユーザーの累計消費額、消費頻度、発生した粗利益を調べることができます。

2. プラットフォーム型企業: 参入する小売業者は、GMV を生み出し、広告料を再請求できる場合にのみ価値があります。過去 30 日間/90 日間/180 日間の加盟店の GMV と広告の再チャージ/消費額を調べることができます。

3. コンテンツベースの製品: 製品は、ユーザーがログインし、コンテンツを消費し、広告をクリックしたり、再充電して報酬を得た場合にのみ価値を持ちます。過去 7 日間/14 日間/30 日間のユーザーログインの頻度と合計期間を調べることができます。

4. SaaS 製品: ほとんどの SaaS 製品は B に販売され、購買部門が注文書に署名し、ビジネス部門がそれを使用します。この時点でのアクティブ性は、現在のトランザクションには影響しませんが、その後の更新には影響します。結局、サービスが使えなければ、誰もサブスクリプションを更新しなくなるでしょう。

包括的な分類を行うと、性別、年齢、デバイスの種類よりも有用なラベルを取得できます (以下を参照)。これにより、後続の分析でより有用な結論を導き出すことができます。

2. 能動的な行動の特徴を特定する

ユーザータグを使用すると、次のような価値の高いコアユーザーグループを区別できます。

1. 新規ユーザーの中には消費者グループが存在する

2. 古くからのユーザーとハイエンド消費者グループ

3. 消費はないが、非常にアクティブな古いユーザーのグループ

アクティブデータを解釈する際には、アクティビティの変動を特定のグループに細分化し、アクティビティの低下がコアグループに影響を与えているかどうかを総合的に判断することができます（下図参照）。

これにより、「3% の変動は大きな問題か?」という混乱を回避できるだけでなく、問題のあるグループをすばやく特定し、「活動を改善すべきか? どのグループの人々を改善すべきか?」を具体的に考えることができます。盲目的に分割するのではなく:

1. 変動が小さい場合、または周期的である場合は、心配する必要はありません。

2. 変動が大きいが、コアグループにまだ影響が及んでいない場合は、一般的には周辺ユーザーをゆっくりとチェックする

3. 変動が大きく、コアユーザーの大幅な減少がある場合は、すぐに対策を講じる必要があります。そうしないと、収益やその他の指標に悪影響が及びます。

3. 活動を増やす方法を見つける

運用の観点から見ると、アクティベーションを促進する手段は、ログイン時とログイン後の2つに分けられます。ユーザーがまだログインしている場合は、次のようなことを考える余地を残しておく必要があります。

1. 電子商取引プラットフォーム: 商品の収集/カートへの追加/転送

2. ライブ放送プラットフォーム: アンカーをフォロー/アンカーとのやり取り

3. コンテンツプラットフォーム: いいねやリポストなどの積極的な行動

4. SaaS製品: 使用されるコア機能の数

データの観点から、まずこれらの好ましい行動の発生を監視する必要があります。

1. アクティブ期間中に有益な行動をとったユーザーの数

2. 有益な行動を頻繁に行うユーザーは何人いますか?

3. どの行動がより多くのユーザーを引き付けるか、どの行動が機能しないか

データ監視を通じて、有益な行動を行っているユーザーの割合が減少していることが判明した場合、長期的にはアクティビティは必然的に減少し続けることになります。逆に、運用活動/製品の改訂によって有益なユーザー行動が継続的に増加する場合、長期的な活動を改善する機会があることを意味します。

さらに、ログイン動作に基づいてユーザーをタグ付けすることもできます。例:

1. ユーザーが製品AをX回以上収集している → 「製品Aの好み」ラベル

2. ユーザーは平均よりも頻繁にアンカーXとやりとりする → 「アンカーXの好み」ラベル

3. ユーザーのXXトピックの閲覧数が総閲覧数の大部分を占めている → 「Xアンカーの好み」ラベル

これらのタグは、その後の分析に役立つツールになります。

ログイン後はユーザーはオフラインとなり、利用できる手段は情報プッシュ/オフサイト広告のみとなります。現時点での一般的な考え方は次のとおりです。

1. アクティブに利用する前に、ユーザーの好みのタグに基づいてコンテンツ/製品のプッシュをフィルタリングする

2. 現在サイトで宣伝されている主な活動や製品に基づいてプッシュする

3. 社会で話題になっている旬な商品を売り込む

ここに特に注意してください! 「人は皆、自分だけのユニークな顔を持っている」というのは誤った命題である可能性がある。特に非独占企業の場合、自社プラットフォームで提供されるコンテンツ・商品は限られています。今話題になっているものが一番効果的かもしれません。したがって、ここでの重要な作業は、依然としてユーザーの応答にラベルを付けて記録することです。まず、全体的な観点から、どのタイプのプッシュ通知がユーザーを呼び戻すのに最も効果的でしょうか?次に、さまざまな種類のアクティビティに対する各ユーザーの反応を調べて、より詳細なビジネスアクションを導きます (下の図を参照)。