ユーザーオペレーションをうまく行うには（ユーザーアクティビティのメリットを高めるためのユーザーオペレーションシステムの構築方法）

ユーザの活動効率を向上させるためのユーザオペレーションシステムを構築するには？

昨今、ユーザーの運用コストはますます高くなり、いかに洗練されたユーザー運用を行うかがオペレーターの注意すべき点となってきています。本稿では、筆者が事例を共有しながら、対応するユーザー業務システム構築プロセスとそのプロセスにおける注意点を整理する。見てみましょう。

ユーザー運用の中心的な目的は、ユーザーの視点に立って運用戦略を策定し、期待される運用目標を達成することです。

インターネット業界の発展に伴い、ユーザーの運用コストはますます高くなり、洗練されたユーザー運用が特に重要になっています。ユーザーを十分に理解して初めて、効果的な製品運用戦略を策定し、ユーザーアクティビティの質を向上させることができ、それによって企業の発展のためのユーザー基盤を提供することができます。

以下では、ユーザーアクティベーションの事例を用いて、ユーザーオペレーションシステムの構築方法と、洗練されたオペレーション戦略の策定方法を紹介します。

自動車アプリの場合、月間評価指標は月間アクティブユーザー数であり、年間目標の平均月間アクティブ率は 85% です。

月間アクティブ率の数式: 月間アクティブユーザー数/プラットフォーム累計アクティブユーザー数

アクティブな行動: 月に1回以上アプリにログインする

この目標に基づき、ユーザー全体の操作およびアクティベーションシステムの構築に着手します。

活動率目標：年間平均月間活動率85%

指標の定義: 月間アクティブ率とは、その月のアクティブユーザー数をプラットフォーム上のユーザー総数で割った比率を指します。

ユーザーアクティビティの定義: ユーザーがアプリにログインすることはアクティブな行動とみなされます

APPコアユーザー行動：車のリモートコントロール

主な計算式: 月間アクティブ率 = その月のアクティブユーザー数 / プラットフォーム上の累計アクティブユーザー数

この式の実現可能性は十分に詳細化されていません。指標をさらに細分化し、APP のユーザー全体を階層化して、差別化された操作を実行できるようにする必要があります。

ユーザーライフサイクル方法論によれば、プラットフォームの累計登録ユーザーは次のように分類できます。

累計プラットフォームユーザー数 = 新規ユーザー + アクティブユーザー + 先月の新規ユーザー + リピーターユーザー + 覚醒ユーザー + 休眠ユーザー + 離脱ユーザー

• 新規ユーザー: 今月新たに登録され、ログインしたユーザー。
• アクティブユーザー: 初めて登録したのではなく、アプリにログインしたことがある古いユーザー。
• ユーザーを起こす: 1 か月間アプリにログインしていないユーザーが、今月中に再度アプリにログインします。
• リピーターユーザー: 2 か月間アプリにログインしておらず、今月中に再度アプリにログインしたユーザー。
• 先月の新規ユーザー: 先月新規登録およびログインしたユーザーと、翌月のアクティブユーザー。これらは、新規ユーザーの定着率を評価し、新規ユーザー運用戦略の有効性を評価するために区別されます。
• 休眠ユーザー: 過去 1 か月間アクティブではなかったユーザー。先月アクティブだったが今月アクティブでなかった場合も、休止状態として分類されます。目覚めれば再びアクティブになりますが、そうでなければ離脱段階に入ります。たとえば、ユーザーが 1 月 2 日にアクティブだったが、2 月 5 日にはアクティブでなかった場合、そのユーザーは依然として休眠ユーザーとみなされ、その月は自然月となります。
• 失われたユーザー: 過去 2 か月間にアクティブなユーザーはいません。ユーザーは失われており、回復するにはコストがかかります。 （注：ユーザーがサイレント段階またはロス段階に入ったかどうかを判断するロジックは、プラットフォームの種類によって決定できます。ソーシャルプラットフォームの休眠とロスは非常に短く、1週間以内に休眠またはロスと判断することもできます。電子商取引のサイクルは一般的に長く、通常は3か月以内です。ユーザーが一定期間非アクティブになると、自然復帰率が大幅に低下することもデータを通じて判断できます。）

ユーザーグループ全体の変更の概略図

全体的なユーザー グループの定義に基づいて、過去 1 年間のユーザー データを整理し、現在のユーザー分布を把握しました (実際のプラットフォーム データではなく、参考用です)。

プラットフォームのユーザー グループを全体的に理解した上で、月間アクティブ ユーザーがどこから来ているのか、また、そのユーザーを測定するためにどのような指標を使用できるのかを考える必要があります。最終的には、次のユーザー グループに分類できます。

当月アクティブユーザー数 = 当月新規ユーザー数 + (アクティブユーザー数 × 翌月の既存ユーザー維持率) + (前月の新規ユーザー数 × 翌月の新規ユーザー維持率) + (休眠ユーザー数 × 覚醒率) + (離脱ユーザー数 × 復帰率)

アプリの中心的な動作は車の制御であるため、過去 2 か月間にアクティブだったユーザーは、すべてアプリ機能でアクティブでした。解約したユーザーは、過去 2 か月間に APP でアクティブではなかったため、好みを分析することはできません。そのため、ユーザーの運転状況（解約したユーザーは 2 か月以上アクティブな行動をとらない）に基づいてユーザーの層別化を精緻化し、グループをさらに次のように分割します。

当月のアクティブユーザー数 = 当月の新規ユーザー数 + (アクティブユーザー数 × 翌月の既存ユーザーの継続率) + (前月の新規ユーザー数 × 翌月の新規ユーザーの継続率) + (休眠ユーザー数 × 復帰率) + (運転中だがアプリアクティビティなし + 運転中だがアプリアクティビティなし) × 復帰率

ターゲットユーザー層の階層化により、 「6グループ＋4大指標」のユーザー運用体制を初期段階から構築しました。

月ごとのユーザーグループの変更

ユーザー グループの定義に従って、次の表に示すように、過去 6 か月間のユーザー変更データを分析するための派生要件を導出またはデータ部門に送信する SQL を記述できます。

データパフォーマンス:

• データから、新規ユーザーと既存ユーザーの翌月の継続率のピーク範囲は 88% から 95% の間で変動していることがわかります。大幅に増やすことは基本的に不可能です。重要なのは、翌月の維持率を安定的に維持することです。
• 休眠ユーザーの覚醒に関しては、上半期の平均率は約85％であり、まだ改善の余地があります。
• 失ったユーザーを取り戻すためのコストは比較的高いものの、全体的な活動率は大幅に向上するため、コストを適切に調整することができます。

ユーザーデータとユーザー調査の分析から、解約グループは主に 2 つの部分に分かれていることがわかりました。

1. 運転中はアプリを開かず、車載コンピューター機能のみを使用するユーザー（ユーザーの60%を占める）は、運転レポート、車両状態、福祉活動によって目覚めることができます。
2. 運転しておらず、アプリを開いていないユーザー（ユーザーの40%を占める）については、より深い理由を理解するためにユーザー調査を実施することに重点を置いています。

サイクル分析:

データから、上半期のピークアクティビティ率は84.26%であったことがわかります。サイクルの観点から見ると、どちらも自動車の使用のピーク期間（春節とメーデー）であり、活動率はわずかに増加します。

戦略分析:

戦略面では、2月に新規ユーザーインセンティブ制度と定期的な車知識のプッシュを開始し、3月には離脱ユーザーリコールキャンペーンを開始した（3月の離脱ユーザー回復率は他の月よりも高く、一定の効果があった）。旅行のピーク期間、アクティビティ、バージョンの反復によって、ユーザーのアクティビティが確実に増加すると推測できます。

改善活動の方向性を大まかに把握した後、指標を細分化して、その後のユーザー運用戦略の策定にデータサポートを提供できます。

第3四半期の平均月間アクティブ率目標は85%です。上半期または前年同期のデータに基づいて推定できます。ロジックは主に、保持、覚醒、高回復の3つです。予測値は以下の通りです。（目標85％達成を基準に、各指標の最大改善度を評価）

予測目標達成表の図

7月と8月は、新規ユーザーと既存ユーザーの維持率が上半期のピークデータを維持し（新規ユーザーへのインセンティブシステムを最適化）、自動ウェイクアップタグメカニズムが確立され、特別な回復活動が実施されました。

9 月の建国記念日の旅行ピークに向けて、ちょっとしたウォーミングアップが行われます。旅行ピーク時期に合わせたアクティビティ企画（無料車両点検・走行レポート・懸賞トピック企画など）が可能となり、新規・既存ユーザーの維持率を93％以上維持することが可能です。 14% のユーザーを回復し、95% の休眠ユーザーを覚醒させるための活動を実行できます。

ユーザーのセグメンテーションと明確なアクティベーション インジケーターが確立された後、ユーザー アクティビティを増やすために、どのようなコンテンツ/アクティビティ/バージョン アップグレードをユーザーにプッシュするか、計画する必要がありますか?

戦略策定には2つの方法があります。 1 つ目は、グループに基づいて既存の戦略の最適化を整理することです (新しい戦略が策定されていない場合)。もう 1 つは、ユーザー タグとユーザー設定の分析に基づいてアクティベーション シナリオを構築することです。 (モデリングはデータ部門が完了する必要があります)

既存の戦略を整理する:

上記は指標改善に向けた戦略的な方向性をまとめた表です。効果的なものは引き続き使用し、メリットの低いものは最適化するか、新しいプランに置き換えることができます。 （戦略を策定する前に、運営プラットフォームのユーザーグループの行動を分析し、差別化され洗練された運営方向を形成する必要があります）。

ユーザーの嗜好分析:

もう 1 つの方法は、データ モデリング分析を通じてユーザー グループのタグ設定を調査することです。戦略の策定はより正確かつ効果的になりますが、企業が比較的完全なタグ システムとデータ モデリング チームおよび機能を備えていることも必要になります。

① プラットフォームのコア機能を整理し、車両制御の好み、コンテンツの好み、コミュニティの好み、アフターサービスの好み、アクティビティの好みなどの機能ラベルを形成し、プラットフォームに関連する機能を分類する必要があります。 (注: より多くの好みラベルを識別し、精度を向上させるには、好みラベルを継続的に反復する必要があります)

②ユーザーの行動に合わせる。ユーザーがアクティブな行動をとった3ヶ月間において、上記機能がそれぞれ利用された割合です。たとえば、ユーザー A の場合、過去 3 か月間にアプリを開いて使用した時間の 90% は、車の使用を優先し、50% はアクティビティ (アクティビティがあるときはアクティブ、アクティビティがないときは基本的に休止状態)、40% はコミュニティを優先していました。その月にユーザーがアクティブでない場合は、車の優先戦略に基づいてユーザーにリーチし、アクティブになるように誘導することができます。

全体的なユーザー機能の設定 (実際のプラットフォーム データではなく、参考のみ):

さまざまなユーザー グループの好みは次のとおりです (実際のプラットフォーム データではなく、参考用です)。

③自動ラベリングシナリオの確立（継続的反復）

効果的な戦略が特定された場合、「ユーザーは xxx グループに属しており、xx か月間アクティブではありません。ユーザーを起こすために xxx コンテンツを自動的にプッシュします」という形式で自動シナリオを設定することで、ユーザーをアクティブ化できます。 (プッシュされたデータは、後続の運用担当者が戦略を変更する必要があるかどうかを分析および評価できるように、監視テーブルに記録する必要があります)

自動化されたシナリオは、ユーザーの好みに基づいて継続的に構築できます。たとえば、コンテンツを優先するユーザーの場合、APP コンテンツ コミュニティ機能がリリースされると、その機能をこの優先ユーザー グループに宣伝して、そのユーザーのアクティビティをガイドすることができます。

自動シナリオが十分に詳細であれば、運用効率とアクティベーションのメリットが大幅に向上します。

手動テーブル分析:

ユーザーラベルが不完全な場合は、手動分析を使用して、初期段階で高度な戦略を開発できます。毎月初めにユーザー データのコピーをエクスポートし、Excel ラベルまたは SQL を使用してラベルを手動で設定し、次のように毎日または毎週ラベルを手動で更新します。

① ユーザーID、ユーザー固有識別コード、ニックネーム、ユーザー、最新のアクティブ行動、運転中かどうか、最新のAPPログインページ、過去3か月間に最も使用された機能、最新の車両制御機能、最新のショッピングアイテム、過去3か月間に参加したアクティビティの数などのフィールドを含む、今月のユーザー詳細テーブルをインポートします...

②ユーザーの嗜好を分析する

ユーザーグループの定義に基づいて、グループを分割し、グループユーザーのアクティビティ、機能、アクティビティ参加を調査して、戦略を策定します（これには、比較的強力なデータ処理および分析機能が必要です）。

• ユーザーにリーチするための完全なチャネル システムを確立します。プッシュ、SMS、ソーシャル グループ、WeChat サービス アカウント、オフライン チャネルなど、ユーザーにリーチできる既存のチャネルを分類し、表にまとめます。
• チャネル監視システムを確立する。連絡先チャネルのデータ インターフェイスを開きます。ユーザーに連絡するたびに、連絡チャネルの有効性を評価するためにデータを返す必要があります。

注: 到達したコンテンツのその後の変換は通常、個別に分析する必要があります。もちろん、これを 1 つのテーブルで実行できれば、その後の部門間のコラボレーション手順が削減され、全体的な効率が向上します。

ユーザー操作は継続的な反復プロセスです。ユーザオペレーションが一巡した後は、以下の点を見直し、ユーザオペレーションシステムを継続的に改善していく必要があります。

• アクティブ目標達成率
• ユーザーセグメンテーションはどの程度適用可能ですか?
• さまざまなグループにとっての戦略的データの利点
• ユーザーラベルはどの程度正確ですか?
• リーチチャネルのメリット
• 自動シナリオの精度（効果的なシナリオを選別し、特に休眠ユーザーの識別のための自動タグシナリオを開発または構築し、損失のリスクがある場合は、自動的にコンテンツを送信したり、オペレーターに戦略を策定するよう警告したりする）

ユーザー操作で最も難しいのは、システムのセットアップではありません。最も難しいのは、指標を理解し、部門間でコミュニケーションを取り、リソースを調整し、戦略を試し、システムを構築する過程で業界に敏感になることです。これらはすべて、オペレーターの実際の操作と学習能力をテストします。

さらに、ユーザー思考を養い、ユーザーに共感することを学ぶことも必要です。ユーザーのニーズを収集するために、毎月一定の頻度でユーザー調査を実施します。ニーズを収集・整理する過程で、ユーザーを理解し、ニーズの背景にある感情に共感し、具体的な業務に応用します。

ユーザー操作は長くて重要なプロセスです。私たちは長期的な戦略を堅持しなければなりません。大規模な業務活動の企画から小規模なアウトリーチのコピーライティングまで、常にユーザー視点で考えなければなりません。

この記事はもともと @大灰熊 によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。無断転載禁止

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