ユーザーが操作するコンテンツ（ユーザー操作により、半分の労力で 2 倍の結果を達成できます）

ユーザーの操作はこんな感じで、半分の労力で操作効果は2倍になります

ユーザー操作はユーザーのニーズを中心に行われ、ユーザーのアクティビティが最大化され、期待される操作結果が達成されます。では、ユーザー操作はどのように行えばよいのでしょうか?この記事では関連する手順をまとめていますので、一緒に見ていきましょう。

ユーザーオペレーションは主にユーザー中心で、ユーザーニーズを第一の出発点として、オペレーション目標を設定し、オペレーション戦略を策定します。科学的かつ体系的な運用方法を通じて、利用者への積極的な働きかけ（福祉活動、ユーザーエクスペリエンスなど）を継続し、期待される運用成果を実現します。

ユーザーオペレーションには、RFMモデル、ユーザーパス分析、ユーザーライフサイクルなど、さまざまな方法論があります。今回紹介したいのは、ユーザーオペレーションに関する別の考え方です。モデルを分解することで、最大のメリットが得られるユーザー グループの焦点を見つけ、ユーザー操作の目標を達成できます。

まず、分解モデルとは何かを理解しましょう。

分解モデルは、達成不可能と思われる目標を、達成可能になるまで具体的な指標に分解することができます。

日々の仕事や生活では、データ分析レポートを完成させる、部屋をきれいにしておくなど、小さな目標からすぐに達成感を得ることができます。しかし、100 件のレポートを処理する、30 ポンド減量するなど、特に困難と思われるタスクについては、少なくともすぐには実行する気になりません。

では、どうすれば目標をより達成可能なものにできるのでしょうか?

100 個のテーブルを期間と数量に細分化できます。 10 日間で完了することが目標であれば、毎日 10 個のテーブルを完了するだけで済みます。 30 ポンド減量したい場合は、5 か月のサイクルを設定し、1 か月に 6 ポンド減量、1 週間に 1 ポンド減量するなどします。また、食事や運動などの詳細に細分化していき、目標と戦略の両方を実行できるようにすることもできます。

運用作業に戻りますが、モデルを分解する手順は何ですか?

最初のステップは、ノーススター指標とも呼ばれる、次の具体的な方向性を示す主要なビジネス指標を定義することです。

• 企業や部門の上向きの発展を反映する指標
• ユーザーのアクティビティ レベルを反映できます (または、新規ユーザーを引き付け、ユーザーを維持するなど)
• 電子商取引は購買であり、ソーシャルネットワーキングはインスタントメッセージングであるなど、ユーザーエクスペリエンス製品のコアバリューを反映できる
• 直感的に確認できるものについては、絶対データがノーススター指標として一般的に選択されます。
• 指標は操作によって操作できる

これは、アクティブボリューム、有料ボリュームなど、あなたが責任を負う指標として理解することもできます。

2 番目のステップは、分解モデルを構築することです。目標を決定したら、目標のモデルを構築します。

1) 3つの動作要素を確認する

1. 出力変数: 主要指標（ノーススター指標）は、あなたが責任を負う指標として理解できます。
2. 入力変数: 主要な指標に影響を与える関連要因を調べる
3. 方程式:これらの変数間の関係を導出する

2) ユーザー行動のジャーニーを整理する

ユーザー ジャーニーをマッピングするには、North Star メトリックによって表されるユーザーの状態をターゲットとして使用し、ユーザーが目標に到達するまでのジャーニーを整理する必要があります。

例えば;

電子商取引製品を例に挙げてみましょう。 「売上」をアプリの北極星指標として、ユーザージャーニーをマッピングしてみましょう。

アプリをダウンロード - 登録 - 製品を閲覧 - 初回購入 - ログインを続ける - 購入を続ける

3) 主要指標の横方向と縦方向の内訳

水平分解：

売上 = 新規アクティブユーザーからの売上 + 既存ユーザーからの売上

垂直分解：

新規アクティブユーザー売上高＝ダウンロードユーザー数×登録率×初回閲覧率×初回購入率×一人当たり生産額×新規ユーザー平均注文額

既存ユーザー売上＝既存ユーザー数×継続ログイン率×購入率×一人当たり出力値

数式の積分:

売上＝新規アクティブユーザーの売上＋既存ユーザーの売上＝（ダウンロード数×登録率×初回閲覧率×初回購入率×一人当たりのアウトプット値）＋（既存ユーザー数×継続ログイン率×購入率×一人当たりのアウトプット値）

以下は、分解モデルの適用例を示した具体的なユーザー操作事例です。

運用シナリオ: 4 月の電子商取引 APP 製品の売上は 600 万で、5 月の目標は売上を 700 万に増やすことです。分解されたモデルに基づいて、分析には次の 3 つの状況が考えられます。

1. 新規ユーザーの売上増加と既存のアクティブユーザーの売上増加
2. 新規ユーザーの売上は減少し、既存のアクティブユーザーの売上は増加しました。
3. 新規ユーザーの売上は増加し、既存のアクティブユーザーの売上は減少しました。

上記の 3 つの状況を考慮して、新規ユーザーと既存ユーザーのそれぞれ 3 段階の指標を分析し、売上指標を細分化することができます。

• 新規ユーザー：ダウンロード数、登録率、初回閲覧率、初回購入率、一人当たり生産額
• 既存ユーザー：既存ユーザー数、継続ログイン率、購入率、一人当たり出力値

1) 上記の分解モデルの指標に基づいて、ビジネスデータをモデルに入力します（実際のビジネスデータではなく、参考用です）。

質問：4月の販売台数は600万台でした。同社は企画活動を通じて5月の販売量を700万台増やしたい考えだ。では、ユーザー操作を通じてパフォーマンスをどのように向上できるのでしょうか?

2) 業務改善につながる指標を整理する

1. 方向性1: 各チャネルからダウンロードする新規ユーザーの数を増やす
2. 方向性2: 新規ユーザー登録率の向上
3. 方向性3：新規ユーザーの購入率を上げる
4. 方向性4: 既存ユーザーの購入率を上げる
5. 方向性5: 新規ユーザーの平均注文額を増やす
6. 方向性6: 既存ユーザーの平均注文額を増やす

注: リソースが限られているため、すべての指標を改善することは不可能です。運用戦略を策定するためには、最も効果的な指標やユーザーグループを評価する必要があります。

3) 指標改善の有効性を評価する

評価ロジック：プラットフォームの規模、市場状況、コストを考慮すると、新規ユーザー登録率/新旧ユーザー購入率の増加は約10％です。

6つのユーザー運用戦略は以下のように整理されます（以下のビジネスデータは実際のプラットフォームデータではなく、参考用です）

上記の戦略により、700w の目標は達成できますが、最大のメリットの評価はまだ必要です。

①最初の4つのプロジェクトは、新規ユーザーを引き付けるために市場に追加する必要がありますが、投資コストが高すぎ、既存のメンテナンスコストも高いため、除外できます。

②プロジェクト5では、既存ユーザーの購入率を60％から70％に引き上げる必要があります。この変換は、成熟した製品では基本的に実現が難しく、コストと難易度が非常に高くなります。

③方向6：既存ユーザーの平均注文額を3.5元増加させ、総売上高を大幅に増加させ、運営戦略の実現可能性は比較的高い（電子商取引プラットフォームのユーザーパス機能の最適化が短期間で大きな飛躍を遂げることができない状況下で）

評価結論: プロジェクト 6>プロジェクト 5>プロジェクト 1/2/3/4

4) 業務改善戦略の策定

上記の分析により、既存ユーザーの平均注文額を増やすことで、全体の売上を大幅に増加させることができます。チームはリソースを集中し、ユーザーの平均購入額と購入頻度の向上に注力できます。

（ここでは詳細は割愛します。プラットフォームの種類に応じて戦略を実行することがポイントです。A/Bテストやユーザー実験を活用して継続的にコントロールします。データの変化には細心の注意を払い、データサイクルを「時間単位」で細かく管理する必要があります。）

モデルを分解し、実装の実現可能性と最大のメリットがあるユーザーグループを決定することで、ユーザー操作に対するより体系的かつ科学的な考え方となります。実際には、ユーザー操作システムを継続的に反復することで、ユーザー操作の労力を半分にして 2 倍の結果を達成できます。

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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