母親と乳児向けの電子商取引プラットフォームはどのようにして新規顧客を引き付けるべきでしょうか?

データアナリストとして、新規ビジネスを引き付け、データ主導の成長を達成するためのアカウントを計算することは非常に重要かつ価値があります。この記事の著者は、母子電子商取引を例に挙げ、データアナリストの観点から新規ビジネスを引き付ける方法を説明しています。この記事は、データ分析に興味があり、新規ビジネスの獲得を担当している方におすすめです。

1. はじめに

インターネットビジネスにとって、新規顧客の獲得は常に最優先事項です。より多くの人々に製品を使ってもらうことによってのみ、規模の経済を生み出し、より多くの利益を得ることができます。ほとんどのインターネット企業は、ユーザーオペレーションのポジションを設け、会社の新規ビジネスを担当する専任の人員を任命します。では、データアナリストは企業の新規事業にどのような貢献ができるのでしょうか?

2. 新規顧客獲得の核心

インターネットが後半に入ると、新規ユーザーを獲得することがますます難しくなります。基本的にユーザーは大手企業によって独占されており、ユーザーがプラットフォームを切り替えるコストが高くなります。したがって、新規ユーザーを引き付けるための中心的な命題は、「明瞭な決済」です。多くの人は、インターネットの初期のコンセプトにまだとらわれています。それは、ユーザーを引き付けるのにどれだけの費用がかかるか、どれだけの価値を生み出すことができるかなど気にせず、できるだけ多くの新規ユーザーを引き付けるというものです。

したがって、この段階で新規ユーザーを引き付ける上で最も重要なことは、どのようなユーザーを引き付けるべきか、そして、そのユーザーを引き付けるためにどれだけの費用をかけるべきかということです。これは、データ アナリストが企業の新規顧客獲得ビジネスを支援するために実行できる最も価値のあることでもあります。通常、運用スタッフにとって、新規ユーザーが会社にどれだけの価値をもたらしたかを計算するのは困難です。このとき、データアナリストが新規ビジネスのアカウントを計算し、データ主導の成長を真に達成するために必要になります。

3. ユーザー価値評価

ほとんどの企業は、これらの新規ユーザーを引き付けるためにどれだけの費用を費やしたかを知っています。これらのデータは、単純なデータ インフラストラクチャだけで生成できるからです。

インターネット企業による新規顧客獲得のための広告のほとんどはインターネット大手上で行われるため、すべての費用が明確に視覚的に提示されます。さらに、オフライン マーケティングなどの手法には、一般的に記録用の追跡タグも備わっているため、ほとんどのインターネット企業は、どれだけの費用がかかったか、どれだけの新規ユーザーを引き付けたかを明確に計算できます。

しかし、これらの新規ユーザーはどれだけの価値を生み出すのでしょうか。そして、彼らを引き付けるために多額の費用をかける価値はあるのでしょうか。多くの企業ではこれは大混乱です。

これらのアカウントを明確に計算するには、比較的完全なデータ インフラストラクチャが必要です。各新規ユーザーのチャネルソースをマークし、会社の商業ビジネスのデータを記録する必要があります。商業ビジネスモデルは、主に広告主が商品の販売を支援する広告と、自ら商品を販売するという2つのカテゴリで構成されています。つまり、すべての商業ビジネスにおいて各ユーザーのデータパフォーマンスを記録し、両者のデータを関連付け、最終的にデータアナリストを通じて明確に分析する必要があります。これには、比較的完全なデータ インフラストラクチャが必要です。一般的に、このようなレベルのデータ インフラストラクチャ構築を実現できるのは、中規模企業と大規模企業だけです。

これらの基本データがあれば、データ アナリストはスキルを発揮し始めることができます。各チャネルの ROI を計算できます。たとえば、Douyin チャンネルの広告費用は Baidu の 10 倍になる可能性があるため、Douyin の広告費用を増やす必要があります。一部のチャネルでは ROI がマイナスになることもあります。各ユーザーを引き付けるのに平均10元のコストがかかりますが、生み出される価値はわずか8元です。この場合、このチャンネルでの広告を停止する必要があります。

さらに、データ アナリストとして、より詳細な分析を行って、さまざまなタイプのユーザーがどのような価値を生み出すかを確認することもできます。これには、ユーザー ポートレート ラベルに従ってユーザーを分類し、どのタイプのユーザーが会社にとってより価値があるかを判断できるユーザー ポートレート システムを構築する必要があります。新規ユーザーを引き付けるためにリバースプッシュ操作を実行する場合は、企業に高い価値を生み出すことができるユーザーを優先する必要があります。長期的には、各チャネルの ROI を達成できます。

もちろん、計算プロセスはより複雑になります。データ アナリストは、この概念とそのロジックを運用部門に継続的に伝え、運用部門がその意味を深く理解できるようにする必要があります。そうして初めて、すべての企業経営者がこの ROI 会計の考え方を念頭に置くことができ、企業の新規事業はますます良くなっていきます。データ アナリストの中心的な価値は、各タイプのユーザーを引き付けるためにどれだけの費用がかかるかをオペレーション側が計算するのを支援することです。これは、データを活用してビジネスの意思決定を支援し、データの本来の役割を果たすことです。

4. 母子電子商取引における新規顧客獲得の実践

母子電子商取引を例にとると、データアナリストの観点から、どのように新規ビジネスを引き付けることができるでしょうか?わが社の事業は非常に特殊です。ユーザーの赤ちゃんの年齢情報を取得できます。赤ちゃんの年齢は、ユーザーが赤ちゃんにいくら支払う意思があるかを判断する上で重要な情報です。赤ちゃんが大きくなるにつれて、親は赤ちゃんをあまり気にしなくなり、支出も減ります。したがって、赤ちゃんの年齢は、ユーザーがビジネスの価値を判断するための重要な側面となります。

したがって、赤ちゃんの年齢に基づいてユーザー値を分割することができます。過去の新規ユーザーデータから、0〜1歳のユーザー、1〜2歳のユーザー、2〜3歳のユーザー、3歳以上のユーザーの価値には比較的大きな違いがあることがわかります。基本的に、ユーザーが若いほど、生み出す商業価値が高くなります。このため、ユーザーごとに異なるコストを投資し、すべてのユーザーを平等に扱うべきではありません。

さらに、電子商取引で新規顧客を獲得するという目標は、単に新規顧客を獲得することであってはなりません。なぜなら、これはしばしば誤った繁栄の指標となるからです。より多くのユーザーを引き付けることによって、会社はより多くの損失を被る可能性が非常に高いです。新規顧客獲得の目標として、今後 12 か月間でユーザー価値を最大化することを検討し、新規顧客獲得の正しい方向にビジネスを導くことができます。

しかし、ここで問題があります。戦略の有効性を評価するには 12 か月かかります。経営者として、この時期は絶対に耐えられないものです。したがって、データ アナリストとして、この期間を短縮する方法を見つける必要があります。

電子商取引ビジネスの場合、ユーザーによって生み出される価値は、購入注文によって生み出される粗利益です。では、今後 12 か月間に新規ユーザーを引き付けることで生み出される粗利益値をどのように予測できるでしょうか?このようにして、一般的に、短期間のユーザーの行動に基づいて、より長期間にわたるユーザーの行動を予測することができます。

次に、30 日、60 日、90 日、180 日以内に生成されたユーザーの再購入による粗利益に基づいて、1 年以内の粗利益値を予測できます。

ここで注意すべき点は、新規ユーザーを獲得した初日の粗利益データは除外する必要があることです。初日の売上総利益データではユーザーの価値を反映できません。これは戦略によって影響を受けます。ユーザーの質に関係なく、粗利益は戦略の譲歩レベルの固定値になります。そのため、将来的には初日の再購入データを除外することで、ユーザーの質を反映することができます。

次に、線形回帰に基づいて予測を行うことができます。分析の結果、30日以内に発生した買戻し粗利益は翌年の粗利益を70％の精度で予測でき、60日以内に発生した買戻し粗利益は翌年の粗利益を85％の精度で予測できることがわかりました。それ以降は大きな違いはありません。

この分析結果に基づいて、翌年の売上総利益値を早めに評価し、各戦略のコストに基づいて新規顧客獲得の ROI を計算することができます。その後、最終的には、さまざまな戦略の ROI を同じレベルで評価し、ROI が高い戦略を保持し、ROI がマイナスの戦略を反復することができます。最終的には、新規顧客を引き付けるメリットを最大化できます。

各戦略の価値を評価できたら、ユーザーを階層化し、異なる価値を持つユーザーに対して異なるコストの戦略に投資する必要があります。通常、私たちはまず、全体の粗利益を損なうことなく、新規ユーザー向けに低価格戦略を実施します。次に、この戦略でコンバージョンできないユーザーに対して、よりコストの高い戦略を実行します。この場合、戦略の粗利益は基本的にマイナスとなるため、実装には注意が必要です。この高コスト戦略を実行するには、ユーザー価値の高いユーザーを選択する必要があります。この方法でのみ、投資を回収し、プラスの価値を生み出すことができます。この戦略をすべてのユーザーに対して実装すると、全体的な ROI はマイナスになる可能性があります。

このロジックに従うことで、新規顧客を引き付けるための母子向け電子商取引事業は、基本的に好循環を生み出すことができます。より多くのユーザーを引き付けることは、企業がより多くの価値を生み出すことにつながります。会社の収益が増加すると、新規顧客を獲得するためのコストに投資できる資金が増え、最終的に会社の利益が最大化されます。

上記の新規顧客獲得方法論に基づいて、新規顧客獲得のためのより適切な戦略フレームワークを整理することができます。もちろん、データアナリストだけがこれを行うことができます。各戦略の詳細は運用部門によって洗練される必要があり、いくつかの独創的なアイデアや戦略をブレインストーミングする必要があります。

さらに、データアナリストは、新規顧客獲得業務が完全なデータ指標評価システムを確立するのを支援し、各戦略の有効性を検証し、各リンクステップのファネル変換効果を評価するのを支援し、各コピー画像やその他のユーザーエクスペリエンスの詳細を継続的に最適化し、最終的に新規顧客獲得ビジネス全体の活発な発展を達成する必要があります。当社のデータアナリストもこれに多大な価値をもたらしました。

母子電子商取引における新規顧客獲得のためのデータベース運用アーキテクチャ

(写真提供: Zhihu @王向君)

著者: A Kun