精密マーケティングを促進するためのユーザータグの構築方法

長年の運営を経ても、サイト全体にわたる活動はまだ続けていますか?新規顧客の誘致、アクティベーションの促進、既存顧客の維持など、全体的かつターゲットを絞った戦略が欠如しており、物事はただやるだけというケースが多く見られます。運用業務は「ユーザー価値の最大化」を軸にしています。ユーザーの生涯価値を活用する必要があります。そうは言っても、ユーザーの階層化について話す必要があり、洗練されたパーソナライズされた操作について話す必要があります。

経験した人なら誰でも、そのような乱暴な運用ではもはや保持時代のニーズを満たすことができないことを知っています。私たちが目指すのは、コストを削減し、効率を高め、ユーザー層に応じたきめ細かな運用を行うことです。しかし、これを実現するには、優れたユーザー タグ システムが不可欠です。本日の記事では、まず「精密マーケティングを促進するためのユーザー タグの構築方法」について説明します。

01 ユーザータグとは何ですか?

私はいつも自分の愛情表現をモーメントで披露するので、友人たちは私を「妻見せマニア」と呼んでいます。私は毎月義母に会いに帰省するので、友人たちは私を「最高の婿」と呼んでいます。私はよくモーメントに手作りの食事を投稿するので、友人たちは私のことを「主夫」だと言います。これらは他人が私に付けたラベルであり、彼らはこれらのラベルを使って私を人として覚え、表現します。

当社のインターネット製品では、ユーザーにラベルを付ける必要もあります。ラベルが明確であればあるほど、ユーザーをより具体的にし、悪党についてすべて把握し、差別化されたパーソナライズされた操作を実現できます。しかし、この差別化された目標を達成するためには、プラットフォーム上でユーザーが生成したビジネスデータ、行動データ、ログデータなどを分析・精緻化して差別化された特性を持つ形容詞を生成し、ラベル付け・分類・統合する必要があります。

簡単にまとめると、どのユーザーが、いつ、どのようなシナリオで、プラットフォームを通じてどのような行動をとったかということです。これらをポイント記録を通じて抽出し、視覚的な情報として形成し、業務遂行をサポートします。

ユーザー タグはさまざまな形式で存在できます。これらは、ユーザーの自然な属性、ユーザー トランザクションと資産データの統計的指標、特定のルールに基づいて予測されるタグ、ライフ サイクル タグ、ユーザー価値タグ、ユーザーの好みなどです。私たちは、ビジネス目標と戦略に基づいて、タグ ライブラリを徐々に改善することができます。

良いラベルには次の 4 つの特性が必要であるという著者の見解に私は同意します。

1. 原子性。つまり、ユーザー タグは、ユーザーのポートレートの特徴を記述するための最も細かい粒度です。
2. 再利用性。タグは、1 回限りの使用のタグではなく、複数回使用できます。そうでない場合は役に立ちません。
3. 測定可能性。タグの値と値は測定および計算可能であり、ルールは明確で曖昧さのないものでなければなりません。
4. 構成可能性。タグは自由に組み合わせることができ、過去 3 日間で資金が 10,000 元以上失われたユーザーや、資金を損失で売却したユーザーなど、組み合わせタグを生成することができます。

02 ユーザータグが必要なのはなぜですか?

次のような問題に遭遇したことはありませんか: 登録ユーザーは数百万人いるのに、プラットフォームではユーザーをいくつかの単純なメンバーシップ レベルにしか分けていません。すべてのアクティビティはフルプラットフォームアクティビティであり、基本的には、新規ユーザーの誘致、アクティベーション、維持、想起、高価値ユーザーの促進など、いくつかのシンプルな方法で実行されます。さらに、初期段階では部分的なユーザーデータにしか依存できず、Excel スプレッドシートを使用してユーザーをスクリーニングし、ユーザーをグループに分け、登録時間、資産投資状況、引き出し状況に基づいていくつかの簡単なアクティビティプッシュとコミュニティサービスを実行します。

これにより、作業効率が大幅に低下し、特にユーザー タグが動的であることが多いため、正確な運用プロモーションを実現することが不可能になります。目的もなく盲目的に推進され公開されると、お金が無駄になるだけでなく、効果がほとんどなく、ユーザーに迷惑をかける可能性があります。

Amazon CEO のジェフ・ベゾスはかつて自身の夢についてこう語りました。「もし 100 万人のユーザーがいたら、100 万通りの Web サイトを作りたい！」その基礎となるのは、まずユーザーにラベルを付けることです。ユーザータグの最適なシナリオは推奨システムであることがお分かりいただけると思います。

ユーザー タグは、洗練された操作の基礎となります。トラフィックの配信効率と変換効率を効果的に向上させ、運用コストを節約できます。前回の記事「失踪したユーザーを呼び戻す方法を教える 5 つのステップ」でも、失踪したユーザーを効果的に呼び戻すためにラベル付けシステムを使用しました。

タグ システムを通じて、ユーザーとコンテンツ、ユーザーとシナリオ、ユーザーと製品をパーソナライズされた正確かつ効果的な方法で接続できるため、潜在的な顧客を引き付け、ユーザーのアクティビティを増やし、マーケティングの範囲を広げ、ユーザーの中断を減らし、顧客体験を向上させ、マーケティング コストを削減し、最終的にユーザー価値を最大化できます。

私たちがイベントを運営する上で、プッシュの運営上の中心となるのは、いつ、どのユーザーに、どのような商品やコンテンツをプッシュするか、つまり一人ひとりに合わせたプッシュ通知を行うかということです。以前はラベル付けシステムがなかったため、フルプッシュ方式を採用することが多かったです。

当社のプロジェクトは既存会員の運用をメインにしており、製品ライフサイクルも成熟期にあるため、他社よりもさらに洗練されたユーザー運用を追求していきます。さまざまな手段を使ってユーザーのライフサイクルを延長し、ユーザーのアクティビティとコンバージョンを促進し、商業価値を生み出すためにあらゆる手段を講じます。精密な運用を実行するための第一歩は、ユーザーをより深く理解し、ユーザーのさまざまな特性を特定し、正確なプッシュ、パーソナライズされたマーケティングなどを実現できる完全で正確かつ動的なラベリング システムを構築して、すべてのユーザーの価値向上を実現することです。

03 主流のラベルフレームワークを理解する

（１）マーケティングタッチポイントに基づくユーザータグシステム

まず、ユーザーをさまざまなマーケティング段階に分け、次にファンに行動を促し、各段階で実行する必要があることをラベル付けします。たとえば、Alibaba はユーザーのブランド認識段階を、認識、関心、購入、ロイヤルティの 4 つの段階に分割し、これらの 4 つの段階で実行されるマーケティング アクションに基づいてセグメンテーション ラベルを作成します。

（２）成長ファネルAARRRモデルに基づく

最も基本的なファネル モデルでは、どのようなユーザーであっても、必ずいずれかのステージに属します。当社の製品ライフサイクル理論と組み合わせることで、さまざまな段階のユーザーに応じてさまざまな運用戦略を策定できます。 (ユーザーステージクラスラベル)

（３）ユーザー価値階層モデル

RFM のポピュラーサイエンスについてはインターネットで自分で検索できるので、ここでは詳しく説明しません。製品に関して、最も価値の高いユーザーは支出額が高く、使用頻度が高いユーザーであり、最も価値の低いユーザーは支出額が低く、使用頻度が低いユーザーです。ここでは 8 つのカテゴリ ラベルに分割できます。

（４）ユーザーの好みに基づいたモデル

ユーザーの行動を通じて興味や好みを推測し、その興味に合った製品やアクティビティを推奨します。製品アクティビティを分類してラベル付けし、クリック、購入、閲覧、コメント、共有などのユーザー行動に基づいてユーザー嗜好モデルを作成します。

04 より包括的なラベルを作成するには?

1. 事業レビュー

ユーザー タグ システムを構築する最初のステップは、ユーザー エクスペリエンス マップを整理し、ビジネス プロセスを復元することです。当社が望むビジネス目標を特定し、目標を細分化し、個別の運用戦略を策定します。金融管理プラットフォームを例にとると、チャネルソース、アプリのダウンロード、登録とログイン、アクティブブラウジング、実名カードのバインディング、投資/ローン（製品の好み、アクティビティの好み）、ユーザーの再購入、ユーザーの離脱、ユーザーの離脱など、ビジネスプロセス（ユーザーライフサイクル全体をカバー）を絞り込んでラベルシステムを構築し、ラベルの組み合わせを運用戦略に適用します。

2. タグの分類

一般的に、ラベルは適時性に応じて静的ラベルと動的ラベルに分けられます。名前が示す通り:

• 静的タグ: 長期間変更または更新されません。たとえば、ユーザー UID、初回ログイン時間、地域/性別など。
• 動的タグ: 有効期限があり、タグの有効性を確保するために定期的に更新する必要があります。たとえば、ユーザー アクティビティ タグ、メンバーシップ レベル、資産ステータスなどです。

データ抽出をファクトラベル、統計ラベル、モデルラベルに分類することもできます。

1. ファクトラベル: ユーザーの基本情報属性はユーザーデータから直接抽出でき、すぐに区別できるようにラベルを付ける必要がある。
2. 統計タグ: ユーザーの行動データと組み合わせて統計的にグループ化し、アクティブな行動、投資の引き出し行動などのユーザーデータの特性を反映します。
3. モデルラベル: コアユーザー、解約ユーザー、警告解約ユーザーなどのユーザーポートレート特性を反映するために、ユーザーデータ属性に基づいて抽象化されます。予測ラベルとも言えます。

完全なラベリング システムは、ラベルの種類に関して上記の 3 つのカテゴリのラベルをカバーします。ビジネスの観点からは、ライフサイクル、ユーザー価値、アクティブ特性、ユーザーの好みという4 つの側面もカバーする必要があります。

1) ライフサイクルラベル

新規ユーザー、初回ユーザー、ロイヤルユーザー、サイレントユーザー、離脱ユーザーなど、製品内のユーザーのライフサイクル段階を指します。ユーザーのライフサイクルステージを明確に識別し、ユーザー特性や運用の優先順位を把握できます。

2) ユーザー値ラベル

高価値ユーザーなど、RFM ユーザー階層化は、ユーザーの消費特性と製品内の商業価値を指し、ユーザーの差別化された運用投資と戦略手法を導くことができます。

3) アクティブフィーチャラベル

大きなプロモーションに敏感なユーザーや夜間にアクティブなユーザーなど、製品を使用する際のユーザーの行動、時間、チャネルなどの特性を指します。これらは、運用タイミングのシナリオの選択や運用戦略方法の設計に役立ちますが、前提として明確な定義が必要です。

4) ユーザー設定タグ

例えば、金融商品や配送商品に対する嗜好は、ユーザーのニーズや傾向の判断をサポートし、コンバージョン効果を高めるためのターゲットを絞った運用を行うことができます。

タグ定義タイプとビジネス観点の次元に基づいて、タグを徐々に充実させ、実際のビジネスと組み合わせて継続的に改善し、完全なユーザータグシステムを徐々に構築し、ビジネスを継続的に強化します。

上記のラベルに基づき、当社の金融ビジネスと組み合わせて、次のタイプに分類します。

ユーザー タグは通常、ユーザーの自然な属性、ユーザーのトランザクション データ、ユーザーの資産データ、およびユーザーの行動特性から生成されます。

1. 属性クラスタグ。ユーザーが登録情報に記入した性別、年齢、地域などのユーザー情報をシステムを通じて直接収集することで取得される固定カテゴリ。
2. 行動ラベル。商品の保有状況、取引行動などのデータの統計分析を通じて得られる動的カテゴリ。
3. 優先クラス ラベル。動的カテゴリは、ユーザーの製品設定、引き出し設定、アクティビティ設定などのデータ統計を通じても取得されます。
4. 値クラスのラベル。動的なカテゴリ、統計、ユーザーのメンバーシップ レベルやユーザーのライフ サイクルなどの変更の整理。

（ユーザータグ分類）

ラベルの種類に関係なく、ユーザーの特定の次元の特徴を記述および特徴付けることで、ユーザー情報を要約します。特定のテキスト、統計指標、重要な日付など、使用するビジネス担当者が情報をすばやく取得できる限り、効果的なユーザー ラベルになります。

3. ラベル制作

上記の4つのカテゴリに従って、4つの第1レベルラベルを第2レベルと第3レベルのラベルに分割し（ルールを確立）、すべてのユーザーをカバーする状況を詳細にリストします（特に、解約の警告と解約後のリコール）。この方法は愚かですが、効果があります。

ラベルを1～4つのカテゴリに分け、ラベル定義（基本ラベル - モデルラベル - 予測ラベル）、ラベル生成（手動ラベル付け、ルールラベル付け）、ラベル更新（自動更新、手動更新）、ラベルクエリ（ラベルクエリ、ラベル統計）、ラベル管理（追加、編集、無効化）などについて説明します。

05 ラベルシステムの簡単な適用

ユーザーポートレート:ユーザーを理解するための重要なツールです。ビジネス関係者がユーザー特性を素早く理解し、製品の反復や運用活動戦略などを導くのに役立ちます。

精密マーケティング:複数の次元を通じてユーザーをより細かい粒度に分割し、SMS、プッシュ、電子メールなどを通じてユーザーにリーチします。アクティビティ、ユーザーケア、リコール、インセンティブなどの戦略に適用され、コストを節約して良好な結果を達成します。

データ分析:一般的に、これらのデータは企業の BI プラットフォームに接続され、データ分析中にさまざまなタグを使用して、さまざまなディメンションでセグメンテーションとドリルダウン分析が実行されます。より詳細な比較分析を実施します。

推奨システム:ユーザータグに基づいて、ユーザーごとに表示されるコンテンツが異なっているように、パーソナライズされた推奨がユーザーに対して行われます。例えば、パーソナライズされた広告の表示、広告のクリック率の向上など。

06 その他

1. ラベル システム情報のアーカイブ、保守、更新: ラベル システム内の各ラベルの特定のルール、更新ロジック、更新サイクル、取引先など。後続のメンテナンスと更新を容易にするために、明確なアーカイブ記録を保持します。

2. ラベルが制定された後、事業者はラベルが合理的かつ効果的であるかどうかを継続的に検証する必要があります。継続的に最適化と反復処理を行って、ファクト ラベルをニーズを満たすモデル ラベルと戦略ラベルに処理します。未使用または無効なラベルを適時にクリーンアップします。

上記はコミュニケーション歓迎です。