トラフィックの観点から見たユーザーリンク分析についての簡単な説明

ショートビデオ、ライブストリーミング、電子商取引などのインターネット業界では、トラフィックの観点からのユーザーリンク分析が不可欠な役割を果たしています。本稿では、ライブストリーミング電子商取引を例に、その収益の観点から、比較的完全なリンク診断フレームワークを整理し、帰属、問題の掘り下げ、最終的なポジショニングを実行します。

01 トラフィックリンクとは

「強力な推奨」と「強力なコンテンツ指向」を持つ業界では、トラフィック リンクは一般に推奨システムまたは手動で指示された購入によって推奨され、その後バックエンド システムがコンテンツ/製品の配信、ユーザーへの露出、ユーザーによる消費/変換の完了というリンク全体を完了します。トラフィック ファンネルは、主にシステムの配布と公開から始まるトラフィック リンクの下のプロセスを指します。中間の各段階には、プラットフォーム上のユーザーの行動特性がいくつか含まれており、最終的にプラットフォーム上の消費/変換プロセスが完了します。つまり、このリンクはトラフィックの観点からファネル分析を表しており、ショートビデオ、ライブ放送、電子商取引などのインターネット業界では欠かせない役割を果たしています。

本稿では、主にライブストリーミング電子商取引業界を例にとり、ライブストリーミング電子商取引の収益の観点から、比較的完全なリンク診断フレームワークを整理し、問題の属性付け、問題の掘り下げ、そして最終的にこのフレームワークの下での問題の所在を特定します。

02 初心者のためのトラフィックリンクの分解方法

最終的な目標がライブストリーミングの GMV (つまり、ライブストリーミング電子商取引におけるライブストリーミング取引の合計額) を達成することである場合、トラフィック チェーンは次のコア ロジックに分解できます。

ライブ放送のGMV = 放送人数 * 1人あたりの平均放送時間 * 放送時間あたりの露出 * クリック率 * 時間あたりの平均視聴時間 * 1時間あたりの注文数 * 平均注文価格

この分解方法では、ライブ電子商取引全体の収益は、コンテンツ供給、ストリーミング効率、ユーザー視聴効率、ユーザー購入効率の 4 つのテンプレートに帰属します。

コンテンツ提供:

このモジュールは主に供給の観点から GMV を割り当てます。例えば、先週はアンカーが休日（春節など）のため放送しない可能性があり、そのため生放送収入はありません。

ストリーミング効率:

このモジュールは主にストリーミング効率の観点から説明されており、つまり、一定の放送期間（自然トラフィック、商業トラフィックなど）でプラットフォームがライブ放送にどれだけの露出を与えるかを示します。

ユーザーの視聴効率:

このモジュールは主にユーザーの視聴効率から始まります。 CTRが低い場合、ユーザーは露出されたライブ放送をクリックすることを選択しないことを意味し、ライブ放送ルームの集客力が低いことを示しています。この時点で、売り手は、より魅力的なカバーへの変更、またはライブ放送の予熱やその他の運用戦略を検討できます。平均視聴時間が短い場合、ユーザーはライブ放送ルームをクリックした後、短時間視聴した後に退出することを選択し、ライブ放送ルームのユーザー維持能力が低いことを示します。この現象に対処するために、販売者は、商品をさらに詳しく説明したり、より魅力的なライブ放送ルームのアクティビティを設計したり、視聴者の期待に応えたりすることが求められます。

ユーザートランザクション効率:

このモジュールは主にユーザーのトランザクション効率に基づいています。 OPH が低い場合、ユーザーがライブ放送に対して注文する量が少なく、購入意欲が低いことを意味します。平均単価は販売者の商品の価格を測ります。異常分析において、OPH は低いが、平均単価が大幅に上昇していることがわかる場合、一般的には、販売者が自社商品の価格を引き上げ、その高い粗利益を利用して利益を上げていると推測できます。

一般的に、理想的な成長と収益性を備えた小売業者は、短期的には OPH と平均単価の両方が上昇する可能性があります。通常利益のあるほとんどの小売業者は、OPH と平均単価の間でトレードオフを行うことになります。問題を抱える一部の小売業者は、OPH と平均単価の両方が低下し、つまり、ユーザーの注文数が減少し、パレット価格が下がったにもかかわらず、ユーザーの消費を刺激できないという状況に陥る可能性があります。この場合、さらにドリルダウンする必要があります。

03 トラフィックリンクファネルの問題を特定して掘り下げる方法

前回は、トラフィック チェーン内のさまざまな部分の意味について詳しく学習しました。この部分では、問題を特定して掘り下げる方法に焦点を当てます。パート 2 で、CTR (クリックスルー率) と OPH (1 時間あたりの注文数) が大幅に減少していることがわかった場合、ライブ ブロードキャストのカバーが魅力的ではなく、ユーザーの注文意欲が低下し、購入活動が低下していると結論付けることができますか?ほとんどの場合、この結論は十分に確固たるものではありません。ほとんどの場合、分析は次の原則に従う必要があります。

外部要因を排除する: 分析から結論を導き出すときは、まず周期的な影響 (オフシーズンやピークシーズンなど)、外部の影響 (競合他社の行動など) などの外部要因を除外する必要があります。それが内部の問題であることを確認した後、内部分析を続行します。

内部分析では、ターゲット グループを特定します。ユーザー アングル (需要)、販売者アングル (供給)、プラットフォーム アングル (管理、製品、戦略など) など、複数の角度から細分化して、内訳とポジショニングを行うことができます。多くの場合、変更は特定のグループの変更によるものであるため、一般的な内部分析では、まず需要に基づいて特定の方向を推測し、次にその推測を検証する必要があります。

有効なビジネス認識と推測がない場合、次のフレームワークに従って、ある程度の拡張を実行し (もちろん、作業負荷は比較的大きくなります)、プロセスから主要な問題グループを見つけることができます。

1. 異なるトラフィックタイプのトラフィックリンクを水平に区別する

ライブストリーミングの GMV = オーガニックトラフィックの GMV + 商業トラフィックの GMV + 会社/部門の調整可能なトラフィックの GMV

まず、トラフィックの種類を区別する必要があるのはなぜでしょうか?

トラフィックとは、一般的に、システムまたは手動で制御される推奨単位を指します。推奨システムまたは手動購入が多い場合、通常、仕事/ライブ放送ルームはより多くのユーザーに推奨され、より多くの露出が得られます。トラフィックの種類は、一般的に、自然トラフィック、商用トラフィック、会社/部門が制御可能なトラフィックの 3 つのカテゴリに分類できます。

トラフィック タイプを区別する目的は、異なるトラフィック タイプのトラフィック リンクを監視し、制御可能なトラフィック タイプのターゲット ステージを特定し、ターゲットを絞った改善を行うことです。ナチュラル トラフィックとは、一般的に、推奨アルゴリズムによって計算され、システムによって自動的に促進されるトラフィックを指します。その推薦の効果は著者自身の特性と密接に関係しています。比較的ブラックボックス化されており、トラフィック戦略を分析して推進することが困難です。商業トラフィックとは、ユーザー（販売者）が自らトラフィックを購入することを指し、プラットフォームは特定の広告製品を使用してプロモーションと露出を完了します。

このトラフィックでは、投入する量が増えるほど、商業的な露出も増えま​​す。したがって、この部門のトラフィックの入り口は人為的に購入され、その後のリンクも分解して分析し、この部門の広告（商品化）トラフィック下でのユーザーの変換プロセスを分析することができます。

会社/部門調整可能なトラフィックとは、一般的に、会社/部門が一定の割合のトラフィックを所有し、このトラフィックの割合を特定のユーザーに合わせて調整したり、特定の方法でユーザーに提供したりできることを意味します。また、他部門からの介入や規制を受ける可能性のある部門でもあるため、その連動効果を監視することも重要です。

2. 垂直方向に、ユーザー/販売者/プラットフォームなどの観点からドリルダウンします。

ライブ放送の GMV = バイヤーグループ 1_GMV + バイヤーグループ 2_GMV + … + バイヤーグループ N_GMV

または

ライブ放送 GMV = セラーグループ 1_GMV + セラーグループ 2_GMV + … + セラーグループ N_GMV

または

ライブ放送のGMV = 商品タイプ1_GMV + 商品タイプ2_GMV + … + 商品タイプN_GMV

前回は、GMV をトラフィック タイプ別に横方向に分類しました。この部分は主にドリルダウンの観点から分解されます。

次のようなシナリオを想像してみてください。自然なトラフィックで、トラフィック チェーンの各段階で一定の減少が見られる場合、オペレーターはどのような対応をすべきでしょうか。すべてのビジネスに必要な改善点はありますか?それともプラットフォームのすべてのユーザーが対象でしょうか?これは明らかに非現実的なので、この部分では主に、垂直的な観点からさまざまなトラフィック タイプの下にトラフィック リンクをさらに配置することに焦点を当てます。

ユーザーの視点から掘り下げてみましょう:

一般的に、ユーザーは、基本的なユーザー ポートレート、アクティブなユーザー行動、ユーザー トランザクション行動、およびユーザーとホストの関係行動に分類できます。ファンと非ファン、新規顧客と既存顧客、月間取引注文量の範囲など、ビジネスの通常の状況に応じて分類できます。ここで、トラフィックタイプとトラフィックリンクを組み合わせると、次の結論を導き出すことができます。

XXX トラフィック（自然？ ユーザーが投資した商品化？ プラットフォームの自己制御？）の下で、XXX ユーザー（分布別）は XXX 段階で大幅に減少しています（供給不足ですか？ ストリーミング効率が低いですか？ 視聴効率が低いですか？ 購入効率が低いですか？）。

ここでの私たちのポジショニングは、自然なトラフィック、非ファン、視聴効率の低さだと仮定します。

次に、次の提案が考えられます。フォローしていないユーザー（ユーザーの問題を解決）に対して、アンカーはライブ放送ルームでいくつかの新しいファン特典を宣伝して、新しいファンの魅力と影響力を高め、ライブ放送ルームに誘致し、人々を維持する能力を高めることができます（トラフィックリンクの問題を解決）。

他の：

販売者やプラットフォーム製品の種類の観点から見ると、分解方法はユーザーと似ているため、ここでは詳細には触れません。

04 結論

上記では、トラフィック リンクの段階的な理解と簡単な診断が完了しました。要約すると、トラフィック ステージの特定、トラフィックの種類を特定する。ターゲット グループ タイプを特定します。

実際のアプリケーションでは、まずトラフィック ステージを見つけ、次にターゲット ステージの下のトラフィックの種類とターゲット グループまでドリルダウンできます。最初にターゲット グループを見つけてから、トラフィック ステージとトラフィック タイプにドリルダウンすることもできます。具体的な分析はビジネスニーズに応じて合理的に実行でき、厳格な順序要件はありません。

著者: kk、「データクリエイターアライアンス」メンバー。

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