SIKT モデルで構築されたユーザー ポートレートは非常に使いやすいです。

ユーザー ポートレート プロジェクトを実行する際の最大の懸念は、ユーザー ポートレートがビジネス シナリオと一致していないことです。では、ビジネス シナリオに基づいてユーザー ポートレートを効果的にするにはどうすればよいでしょうか?この記事では、この問題の解決に役立つ SIKT モデルを紹介します。データ分析業界に携わる方におすすめです。

ユーザーポートレートプロジェクトを行う際に最も恐れていることは何ですか? 3つの言葉：いいえ！おなら！使用！多くの場合、データを扱う学生は、いわゆる「360 度ユーザー ポートレート」を出力するために一日中一生懸命に作業し、その後、ビジネス側から批判を受けます。

性別や年齢がわかっても何が悪い！

過去には消費が高かったが、将来はどうなるのだろうか？だから何？

何かを高潜在性としてマークした場合、それは本当に高潜在性があるのでしょうか? ?

上記の問題はすべて、SIKT モデルに基づいてプロジェクトを進めていないために発生します。ユーザー ポートレートはビジネス シナリオとは無関係であり、ビジネスがポートレートを使用して何ができるかについては考慮されていません。

突破口を開きたいのであれば、もちろんビジネス シナリオに戻って、ユーザー ポートレートがどのように役立つかを真剣に考える必要があります。 SIKT モデルは、この問題を解決するための概念モデル (アルゴリズム モデルではありません) です。

01 SIKTモデルの原理

SIKT モデルはラベルを整理する方法です。タグは、ユーザー ポートレートの基礎であり、ポートレート システムの構成要素です。ユーザー ポートレート システムが有用であるためには、ラベル自体が価値のあるものでなければなりません。そのため、ラベル付けを行う際には、データ担当者の直感に頼って、実行中のスクリプトのように「性別と年齢」をシステムにランダムに入力するのではなく、ビジネス シナリオから始めて段階的に進める必要があります。

1. ステップ 1: ビジネス シナリオを整理します。ユーザーはまず、「どんな問題を解決したいのか？」と考える必要があります。
2. ステップ 2: 主要な指標を整理します。ユーザーはもう一度考える必要があります: 問題解決を測定するためにどのような指標を使用すべきでしょうか?
3. ステップ 3: 主要なアクションを整理します。ユーザーはもう一度考える必要があります: 問題を解決するために何ができるでしょうか?
4. ステップ 4: 便利なタグをフィルタリングします。データは、どのようなタグがアクションの効率を向上させることができるかを考えるのに役立ちます。

このステップに従って分類されたラベルは簡単に確認できます。

1. 明確な使用シナリオがあります。情報過多を回避し、ユーザーが問題について考えることに集中できるようにします。
2. 明確な評価指標があります。評価方法を明確にし、主要指標を改善することで成果につながります。
3. 明確な着地動作があります。ラベル効果が明確になり、ラベル使用前と使用後の同じアクションの違いがわかります。

ラベルは万能ではなく、ビジネス シナリオによってはラベルが必要ない場合があることに注意してください。したがって、この方法を使用する最初のステップは、ビジネス シナリオを整理し、タグとの関連性の高いシナリオを見つけることです。

02 ビジネスシナリオ分析

本質的には。タグはビジネス情報を凝縮したコレクションです。ラベルには、圧縮されていない情報に比べて 3 つの大きな利点があります。

1. 利点 1: クエリが簡単。スーパーマーケットで買い物をしているところを想像してください。商品を分類するラベルがなく、商品のフルネームが書かれていたら、商品を見つけるのは非常に困難でしょう。したがって、情報検索効率の向上がタグの第一の主要な機能です。情報検索にタグを使用すると、認知段階の効率が向上します。
2. 利点2: 分類が簡単。ラベルを使用すると、分類の効率が大幅に向上し、特に明らかに使用されないカテゴリをすぐに除外できるようになります。これにより、意思決定段階の効率が向上します。
3. 利点3：選択が簡単。利用可能な手段がラベルによって分類されている場合、現在の状況に適した手段をすばやく見つけることができ、分析と議論の繰り返しを避けて、実行効率を大幅に向上させることができます。

要約すると、ほぼすべてのビジネス業務には、現状の理解、戦略の策定、方法の選択という 3 つのステップが含まれます。したがって、急速な発展、土地の奪取、乱開発の段階にある産業だけがラベルを必要としません。

それがまだ乱暴に成長しているのであれば、なぜ検索、分類、選択に手間をかけるのでしょうか?お金をかけてやるだけ！ああ、神様！業界の成長が鈍化し、コストを管理して効率を高める必要があるときはいつでも、ラベルが役立ちます。

03 1 小型アプリケーションケース

シナリオ 1: インターネット企業の広告部門は、プライベート ドメイン広告のインフルエンサーを選択する予定です。

配信シナリオの指標は非常に明確です: 配信コンバージョン率。注意すべき点は、プライベートドメイン配置であるため、ビッグVの広告スペースを購入した後、ビッグVのファン全員をカバーすることしかできず、意思決定段階でユーザーをセグメント化することは不可能であるということです。そのため、シーンを分割する場合、意思決定段階でラベル最適化を使用することはできません。

ただし、ラベルは、現状を理解し、方法を選択する段階で役立ちます。

認知段階: 大きな V が多数存在し、1 つの大きな V がすべてのプラットフォームをカバーします。このとき、インフルエンサーを分類するラベルがあれば、インフルエンサーの基本情報を簡単に確認でき、適切なインフルエンサーを選択できます。

選択段階: 同じ広告でも、使用できる素材は 5 種類または 6 種類ある場合があります。このとき、材料を分類するためのラベルがあれば、スクリーニングの難易度が下がり、効率が向上します。

ここで使用されるタグは 100% ユーザー タグではないことに注意してください。たとえば、大きな V 分類ラベルは、昇進を担当する同僚がマークする必要があるかもしれません。たとえば、材料ラベルでは、材料設計を担当する同僚が自分でマークを付けて分類する必要があります。

ここで使用されるラベルは一度にすべて生成されるわけではないことに注意してください。たとえば、ビッグ V のラベルに「不正行為」というラベルが付いているのは、ビッグ V が以前の協力中に不正行為をしていたことが発覚し、将来の世代が騙されないようにマークを付けたためです。たとえば、Material タグの「Use Effects」タグなどです。 N 回の材料配送の効果を観察した後、マークされます。

これにより、より深刻な問題が生じます。つまり、ユーザー ポートレートの構築は、万能のデータ アナリストが 1 日でデータベースを作成しただけでは実現できないということです。これらのビジネス分類と結果の追跡を完了するには、長期にわたる蓄積とビジネス関係者の参加が必要です。

04 別の小さなケースを見てみましょう

シナリオ 2: インターネット企業のユーザー オペレーションでは、購入 (金額に関係なく) を促すことを目的として、休眠ユーザーを目覚めさせることを計画しています。

このシナリオでは、重要な指標は非常に明確であり、それは休眠ユーザーのアクティブ化率です。

シナリオをセグメント化すると、休眠ユーザー グループが固定されているため、認知段階ではそれほど難しくないことがわかります。ただし、戦略段階ではより複雑になります。

まず、休眠状態になる前には、ユーザーの消費習慣や経験が異なるため、ユーザー特性を判別し、ユーザーに適したアクティベーションプランを見つける必要があるかもしれません。

第二に、現在休眠状態にあることは、将来も休眠状態にあることを意味するものではありません。ユーザー自身には、一定の自然復帰の可能性があります。これらの自然に戻ってくるユーザーを区別できない場合、投入されたウェイクアップ リソースがすべて他のユーザーによって奪われる可能性が高くなります。

したがって、重要なアクション レベルでは、次の 2 つの重要な支援が必要です。

1. 過去の消費嗜好とレベルを区別する
2. 将来の自然覚醒の確率を予測し、自然覚醒するユーザーを判別する

これら 2 つの点は、ラベルの要件に対応しています。ただし、実装方法は異なります。過去の需要分析には信頼できるデータがあるため、履歴データを通じてユーザーの階層化/グループ化を行うことができます。ただし、将来の起床状況を予測する必要があり、そのためにはアルゴリズム モデルのサポートが必要です。

興味深いのは、誰が消費するかを正確に予測した後、ウェイクアップ リソースを配信するときにこれらの予測された消費者ユーザーをバイパスするため、その後の ROI 計算が適切になるということです。

これは、より深いトピックにつながります。予測モデルを作成して使用する方法も、ビジネス シナリオに密接に関連しています。多くの人は、ユーザーポートレートを構築するときにビジネスシナリオを考慮せず、単に「予測モデル/推奨モデル」がすべてを網羅することを期待しています。それは非常に非現実的です。

05 まとめ

SIKT 操作プロセス全体をまとめると、ユーザー ポートレートを効果的にするには、まずラベルを効果的にする必要があることがわかります。

タグを有効にするには、次の操作を行う必要があります。

1. ビジネスシナリオと密接に統合
2. 改善すべき主要指標を明確にする
3. 着陸の重要なアクションを明確にする
4. ビジネス仲間が積極的に参加し、ビジネスラベルを貼る
5. データは長期間にわたって追跡されるべきであり、特に効果のラベルは
6. アルゴリズムモデルは主要なシナリオと主要なリンクを埋める

つまり、全員が協力して初めて、真の成果を達成できるのです。データアナリストと既存のデータベース内のいくつかのフィールドだけに頼り、ビジネスシナリオを考慮せずにモデルを構築し、ビジネスアクションを考慮せずにデータ収集について議論すると、結局、冒頭のような、血痕を残さずに切り取られた役に立たないポートレートしか得られません。

著者: 地に足のついた教師チェン

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