「ヒト・モノ・場」モデルをどう活用するか？なぜインターネット業界でも議論されているのでしょうか?

データ分析の分野では、人・物・場所モデルがよく言及されますが、人と物の主要なマッチングについては深く分析されることはほとんどありません。この記事では、この重要なコンテンツを詳細に解釈し、ショッピング ガイド、店舗、ショッピング モールなどのさまざまなシナリオでのマッチング戦略について説明します。データ分析に関する書籍や記事では、人・物・場所モデルについて言及されていることが多いものの、人と物のマッチングのポイントについては詳しく説明されていません。本稿では、ショッピングガイドから店舗、ショッピングモールに至るまで、人と商品のマッチングを徹底的に分析し、本質を突き止めます。

多くのデータ分析の書籍や記事では、人・物・場所モデルについて触れられていますが、人と物をどのようにマッチングさせるかという最も核心的な問題に関する詳細な紹介はありません。人と商品のマッチングは、コンバージョン率分析、ユーザーセグメンテーション、推奨アルゴリズムのトレーニングなどの重要な問題を含む、非常に基本的な分析理論です。これは、電子商取引、O2O、ショートビデオ、ライブ放送など、すべてのインターネット製品で考慮されます。早速、今日は詳しくご紹介したいと思います。

1. ショッピングガイドマッチング

最も単純なシナリオを想像してください。顧客がカウンターの前に立って、「扇風機が欲しい」と言います。この時点で、顧客はすでに店舗まで長い距離を移動しており、取引をすることに非常に前向きです。そしてその要求は明確に表明されました。買い物ガイドとして確認しておきたいのは、それがどんな種類の扇風機なのかということです。これはよくあることです：ショッピングガイドのマッチング。

現時点では、マッチングは主に次のような特定の製品情報に基づいて行われます。

シナリオ: 外出用?デスク用ですか？寝室用ですか?リビングルーム用ですか?

スタイル: ハンドヘルド、卓上、床置き?

価格: 価格はだいたい XXX の範囲内ですか?

デザイン: 外観/色/形状に満足していますか?

これら 4 つの情報の一致は漸進的な関係であることに注意してください。使用シナリオによって、スタイル、価格、デザインが決まります。価格によってデザイン、仕上がり、その他の詳細が決まります。したがって、優れたショッピングガイドは、大きなものから小さなものまで確認する必要があり、これにより顧客のニーズを固定しやすくなり、マッチングの成功率が向上します。

セールスマンではなく、ショッピングガイド（ガイドのように購入を案内する）という名前なのはそのためです。頭の悪いセールスマンだけが、すぐにたくさん話し始めます。「当社の製品には 18 の機能と 20 件の特許があり、とても素晴らしいです...」

もちろん、ショッピング ガイドでは、商品によってマッチング成功率を向上させるためにさまざまな方法が使用されます。一般的な方法は次のとおりです。

1. シナリオマッチング：耐久財や大型商品によく見られます。需要シナリオから始めて、徐々に具体的な価格と機能へと導きます。

2. 体験マッチング: 一般的に、消費財、衣料品、美容業界で見られます。ユーザーに製品を直接体験してもらい、その体験が良ければ、すぐに需要が確保されます。

3. ディスプレイのマッチング: 動きの速い消費財、特にビール、メロンの種、ミネラルウォーターなどの小額の即時消費製品で一般的です。いずれにしても、お客様は目新しいものを求めて購入するので、数十種類のモデルを展示して、気に入ったものを取ってもらうようにします。

4. 価格の一致: 特に日用品、家庭用品、ケア用品、掃除用品など、動きの速い消費財で一般的です。これらの化学製品はコストが低く、在庫サイクルが長く、日常的に必要とされ、ユーザーは価格に敏感です。価格が割引されている限り、買いだめの波を引き起こす可能性があります。

したがって、理論的には、シナリオベースのマッチングが最適なショッピングガイドのマッチングモデルです。しかし実際には、多くの急速に売れる消費財については、消費者はなぜそれを購入するのかをじっくり考える忍耐力を持っていません。消費者自身が衝動買いをするのです。そのため、シーンに合わせて全てを合わせる必要がなく、体験、ディスプレイ、価格、全てが使いやすいものになっています。詳細なシーン分析とガイダンスには、大きなアイテムのみ適しています。

上記の要素をまとめると、ショッピングガイドマッチングの分析モデルを次のように導き出すことができます。

2. 店舗タイプのマッチング

もう少し複雑なシナリオを想像してください。顧客がショッピングモールで買い物をしていて、どの店に行くかをまだ決めていないとします。この時点では、顧客の取引意欲は高くなく（買い物に来たのかどうかさえわからない）、ニーズも明確ではありません。そのため、すぐに商品を正確にマッチングさせることは不可能です。このときに行うべきマッチングは、基本的には、ニーズのあるユーザーを選び出し、店舗に誘導することです。

注意: このシナリオでは、ユーザー情報を正確に取得することはできません。顧客がまだショッピングモール内を歩き回っている間にたくさんの質問をするのは、冗長なだけでなく、顧客を怖がらせてしまう可能性もあります。現時点でさらに必要なのは、リソースの無駄を避けるために、ニーズのない顧客を避けながら、ニーズのある顧客を引き付ける手段です。

一般的に使用される方法は次のとおりです。

1. 自然なサイクルに基づく: ほとんどの消費財には、週末、月末、四半期末、休日など、年間を通じて売れ筋の固定期間があるため、この方法はほとんどの消費財に使用できます。対応する期間内にアクティビティを実行するだけです。

2. 消費サイクルに基づく：顧客の消費履歴に基づいて、前回の購入が消費されたと推定され、2 回目の購入のリマインダーが送信されます。

3. ユーザーの階層化に基づく: 美容や健康など、顧客が集中する業界でよく見られます。ハイエンドユーザーを対象にした招待やアクティビティを実施することで、一方では顧客離れを防ぎ、他方では潜在的な大口顧客に模範を示して参加を促します。

4. ライフサイクルベース: 母子ケア、教育、健康など、ライフサイクルが激しい業界でよく見られます。母親、赤ちゃん、お年寄りを捕まえたいなら、公園や遊び場、ボールプールに行って、おもちゃ、卵、米、小麦粉、油などを持ってきてください。

5. チャネルベース: 金融、不動産、家具など、大規模な顧客を必要とする業界でよく見られます。ターゲット顧客が集まるチャネル（企業、地域、商工会議所など）に集中してプロモーションを行い、顧客獲得を図ります。

顧客の購買意欲も需要も定かではないため、この段階でのマッチング成功率は大きく低下することになります。さらに、影響要因が多すぎるため、どのリンクにトランザクションの失敗につながる問題があるかを明確に分析することは不可能です。そのため、分析の効率を高めるために、店舗への集客と店舗内での取引の完了という2つの部分に分けて分析することが一般的です。店舗への集客に用いられるさまざまな手段の質を個別に評価し、店舗を見てから取引を誘導する方法を評価します。

上記の要素をまとめると、店舗タイプマッチングの分析モデルは次のようになります。

3. ショッピングモールタイプマッチング

もっと複雑なシナリオを想像してください。顧客が歩行者専用道路を歩いていて、どのショッピングモールに行くかをまだ決めていません。この時点では、顧客の取引意欲や需要は非常に不明確であり、あるいは単に通り過ぎているだけかもしれません。

注: このシナリオでは、ショッピングモールと店舗は異なる問題について考えています。

店舗: ショッピングモールに人通りがない場合は、店舗を閉めて、人通りのあるショッピングモール内の店舗を探します。

ショッピングモール：特定の店舗の存続については気にしません。交通量がある限り、店を開く人が絶え間なくやって来るでしょう。

この興味の違いは、その後の分析のアイデアの違いに直接つながりました。ショッピングモールだけが気にしているのは、歩行者通りのユーザーをどうやって自分とマッチングさせるかということです。

製品のマッチングロジックは非常に単純かつ大まかです。

1. 独占：超低価格の補助金を使って競争相手を殺したり、歩行者専用道路のメイン道路を直接占拠したりします！ユーザーは自然に私のところに来ます。

2. パートナーを誘致する：大手ブランド店を誘致して低価格で入居してもらい、自然にハイエンドユーザーを引き付けます。

3. 集客を増やす: 地下に安くて巨大なスーパーマーケットをオープンすると、顧客が自然と集まって買い物をするようになります。

4.支援施設の提供：大きな子供用の遊び場を開設し、親が子供を連れて遊びに行き、同時に買い物にも行けるようにします。

よく見ると、ユーザーのニーズがほとんど考慮されていないことがわかります。商業的な運営だけに頼る。実際、ショッピングモールもユーザーのニーズを考慮する必要があります。結局のところ、上記の 4 つのポイントはユーザーを引き付けるだけです。もっと収益を上げたいなら、中小企業を誘致して入居してもらわなければなりません。そこで、ユーザーと中小企業をどのようにマッチングさせるかという疑問が生じます。

ショッピングモールは、中小企業の存続や死活についてはまったく気にしません（自分の息子でない限り）。したがって、ショッピングモールがユーザーと販売業者をマッチングさせる問題に対処する方法も非常に単純かつ大雑把です。

1. 直接お支払いください。お金を出して良い店を買ってくれる人に売ります。

2. 地域ごとに加盟店を割り当てます。映画館があるので、隣にミルクティーとスナックを置いておきます。

3. ユーザーの行動を観察します。例えば、お母さんたちは子どもを連れてボールプールで散歩しながら、母子向け商品を見るのが好きなので、親子消費シーズンを促進しています。

それで十分です。それから、成功事例をいくつかまとめ、まだ定着していない中小企業に提示します。「ここに定着すれば、どれだけ儲かるか見てください。すぐに来てください。」

4. 従来型企業 VS インターネット企業

学生の中には、「陳先生、あなたは伝統的なショッピングモールをオープンすることについて話しているが、私たちはインターネット業界にいる」と言う人もいるかもしれません。実際、これら 3 つの一致するモデルを注意深く調べた結果、何がわかりましたか?

いわゆるインターネットは、従来のショッピングモールをオンラインに移行しているだけです。

ショッピングガイドをインフルエンサーに置き換えるのが、いわゆるライブeコマースゲームプレイです。

ショッピングガイドを個人的なWeChatの追加に置き換えることは、いわゆるプライベートドメイントラフィックゲームプレイです

ショッピングモール内の店舗広告を直接来店者に置き換えるのが、プラットフォーム型電子商取引のやり方である。

道路沿いの広告をWeChatグループに置き換えるのはソーシャルマーケティングの手法です。

新規顧客獲得のための店舗VIPギフトを核分裂広告に置き換えることが核分裂成長を生む方法である

モールをXXプラットフォームに置き換えます。これらのインターネットアプリは、お金を燃やし、クーポンを配布し、1元で購入します。彼らは知り合いですか？

地域別に販売店を分けるのではなく、最初にクリックされた商品の属性に基づいて商品間の距離関数を計算します。これが推奨アルゴリズムにおける類似性推奨アルゴリズムです。

グループ行動に基づいて活動を促進するのではなく、類似したクリック行動に基づいて人々をグループに分け、製品を推奨します。これは協調フィルタリングアルゴリズムです。

したがって、いわゆる電子商取引もビジネスであり、その運営ロジックは本質的には同じです。違いは、インターネット上のユーザー行動は十分なデータ記録を残すことができるため、比較的正確な分析が実行できることです。従来の店舗のように、消費者の動きを現場で肉眼で観察するために研究者に頼る必要はもうありません。

これは別の観点からも反映されています。いわゆる「大手メーカー推奨モデル」について迷信的に考えないでください。さまざまな役割やシナリオに対して製品を推奨するためのアイデアや重要な要素はまったく異なります。盲目的にコピーすることは無駄になるだけです。