完全なユーザー分析システムを構築するにはどうすればよいでしょうか?

ユーザー分析システムを作成するには？記事から学んでみましょう。

ユーザー分析は多くの人が話題にするものです。しかし、いったん完成すると、混乱した状態で完成することが多いのです。多くの初心者は、「ユーザー分析」という言葉を聞くと、条件反射のように「性別、年齢、地域、アクティビティ、リテンション、離脱、コンバージョン、RFM...」と始めます。彼らは大量のデータを提示しますが、結論には至りません。

ユーザー分析をより体系的に行うにはどうすればよいでしょうか?今日はそのシステムについて説明させてください。

1. ユーザー分析システムの最大の難しさ

ユーザー分析システムを構築する上で最も難しいことは何ですか?もちろん、データ不足です!

ユーザーデータを収集するためのチャネルは 3 つだけです。

1. ユーザーが入力したフォーム情報
2. ユーザーの消費履歴
3. APP/ミニプログラムにおけるユーザーのアクティブ記録

ユーザーデータの収集に関しては、普通の企業はToutiaoのような独占大企業とは比べものにならない。大企業は多くの事業分野を持ち、さまざまなタイプのユーザーに関する豊富な情報を収集しています。さらに、大手メーカー傘下のアプリはユーザーの定着率が高いため、ユーザー行動データも非常に豊富です。大企業は、ユーザー間の関係性を把握するために、知人からの推薦を特に好みます。位置情報や顔情報に関しては、確実に扱われます。

ほとんどの一般的な企業の現状は次のとおりです。

• ユーザーのフォーム記入率が低く、顔認識情報どころかIDカードさえ収集できない。
• ユーザーの消費頻度は低下し、消費する製品の種類も減少し、消費の頻度も低下します。最も消費される製品は、依然としてトラフィックを引き付ける製品です。
• アクティブなユーザー行動はほとんどありません。少数の熱心なファンを除いて、ほとんどのユーザーはアクティビティがあるときだけログインします。

この状況は、一般企業がユーザー分析を行う際には、まずどのようなデータが利用可能かを考慮しなければならないことを意味します。データが最も豊富で、価値を生み出す可能性が最も高いところから始めます。分析をしながら、ビジネスを推進したり、データを改善したりもできるので、好循環が生まれます。

ステップ1: ユーザー価値の階層化

すべての企業が持つべきデータは消費記録です。まずこれをやってください。消費記録から、誰が高額支出ユーザーであるかを区別できます。財務スポンサーを特定することが、その後のすべての分析の出発点となります。

注意: 高額支出項目を特定することは、過去 1 年間に費やした金額を数えるほど簡単ではありません。代わりに、ライフサイクル観察法を使用して、ユーザーが登録した瞬間からユーザーの消費分布を観察する必要があります。配布パターンが異なると、ユーザー操作戦略も異なります (下図参照)。

ステップ2: ユーザーソースチャネル分析

高額支出ユーザーが誰であるかを理解した後、さらに次のことを考えることができます。高額支出ユーザーはどのチャネルから来ているのでしょうか。ユーザー ソース チャネルを分析する場合は、まずチャネルの品質を評価し、支出額の高いユーザーが多い高品質のチャネルを特定する必要があります。その後、高品質のチャネルへの投資を増やし、低品質のチャネルへの投資を減らすことで、コストを削減し、効率を高めるという目標を達成します。こうすることで、現時点でコンバージョンパスデータがない場合でも、予備的な分析を行うことができます。

その後、徐々にビジネスを推進し、コンバージョンパスのデータ収集を改善し、広告資料、コンバージョンプロセス、排水製品、排水活動などを分析し、新規顧客を引き付ける品質をさらに向上させることができます。

ステップ3: ユーザーアクティビティ分析

新規ユーザーを引き付ける問題を解決した後、さらに次の点について考えることができます。既存ユーザーはどの程度アクティブですか?どのグループが助けを必要としていますか?ユーザー操作の観点から見ると、異なるレベルや異なるアクティビティレベルのユーザーに対する操作アイデアも異なります。そのため、ユーザーのアクティビティ レベルを整理することは、運用アイデアを形成する上で非常に役立ちます (下の図を参照)。

多くの学生はこのステップで行き詰まり、多くの指標をリストアップしても問題が見つかりません。注意: ほとんどの企業には、WeChat、Taobao、TikTok のようなスーパー アプリはありません。ほとんどのユーザーは企業と頻繁にやり取りすることはなく、大規模なイベントのときにのみ現れる傾向があります。高いインタラクション頻度を持つユーザーはごく少数です。

したがって、ユーザー維持率を分析する際には、まず次の 2 つの要素のマトリックス分析を実行して、全体の状況を明確に把握し、重点的に取り組むべき正しい方向を特定する必要があります (下図を参照)。

1. ユーザーの消費頻度
2. ユーザーインタラクション頻度

ステップ4: ユーザーアクティビティ参加分析

最初の 3 つのステップを経て、次の 3 つの基本的な問題が理解できました。

1. 高価値ユーザーとは誰ですか?
2. ユーザーはどこから来ますか?
3. ユーザーが行く場所

次に、ユーザー価値を高める方法を考えます。一番良い手段はプロモーション活動なので、ここから始められます。

一般的な割引の種類は 5 つあります。XX 元相当の商品を購入すると、XX 額の割引が受けられます。

• 割引タイプ: XX 製品、元の価格から X 割引で販売
• 1 つ買うと 1 つ無料タイプ: XX 個の商品を購入すると Y 個のギフトがもらえます。
• クーポンの種類: X元相当のクーポンを使用して注文金額を差し引きます
• ポイントベース: 消費に応じてポイントを獲得し、ポイントを現金/ギフトと交換します

これら 5 つの形式のデータは、非常に乱雑になる可能性があります。特に、同じ注文で 2 ～ 3 個の割引ルールを同時に使用できる場合。多くの企業は開発に非常に怠惰です。個別のアクティビティ タグ ライブラリは作成されず、アクティビティ テーブル、製品テーブル、注文テーブル、ユーザー テーブル、ポイント テーブル (一般に 5 つのプロモーション テーブルと呼ばれる) 間の関連付けも作成されません。その結果、最終注文では割引のみが表示され、各ルールに細分化することはできません。これにより、その後の分析で修復不可能な問題が発生します。

理論的には、次のものが必要です。

• 5つの昇格表は明確にリンクされている
• すべてのカテゴリーのクーポンを避ける/しきい値なし
• ユーザーバウチャーと製品バウチャーの重複を避ける

これにより、明確なデータ分析が可能になります

これらの基本データがあれば、分析の余地は十分にあります。

• 割引に敏感なユーザーは誰ですか?どれが鈍感なのでしょうか?
• 鈍感なユーザーが忠実に支持する製品は何でしょうか?消費は具体的にどのようなシナリオで発生しますか?
• 敏感なユーザーの皆様、利用しすぎていませんか?パフォーマンスが足りないときは、引き出して補いましょう。

ステップ5: ユーザーコンタクトチャネル分析

最後に、さらに詳しく調べることもできます。保持されたユーザーはどのプラットフォームに表示されるか、そして失われたユーザーはどのプラットフォームに最後に表示されたかです。こうすれば、「ユーザーは失われてしまう！」とただ鳴く哀しみの鳥のようにはならないでしょう。代わりに、「XX チャネルを通じてユーザーを取り戻すことができます」という具体的な回答を出すことができます。

店舗、ミニプログラム、アプリ、eコマース ウェブサイトなど、複数のチャネルを持つ従来の企業にとって、最初に行うべきことは、オンライン チャネルを通じてどのユーザーにリーチできるかを区別することです。従来の企業の店舗チャネルには、深刻なデータギャップが存在することがよくあります。オンライン チャネル ユーザーを差別化することで、プライベート ドメインの操作機能を強化し、オフライン データの欠落の問題を補うことができます。

オンライン企業がAPP/ミニプログラムを主戦場とする場合、主にユーザーが接触するコンテンツを差別化します。ユーザーが興味を持っているコンテンツ（新製品、イベント、ファッション、健康、フェスティバルなど）を特定し、ユーザーを活性化させるより良いコンテンツを選択します。

2. 優先すべきでないコンテンツ

上記の 5 つのモジュールと比較すると、一部の分析は比較的後で実行できます。

1. ユーザー ポートレート分析: 優れたユーザー ポートレートは生まれるものではなく、育まれるものです。最初に基本的な情報を収集していない場合は、まだ考えないでください。より多くのデータが得られるまでお待ちください。
2. ユーザー行動パス分析: ミニプログラム/独自のeコマースプラットフォーム上のユーザーのアクティブデータが少ない場合は、急いで実行しないでください。データが少ないので何も分析できません。
3. ユーザー応答率予測分析: 消費データが少ない場合は、さまざまな応答率予測 (アクティビティ応答、解約警告、購入予測など) を行うことはお勧めしません。過去の経験から、消費データのみに基づく予測の精度はそれほど高くないため、手動ルールを直接使用する方が適切です。

3. まとめ

このユーザー分析システムの構築はデータ収集プロセスと密接に統合されており、データがない場合の対処法も十分に考慮されています。浅いところから深いところへ押します (下図参照)。

このユーザー分析システムを構築するアイデアは、ビジネスの観点からユーザーをどのように運用するかを考えることです。

• 高価値ユーザーとは誰ですか?投資する価値はどれくらいありますか?
• どのチャネルを通じてこれらの高価値ユーザーを見つけることができますか?
• 既存の高価値ユーザーのうち、まだアクティブなのは誰で、離脱したのは誰でしょうか?
• 既存の高価値ユーザーを維持するためにどのような手段を活用できますか?
• 既存の価値の低いユーザーをアクティブ化することは可能ですか?アクティベートするには？

こうした目的意識の強い分析は、「男女比は 4:6」や「25～30 歳が 30% を占める」といったことを列挙するよりも、はるかに問題を解決する能力があります。ビジネスを推進していく過程で、運用手段を組み合わせてデータを補完することもでき、その後の分析もよりスムーズになります。学生の皆さんもぜひ試してみてください。

著者: 地道な陳先生 WeChat 公開アカウント: 地道な陳先生