コンバージョン率を90%向上し、プライベートドメインラベルシステムを0から1に構築

科学技術の発展と技術の変革により、中国企業はデジタル化に向けて大きな前進を遂げています。企業にとって、プライベートドメインの運用はより重要になり、情報をより効率的かつ迅速に伝達できるようになります。コンバージョン率を90%向上させ、プライベートドメインラベルシステムを0から1まで構築する方法について、著者がまとめ、共有した以下の記事を見てみましょう。より多くの知識を得ることができるかもしれません。

今日では、プライベートドメインの運用は徐々に企業にとって標準となり、さらには必須のものになってきています。

しかし、ほとんどの企業は、プライベートドメインビジネスを行う際に単に群衆に従っているだけであり、プライベートドメインビジネスを行う目的と価値について本当に明確に考えることができる企業はほとんどありません。チームの構築に多額の費用を費やしても、運用に重点が置かれておらず、コンバージョン結果が芳しくない。あるいは、単に十分な注意を払わず、結果を達成するために人的資源とエネルギーをほとんど投資しないだけかもしれません。

実際、プライベートドメインを実施する主な目的は、顧客の生涯価値を活用することです。顧客価値の観点から見ると、20% のユーザーが収益の 80% を占める可能性があるため、主要顧客にリソースを集中することが最善の解決策です。

したがって、「ユーザーセグメンテーション」を適切に実行し、「主要な」顧客を特定し、適切なサービスを提供することで、ユーザー価値を最大化できます。

その中でも、ユーザータグの確立は、ユーザー階層化において最も重要なタスクです。さまざまなラベルを通じてユーザーを完全に理解した後にのみ、ユーザーをさまざまな次元に分割し、階層化を実行できます。

ただし、業界や企業の規模が異なれば、当然ラベルの寸法も異なります。

たとえば、Xibei はユーザーの嗜好、食べ物の好み、地域の文化にさらに注意を払う可能性があります。ホテル会社は異なります。 Huazhu Hotels は、ユーザーの職業、睡眠習慣、特別な要件にさらに注意を払う可能性があります。

では、企業はどのようにユーザーにラベルを付け、プライベートドメインのラベル付けシステムを構築すればよいのでしょうか?

1. ラベルの4つの次元

まず、ラベル付けから始めます。小売企業の大多数では、実際のプライベートドメインの運用では、通常、チャネルソース、ユーザーレベル、人口統計属性、消費情報の 4 つの次元に基づいてラベル付けし、各企業の違いに応じてラベルを細分化します。

以下では、これら 4 つの次元の例を 1 つずつ挙げていきます。

1. チャネルソース

明確なチャネルソースがあれば、企業はユーザーとコミュニケーションを取り、ユーザーの購買力や企業に対する親密度を判断しやすくなります。

チャネルソースは通常、オンラインとオフラインに分けられます。さらに細分化すると、オンラインチャネルにはTaobao、Tmall、JD.com、Douyin、Kuaishouなどが含まれ、オフラインチャネルは直営店、フランチャイズ店、マーケティング活動などに分かれます。

2. ユーザーレベル

これは、ユーザーが優遇措置を必要とするかどうかを判断するための基準となります。ユーザーレベルを使用すると、企業はさまざまなレベルのユーザーにターゲットを絞ったサービスと特典を提供できます。

この差別化された優遇措置により、上級ユーザーはより際立った優位性を感じるとともに、他のユーザーにとってもモチベーションが生まれ、より持続的な消費を通じてより多くのユーザー特権を獲得することが奨励されます。

ここでは RFM モデルを使用できます。 Rencency（直近の消費）、Frequency（消費頻度）、Monetary（消費額）の 3 つの次元を組み合わせて、ユーザーをレベルに分類します。

3. 人口属性

このラベルディメンションは、地域、出身地、年齢、身長、体重、婚姻状況、職業、誕生日、家族状況などのサブディメンションに分類できます。企業によって使用するサブディメンションは異なります。

飲食業界を例にとると、Xibei は身長や体重などには注意を払わないかもしれませんが、地域、職業、婚姻状況、家族構成などの情報にはより注意を払います。地域を知ることで、Xibei は顧客の食習慣を分析することができ、顧客が結婚しているかどうかを知ることで、顧客に子供がいるかどうか、ハイチェアが必要かどうかを大まかに推測することができます。

4. 消費情報

このラベルディメンションの下には、製品とサービスに関連するすべての情報が含まれるサブディメンションも多数あります。

例えば、消費量、製品の用途、消費頻度、製品の色、製品サイズ、品質要件、製品価格、特別なサービスの有無などです。また、どの特定の情報をラベル付けするかは、さまざまな業界の企業によって異なります。

以下はユーザーのタグの例です。

チャネルソース:「Taobao」は Taobao から来たユーザーを表します。
ユーザーレベル: 名前の前の「A」は最も重要な顧客を示します。
人口統計属性：「李江」、「浙江省杭州」、「インターネットプログラマー」、「1985年以降に生まれた」…は基本的な個人情報です。
消費情報：「T60」は最近購入した製品のモデルです。「学習」は製品購入の目的を表します。「G3」は3回購入したことを意味します。

プライベートドメインの運用では、企業がプライベートドメインの運用プロセスを確立する前に、ラベルモデルを設計するのが最適です。 4 つの主要なラベルディメンションから始めて、一般的に使用されるラベルモデルのセットを確立し、それらを実装し、徐々に改善して充実させていきます。

ラベルの作成者として、運用チームの業務を円滑にし、最前線の従業員全員がミスなくラベルを使用できるようにするために、従業員を定期的にトレーニングする必要があることに留意する必要があります。

ビジネス担当者がこれらのユーザータグを見ると、ユーザーの基本情報をすぐに把握し、パーソナライズされたサービスを提供できます。

2. ラベルの適用

ラベル付けは操作が始まったばかりであることを意味します。ユーザーラベルを使用すると、プライベートドメイン操作を実行するときに、ラベルをより適切に組み合わせて、洗練された操作を行うことができます。タグには通常、次の 4 つの適用シナリオがあります。

1. 正確なプッシュ

顧客のWeChatモーメントの運用を例にとると、オペレーターはユーザーに表示されるタグを指定してメッセージが正確に届くようにし、WeChatモーメントでターゲットを絞ったプッシュを実現できます。

顧客サークルやWeChatグループで定期的に福利厚生活動を企画し、特定のタグを持つユーザーを特別に参加に招待することで、コミュニティ運営の効率とマーケティングの精度を向上させます。

固定コピーライティングマーケティングプッシュであれば、メンバーシップの有効期限切れリマインダー、サイレント警告リマインダー、失われたメンバーのリコールなど、自動化できます。

2. ユーザー特性の洞察

ユーザーポートレートはユーザーを理解するための重要なツールです。これらは、ビジネス担当者がユーザーに関する情報を迅速に取得し、重要な機能を発見し、ビジネス上のインスピレーションを得るのに役立ちます。

3. 強化されたデータ分析

ラベルを通じて多次元の分析を行うことができます。

たとえば、性別や業種ごとに分析や統計を行うことができます。ユーザーの最初のソースをラベルとして使用すると、ユーザーのチャンネル情報も把握できます。ユーザータグ (ユーザー属性) をセグメンテーションディメンションとして使用して、多角的なデータ表示をサポートできます。

4. データ製品の応用

ユーザータグは、パーソナライズされた推奨システム、インテリジェントな運用プラットフォーム、広告システム、CRM システムなど、多くのデータ製品の基礎となります。

スターバックスを例に挙げてみましょう。

スターバックスは、ユーザーの過去の SKU 購入データを分析することで、ユーザーの味の好みを計算し、それに基づいてスターバックスアプリで「Daily Standard」および「Know What You Like」機能を開始しました。

「デイリースタンダード」は、スターバックスのテイクアウトサービスを利用する際にユーザーが習慣的な選択を効率的に行えるようにし、コンバージョンを効果的に向上させます。

「好みを知る」は、ユーザーの嗜好習慣に基づいて消費のアップグレード（アメリカン→コールドブリュー）やペストリーのセット販売を誘導し、それによって顧客の注文を「エレガントに」増やすことができます。

お金を無駄にするマーケティングのトレンドは過ぎ去りました。今、ますます多くの企業が合理性に戻り始めています。各ユーザーの悩みや課題を見つけ、個人差に応じたマーケティング刺激を与えることがROI向上の最善の方法です。

3. ラベル情報を効果的に取得する

プライベートドメイン企業にとってラベリングシステムは不可欠ですが、すべての企業がユーザーラベリングを行えるわけではありません。

ユーザータグシステムはまだ使用できる状態ではありません。価値があり実現可能なユーザータグシステムを確立するには、会社のビジネスプロセスに適応できる経験豊富なチームが必要です。

同時に、一定レベルの行動データ収集機能がなければ、ラベル計算は役に立たなくなります。

通常、ユーザータグ情報を取得するには、次の 2 つの方法があります。

1 つ目は、過去の消費情報を抽出し、自動的にフィルタリングすることです。同社は事前にラベルの単語を設計し、システムはそれに応じて自動的にユーザーにタグを付けます。

たとえば、消費頻度。同社は、Taobao、JD.com、オフライン店舗からデータを収集していれば、ユーザーが何回消費したかを特定できる。同様に、最近購入した製品、購入地域、色の好みなども、システムの自動化と消費者行動データのスクリーニングを通じてすべて識別できます。

しかし、テクノロジーが非常に進歩し、セマンティック分析テクノロジーがすでに非常に成熟しているにもかかわらず、国内の CRM はまだ上記レベルのインテリジェンスを達成できていません。これは主に、国内プラットフォーム間のデータ接続が不足しており、その結果、ユーザーデータが孤立してしまうことが原因です。しかし、タグの自動フィルタリングは間違いなく将来の開発方向です。

2つ目は、運用担当者を通じてユーザーとコミュニケーションを取り、意識的に指導と記録を行い、企業が必要とするラベル寸法情報を取得することです。

これには人々の力、特にチャットやコミュニケーション、観察ができる人々の力が必要です。この方法で消費者情報を取得するには、企業は通常、事前に質問を設計し、カスタマーサービスまたはユーザーオペレーションスタッフをトレーニングして、オペレーションスタッフがこの情報を入力するために必要な時間を規定します。これは、運用スタッフの作業をテストするための指標としても機能します。

例えば、私たちはかつて、ユーザーの誕生日を知りたいというダイヤモンドブランド企業にサービスを提供したことがあります。私たちが提案した解決策は次のとおりです。

ユーザーをプライベートトラフィックプールに誘導する前に、紹介メッセージで、誕生日に会社から謎めいた限定ギフトが贈られることを伝えます。このように、プライベートトラフィックプールに入った後、ユーザーは自分の誕生日を積極的に会社に通知するようになります。たとえ少数の人が伝え忘れたとしても、会社が率先して聞くことができます。

この機会を利用して、企業はユーザーと他のコンテンツについてチャットし、より望ましい情報を取得し、それをユーザーのタグ情報に一つずつ入力することもできます。

業務運営担当者がユーザーと直接コミュニケーションを取る必要がなく、観察するだけで済む場合もあります。

たとえば、客室を清掃する際に、ホテルのスタッフは、あるゲストのティーカップに入っている紅茶が頻繁に使い切られていることや、あるゲストがいつもミネラルウォーターを数本余分にリクエストしていることなど、ゲストの好みの一部を知ることができます。

サービススタッフはこれらの詳細を観察し、ユーザーファイルに記録することができます。次回ゲストが宿泊される際は、ホテル側がゲストにリマインダーを送らなくても事前に手配することができます。それだけでなく、ホテルはカスタマイズされたサービスを提供した後、顧客からのフィードバックに基づいてデータを継続的に更新することもできます。