ユーザーポートレートの作成方法を理解するための完全なケーススタディ

ユーザープロファイリングは、ユーザー操作に不可欠なスキルです。この記事では、ユーザー ポートレートの例を使用して、適切なユーザー ポートレートを作成する方法を説明し、実用的な方法論を示します。見てみましょう。

クラスメートがこう尋ねました。「ユーザーポートレートを自慢している人はどこでも見かけますが、実際の例を見たことはありません。」今日は、ユーザーポートレートを使用して取引量を増やす実践的な例を紹介します。

さらに、この例は私たちの身の回りで起こりました。子育て中に出会ったのですが、まだ新鮮で新鮮でした。

1. 実際のユーザーポートレートの例

空は高く、空気は新鮮で、涼しい風が吹いていました。お父さんはココを連れて遊びに出かけ、湖のそばで凧揚げをしているたくさんの人を見ました。突然の思いつき：私たちもリリースしに行こう！ココは言いました: はい!そこで二人は無許可の露天商から凧を買いに行きました。

ココが気に入ったのを見て、お父さんはお金を払う気になったのですが、予想外に、次の一節がありました。

それからお父さんとココは楽しく凧揚げをしました。しかし後になって、私はこう思いました。これはユーザーの肖像画に基づいて、推奨システムを使用して取引プロセス全体を改善しているのではないか？データ収集～ラベリング～商品推奨～売上アップまでを一気に行い、さらに取引率や平均注文額を上げるための二次推奨も個別に行います。それは本当に賢いですね。

おじさんはビッグデータ システムを持っておらず、コードの書き方も知らないが、彼のやり方は、いまだにどこでも「カイトを推奨するアルゴリズムは何ですか?」「BAT はどうやってカイトを販売しますか?」「私はインターネット カイト業界にいますが、インターネット カイトの問題を理解している大物はいますか?」と質問する新参者よりもはるかに優れている。結局のところ、練習すれば完璧になり、盗作は IQ を下げます。

しかし、よく考えてみると、物事はそれほど単純ではありません。おもちゃを売っている人はたくさんいるのに、なぜ凧なのでしょうか?

2. ユーザーポートレートの本当の目的

子どもを散歩に連れ出すことが多い親なら、公園や池、芝生の近くに、シャボン玉の棒、おもちゃの銃、魔法の杖、砂掘りの道具、凧などのおもちゃを売っている小さな屋台があることをよく知っているでしょう。どれも同じおもちゃを売っているように見えますが、よく見ると、それぞれのおもちゃの違いが非常に明白です。

1. おもちゃの銃、魔法の杖

このタイプのおもちゃのスタイルは非常に重要です!それが妖精バララの魔法の杖であるか、PlayerUnknown's Battlegrounds の 98K であるかによって、子供たちがそれを買うかどうかが直接決まります。これは典型的な例です。ヒットによって推進されます。人気商品は人工的に作ることができます。ここで試されるのは、ビジネス設計力とプロモーション力です。正しいスタイルを選択しなければ、すべてが無駄になります。最高の推奨システムでも役に立ちません。

2. バブルワンド

このタイプのおもちゃのセールスポイントは非常に顕著です。それは、空一面に泡が飛び交うことです。だから、推薦は全く必要ありません。道端で待ち伏せして、子供たちの集団がやってくるのを待ち、空に向かって叫ぶだけで、たくさんのシャボン玉が子供たちに向かって飛んできます。すると、10回中9回は、何人かの子供がそれを買いたがるでしょう。これは典型的な例です。経験重視です。ここで試されるのは販売力であり、ユーザーはその結果を体感することができます。そうしないと、人々にそれを体験させずに、ただそれを勧め続けるだけでは、人々はそれを捨ててしまいます。

3. 砂バケツ

これらは非常に均質です（四角い頭のシャベル、先の尖った頭のシャベル、熊手、小さなシャベル、貝殻の模型、ヒトデの模型、小さなバケツ、全国で同じ模型）。そしてその機能は非常に明確で単一です。砂を掘ることです。親にとっては、言うべきことはあまりありません。安ければ彼らはそれを買うでしょう。高価であれば、買われないでしょう。これは価格主導型の典型的な例です。ここで考慮されるのは価格設定です。価格が高すぎると、いくら勧めても親は騙されたと感じてしまいます。

対照的に、凧は非常にユニークです。

• 凧を広げると大きすぎて展示したり、お客様に選んでいただくことができなくなります。
• 凧の色、大きさ、模様を気にする人はたくさんいます。人々の選択を止めることはできません。
• 凧の単価は比較的高いです。高く売りすぎると大人たちは数分で帰ってしまいますし、安く売りすぎるとお金になりません。

特に逃げるおじさん、本当に凧を全部地面に撒いてしまうと、都市管理が来た時に逃げられなくなってしまうかも！さらに、地面に何十もの凧が広がっていて、見た目が非常に悪く、親が選ぶのは非常に困難です。

ご存知のとおり、子供を連れて屋台に行って買い物をする親はほとんどいません。ほとんどは、子どもの泣き声や騒ぎが心配だからという妥協策に過ぎません。したがって、選択肢を増やすほど、顧客を失う可能性が高くなります。そこで、推奨システムが役に立ちます。

これら 4 つのカテゴリを比較すると、推奨システムは製品管理の補助ツールにすぎず、爆発性のない製品やカテゴリ間で一定の違いがある製品に適していることがわかりました。

ただし、製品管理のあらゆる戦術はユーザー ポートレートに関連しています。ユーザーを理解することによってのみ、ユーザーのニーズに正確に応えることができます。したがって、ユーザー ポートレートについて言及するときには、推奨事項だけを考えないでください。まだやるべき作業が残っています (下の図を参照)。

3. 役に立つユーザーポートレートを作成するのはなぜ難しいのでしょうか?

ユーザーのポートレートはとても便利です。では、ユーザー ポートレートは、そこに積み上げられたデータの集まりに過ぎず、結局役に立たないと私たちはいつも感じてしまうのはなぜでしょうか。有用なユーザーポートレートを作成したい場合は、多くの落とし穴を避ける必要があるからです。

1. 明確な目的がない

使い走りのおじさんは、両親に会っても、何を買ったのかは聞かず、何でもかんでもおしゃべりする。彼はまだ凧を売ることができますか？もちろん違います。ナンセンスな話をするのは気持ちがいいのかもしれません。これが目標を持つことと目標を持たないことの違いです。仕事に関しては、多くの人が「リーダーが私にそれをやるように頼んだ」や「他のみんなもそれをやっている」に基づいてユーザーポートレートを作成します。

以下については:

• あなたは何をしましたか？
• どの部署が使用していますか?
• どのようなシナリオで使用されますか?
• 改善すべき指標は何でしょうか?
• この指標は現在何ですか?
• どのくらいの増加が見込まれますか?
• 指標を改善するにはどのような支援施設が必要ですか?

考えたこともなかった

もしこれがうまくいったら、すごい。

2. データの品質は保証されません

叔父は父親と子供が歩いてくるのをはっきりと見ていたが、それでも「それを放すのは大人か子供か？」と尋ねたことに注目してください。彼はそれを当然のこととは思っていなかった。これはプロ意識の表れです。おもちゃは、特に凧のように大人も子供も遊べるものなど、ユーザーと購入者が分かれている典型的なシナリオだからです。この時点で真正性を確認することが重要です。

仕事に関連し、よくデータ品質と呼ばれるものです。データの品質はすべての分析の前提条件ですが、多くの企業はデータ収集の厳密さを過小評価しています。いわゆる「ラベル拡散法」が登場した後、データを扱う新参者のグループが、データを集める必要はなく、アルゴリズムさえあれば実際のデータを計算できると考えました。これはまさに彼ら自身の道を断つことでした。データの品質が高ければ高いほど良いです。

3. ラベルは付けず、数字だけ

叔父さんが尋ねているのはラベルであり、生のデータではないことに注意してください。たとえば、大人の身長が 150cm の場合、子供の身長も 150cm になることがあります。では、なぜ特定の値ではなくラベルを求めるのでしょうか?まず、ラベルデータの収集が簡単です。第二に、子供のラベルは身長を表すだけでなく、美観も表しており、その機能は元のデータよりもはるかに豊富です。

これは、意味が豊かで使いやすいというラベルの役割を直接反映したものです。そのため、データを収集した後もラベル付けを継続する必要があります。ラベルは、生データよりもはるかに有用な、洗練された意味のあるデータ分類です。

4. 結果の検証が不十分で反復がない

ラベルの有用性について言えば、ラベルマニアになって、ラベルが有用かどうか、またどれほど有用であるかに関係なく、ラベルを貼ることに夢中になっている人もいます。つまり、ラベルが多ければ多いほど良いのです。しかし、有効性が検証されていないラベルは、ラベルがないのと同じです。言うまでもなく、一次ラベルに基づいて、より複雑な二次ラベルや三次ラベルを作成することもできます。

興味深いのは、ズーギおじさんが二次ラベリングの戦略を使ったことです。最初に「普通の凧は 20 個、子供用の凧は 30 個」と言えば、親がすぐに 20 個の凧を選ぶ可能性が非常に高いことに注意してください。最初に「Kite 30」と言ったら、親が怖がって逃げてしまうかもしれません。

しかし、まずは親が購入の意思があることを確認した上で、「手が痛くならない」より高価な巻き取りリールを勧めると、成功率は格段に上がります。なぜなら、次のことが確認されているからです。この親は子供を受け入れる用意があり、子供を受け入れる用意がある親は高価なものを購入する可能性が高いです。実際、不完全な統計によれば、現場のリールの半分は「手で安全」です。ふふ、じっくり味わってみてください。

V. 要約

もちろん、上記は陳氏によるこのテーマに関する詳細な説明に過ぎません。おじさんはただ賢くて、あまり深く考えなかっただけかもしれません。しかし、このような直感的な例は誰にとっても覚えやすいものです。次回「ユーザーポートレートって何の役に立つの？？」と迷ったときは、もう一度考えてみてください。

ここでちょっとした疑問があります。このプロセスは非常に単純に思えますが、なぜプロのデータアナリストが必要なのでしょうか?ビジネス担当者が自ら要約することも可能です。

回答：理由は2つあります。まず、実際のビジネス シナリオではデータの量が多く、次元が多次元であるため、処理に非常に時間がかかり、専門家による処理が必要になります。業務がプランの設計、ギフトの選択、ユーザー調査ではなく、データの処理に 1 日 8 時間を費やしていることに気付いた場合、その会社は倒産間近です。

第二に、ビジネス担当者の経験は、短期的な影響によって簡単に軽視され、誤った判断につながる可能性があります（下の図を参照）。ビジネス担当者が KPI を担当する場合、短期的な結果を生み出すものを選択し、長期的な影響を無視する傾向があります。このとき、データアナリストは冷静さを保ち、長期間にわたって観察し、経験を積むことが求められます。ビジネスをより良く導くため。

したがって、データ分析を行う学生は自分に自信を持たなければなりません。データの価値は複雑なモデルをはるかに超えています。基礎的な作業、手法の蓄積、経験のまとめ、そしてビジネスへのフィードバック、これらが私たちにできる事です。方法は難しいほど良いです。方法が便利であればあるほど良いです。覚えておいてください、覚えておいてください。

著者: 地味な陳先生、出典: 公式アカウント: 「地味な陳先生」