トラフィック配当は消滅しつつあり、洗練された運用が今後の方向性です。インターネット製品の場合、新規ユーザーを獲得するためのコストはますます高くなっています。対照的に、古いユーザーを呼び戻すことで、マーケティングコストを効果的に削減し、コンバージョン率を向上させ、成長目標を達成することができます。 では、自社製品のユーザーリコールを実施する価値があるかどうかをどのように判断すればよいのでしょうか?なぜ戻ってくるのですか?それを保管してもらえますか? 本日は、他のプラットフォームでのユーザーリコールの成功事例を探り、わかりやすいMECE戦略と効果評価モデルを提供し、貴社の製品への応用提案をさせていただきます。 (またまた辛口記事) では、早速本文に移りましょう。楽しむ: 1. リコールの準備の前に決定する必要があるいくつかの問題1. ユーザーリコールとは何ですか?どのようなオブジェクトがより思い出す価値があるでしょうか?ユーザーリコールとは、企業がさまざまなマーケティングや技術的手段を使用して、以前に自社の製品を購入/使用した古いユーザー(すでに離脱している可能性あり)を再び引きつけ、再度製品を購入または使用するよう促し、顧客ロイヤルティと再購入率を高めるプロセスを指します。新規ユーザーを獲得するよりも、既存ユーザーを呼び戻す方がコストと効果の両面で大きな利点があります。 解約には、未ログインによる解約、未アクティベーションによる解約、新規ユーザーによる解約、長期ユーザーによる解約の 4 つの種類があります。通常、2 番目と 3 番目のカテゴリのユーザーは、リーチ可能であり、製品の価値をまだ深く体験していないため、思い出される可能性が高くなります。 2. 古いユーザーはなぜ離れていくのでしょうか?理由を見つけるにはどうすればいいでしょうか?既存ユーザーの喪失は、すべての企業が直面する問題です。対象となる既存ユーザーが製品の使用を中止したり、離脱したりする理由を理解し、彼らを維持することが、既存ユーザーリコール計画の鍵となります。ユーザー離脱の一般的な理由:
当社製品におけるユーザー離脱の最も重要な理由をどのように特定すればよいでしょうか?採掘方法は次のとおりです。
3. リコール結果をどのように評価しますか?直接的な結果は、プッシュ開封率、クリック率、24時間アクセス率から判断できます。一方、長期的な結果は、コア行動(アハ体験/購入注文)があるかどうかと、思い出したユーザーの維持率から判断できます。結局のところ、長期的な結果こそがリコールの究極の目的なのです。 2. 成功したユーザーリコール事例5件洗練された運用の文脈では、古いユーザーに対して合理的なリコール戦略を策定することで、ユーザーの再来率とアクティビティを増加させ、ブランドロイヤルティとユーザーの口コミ効果を高めることができます。次の 5 つのよく知られた製品リコール事例をご覧ください。 1. ドロップボックスDropbox はかつて、以前失ったユーザーを再び呼び戻すために、「Welcome back」と呼ばれる古いユーザー呼び戻しプログラムを実装しました。 Dropbox は、これらのユーザーにメールやプロモーション コードを通じて無料のストレージを提供し、Dropbox を再度利用するよう促しています。この戦略は大成功し、Dropbox のアクティブ ユーザー数は 30% 増加しました。 2. エアビーアンドビーAirbnbは2016年に「Never a Stranger」というキャンペーンを開始し、古いユーザーにAirbnbに戻ってきてもらい、他のユーザーを新規ユーザーとして招待しました。 Airbnb は古いユーザーに割引を提供し、招待リンクを自由に共有できるようにしています。このキャンペーンの結果、100 万件の新規予約が生まれ、既存ユーザーもさらに戻ってきました。 3. スポティファイSpotify は古いユーザーにサービスの再登録を促すメールを送信し、戻ってきてもらうためにパーソナライズされたプレイリストや曲のおすすめを提供している。さらに、ユーザーの視聴習慣に基づいてパーソナライズされた音楽の推奨を提供し、古いユーザーの維持率を高めることができる「Discover Weekly」という機能も開始しました。 4. 美団美団はかつて、古いユーザーに美団の食品配達サービスを再度利用するよう呼びかける「顧客復帰計画」と呼ばれる活動を開始した。 Meituan は古いユーザーに無料クーポンを提供し、WeChat 経由でリンクを共有してより多くの報酬を受け取るよう勧めています。この動きにより、多くの離脱ユーザーが戻り、Meituanプラットフォームでの注文数が増加しました。 5. リンクトインLinkedIn は、サービスの利用を継続するよう勧めるメールを送信したり、パーソナライズされた推奨事項やコンテンツを提供したりすることで、古いユーザーを呼び戻そうとしています。さらに、ユーザーが母校とのつながりを確立し、より多くの思い出のリンクを生成できるようにするために、「Alumni」と呼ばれるプログラムも開始しました。 上記の成功した旧ユーザーリコール事例は、次の戦略的カテゴリーに分類できます。 これらのケースは直接借りることはできますか? はい、でも急ぐ必要はありません。 リコールはユーザーライフサイクル管理の重要な部分であり、長期プロジェクトとして運用できます。より MECE (重複なし、省略なし) なソリューションを設計すれば、より良いリコール結果を達成できます (そして完璧なプロジェクトで上司を納得させることができます)。 *MECE は Mutually Exclusive Collectively Exhaustive の略で、中国語で「相互に独立し、完全に網羅的」という意味です。つまり、重要な問題に対して、重複や漏れのない分類が可能となり、問題の核心を効果的に把握し、問題解決に導くことが可能となる。 3. ユーザーの想起を促すMECE戦略言語学習プラットフォーム Duolingo のライフサイクル管理モデルを組み合わせると、ユーザーリコール戦略の確立は次の 2 つのステップに分けられます。
次に、一目で理解でき、学んだらすぐに使えるように、戦略を段階的に説明します。 1. リコール対象とリコールチャネルを決定するデイリーアクティブ商品を例にとると、今日アクティブでないユーザーはリコール対象に含めることができ、下の図の下部にある、失われる可能性のあるウィークリーアクティブユーザー、失われる可能性のあるマンスリーアクティブユーザー、失われたユーザーの 3 種類のユーザーになります。 単純に「新規ユーザー」+「既存ユーザー」として分類してみてはいかがでしょうか? 実際、ライフサイクル モデルを使用すると、リコール プールが大きくなるだけでなく、より洗練され、さまざまなアクティビティ レベルに応じてリコール オブジェクトが階層化されます。このレイヤーでリコールされなかったとしても、次のレイヤーで負ければリコールされる可能性は残ります。 たとえば、ユーザーの離脱時間が短いほど、ユーザーを呼び戻すのが容易になるため、リソースをこれらのユーザーに向けることができます。 リコールするユーザーが特定されると、これらのユーザーにリーチするための最適なチャネルを整理できます。次の表は、一般的なチャネル分類、到達効率、およびチャネル コストの見積もりを示しています。事業内容や商品形態に応じて、必要に応じてお選びいただけます。 2. ユーザーが取り残されないように階層化戦略を策定するこれまでのユーザーリコールの実践では、アイデアを選択し、それにすべてのリソースを投入して、一挙手一投足で世界を征服しようとしていました (もちろん、結果は私たちの期待に反するものでした)。実際、構造化思考の観点からは、基本想起、ターゲット想起、パーソナライズされた推奨という 3 つの観点から考えることができます。 基本的な想起: 単純で粗雑な広告手法による古いユーザーの想起を指します。具体的な方法としては、SMS、電子メール、電話などを通じて既存のユーザーに直接連絡し、プロモーションやクーポンを提供して、製品やサービスを再度利用するよう促すことが挙げられます。さらに、ソーシャル メディア プラットフォームに広告を掲載することで、より多くの古いユーザーにリーチすることもできます。 メリットとしては、操作が簡単で、効果が早く現れ、追加のプロモーション活動を通じて既存ユーザーの再入会率を高めることができることが挙げられます。しかし、この方法は一部の古いユーザーから迷惑とみなされる可能性があり、ブランドイメージに悪影響を与える可能性もあるという欠点があります。また、効果を維持するためには継続的な広告費の投資も必要です。 ターゲットリコール: より正確。データ分析技術を使用して古いユーザーを分類およびグループ化し、さまざまなグループの特性とニーズに基づいてターゲットを絞ったリコールを実行します。たとえば、古いユーザーの購入履歴、閲覧履歴、検索キーワードなどのデータを分析することで、古いユーザーをさまざまな興味グループに分類できます。そして、このデータに基づいて、さまざまな興味グループに合わせたターゲット商品やサービスのプッシュ サービスを配信し、既存ユーザーの再訪率を高めます。 基本的なリコールよりも正確かつ効果的で、ブランドイメージを損なう可能性が低いという利点があります。欠点は、ターゲットを絞ったマーケティングを実行するために、より多くの資本と技術的な人材が必要になることです。 パーソナライズされた推奨: ビッグデータと機械学習アルゴリズムを活用して、古いユーザーを思い出させる戦略。ユーザーのポートレートと行動データを活用し、ターゲットリコールに基づくより深い進化により、各既存ユーザーに対して正確な推奨が行われます。これにより、同じ興味グループ内でも好みやニーズが異なっていても、パーソナライズされたサービスを提供できるため、リピート率が大幅に向上します。 利点は、その効果が非常に明白で、古いユーザーが本当に尊重され、評価されていると感じ、定着率と忠誠心を高めることができることです。欠点は、大量のデータマイニングとアルゴリズム開発が必要であり、技術的なハードルが高く、またより多くの資金と人的リソースが必要になることです。 以下に、参考として一般的なユーザーリコール資料を示します。
最後に書いた既存ユーザーのリコール率を素早く高め、ユーザー喪失の終わりのない悩みにさよならしましょう! 市場競争がますます激しくなるにつれ、企業が新規ユーザーを獲得するためのコストはますます高くなっています。現時点では、古いユーザーを呼び戻すことは、インターネット製品が急速に成長するための重要な方法となっています。 既存ユーザーを呼び戻す計画を実行する際には、対象ユーザーのニーズを理解し、適切な呼び戻し戦略を選択し、データを使用して結果を評価および最適化する必要があります。 以上が「リコール戦略」についての説明です。次回は、小さくて美しい商品と会員収入を生み出す方法についてお話ししたいと思います。乞うご期待! |
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