プライベートな友人サークルのデータをうまく分析するための3つのステップ

現在、プライベートドメインは盛んに普及しており、多くの事業者に好まれています。個人ユーザーにリーチするための主要なチャネルとして、Moments の有効性は大きく異なります。この記事では、Moments で適切なデータ分析を実施するための 3 つの手順を具体的にまとめています。お役に立てば幸いです。

プライベートドメインは現在、全盛期を迎えています。プライベートドメインのユーザーにリーチするための重要なチャネルの 1 つである Moments の効果は、それがうまく実行されるかどうかによって大きく異なります。優れた WeChat Moments 運用は、ユーザーの維持とインタラクションを向上させるだけでなく、コンバージョンをさらに向上させることもできます。また、価値の高いユーザーを選別して識別し、より良いサービスを提供することもできます。

しかし、一部の企業では、良質なコンテンツの出力に不足はなく、頻繁に更新しているにもかかわらず、依然として良い結果が得られていません。その理由は、正しい戦略や方法が使用されておらず、関連するデータ分析が真剣に行われていないため、対応する調整や改善を行うことができないからです。

以下は、Moments で適切なデータ分析を行うための 3 つのステップです。

01 データを収集する

データの収集は、データ分析プロセス全体の中で最も基本的なステップの 1 つです。その後の分析の正確性を確保するには、収集されたデータが十分に信頼性が高く、正確で、包括的であることを確認する必要があります。

Moments のデータ収集は比較的簡単です。データ収集ツールやサードパーティのツールを通じて手動で収集することも、自動的に収集することもできます。

次の次元におけるデータの変化を記録し、注意を払う必要があります。

1. リリース時間

つまり、Moments の公開時間です。公開時間を分析することで、ユーザーがモーメントを投稿する好みの時間とアクティブな時間を把握でき、より良い露出とインタラクションを獲得するための最適な公開時間を決定するのに役立ちます。

2. コンテンツタイプ

コンテンツ タイプには、テキスト、画像、ビデオなどが含まれます。コンテンツ タイプを分析することで、ユーザーが好むコンテンツ タイプとオーディエンス グループを理解し、よりターゲットを絞ったプロモーション コンテンツとフォームを開発できます。

3. 列の種類

コラムタイプとは、イベント情報、草の根コンテンツ、ブランドプロモーション、知識とスキルなど、さまざまなコンテンツの分類を指します。さまざまなタイプの人気に基づいて比率を調整することもできます。

4. コメント、いいね、インタラクションの数

これらの指標は、ユーザーのエンゲージメントとインタラクションを測定するための重要な指標です。これらの指標を分析することで、ユーザーのフィードバックやプロモーション コンテンツに対するインタラクションのレベルを把握し、よりターゲットを絞ったプロモーション戦略やコンテンツを開発することができます。

5. 取引金額と取引を完了した人数

これら 2 つの指標は通常、コンバージョンを専門とする友人サークルを対象としており、友人サークルのコンバージョン率と商業価値を分析するために使用されます。ユーザーの購入意向と購入行動を理解することは、マーケティング戦略の有効性を評価するのに役立ちます。

6. 参加者数と活動転換率

アクティビティの指標はトランザクションの指標とは異なります。必ずしも変換する必要はありません。これらは、トラフィック生成活動や新製品の試用活動を目的としている場合があります。イベントの魅力とエンゲージメントを評価し、エンゲージメントに影響を与える要因を特定して、より適切なマーケティング戦略を立てるのに役立ちます。

実際の運用プロセスでは、収集されたデータの次元を企業自身の状況に応じて調整できます。次の表は参考用です。

すべての企業が友人サークル内のコンバージョンやトラフィックに関するデータを正確に追跡できるわけではないことに注意する必要があります。当日の取引期間に基づいて見積もるなど、他の形式の評価を使用することもできます。これにより、大まかな参考値が得られます。

02 データ分析

データを収集した後、これらの数値を有用な洞察にまとめる必要があります。

通常は週単位または月単位で行われ、次の側面から分析および要約を試みることができます。

1) 前年比: たとえば、今週の平均データと先週の平均データを比較して、増加または減少の理由を分析します。

2) 最大値/最小値の比較: たとえば、あるモーメントデータが特に高い場合、特徴的なポイントを分析します。

3) トレンドの変化: 分析する期間を選択します。たとえば、ダブル 11 ショッピング フェスティバル中に大規模なプロモーションが行われている場合は、全体のデータが大幅に変化したかどうかを確認します。

いくつかのデータから結論を得た後、次の 2 つのシナリオから分析できます。

シナリオ1: 結果がわかっているときに原因を見つける

たとえば、4 月の第 1 週のインタラクション データが最も高くなります。この結果をどのように分析すればよいでしょうか?

インタラクション率に影響を与えるすべての要素は、コンテンツの品質、公開頻度、トピックの人気度、公開時間などに分類できます。次に、4 月の第 1 週を他の週の同じディメンションと比較して、変数を見つけます。

たとえば、分析の結果、4 月の第 1 週と第 2 週のコンテンツの品質と頻度は非常に類似しているものの、リリース時期が異なっていたため、問題はリリース時期にある可能性が高いことがわかりました。

シナリオ2: 分析の目的を明確にする

例: WeChat Moments の売上 KPI は 5 月に 10 万元に到達する必要があります。対応するプランを作成するにはどうすればよいでしょうか?

まずは、売上コンバージョン率が最も高いいくつかのモーメントから始めて、その「高い」コンバージョン率の理由を分析することができます。売上のコンバージョンに影響を与える要因も、公開頻度、コンテンツの品質、コンテンツの種類などに分類できます。次に、他の友人のサークルと比較して、変動要因を見つけます。

たとえば、コンバージョン率が最も高い友人のサークルには、肯定的な顧客フィードバックのスクリーンショットが含まれています。コンテンツの種類は異なるが、公開時間やその他の要素は同じである友人サークルを比較できます。このタイプのフィードバックは変換しやすい可能性が非常に高くなります。

分析結果を提示することが最善であることに注意してください。視覚化ツールを使用すると、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなどのグラフ形式でデータを表示できます。これにより、分析結果をより直感的に表示できるため、理解しやすく、使いやすくなります。

03 仮説を検証する

Moments 投稿の効果はさまざまな要因によって決まるため、データからそれが単一の要因によって引き起こされたと直接判断することは不可能です。

したがって、前のステップで関連する理由を分析した後、実践を通じて仮説をさらに検証する必要があります。

上記の質問に戻ると、たとえば、4 月の第 1 週にインタラクション データが良好だった理由については、インタラクション データが改善された理由を中心に仮説を提案し、検証することができます。

1. ホットなコンテンツはユーザーの興味を喚起する可能性が高い

これには、ユーザー グループの概要がどのようなものかを考慮する必要があります。たとえば、若いユーザーはゴシップやエンターテイメントのトピックを好み、年配のユーザーは時事ニュースのトピックを好みます。

次に、他の要素を変更せずに、ホットなコンテンツの割合を増やします。相互作用データが大幅に改善された場合、この仮説は検証されます。

2. 期間を解放する

これには、この期間の背後にある対応するシナリオとグループを考慮する必要があります。たとえば、ユーザー グループが母親の場合、友人のサークル内での交流は午前 8 時または午後 10 時に多くなります。

次に、コンテンツと画像の方向を変更せずに、正午の時間帯の送信頻度を調整し、全体的なインタラクション データが増加するかどうかを観察します。効果が実証されれば、朝や夕方の投稿の割合を増やします。

もちろん、ここで紹介する例は比較的単純なものかもしれません。それらは主にそのようなアイデアを提供するためのものです。友人関係の運営においては、実際の状況に応じて進めることができます。

長期間のデータ分析と最適化の反復を経て、あなたの友人サークルのデータは確実に改善されると信じています。

最後に

Moments データ分析の 3 つのステップを要約します。

データの収集: データのディメンションには、公開時間、コンテンツの種類、コメント数、いいね数、インタラクション数、取引額などが含まれます。

データを分析する: 特定の時間単位でデータを要約し、それに影響を与える変数を分析します。

仮説の検証: 想定される変動要因を通じて対象を絞った検証を実施し、その結果を使用してその後の運用アクションを修正します。

著者: ヤン・タオ

出典：WeChat公式アカウント「Yan Tao San Shou」