データ分析とユーザー操作（データ分析を通じてアプリのあらゆるアクティビティをうまく操作する方法）

データ分析を使用してアプリのあらゆるアクティビティを操作する方法

出典: Activity Box_APP 操作ツール (ID: huodonghezi_com)

データは、業務効率の向上、作業結果の把握、より迅速かつ適切な意思決定の実現など、業務において重要なガイド役を果たします。

ビッグデータの価値が強調される時代において、アプリ運営者はデータ分析を活用してあらゆる活動をうまく運営するにはどうすればいいのでしょうか。

アクティビティボックスの編集者も以前、イベント運営に関する記事で、イベントは時間や段階によって、イベント前、イベント中、イベント後に分けられると述べていました。本日は、Activity Box編集長がイベント前、イベント中、イベント後の3つの段階からデータ分析を行い、イベントを運営する方法についてお話ししたいと思います。

アプリイベントを行う際、運営者は通常、現在の市場状況を把握し、イベントの目的を決定し、イベント参加者の属性を把握し、イベントの企画をうまく進めるなど、イベント前に準備すべき作業がたくさんあります。

イベント観客の属性把握の目的は、ユーザーがどのようなイベントやイベント賞品に興味を持っているかを調査し、イベント開催前に運営者がユーザーの興味関心を大まかに把握し、運営者のイベント企画の指針とすることです。

では、ユーザーの興味やニーズをより深く理解するにはどうすればよいでしょうか?

現在の技術では、ユーザー行動データを取得する一般的な方法は SDK データの埋め込みであり、多くのオペレーターはこれを「カスタム イベント」とも呼んでいます。アプリ内の SDK データ追跡は、アプリ コードの重要な部分に統計コードを埋め込むことで、アプリ内でのユーザーの使用状況の詳細を追跡します。オペレーションは、ユーザーのアプリ内操作行動に関する情報を収集してユーザーをグループ化およびラベル付けし、ユーザー ポートレートを形成し、そのユーザー ポートレートに基づいてユーザーの注意を引くアクティビティを計画します。

アプリアクティビティ操作ツールとして、Activity Box は SDK 埋め込みを通じてオペレーターがユーザー ポートレートを構築するのにも役立ちます。ユーザーの興味情報の抽出、表示、分析、マイニングに基づき、ユーザーの実際のニーズと組み合わせ、ユーザーデータエンティティを中心に、データディメンションタイプを指定し、ユーザーの興味と嗜好を構造化された形式で取得して、ユーザーの興味モデルを確立し、ユーザーのニーズを深く理解して、すべての操作アクティビティをターゲットにします。

たとえば、eコマースショッピングアプリが新製品を発売した後、その製品の人気度をテストしたいとします。 SDK データ収集を通じて、この製品が実際に非常に人気があることがわかりました。アプリでは、次回アプリアクティビティを実施するときに、この製品を賞品として使用することを検討します。

イベント開催中、運営側が行う必要があるのは、イベントのリアルタイムデータの監視、イベント配信チャネルの長所と短所の分析、ユーザーからのフィードバックの収集など、データの収集と分析です。

1. データをリアルタイムで監視し、タイムリーに活動を調整する

イベント期間中、運営チームは PV/UV、イベント参加、ページログイン、賞品獲得、賞品引き換え、イベント変換/金額、ユーザー情報などのデータを閲覧できます。オペレーションでは、アクティビティ データをリアルタイムで監視し、アクティビティのリアルタイムの傾向を把握します。活動中に問題が発生すると、運用担当者は問題が発生した場所と次の調整方法をすぐに把握できます。

たとえば、前回のダブルイレブン期間中、顧客 (アプリ運営者) はアクティビティ ボックスを使用して、アプリ内でバナー配置アクティビティを実施しました。顧客が午後にデータを調べていたところ、正午から午後1時まで、アクティビティに参加した人数と賞品を引き換えた人数が明らかに不均衡であることがわかりました。検査とテストの結果、賞品の確率設定に問題があり、アクティビティに参加したユーザーが賞品を獲得しても引き換えることができないことが判明しました。オペレーターは問題を発見した後、すぐにイベントの当選確率を調整し、翌日にはイベントデータは正常に戻りました。

2. 活動の配信チャネルの長所と短所を分析する

活動は促進される必要があり、促進には活動を実施するためのチャネルが含まれます。アクティビティの運用中は、チャネル変換データを収集して分析する必要があります。オペレーションでは、どのチャネルがより正確なユーザーを呼び込むか、各チャネルがアプリに呼び込むユーザー構成（既存ユーザーの割合、新規ユーザーの割合、コンバージョン率はどれくらいかなど）など、複数の指標に基づいて各チャネルがもたらすコンバージョン率を分析する必要があります。キャンペーン配信チャネルのデータを比較することで、オペレーターはどのチャネルがアプリ キャンペーンでより多くの新規ユーザーをより高品質に引き付けることができるかを判断できます。将来のキャンペーンで重点的に取り組めるように、高品質のチャネルを録画できます。

3. ユーザーのフィードバックに注意を払う

インタラクティブ性が強い操作方法であるため、アクティビティの進行中に一部のユーザーから多かれ少なかれ自発的なフィードバックが寄せられます。ユーザー フィードバックは、アクティビティに参加した後のユーザーの体験であると同時に、ユーザー情報を理解する手段でもあります。肯定的なユーザーフィードバックは、ユーザーによるイベントの認識であり、ブランドに対するユーザーの忠誠心と愛着を高めることにつながります。否定的なユーザーフィードバックは、今後の活動で改善が必要な領域です。

運営者はイベント中にユーザーのフィードバックにもっと注意を払い、その後のイベント計画の参考にすることをお勧めします。

さらに、運用では有効なユーザーフィードバックと無効なユーザーフィードバックを区別し、有効なフィードバックの分析に重点を置き、無効なフィードバックを対象とする分析を行うことも推奨されます。効果的なフィードバックとは、イベントのハイライトに関するコメント、イベントプロセスにおける特定の欠陥、ユーザーからの苦情など、特定のフィードバックを指します。無効なフィードバックとは、丁寧な言葉や一般論など、実質的かつ具体的な説明のないフィードバックを指します。

イベントが終了したら、イベント全体のデータを確認することが重要です。アプリアクティビティについて確認する必要があるデータには、主に次の側面が含まれます。

イベント PV と UV: イベントに参加した人数、イベントによってアプリにもたらされたトラフィック量、このトラフィックによって毎日アプリにもたらされる新規登録ユーザー数。コンバージョンを分析する場合、運用担当者はイベント後にこれらのユーザーのデータの具体的な分析を実施する必要があります。

新規ユーザーと既存ユーザーのアクティビティへの参加: アクティビティ参加データを分析する際には、参加者間の新規ユーザーと既存ユーザーの分布に特に注意を払い、アプリの新規ユーザーと既存ユーザーの価値をそれぞれ把握する必要があります。

アクティビティのコンバージョン率: アクティビティの目的が製品の販売促進である場合、オペレーションはアクティビティ後にアクティビティのコンバージョンを分析する必要があります。イベントに参加したユーザーのうち、イベント後にアプリ製品を購入したユーザーの数を確認します。必要に応じて、データに基づいて平均購入回数や一人当たりの購入金額を分析することもできます。

アクティビティ予算: 配布されたクーポンや賞品の数、獲得された新規ユーザーの数、新規ユーザー 1 人あたりのコストなど、このアクティビティに投資された金額。

アクティビティの人気度: アクティビティが共有された回数とアクティビティを共有した人の数によってアクティビティの人気度を評価します。

アクティビティプラットフォーム: アクティビティがさまざまなチャネルで配信される場合は、各チャネルの有効性と品質を分析することも必要です。

運用データのレビューの目的は、データから問題を発見し、パターンを要約し、次のイベントで同じ間違いを繰り返さないようにすることです。オペレーションがアクティビティ データをより適切に確認できるようにするために、Activity Box はデータ概要セクションを開発しました。このセクションには、オペレーションが収集する必要のあるアクティビティに関するすべての運用データが含まれており、オペレーションのデータ収集にかかる時間と労力を節約できます。つまり、適切なデータレビューを行うことで、次回イベントを開催する際に多くの迂回を回避できるようになります。

アプリの運用においては、データの収集・分析方法を学び、それを実際の業務に応用して運用をガイドすることが重要になります。データは間接的な生産性と直接的な生産性の両方です。オペレーションでは、アクティビティを実行する際に、より多くのデータ分析を使用することをお勧めします。

作者：アクティビティボックス_APP操作ツール（huodonghezi.com）、正確で効率的なポイントツーポイントのアクティビティトリガー、オールラウンドなAPP操作ソリューションを提供します。

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