ユーザーの操作方法（この 4 つの手順をマスターすれば、初心者の 90% が「スーパー ユーザー」を操作できるようになります。）

この4つのステップをマスターすれば、初心者の90%が「スーパーユーザー」を操作できるようになります。

この記事には 4 つのポイントがあります。

1. スーパーユーザーの定義
2. スーパーユーザーを取得する
3. スーパーユーザーの育成
4. スーパーユーザーの喪失を防ぐ

スーパーユーザーは VIP ユーザーと同じではありません。 VIP ユーザーは伝統的な業界から来ており、ユーザーの価値を「お金」で測ることが多いです。しかし、インターネットの後半では、「お金」を寄付することに加えて、製品のユーザーベースを拡大し、ユーザーの需要を刺激することがユーザーのより大きな役割になります。

スーパーユーザーを測定するために、認識（開始行動）、エンゲージメント（費やした時間の割合、支出の割合）、安定性（ユーザー プロファイル、継続的なアクティビティ）、拡散（アクティブな共有）の 4 つの次元を使用します。これら 4 つの次元は、それ自体でサイクルを形成します。認識があって初めて、投資、継続的かつ積極的な普及、そしてより大きな認識が生まれます。ここで考慮されるのは絶対値ではなく、投資の割合です。

ユーザーのライフサイクルの観点から、「離脱ユーザー、サイレントユーザー、初心者ユーザー」を素早く区別して、成長段階にある高価値ユーザーを見つけ、その高価値ユーザーの中から非常にアクティブで貢献度の高いユーザー、つまりスーパーユーザーを見つけることができます。

1. プッシュ製品の連携により、失われたユーザーやアプリをアンインストールしたユーザーを見つけます。
2. ユーザーインサイトを通じてサイレントユーザーを見つけます。
3. ユーザー投資の観点から初心者ユーザーをターゲットにする。
4. 最終的には潜在的可能性の高いユーザーを特定し、スーパーユーザーを育成・育成し続けます。

上記の機能はすべて、U-App AIバージョンが提供するAIインテリジェント新規顧客獲得ソリューションを通じて実現され、業界の潜在的なスーパーユーザーを発掘することができます。協力メディアを通じてさまざまなメディアにおける潜在的なスーパーユーザーの分布を見つけ、ターゲットを絞った配信戦略を策定する。そして、AppTrackモバイル広告モニタリングを使用して、AIモデルで人口データ、メディアデータ、配信データを集約し、選択モデルをさらに最適化し、配信戦略が経験とコストに大きく依存するという問題を解決します。この一連のプロセスは、私たちとメディアの共同最適化です。

スーパーユーザーの総数を増やすには、獲得、開発、維持という 3 つの手段が役立ちます。離脱しそうなユーザーをできるだけ多くスーパーユーザーに変換し、すべての新規ユーザーをスーパーユーザーになるように誘導し、スーパーユーザーの価値を継続的に高めます。

スーパーユーザーを取得する際には、2 つのジレンマがあります。

• まず、顧客獲得コストがどんどん高くなっています。一部の業界では、アプリの顧客獲得コストが1人あたり300元にも達し、非常に恐ろしい数字となっています。
• 第二に、配信の最適化は経験に大きく依存しており、さまざまなメディア チャネルでの配信操作は複雑です。

どうやって解読するのでしょうか?

キャンペーンを開始する前に、潜在的なスーパーユーザーが誰であるかを把握し、ターゲットを絞ってキャンペーンを開始します。これには、AI 機能を使用してスーパーユーザーを選択し、チャネル全体に分散させる必要があります。たとえば、潜在的なスーパーユーザーが 10,000 人いて、そのうち 8,000 人がメディア A に、2,000 人がメディア B にいるとします。ターゲットを絞った配信によってより多くの成果を達成し、その後、リンク後の行動と組み合わせて監視および最適化することができます。

まとめると、4 つのステップがあります。

1. ユーザーを見つける:広告の潜在的なスーパーユーザーを見つけます。
2. 戦略を決定する:ターゲット グループのメディア チャネルに応じて広告を配置します。
3. コンバージョンを確認する:広告モニタリングを通じて最終的にコンバージョンするスーパーユーザーを特定します。
4. 最適な配信:ユーザーのクリックに基づいて配信計画をインテリジェントに最適化します。

AI モデルとグローバルなユーザー ポートレートを通じて、業界内の潜在的なスーパー ユーザーを見つけることができれば、協力メディアを通じてさまざまなメディアにおける潜在的なスーパーユーザーの分布を見つけ、ターゲットを絞った配信戦略を策定する。そして、モバイル広告モニタリングを使用して、人口データ、メディアデータ、配信データをAIモデルに集約し、選択モデルをさらに最適化します。このリンクにより、配信戦略における経験とコストへの依存度の高まる問題を解決できます。この一連のプロセスはメディアとリンクして一緒に最適化することができます。

スーパーユーザーを育成したい場合は、潜在的なユーザーを見つける必要があります。しかし、業界間の大きな違いにより、潜在的なユーザーを見つけるのは困難です。

実際の事例を紹介しましょう。クライアントは 2 つのアプリを同時に操作していました。 1つは彼が最初に始めた読書アプリでした。その後、母親と赤ちゃん向けのアプリに拡大しました。下の図では、横軸は時間、縦軸は投資の度合いを表しています。右

読書アプリに関しては、競争が非常に激しく、利益を得るアプリもあれば、損失を出すアプリもあります。母親向けアプリと子供向けアプリの場合、ユーザーはそれぞれのアプリにほぼ同じ時間を費やしており、それぞれのアプリには独自の重点分野と強みがあります。視聴者のアイデンティティが異なるため、母親は複数のアプリを同時に使用します。したがって、2 つの業界ではスーパーユーザーの描写がまったく異なります。

このリンクでは、「時系列モデル」、「セグメントモデリング」、「リカレントニューラルネットワークに基づくトレーニング構造」を通じて、さまざまな業界の潜在的なスーパーユーザーを見つけることができます。

スーパーユーザーを見つけたら、そのユーザーが何を好むかを知り、そのユーザーの好みに応え、スーパーユーザーに変えていく必要があります。

誰かが何を好むかを知ることは、その人を理解することです。

• 1つは興味の選好です。彼はどんな人ですか？彼にはどんな特徴がありますか？これらは主にユーザーのラベルとポートレートです。
• 2つ目は行動上の好みです。ユーザーの行動の好みを把握することが難しいのは、アプリの場合、フロントエンド行動とバックエンド行動の 2 種類の行動があり、そのほとんどが 2 セットのデータ システムに属しているためです。フロントエンドでは、ユーザーの閲覧行動は埋め込みポイントを通じて監視され、バックエンドのデータは独自のデータベースに保存されます。ユーザーの行動データや取引特性を俯瞰的に把握することは困難です。

たとえば、フロントエンドの行動とバックエンドの行動を結び付け、イベント分析、ファネル分析、リテンション分析を通じてユーザーの変化を測定します。ユーザーを識別した後は、そのユーザーの好みに応える必要があります。興味の好みと行動の好みを組み合わせて、ターゲットを絞った製品を開発し、運用計画を策定します。

もちろん、業界ベンチマークを使用して、業界内のユーザー グループのレベルを把握する必要もあります。スーパーユーザーのデータは改善しているものの、業界全体のユーザー状況が改善しない場合は、スーパーユーザーの定義の範囲に問題がある可能性があります。

スーパーユーザーを獲得し、さらにスーパーユーザーを育成した後は、彼らが離れないようにする方法を検討する必要があります。

米国の市場調査機関のデータによると、2017年の1人当たりの月間アプリダウンロード数は平均5.1個、2017年の1人当たりの年間アプリインストール数は平均30個となっており、アプリがアンインストールされる確率が非常に高いことが分かります。

損失を防ぐには、次の 3 つの機能が必要です。

1. 解約リスクが高いユーザー グループ。システムは、解約リスクの高いユーザーを自動的に選択します。これらをグループとして保存してアウトリーチに活用し、アプリの健全性とユーザーの定着率をより深く理解することができます。
2. 独自のリスクしきい値を選択します。アプリの開発段階と業界の属性に応じてリスクしきい値を選択します。
3. 完全なリスク分布表示。損失警告モデルは分散形式で表示され、早期警告と予防作業が確実に行われます。

ユーザーを取り戻す最も直接的な方法はプッシュです。プッシュ配信にはさまざまな戦略があります。たとえば、上記の 2 つのプッシュ配信方法では、プッシュのタイミング、テキストの説明、および対象者の選択に関して多くの問題があります。プッシュ通知がユーザーの邪魔になりすぎる場合、ユーザーはアプリの通知をオフにしたり、アンインストールしたりすることを選択します。

ですから、回復とは他人に迷惑をかけることではなく、自分自身と相手を知ることです。

また、潜在的なユーザーが誰で、その行動習慣がどのようなものか予測する必要もあります。 Push では、ユーザーが適切なタイミングでアプリを開いたかどうかに関係なく、タイムリーな通知を受け取る必要があり、Push はタイムリーである必要があります。プッシュが送信された後、どのユーザーがスーパーユーザーに変換されるかを調べるために、ユーザーのリンク後の行動を理解し、最終的に完全なクローズドループを形成する必要があります。

DI のグローバル データ インテリジェンス + AI 機能に基づいて、オペレーターは監視、分析、新規ユーザーの誘致、管理、リーチという 5 つのデータ機能を探索し、実現できるようになります。誰がスーパーユーザーになるかを 4 つの側面から測定し、ユーザー ライフサイクルの観点からスーパーユーザーを定義します。ユーザーインサイトを通じてユーザーの行動を理解し、グローバルユーザータグを通じてユーザーの好みを把握して対応します。プッシュ通知を通じて沈黙しているユーザーを取り戻し、離脱警告を通じて運用上の予防措置を講じます。

さらに、ユーザー管理と組み合わせることで、ライフサイクルの観点から、迷子になったユーザーや沈黙しているユーザーをすべて潜在的なスーパーユーザーに変えることができ、初心者ユーザーをスーパーユーザーに変換することもできます。

著者: Yu Xiaohang、Umeng+ インターネットデータ事業部長

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