データ分析と運用（チャネル運用とコホートデータ分析に関する簡単な説明）

チャネル運営とコホートデータ分析に関する簡単な説明

顧客のオープンソースに関しては、チャネルプロモーションを避けることはできません。従来の配信タイプには、情報フロー、SEM、アプリストア、大規模および小規模の広告プラットフォームが含まれます。具体的な配信戦略は製品の種類と対象ユーザーによって異なりますが、ここでは説明しません。

通常、当社のチャネル配信プロセスは次の 2 つの段階に分かれています。

• 1 つ目は、発売前の準備です。
• 2つ目は、配信プロセス中の戦略調整です。

• 製品の特性と対象ユーザーグループの基本機能を理解する。
• 製品の機能を組み合わせて、ユーザーフレンドリーな機能に基づいてランク付けします。
• 競合他社製品に対する製品の優位性を引き出す。
• 既存のチャネルの配信状況を把握します。

発売前の内部作業の主な目的は次のとおりです。

1. 自社の製品やビジネスを素早く理解し、マーケティングターゲットの種類を把握し、販促資料を作成するための基本的な資料を抽出するのに役立ちます。
2. 現状の配信状況を把握し、チャネルの割合に基づいて現在の作業の中核を決定します。

著者は、P2P 金融商品を簡単な分析例として使用します。

まず、P2P 金融管理の顧客の明確な特徴は、一定の貯蓄があり、一定のリスクを負って投資や金融管理を試みる意思があることです。暗黙的な特徴としては、顧客の投資意思決定サイクルが長いことが挙げられます。

これらの特性を踏まえて、顧客の投資行動の意思決定経路をさらに研究したところ、ユーザーが躊躇する最大の要因は「安全か？信頼できるか？落とし穴にならないか？」であることが分かりました。

これまでのところ、私たちは顧客の好ましい特徴を発見しました。次のステップは、製品の利点と機能を改良することです。数々の競合製品と比較した後、「1,500 万人の投資ユーザー」や「8 年間の安全で安定した運営」など、顧客の疑問を払拭し、ユーザーが初めての投資を始めるきっかけとなる言葉をいくつか選びました。

まず、次の典型的なチャネルデータを見てみましょう。

1. チャンネル 2 とチャンネル 3 は、投資率が 20% で、毎日 1,000 人以上のユーザーを呼び込んでいます。
2. チャンネル 1 は 1 日あたり 900 人の新規ユーザーを追加し、投資率は 8% です。
3. チャンネル 4 と 5 では、毎日 200 人の新規ユーザーが追加され、投資率は 19% です。
4. チャンネル 6 の新規顧客は 1 日あたりわずか 180 名で、投資率は 9% です。

何かパターンを発見しましたか?

そうです、チャネルがいくつあっても、「大きさ（登録数）」と「質（コンバージョン率）」の2つの軸でチャネル種別分布図を簡単に作ることができるのです。

このような：

• 象限 1:チャネル 2 と 3 は、高品質の顧客と大量のトラフィックを持つ高品質のチャネルです。通常、上位のチャネルはメンテナンスに重点を置く必要があります。高品質なチャネルパートナーシップを維持するだけでなく、チャネル収益を継続的に増加させ、チャネルの潜在能力を引き出すことも必要です。
• 第 2 象限:チャネル 1 は品質が比較的低いですが、顧客の流れは大きいです。チャンネル自体の顧客品質の問題（偽のトラフィックやユーザーポートレートの違いなど）を除けば、チャンネル1は依然として主要チャンネルになる可能性を秘めています。したがって、チャネル配信戦略を調整し、ターゲット顧客グループをより正確に見つけるよう努める必要があります。
• 第 3 象限:チャンネル 6 は、品質が低くトラフィックも少ないため、あまり役に立たないと言えるため、最後に説明します。ここでは、チャネルにまだ投資価値があるかどうか、また人的資源と物的資源を節約するためにチャネルを放棄するかどうかを評価する必要があります。ただし、具体的な状況はチャネル オブジェクトによって異なるため、ここでは詳細に分析しません。
• 第 4 象限:チャネル 4 と 5 は比較的高品質ですが、それらがもたらすトラフィックは比較的小さいです。このタイプのチャネルの主な戦略は、チャネルへの投資を増やすことであり、投資を増やす過程で、チャネルの品質の変化に引き続き注意を払います。 （チャネル自体がボリュームをコントロールしている場合は、入札戦略と配信計画を最適化する方法を検討して、両者が満足する方法を見つけ、チャネルが成長し始めるようにします）

上記のチャネル管理方法とそれに合わせたチャネル管理対策を活用することで、より多くの優れた顧客規模を製品にもたらすことができます。

実際、チャネルの管理と監視は難しくありません。難しいのは、配信戦略を最適化し、パフォーマンス目標を達成する方法です。あなたが専門家であるか初心者であるかは、このステップによって決まります。特にプロモーション予算が限られている場合は、個人の能力が試されます。結局のところ、プロモーションに使うお金はすべて賢く使わなければなりません。

まず、関係を使用して、チャネルと操作間の責任の分担を理解しましょう。

簡単に言えば、チャネル運用はトラフィックの導入を担当し、導入されたトラフィックの量と質に責任を持ち、その中で運用がユーザー変換計画の完全なセットの策定を完了します。トラフィックの価値は、チャネル運用と製品運用に関連しています。前者は顧客を獲得し、後者は顧客に働きかけてトラフィックの価値を最大化します。

チャネル内の新規顧客の行動指標を分析するには、グループデータ分析手法をお勧めします。

定義:同時に同様の特性を持つ人々のグループをコホートと呼びます。ユーザーをコホートに分けた後、異なるコホートのユーザーの同じ指標を比較することをコホート分析と呼びます。

価値:グループ レポートでは、T+N 日以内にさまざまなチャネルやさまざまな特性を持つ顧客の初回投資率の傾向を表示できるため、チャネルの立ち上げ戦略、製品の反復、運用マーケティングの有効性に関する重要な参考資料となります。

以下は、よく使用されるグループ データ レポートの形式です。

上記のデータ レポートから、登録済みの顧客をチャネル カテゴリ、チャネル ラベル、投資商品タイプなどのさまざまなディメンションに分類して分割していることがわかります。右側は、さまざまな期間におけるさまざまな顧客セグメントの初回投資家の数を表しています。

以下では、グループ データの価値をよりよく理解していただくために、実際の運用シナリオの事例をいくつか紹介します。

棒グラフはその日の総登録数、折れ線グラフはその日の登録ユーザーの投資率を表し、色の違いはチャネルの種類の違いを表しています。

当社は 4 月に製品の新バージョンをリリースしました。このバージョンでは主に、製品ホームページのナビゲーション レイアウトが変更されました。しかし、新バージョンがリリースされた後、グループデータによると、ほとんどのチャネルのユーザーのT+0初回投資率は5％低下し、予想を大幅に下回りました。

次に、アプリ内の顧客行動経路を分析したところ、新しいバージョンのデザインでは、新しい機能により顧客の離脱率が上昇していることがわかりました。その後、このステップを改善・最適化し、最終的にユーザーの全体的な離脱率を削減し、ユーザーの初回投資率を 2 パーセントポイント向上させることに成功しました。

トラフィックの効果的な変換は、チャネルの品質だけの問題ではありません。製品や業務が顧客のコンバージョンに与える影響も重要かつ不可欠です。

上記の保持率データセットを観察すると、チャネル A ユーザーの 6 週目の保持率データがチャネル B の保持率データよりも大幅に低いことが簡単にわかります。問題は何でしょうか?

さらに分析すると、チャネル A のデータ傾向は通常の顧客維持傾向(つまり、初期段階ではユーザーの大きな損失があり、後期段階では安定した値になる傾向) に従わず、崖のような低下を示していることがわかります。

チャネル A の顧客のフロントエンド データを取得して分析したところ、チャネル A の顧客はアクティブな状態を維持するために午後 4 時にのみ APP にログインし、コンテンツを消費しなかったため、「高い維持率」という錯覚が維持されていることがわかりました。これは明らかに偽のトラフィックであったため、その後、当社はこのチャネルとの協力を停止しました。

偽のチャンネルトラフィックがますます蔓延するにつれて、チャンネルの誤判定の可能性を減らすために、より高度なデータレベルでチャンネルの不正行為を監視する必要があります。特にソーシャルおよび UCG 製品の場合、これらの製品は顧客のアクティビティと 7 日間のリテンション行動データに重点​​を置いていますが、これはまさに偽造が最も簡単な行動です。

上記の 2 つのケースは、どちらもチャネル運用プロセスにおいてグループ データがビジネス レベルで果たす意思決定の役割について説明しています。もちろん、その役割はチャネル運用だけにとどまりません。既存ユーザーのライフサイクル管理であれ、新規顧客向けの洗練されたマーケティング推奨戦略であれ、グループレポートが必要ですが、この記事ではそれらを一つずつ挙げることはしません。

つまり、グループデータを通じて顧客の行動パターンや嗜好を完全に把握するためには、まずデータを数値化し、成長ポイントを探り、最終的にデータを増やす必要があります。これが操作を改善する唯一の方法です。

この記事はもともと @陈川 によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。無断転載禁止

タイトル画像は著者提供