ユーザー行動分析、これは私が今まで見た中で最も実用的なガイドです!

1. ユーザー行動とは何ですか?

ユーザー ID と、企業の内部システムで生成される記録可能なアクションは、ユーザー行動と呼ぶことができます。完全なユーザー行動には 6 つの要素が含まれます。

1. 時間: いつ起こるか

2. 場所: XX チャネル/プラットフォーム/システムで発生

3. 登場人物：誰が起こったのか

4. 原因: 最初の行動

5. パス: すべてのアクションで構成されるチェーン

6. 結果：行動の結果

これらの要素は、プラットフォームによって表現方法が異なります (以下を参照)。

ユーザーの行動を収集する方法は、システム プラットフォームによって異なります。一般的なタイプは 3 つあります。

1. 背景記録：ユーザー登録フォーム、サービスリクエストフォーム、取引注文書など

2. 追跡記録：アプリ、ミニプログラム、H5でのユーザーの閲覧記録

3. 営業スタッフからのフィードバック: 営業、カスタマーサービス、アフターセールススタッフから提供される情報

そのため、ユーザーの行動を示す指標は数多くあり、結論を導き出すのは容易ではありません。ユーザーの行動は数百万通りあります。ビジネスがユーザー行動データを必要とする理由を理解することによってのみ、どのデータが本当に役立つかを知ることができます。

2. さまざまなビジネスの要件

ビジネス関係者はユーザーの行動に注目しており、4つの状況がある

状況 1: 何も分からないので、待ってみましょう。

一般的なものとしては、次のようなものがあります。

• 新役員が就任、状況は不明

• 新しい事業ライン、レビューなし

• 新年の初めには、新しい計画を立てる必要があります

この場合、データは詳細なものではなく大まかなもので、正確なものではなく完全なものでなければなりません。まず、リーダーやビジネス関係者が理解できるように全体の概要を説明し、その後、特定のトピックがある場合は詳細な分析を実施します (以下を参照)。そうでないと、些細なことから始めると、人々は混乱し、「いったいこれは何について話しているのだろう？」と疑問に思う可能性が非常に高くなります。

状況 2: 何かを念頭に置いて、結果に焦点を当てます。

この場合、一般的には、ビジネス プロセス、製品機能、コンテンツ リリースの効果を観察する必要があります。ビジネス側の目標は明確です。この製品がどれだけうまく機能するかを見ることです。一般的なものとしては、次のようなものがあります。

• コンテンツセクション: ユーザーのクリック、ディスカッションへの参加、転送アクション

• 機能ポイント：ユーザー数、使用頻度、使用期間

• 商品: ユーザーの閲覧、購入、リピート購入、一回限りの大口購入

この時点では、これ以上話すことはできませんが、ビジネスが懸念している機能的なポイントに焦点を当てます（以下に示すように）

知らせ！ユーザーの行動が増えてもパフォーマンスが良くなるわけではありません。例えば、電子商取引事業では、アクティブユーザー数の増加を目指し、水やりや植樹を行うことで割引が受けられるアクティビティを積極的に展開した。しかし、ユーザー全員がゲームをプレイしたり割引を待ったりしており、注文する人が減っていることが発覚しました！

このとき、マトリックス法、前後比較法、行動関係分析などの方法を使用して、この行動がパフォーマンスに与える影響を具体的に調べることができます (下の図を参照)。

状況 3: パフォーマンスのプレッシャーに圧倒される。

このような状況では通常、コア プロセスのパフォーマンスを評価する必要があります。たとえば、新規ユーザーの登録、大規模イベントへの参加、トランザクションプロセス、重要な問題に関する苦情などです。この時点で、分析の目標は非常に具体的です。

• 登録コンバージョン率は高いはずです！

• 活動への参加率を高める必要があります！

• 取引比率は高いはずです!

• 批判的な苦情は断固として排除します！

このような明確な目標を持ったユーザー行動分析は、最もシンプルで簡単であると言えます。核となるアイデアは次の4つのモジュールです

知らせ！データを見るとき、多くの学生は細かい部分を直接見て、ユーザーのあらゆる行動から問題を見つけようとします。膨大な量のデータに圧倒されてしまうのは簡単です。コアプロセスを評価するときは、まず全体的な効果（全体のトラフィック + 全体のコンバージョン率など）に焦点を当てる必要があります。判断ができたら、詳細を見てみましょう。

もう 1 つのポイントは、改善策と併せてユーザー データを確認することです。ユーザーの行動はさまざまな要因の結果です。実際のビジネス実務では、実験室のようにすべてのプロジェクトで制御変数の研究を行うことは不可能です。事前にABテストを行っていても、実際に出稿すると時間や場所によってさまざまな違いが出てしまいます。複雑な問題に直面したとき、私たちはユーザーがコピーや製品を気に入らないかどうかを心配するのではなく、関係を維持するために何ができるかを心配する必要があります。

改善策の分析は、「このプロセスは機能しません!」と叫ぶだけよりもはるかに価値があります。短期的には、ビジネスの改善策として考えられるのは 2 つまたは 3 つだけかもしれません。どれが効果的かを分析し、ビジネスアクションを直接促進することで、データ分析を効果的にします。

状況4: 状況が不明瞭で、誰もが疑念を抱いています。

この状況は通常、特定のビジネスがうまくいっておらず、ビジネス関係者に明確な前提がない場合に発生します。私は考えていました。「ユーザーの行動をもっと深く掘り下げて、理由を見つけられるだろうか？」何を掘るのか、何のために掘るのかは、彼ら自身も分からないかもしれない…

これは最も困難な状況です。分析の目的が全く不明瞭だからです。ここでは 2 つの基本的な考え方があります。

アイデア1：ビジネス側はまずターゲット顧客を絞り込み、次にターゲット顧客が何をしているかを確認します

アイデア 2: まず、ある行動のヘビー カスタマーを見つけ、次にビジネス側に「これがあなたが望むことでしょうか?」と尋ねます。

つまり、極端な状況から問題を解決するためのインスピレーションを見つける方が簡単になります。

高価値ユーザーが特定のギフトの引き換えを明確に好んでいることがわかった場合は、高価値ユーザーを引き付けるために、対応するギフト プランを設計できます。ヘビーユーザーがシステムを悪用している疑いが明らかにあることが判明した場合、報酬ルールはそれに応じて変更される可能性があります。つまり、ユーザー グループ間の行動の違いが十分に大きい限り、戦略を生成することができます。

IV.まとめ

上記の 4 つの状況から、同じデータであっても状況によって異なる方法で提示される可能性があることがわかります。これには、学生が仕事におけるビジネスニーズを注意深く理解することが求められます。

多くの学生はこう言うでしょう。「なぜ企業に直接尋ねないのか？」問題は、4 つの状況のうち、明らかに KPI のプレッシャーがある状況 3 を除いて、他の 3 つの状況は非常に漠然としており、口頭で表現される最終的な要求は「ユーザー行動分析を実行してください」であることです。

これには、データを扱う学生に一定レベルの判断力が求められます。上記の 4 つの状況は進行しており、その論理的な関係は以下の図に示されています。学生は、タマネギの皮をむくようにビジネスを導き、本当に関心のある問題を見つけ、貴重な分析を行うことができます。