製品運営側はどのようにデータ分析を行っているか（データ分析はユーザーの成長にどのように役立つか）

データ分析はユーザー数の増加にどのように役立ちますか?

実際のビジネスでは、ユーザーの成長に関連する多くの問題に遭遇します。では、データ分析を利用してユーザー増加の問題を解決するにはどうすればよいでしょうか?今日はいくつかの例を通して簡単に説明したいと思います。それがあなたにインスピレーションを与えてくれることを願っています。

「グロースハッキング」の影響で、多くの学生は「ユーザー成長」という言葉を見るとすぐに次のようなシナリオを思い浮かべるでしょう。

• 持続可能でスケーラブルな成長を推進するための体系的な成長モデルを確立する
• ユーザーコンバージョンファネルを構築し、重要な維持ポイントを探り、根深い問題を発見します。
• ターゲットユーザーを分析し、ユーザーポートレートを構築し、成長戦略を最適化します

何でもできるようですが、いつもこれは間違っている、あれも間違っていると感じてしまいます。では、なぜ私たちはこのように感じるのでしょうか?実際のビジネスでは、データ分析をどのように活用してユーザー増加の問題を解決できるでしょうか?今日はいくつかの例を通して簡単に説明したいと思います。

まず第一に、ほとんどの企業が体系的なポートレートと成長モデルを確立するまでには、まだ程遠いということを認識する必要があります。

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ほとんどの企業では、Google や Facebook のようなデータ主導型で体系的な成長を達成することは不可能です。

市場における「ユーザー増加」には主に 3 つの種類があります。

1. 配信フロー: このスクールにおける「ユーザー成長」とは、実際には広告配信であり、広告配信戦略を最適化してより高い ROI を実現することです。
2. 分裂フロー：このフローの人々は、WeChatエコシステムに基づいて転送、配布、現金引き出しなどのさまざまな分裂活動を実行し、人々を迅速に引き付けるという目標を達成することに熱心です。
3. ABtest ストリーム: このストリームは、前の 2 つよりも通常の軍隊に似ています。さまざまな戦略的な設計が必要であり、製品はさまざまなユーザー グループに適したアイデアを見つけようとします。これは大規模なプラットフォームでしか実現できないことです。

しかし、これら 3 つの学派は相互に排他的ではありません。代わりに、それらは互いに補完し合い、異なる段階で問題を解決します。 3 つの流派の勢力範囲は次の図のとおりです。

配信フローが解決する問題は「チャネル品質」と「ユーザー品質」の問題であり、新規ユーザーがアクティブユーザーに変換されるかどうかを見ていきます。

核分裂フローが解決する問題は、「活動品質」と「ユーザー品質」の問題です。一般的に、アクティブ ユーザーは、分裂ルールとロジックを設計するためのアクティビティの基礎として使用されます。

ABtest は広範囲のインターフェースをカバーしますが、通常は「チャネル品質」の問題を解決するために使用されません。 「製品の反復」や「アクティビティ戦略」のソリューション選択問題を解決するために使用されます。

基本的な概念が整っていれば、成長の問題が発生した場合にどのアプローチがより適切であるかをデータのパフォーマンスに基づいて判断できます。

このようなデータ パフォーマンスでは、通常、次の要素が考慮されます。

• ユーザーの質: 偽のトラフィックが多すぎませんか?
• チャネルの品質：ポイントウォールのユーザーが購入されたかどうか、配信戦略に問題があるかどうか
• 製品プロセス：開封と起動がスムーズかどうか、バグがないかどうか

超初期ユーザーの離脱は一般的にマーケティング担当者が注意を払う必要がある問題であり、初期ユーザーの質は購買戦略に深く関係しているため、チャネルの質は初期段階で最も重要かつ最も注意を払うべき事項です。

分析を行う前に、まず偽のトラフィックとポイントウォール ユーザーとは何かを明確にする必要があります。

• 偽のトラフィック: 実際のユーザーではなくコード スクリプトによって生成された仮想のダウンロードと起動のボリュームは、IP 集中度やデバイス アカウント数などのディメンションによって検出できます。
• ポイントウォール ユーザー: 一部のアプリはリソースを統合し、アプリのダウンロード/オープンなどの現金インセンティブ タスクを発行してトラフィックの仲介役として機能し、顧客がアプリをダウンロードするように誘導します。タスクを完了するこれらのユーザーはポイントウォールユーザーですが、これらのユーザーは通常のユーザーとほとんど同じであり、区別が困難です。

製品がアプリの場合、多くのマーケティング担当者は、ランキングの向上とアプリ市場のランキング競争を目的として、アプリストアのローンチ計画を立てる際に意図的に偽のトラフィックの流入を許可します。したがって、このシナリオに対処するには、次の共通の分析ポイントがあります。

問題のあるチャネルまたは計画が見つかったら、投資ベースの成長が始まります。

ユーザーが登録段階に達すると、前述の過剰な偽トラフィックの問題は大幅に軽減されます。 「ポイントウォールユーザー」の行動習慣は、「非精密ユーザー」や「低価値ユーザー」の行動習慣と非常に似ています。これらを区別する難しさとコストは特に高く、メリットは比較的低くなります。

たとえば、ユーザーの行動シーケンスは次のようになります。

実際、彼の行動からは、彼が私たちの製品を気に入らないのか、それとも単にタスクを完了するためにここにいるのかを判断することは不可能です。

したがって、この段階での分析ポイントは、一般的に「製品プロセス」の反復に重点が置かれます。

一般的な分析ポイントは次のとおりです。

発散ポイントを見つけたら、ABtest フロー成長を使用します。現在、実験を行う前に使用できる一連の AB テスト方法がありますが、ここでは詳細には触れません。

ユーザーがオンボーディングプロセスを完了したが、留まらない場合、考慮すべきなのはユーザーと製品の一致度です。

この場合の分析ポイントはより多岐にわたるため、ビジネスと深く統合する必要があります。ただし、考慮すべきいくつかの方向性があります。

製品内にユーザーを差別化する明らかなポイントはありますか?もしそうなら、クリックスルー率/体験率はどれくらいですか?

例えば、小説・漫画アプリの中には、登録後に古代の衣装を着た美しい女性やハンサムな男性が表示されるものもあります。これらの写真のクリック率を分析することで、ユーザーの属性や好みを明確に示すことができます。

ビジネスモデルはユーザー属性と強く関連していますか?

垂直ビジネスには、教科教育、スポーツなどが含まれます。たとえば、子供に数学を教えたいのに、ホームページに少量のデータしか含まれていない場合、損失の可能性が非常に高くなります。

製品とユーザーの適合性を向上させるにはどのような方法がありますか?

これには、チャネルを使用して正確な数量を見つける方法と、製品の反復に差別化された配布ロジックを使用する方法の 2 つの一般的な方法があります。どちらの方法を選択するかは、ビジネスの全体的な方向性によって異なります。

ビジネスステージが垂直であれば、正確な数量が見つかる可能性が高くなります。

ビジネスをグローバルレベルに展開したい場合、コンテンツの表示ロジックを変更する必要があるかもしれません。

一般的な分析指標には次のものがあります。

上記の分析が完了したら、事業形態や開発の方向性に応じて、選択的に製品の発売に協力したり、ABテストを実施したりできます。

たとえば、高品質ユーザーのいくつかの高浸透機能ポイントを配信に付与し、配信側は対応するイベントに応じてトラフィックを購入することを選択できます。 （注：購入プラットフォームは、ターゲットコンバージョンイベントに応じてトラフィックを購入できます）

コンテンツのコンバージョン率や滞在時間の違いに基づいて、製品の反復の方向性を話し合うこともできます。

また、「共有アクティビティ」と「共有ボタン」のクリックスルー率を観察することに重点を置き、核分裂シードユーザーと非シードユーザーを区別し、運用スタッフが核分裂の最適化の可能性を見つけるのを支援することもできます。

しかし！ユーザー増加のコア機能はデータ分析に限定されないことに注意することが重要です。

例えば、広告の成長に取り組む場合は、各購買プラットフォームのユーザー品質、ユーザーポートレート、ビジネス条件なども理解する必要があります。チャネル割り当てや情報フロー広告などの一部の制作機能には、個人的なつながりも必要です。

核分裂を行う者は、核分裂形態を設計し、報酬の範囲を計算する能力が必要です。

これらすべてには運用能力が必要です。これは多くのデータ担当者にとっての障害であり、企業がデータガイダンスを受け入れない重要な理由です。

成長をより効果的に支援したい場合は、データ指標の理解に加えて、運用に関する知識の習得にも多くの時間を費やす必要があります。そうして初めて、私たちは自らのコア競争力を構築できるのです。

著者：王浩、WeChat公式アカウント：人間の言葉しか話さない王小

この記事はもともと @汪浩 によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。許可なく複製することは禁止します。

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