ユーザー操作データ（データとユーザー（I）：データを通じてユーザー操作力を構築する方法）

データとユーザー（I）：データを通じてユーザー操作能力を構築する方法

インターネットの急速な発展に伴い、ユーザー中心のさまざまなビジネスが広大な領域を拡大し続けており、各ユーザーのあらゆる種類の情報データがシステムに記録されています。

これらのデータは、暗闇の中で金色の光を放つ、ダンジョンズ＆ドラゴンズのドワーフ王国の宝物のようなものです。

ユーザー分析は、その豊富さと高い価値により、データ分析において徐々に支配的な地位を占めるようになりました。データ操作はユーザー価値の向上にどのように役立ちますか?ここではいくつかの実用的な方法を紹介します。

私たちはユーザーのニーズから始めて、ユーザー操作の本質は何か、そしてデータに基づいた手段を通じて企業にユーザー操作機能をどのように提供するかを検討します。

情報管理の観点から見ると、中国の小売業界の進化は、下の図に示すように3つの段階に分けられます。

国内の小売業の進化と発展の3つの段階

異なる段階では、企業の中核業務の視点のみが異なることに注意してください。実際には他のリンクも存在し、単純に異なる焦点として理解することができます。

オンライン化のさらなる浸透に伴い、ほとんどの企業はユーザーを業務の中核とする第3段階、つまりユーザー運用段階に直接入りました。この時代に誕生した企業は、誕生した瞬間からユーザーの操作を知っていました。

この段階では、企業にとってデジタル資産、特に会員や購買ユーザーのデータを管理することが重要です。データ運用を通じてユーザーの購入頻度や平均注文額を継続的に向上させ、ユーザーの貢献価値や生涯価値を高めていくことは、企業が早急に注力すべき課題です。

ユーザー中心の運用に加え、ユーザーデータを核として、フルリンクデータを使用してオンラインとオフラインを接続し、ビジネスチェーン全体の指標を設計し、業務運営を自動化するなど、企業のデータ組織形態を再構築する必要もあります。

この段階では、消費者データが 3 つの円の中で最も中核かつ重点的なポイントとなり、他のコンテンツはこの点を中心に展開されます。したがって、多くのインターネット企業の第一の価値観は顧客第一であり、本質的にはこの論理に基づいています。

データの助けを借りてユーザー操作機能を構築するには、まずユーザー操作フレームワークを構築することが核となります。ユーザー操作はコンテナを保持するようなもので、コンテナ内にアクティブユーザーをどんどん蓄積し、ユーザーの購買力とアクティビティを継続的に向上させます。

週間アクティブユーザープールを継続的に拡大し、週間アクティブユーザープール内のユーザーの購入頻度と購入金額を増やします。ほとんどのユーザー操作はこのロジックに重点を置いています。

スタートアップ企業は、失ったユーザーを無視して、新規ユーザーの獲得とユーザーの復活に重点を置くことがよくあります。成熟した企業では、プール内のユーザー数の規模を確保するために、離脱するユーザーの数を継続的に減らすことに頼ることがよくあります。

回転率の高い製品の場合は、週間アクティブユーザー数（以下、「週間アクティブユーザー」）を確認することをお勧めします。回転率の低い製品の場合は、週間アクティブユーザー数は適用されない場合があり、月間アクティブユーザー数（以下、「月間アクティブユーザー数」といいます）で確認できます。

実際の業務では、データ運用担当者は、ユーザー運用フレームワークの下にあるデータが役割を果たすように、詳細なキャリバーを「内部化」する必要があります。

RFM (最新性、頻度、金額) の本質: RFM の適用は、ユーザーの行動に基づいてユーザーを階層化することです。これは、ユーザーオペレーションフレームワークの下でユーザー価値を高めるためのユーザー階層化オペレーションを実行するためのツールモデルとして理解できます。ユーザー操作における洗練された操作方法です。

RFM は、最新の消費 (Recency)、消費頻度 (Frequency)、消費額 (Monetary)を使用してユーザーを階層化します。その核心は依然として「内面化」であり、自分に合ったものだけが最良です。

誰でも使えるモデルは何千万とあるのに、なぜそれらのモデルを使っても目立つ企業は1、2社しかないのでしょうか？重要なのは、モデルがどれだけ強力であるかではなく、「内部化」能力がどれだけ強力であるかです。

ユーザー操作分野のデータは多様で興味深いです。たとえば、オンラインでは、検索から注文までのコンバージョン率に基づいて商品が魅力的かどうかを判断できます。調査を実施して、ユーザーがどの段階で意思決定を行うかを把握し、マーケティング リソースをどこに投資するかを決定できます。また、ユーザー離脱の原因を研究することでユーザー離脱を減らし、ユーザープールにより多くの「水」を蓄えることもできます。

「データ運用への道：デジタル時代の金採掘（アップグレード版）」第 4 章より抜粋

張明明著

この本の特徴:

内容的には、データ業界での15年間の実践経験をまとめ、多数の業界事例を用いて理論的な分析に役立てています。本書は、データからビジネス価値を生み出すことに焦点を当て、企業がデータ運用の実践経験を得るのを支援するもので、データドリブン思考の確立方法、データ運用システムの構築方法、データを活用してビジネス上の問題を迅速に解決する方法、インフラ、効率化、製品管理、ユーザー成長、組織開発など多角的な視点からデータからビジネス価値を生み出す方法を解説しています。多様な視点と専門的なコンテンツで、デジタル時代の金儲けの秘訣を解説します。

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