ユーザデータに基づく運用（ユーザ運用指標システム構築実践）

ユーザー操作表示システム構築の実践

編集者注：ユーザーはビジネス展開の要であり、ユーザー操作はどの企業も設計するビジネスリンクです。本稿では、主に電子商取引業界におけるユーザーオペレーションの業務内容や業務プロセス、データ駆動型のユーザーオペレーション指標システムの構築方法について解説します。ぜひご覧になってみてください。

企業の存続と発展の基盤はユーザーです。ユーザーの規模と成長率は、企業の存亡を左右する可能性があります。したがって、どのようなビジネスを行っている場合でも、ユーザーを操作することは避けられません。今日は主に、eコマース業界においてユーザーオペレーションが主に行う業務と、データ駆動型のユーザーオペレーション指標システムの構築方法についてお話します。

データ インジケーター システムを計画および設計する前に、まずビジネス プロセスを理解する必要があります。 「ビジネスはデータ指向になり、データはビジネス指向になる」は、データとビジネスの密接な関係を強調しています。ユーザーオペレーションで主に行うことは何ですか? AARRR の海賊版モデルは旧式ではありますが、ユーザー操作の分野では確かに古典的な分割プロセスです。

新製品を発売する際に、まず解決しなければならないのは、ターゲットユーザーをどこで獲得するかという問題です。したがって、チャネル運営者は、広告を掲載したり、その他のリソース置換手段を使用してユーザートラフィックを獲得する役割を果たします。たとえば、アプリ ストア、検索エンジン、または WeChat、Douyin、Bilibili などの他のトラフィック プールにアクセスして、ユーザーを「購入」します。

トラフィック チャネルの運用は、「良いワインには茂みは必要ない」という問題を解決し、ユーザーを引き付けることに成功しました。しかし、最終的に顧客を獲得できるかどうかは、あなたが引き付けた顧客が本当の要求を持っているのか、それとも「好奇心は猫を殺す」という深刻な症状を抱えているだけなのかによって決まります。 2 番目は、製品自体が十分に魅力的であり、顧客が喜んでお金を払って製品を使い始めるほどの優れた体験とサービスを提供できるかどうかです。

トラフィック配当の後では、新規顧客を獲得するコストが既存顧客を維持するコストよりもはるかに高いことは誰もが知っています。 100 年の歴史を持つ店舗は、主にリピーター客に依存しています。そのため、ユーザーオペレーションでは、製品機能のインセンティブやマーケティング活動などを通じて、ユーザーが継続的にアクティブ（再購入）になるように刺激する必要があります。

長い間沈黙していたり​​、離れようとしているユーザーに対しては、感動的なコピーライティングと大きな赤い封筒を使ってリピート購入のインセンティブとし、テキストメッセージやプッシュ通知などさまざまな手段を使ってユーザーを維持・想起させます。ここでの役割は、製品操作、イベント操作、ユーザー操作に細分化できます。

ビジネスを運営する究極の目標は利益を上げることであり、ユーザーを継続的に増やす事業運営の目標は、ユーザーにより多くの取引をさせ、より多くのお金を使わせることです。 1つ目は、利益は少ないが回転率は高く、継続的な再購入を通じて消費頻度を高め、個々のユーザーのLTVを向上させることです。 2つ目は、より差別化された有料サービスを提供し、人民元プレイヤーにさらなる名誉感と優越感を与え、有料会員を通じて収入を得ることです。

ビジネスを行う上で最もタブーなことは、一度限りの取引です。リピーターの獲得に加え、口コミによる広がりも期待しています。ユーザー自身のソーシャル能力を通じて、段階的な自己増殖をもたらします。

まとめると、ユーザーオペレーションの核となる業務は、新規ユーザーの誘致、アクティベーションの促進、既存ユーザーの維持とまとめられます。

最も必要とされる場所に良質の鋼材を使用し、最も価値のあるチャネルに資金を投入します。チャネルオペレーションでは、データ分析を通じて最適なチャネルを見つけ、チャネル配信戦略を継続的に最適化し、顧客を正確に獲得し、競合他社よりも低価格で新規ユーザーを獲得したいと考えています。

ユーザーは製品の使用に満足していますか?取引プロセスはスムーズですか?使用後、すぐにアンインストールしますか、それともまた戻ってきますか?製品運用では、データによって弱いリンクが特定され、最適化の方向性が示され、ユーザーの購入コンバージョン率が継続的に向上することを期待して、アクティブなコンバージョン率 KPI に依存する必要があります。

多くの運用アクションとマーケティング活動を実行した後、ユーザー構造は合理的であり、良い方向に発展していますか?利用者の健康状態を総合的に評価し、継続的にモニタリングできる指標システムの構築が必要です。ユーザーの再購入率または維持率はどれくらいですか?消費頻度、ARPU、LTV レベルはどれくらいですか?マーケティングコストは無駄になっているのでしょうか、それとも新規顧客の増加をもたらし、既存顧客の定着率を向上させるのでしょうか?

単純なデータ インジケーターは、データ情報の入力としてのみ機能します。指標ベースの管理の最大の価値は、ビジネス プロセスの指標を抽象化して、グローバルかつ体系的な意思決定知識にすることです。

ここで、インジケーター システムの基本的な概念を繰り返します。指標システムは、指標ライブラリ、指標間の管理関係、指標を分析する際の分割次元、指標データの品質の評価基準の 4 つの要素で構成されています。

結局のところ、毎日 20 万人の新規顧客という指標を見るだけでは、問題は説明できません。このデータは常に増加していますか、それとも減少していますか?この数字を達成するのにどれくらいの費用がかかりましたか?それはお金を燃やした結果ですか?あなたの顧客獲得コストは競合他社と比べて十分に高いですか?

電子商取引業務の運営プロセスに応じて、ユーザー操作関連の指標体系は以下のように構成されます。

指標システムの役割は、主にビジネス プロセスの現在の状態を定量化し、ビジネス上の問題を発見し、次に何をすべきかというステップを見つけることです。たとえば、チャンネル配信の品質を向上させる方法や、継続的なユーザーアクティビティを促進し、アクティブユーザーを高価値ユーザーや有料ユーザーに成長させるにはどうすればよいでしょうか。

このとき、ユーザーのポートレートやグループ化に関連したデータ出力機能が必要になります。まず、各リンクはユーザーのポートレート機能構造を理解し、現在のユーザーのステータスを明確に把握する必要があります。次に、RFM モデルを使用して価値の高いユーザーを見つけ、価値の高いユーザーを継続的に維持し、運用活動を通じてより多くの潜在的価値の高いユーザーが価値の高いユーザーに成長できるようにするなど、特定の運用目標に基づいてユーザーのグループ化を決定します。

ユーザー操作プロセスにおける多くの指標と関連システムがリストされていますが、分析意思決定データ製品の計画と設計を行う際には、製品サービスのユーザーオブジェクトとその使用シナリオに基づいて、提示するコア指標の優先順位をさらに決定する必要があります。すべてを網羅しようとして重要な点を見失ってはいけません。

企業の経営者にとって、企業のさまざまな段階における指標は、それぞれ重点が異なります。例えば、上場企業は、売上高GMVなどの業績指標に注目するだけでなく、企業が今後も成長を続けられるかどうか、現在の事業運営が健全かつ持続可能かどうかも見極めたいと考えています。

そのため、まずは新規顧客の増加と新規顧客獲得コストの業界レベルに着目することになります。第二に、現在のユーザーの全体的な健全性（ユーザー構造などの指標は比較的安定しており、短期的には大きく変化しない）を定期的に把握することも必要です。

経営コックピットなどの製品を設計する際には、新規顧客数、CAC、ROI、ARPU、消費頻度などの指標を盛り込む必要があります。これにより、上司は各運用チームの取り組みが効果的かどうかを把握でき、トップダウンの管理ツールが提供されます。

今年、上司は新規顧客KPIを50％引き上げ、ユーザーARPUに注目し始めました。最前線のオペレーション担当者として、私は何をすべきでしょうか?この時点で、データ製品は、チャネル操作、ユーザー操作、イベント操作などのさまざまな運用ロールを支援し、各リンクの運用指標を洗練し、KPI 監視機能を提供し、さまざまなグループの人々のポートレート分析を通じて実装できる運用の方向性を見つけることができる必要があります。

ユーザーオペレーションは、あらゆる企業が設計するビジネスリンクです。データ駆動型運用の本質は、指標に基づく管理と洗練された運用です。したがって、ユーザー操作指標システムを設計する場合、GSM モデル方法論であっても UJM モデル方法論であっても、最初のステップは、ビジネス操作アクションとユーザーの使用プロセスを十分に理解することです。

第二に、指標を決定する際には、さらに質問をします。この指標を見た後、企業は何をすべきかを知ることができるでしょうか?それを見て「なるほど」とか「XX方式を試してみよう」とか言うべきでしょうか？

Data Goer、WeChat パブリックアカウント: 「Everyone is a Product Manager」のコラムニスト、Data Goer。開発キット、データ資産とデータガバナンス、BI とデータ視覚化、精密マーケティング プラットフォーム、その他のデータ製品をカバーするデータ ミドルエンド製品分野に重点を置いています。ビッグデータソリューション企画と製品ソリューション設計が得意です。

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