データ駆動型の洗練されたオペレーション（医薬品電子商取引は発展を加速しています。データを活用して洗練されたユーザーオペレーションを推進するには？）

リーン成長を始める

健康な身体は人間のあらゆる社会活動の基盤です。健康維持の観念が人々の心に深く根付いているため、大規模な健康産業が活況を呈し、医療サービスに対する大衆の需要は絶えず拡大しています。時間と空間に制限される従来の医療サービスモデルでは、実際のニーズを満たすことができなくなりました。 2014年以降、医療業界はオンライン世界との統合を加速させ、医療検査、インターネット病院、医薬品供給、医療教育などのサービスを提供するプラットフォームを構築してきました。その中で、医薬品の標準化度が高く、輸送が容易なことから、医療電子商取引の発展速度ははるかに進んでいます。

医薬品電子商取引プラットフォームの立ち上げは、医療業界と一般の人々の両方に大きな利益をもたらします。患者にとっては、医薬品の購入プロセスにおける人的資源と物的資源を効果的に節約できます。物流システムによって保証された定期的な医療資源の遠隔配送により、患者は偽造医薬品や高騰した価格などの罠を回避することができます。医療業界にとっては、医療用品の合理的な配分を実現し、資源の無駄を回避できます。今年初めのCOVID-19流行予防・抑制期間中、医療電子商取引プラットフォームは、比較的面倒なオフラインでの購入プロセスとウイルス感染のリスクを回避し、一般の人々が必要な医薬品を「非接触」で入手できるよう強力なサポートを提供しました。

現在、アリババ、ピンドゥオドゥオ、JD.comなどの電子商取引大手や、Dingdang Express Pharmacyや1Yow.comなどの専門的な医薬品電子商取引プラットフォームなど、医薬品電子商取引の分野に参入するプレーヤーがますます増えています。さまざまなプラットフォームがユーザーに提供するサービスは、常にアップグレードされています。医薬品の配送に関しては、実店舗の薬局と物流輸送に頼ることで、数日以内に、あるいは即座に配送を実現できます。商品販売面では、医薬品に加え、健康食品や介護用品などのカテゴリーも追加し、品揃えを拡大しました。事業内容としては、オンライン診療や医師による指導などへと拡大しています。医療電子商取引はますます熾烈な競争環境を伴う買い手市場となり、ユーザーリソースはさまざまなプラットフォームの戦場となっています。

従来のオフライン産業をオンラインに変革するプロセスには常に苦痛が伴います。医薬品電子商取引プラットフォームもいくつかの問題に直面しています。これらの問題のほとんどは、オペレーターがユーザーの行動データを効果的に収集および分析することが難しいことに起因しており、主に次の 3 つの側面で現れます。

データの整合性の観点から言えば、ユーザーの閲覧、クリック、購入行動はオンラインでデジタル記録されますが、医薬品電子商取引プラットフォームの内部システムは、主にビジネスデータであるサーバー側のデータのみを取得できます。高価値情報を含むその他のユーザー行動データの収集は不完全です。同時に、同じユーザーのオンライン動作が複数のポートで発生することもよくあります。プラットフォームにすべての端からデータを接続する機能が欠けている場合、すべての端で同じユーザーの行動を統合することは困難です。データのリアルタイム性という点では、医薬品電子商取引プラットフォームには通常、独自のデータ収集プラットフォームがないため、業務データベースとテーブル間の変更をリンクすることが難しく、データ処理が難しく、異なる部門間の通信コストが高くなります。

ユーザー データ ソースの品質が低いと、ユーザー ソースとユーザー変換の分析やタイムリーなビジネス調整にも影響を及ぼします。同じユーザーの情報がさまざまなポートに分散しているため、オペレーターが完全なユーザー ポートレートを構築することが困難になっています。効率的なターゲット顧客獲得、ユーザーの嗜好のマッチングによる正確なコンバージョンの達成など、従うべきルールがなく、収集されたビジネスデータはリアルタイム性と柔軟性に欠けており、異常な状況を把握してタイムリーに改善を行うことができません。

医療系電子商取引プラットフォームは、ユーザーが医薬品を探すのを待つことから、積極的にユーザーを獲得する方向にシフトしており、洗練されたユーザーオペレーションを開始することが医療系電子商取引プラットフォームの発展に必須となっています。ユーザーの行動データを収集して処理する能力がないプラットフォームでは、大規模なユーザー グループを分類してクラスタ化することが困難になります。オペレーターがユーザーを識別するのに役立つ科学的かつ効果的なユーザー タグが不足しており、ユーザー グループの特性を正確に理解した上で主要な顧客をグループ化することができません。

洗練されたユーザー運用を行うための基盤となるのは、ユーザー グループに対する深い洞察と正確な分類です。これにより、さまざまなタイプのユーザーに応じて適切な対策を講じ、リソースを効果的に割り当て、運用活動の効率を向上させることができます。顧客セグメンテーションを微調整する機能がなければ、ユーザーの好みに基づいてメッセージやイベント通知をプッシュすることは困難です。ユーザーは受け取るコンテンツに興味を示さず、希望するサービスを簡単に入手できないため、アクティビティ レベルが低下し、プラットフォームを離れてしまう可能性もあります。

ユーザー行動データには豊富な情報が含まれています。この情報を効果的にマイニングして活用することで、ビジネスの最適化と製品の反復のための明確な道筋が示され、データの価値を最大限に活用できるようになります。ユーザー行動データ分析ツールがなければ、運用スタッフはユーザーがどこから来たのか、なぜユーザーが好みを形成するのかを知るすべがなく、ユーザー離脱の原因も特定できず、プラットフォームビジネスの強みを生かして弱点を克服するように導くことが困難になります。

iResearch Arkは、医薬品eコマース分野に関する知見と長年蓄積してきた強力なデータ分析能力を基に、データ収集・分析能力の強化、データに基づく製品最適化、洗練されたユーザーオペレーションの3つの側面から、医薬品eコマースプラットフォーム向けのソリューションを提供し、上記の課題に対処します。

医薬品電子商取引プラットフォームは、Android、iOS、PCなどの複数のオンラインポートを通じてユーザーがサービスにアクセスできるようにサポートしており、大量のユーザー行動データを蓄積しています。しかし、これらのデータの間にはある程度の断片化があり、「データアイランド」が形成されています。 iResearch Ark は、完全なデータ収集機能へのワンクリック アクセスをサポートします。簡単な操作で、さまざまなオンラインポートに接続できます。クライアント SDK、サーバー SDK、データインポートの 3 つの方法を通じてグローバル データにアクセスし、同じユーザー ID を識別し、匿名のユーザー行動を関連付けることができるため、膨大なデータ リソースが混乱することがなくなり、データの価値を覆っていたベールが取り除かれ、より明確で完全なユーザー ポートレートが構築されます。

医療電子商取引プラットフォームは、すべてのエンドデータを接続することで、同じユーザーのビジネス情報を統合し、散在する購入記録、病歴などを明確に分類し、医療サービスの提供プロセスでそれらをより迅速に呼び出すことができ、ビジネスの改善に役立ちます。同時に、ユーザーのオンライン行動をより総合的に理解することで、その後のメッセージのプッシュやユーザー操作の強固な基盤を築くことができます。

包括的かつ詳細なデータを取得した後、それを明確かつ直感的な方法で提示することで、オペレーターはデータ内の有効な情報をさらに探索できるようになります。 iResearch Ark は、数百万の安定したオープンなバックエンド クエリ機能と、数百億のデータを数秒でリアルタイムに計算する機能に基づいて、フロントエンドで視覚的にデータを提示します。これにより、医薬品電子商取引プラットフォームの運営者は、有効なデータ内容を容易に識別し、アクティブユーザー数、新規ユーザー数、注文ユーザー数などの指標のパフォーマンスと変化を把握し、プラットフォームのビジネスパフォーマンスをあらゆる側面から把握し、異常な状況をリアルタイムで特定し、タイムリーかつ効果的な対策を講じて最適化と調整を行うことができます。

業務の正常かつ円滑な運営は、実行レベルから経営レベルまでの各部門間の連携と切り離せません。各レベルの従来の報告方法は非効率であり、調整プロセスに時間がかかります。 iResearch Ark のデータダッシュボード、インジケーター警告、電子メールリマインダーなどの機能を利用することで、医薬品電子商取引プラットフォームの各部門間で効率的な情報を効率的に伝達できます。実際の状況に基づいて警告指標をカスタマイズすることで、オンラインでのリアルタイムコラボレーションが実現し、管理レベルのデータがさらに透明化され、関係者全員が日常的に指標を監視できるようになります。リアルタイムのフィードバックを取得することで、さまざまな部門の担当者が問題を発見し、タイムリーに調整を行うことができ、ビジネスの改善に役立ちます。

ユーザーがオンラインで医薬品を購入し入手するプロセスには、多くのリンクが関わってきます。ユーザーロスが発生すると、データ分析手法の助けがなければ現象を通して本質を見極めることが難しい場合が多く、問題が発生している具体的なリンクを正確に特定することは不可能です。製品を最適化する際には過去の経験に頼るしかなく、ビジネス改善プロセスの正確性と有効性が低下します。

iResearch Ark には、コンバージョン ファネルやインテリジェント パスなど 12 の主要な分析モデルがあり、収集したデータを分類および精緻化し、ユーザー行動プロセスを科学的に分割して、各ステップでのユーザーの操作を把握し、運用担当者がさまざまな次元とノードでユーザー行動を比較して、問題を発見し、的を絞った改善を行うことができます。

たとえば、製品分析プロセス中に、医薬品電子商取引プラットフォームは、ユーザー登録のコンバージョン率が低すぎることを発見しました。 iResearch Arkのインテリジェント分析機能を利用して、ユーザーの行動経路を観察し、ユーザー変換ファネルを構築して各リンクのデータパフォーマンスを整理したところ、ユーザーがSMS認証コードをタイムリーに受信し、認証コードを取得するために繰り返しクリックしたため、登録コンバージョン率が低すぎることが判明しました。重点的に改善した結果、ユーザー登録のコンバージョン率が向上しました。データ分析を通じて問題の核心を見つけることで、最適化に向けた努力を結集し、無関係なリンクへの人的・物的資源の無駄を削減し、ユーザーデータの価値を最大限に発揮し、データのサポートによりターゲットを絞った方法で製品を最適化することができます。

ユーザーに対して洗練されたオペレーションを行うためには、ユーザーを正確に分類して深く理解し、既存の行動に基づいて行動パターンをまとめ、よりユーザーに適したパーソナライズされた体験を提供し、「適切なメッセージを適切な人に、適切なチャネルを通じて、適切なタイミングでプッシュする」ことを実現する必要があります。

ユーザーデータを収集し、同じユーザーデータを統合すると、同社はユーザーポートレートを構築する基本的な能力を備えることになります。行動データ、ビジネス使用状況、基本的なユーザー属性などのディメンションの制限を通じて、運用アクティビティの対象ユーザーを識別し、対象オブジェクトを見つけて、その後の作業の指示を提供できます。

ユーザーセグメンテーションの面では、iResearch Arkインテリジェントオペレーションプラットフォームは、医薬品電子商取引プラットフォームの実際の状況に応じて、「ユーザーアクティビティ指数」と「ユーザー価値指数」という2つの指標を導入し、各指標の高、中、低レベルに応じて、プラットフォームの非損失ユーザーを、忠実なユーザー、高品質のユーザー、普通のユーザー、低頻度のユーザー、低品質のユーザーの5つのカテゴリに分類しました。プラットフォームは、さまざまなタイプのユーザーと対峙する際に、優良ユーザー向けにクーポンを発行してプロモーション活動を行ったり、一般ユーザー向けにプッシュ通知やSMSメッセージを送信してアクティベーションを行ったりするなど、さまざまな方法で運用することで、ターゲットを絞ったユーザー操作を実行し、運用コストの入出力比率を向上させることができます。

さまざまなユーザー グループの中で、会員顧客は医療 e コマース プラットフォームが重点を置く必要があるグループです。会員顧客は通常、製品やサービスをより頻繁に使用し、ユーザーのライフサイクル全体の価値も高くなります。会員向けにきめ細かな運営を行うためには、会員の消費体験をタイムリーに把握し、それに応じた戦略を採用してより良いサービスを提供する必要があります。同時に、プラットフォームへのユーザーの固執度を高めるために、プラットフォームのインセンティブ メカニズムを最適化する必要があります。

iResearch Arkは、医薬品電子商取引プラットフォームの洗練された会員ユーザーの操作機能を向上させる過程で、「ドリフト分析」モデルの使用を先駆けて行い、ポイントの蓄積量とポイント取引の頻度に応じて、会員グループをサイレント会員、エントリーレベル顧客、プラットフォーム常連顧客の3つのカテゴリに分類しました。モデルは座標軸上のブロックの形で表示されます。会員グループを定期的に分析することで、期間中の会員グループの動向を直感的に把握し、2つの指標の上昇と下降に基づいて具体的な理由を分析し、対応する解決策を提案することができます。

例えば、以下のドリフト分析チャートでは、N 月は会員グループの累積ポイントが高かったものの、その他の消費行動が乏しく、取引頻度が低かったことがわかります。 N+1月目になると、ポイントを使った取引の頻度が若干増加し、それに応じて蓄積ポイントが減少し、「サイレント会員」の瀬戸際にまで至りました。この場合、運営スタッフは、メンバー顧客グループ間の消費頻度の低下の理由を理解するために、N+2 か月目に積極的なフォローアップ訪問を実施する必要があります。同時に、会員顧客グループの疾病に関連する医薬品、パーソナルサービス、ホームサービスなどの事業をさらに拡大し、新たな消費成長ポイントを刺激し、会員の取引頻度を高め、会員グループの顧客価値を高める必要があります。

医薬品電子商取引プラットフォームの構築により、医療資源の便利な獲得と階層化された診断・治療システムの構築が促進され、業界にとってより豊富なデータ資産が蓄積されました。患者が薬を求めて診断を求めるのを待つビジネスモデルから、ユーザーに積極的により質の高いサービスを提供するビジネスモデルへと移行する過程で、iResearch Arkなどのデータインテリジェンスプラットフォームの助けを借りて、データの包括的な収集と活用、および洗練されたユーザー操作は、長期的には業界の発展に利益をもたらし、一般の人々により信頼性の高い医療保険を提供します。

アナリシスについて

Analysys International は、中国におけるプロフェッショナルなワンストップ、フルシナリオのプライベート ドメイン ユーザー操作ソリューション サービス プロバイダーです。同社は、Analysys Ark Intelligent Analysis、Analysys Ark Intelligent Operation、Analysys Ark Intelligent Portraitという3つの主要な製品コンポーネントと、それをサポートするコンサルティングサービスを所有しており、企業がデジタルユーザー資産を蓄積し、データ駆動型の運用クローズドループを構築し、プライベートドメインユーザーと密接な関係を築き、リーン成長を実現できるよう支援しています。