オペレーションのデータ分析方法（ユーザーオペレーション、アクティブユーザーのデータ分析方法）

ユーザーの操作、アクティブユーザーのデータ分析のやり方

インターネット企業にとって、データ操作のポジションが別途存在しない場合、ユーザー操作はデータに最も近く、ユーザーを最もよく理解するものでなければなりません。

ユーザーオペレーションには、新規ユーザーの誘致、アクティベーションの促進、ユーザーの維持という 3 つの中核的な方法論があります。新規顧客の獲得はチャネルプロモーションとして個別に議論できますが、アクティベーションと維持は相互に補完し合います。

非操作ポジション、またはその他のタイプの操作では、通常、アクティブ データの結果のみに焦点が当てられ、アクティブ データの原因には焦点が当てられません。ここではその謎を解き明かし、アクティブシステムをより早く理解する方法をお教えします。

インターネット企業もアクティブ ユーザーについて同様の定義を持っており、主にアプリを 1 回開いたユーザーをカウントしています。

これに基づいて、時間軸で週次アクティブ ユーザー数と月次アクティブ ユーザー数を導き出すことができます。つまり、アプリが自然な週に 1 回開かれた場合、その週は週間アクティブ ユーザーになります。月間アクティブユーザーにも同様のことが当てはまります。

新しい製品があり、これが 4 か月間のアクティブ データであると仮定します。まあ、良さそうですね。

アクティブユーザーの数は、製品が注力する市場領域によって大きく異なります。アクティブユーザーの数だけを見て、ニッチな垂直型製品や一般的なソーシャル製品の良し悪しを判断するのは困難です。

適切なデータ指標は、割合または比率である必要があります。

一定期間における総ユーザー数のうちアクティブユーザーの割合を示す「アクティブ率」という新たな指標を設定しました。

時間軸では、日次アクティブ率 DAU、週次アクティブ率 WAU、月間アクティブ率、その他の MAU があります。

例: 月間アクティブユーザー: 月末の登録ユーザー総数に対する月間アクティブユーザーの割合。

一般的に言えば、アクティブユーザーの数は製品の市場規模を反映します。アクティビティ率は製品の健全性を確認します。

現実には、製品によってユーザーのニーズ（高頻度または低頻度）が異なり、アクティビティ率も異なることを認めなければなりません。アクティビティ率の変化を監視し、それを改善する責任はユーザー操作の方が大きいです。

アクティブユーザー数は増加していますが、アクティビティ率は低下しています。これは新製品では普通のことです。すべてのユーザーに当社の製品を使用するよう求めることはできませんよね?

心配しないでください、まだあなたを殺し終えていません。

登録ユーザー数をカウントしたので、今月の新規ユーザー数もカウントできます。とても簡単です。2 か月を引くだけです。

何か見ましたか？

アクティビティの定義によれば、新しく登録されたユーザーはアプリを開くユーザーであり、アクティブユーザーでもある必要があることに注意してください。

したがって、各月の総登録ユーザー数から新規ユーザー数を引いて、既存ユーザー数を計算します。そして、新規ユーザーと既存ユーザーのアクティビティ率を分離します。

指標を分割した結果、古いユーザーのアクティビティ率が予想よりも低いことがわかりました。実際、製品の初期段階でチャネルがプロモーションにリソースを投資したとき、またはバイラル マーケティング キャンペーンが成功した後、新規ユーザー数の急増は必ずアクティブ ユーザー数の増加につながります。

製品が安定期に入り、一定のユーザー規模に達すると、一般的には新しいアクティブユーザーがアクティブデータに大きな影響を与えることはありません。では、新規ユーザーと既存ユーザーによるアクティブ統計を区別するだけで十分でしょうか?ここでは 3 つのシナリオを定義します。

• ユーザーAは製品をダウンロードした後、しばらく使ってみて、自分が求めていた機能が備わっていることに気付きました。彼はそれを気に入り、熱心なユーザーになりました。
• ユーザー B は製品をダウンロードし、少し見た後、使用をやめました。製品2.0がリリースされた後、良い新機能があると思ったので使い続けて、徐々にアクティブなメンバーになりました。
• ユーザー C は、オンラインで製品を見つけてランダムにダウンロードし、試してみたところ平凡な製品だったので、少し文句を言ってアンインストールし、二度と使用しませんでした。

ユーザーにはさまざまなタイプがあり、さまざまなグループの特性や考え方を反映しています。製品ライフサイクル全体にわたって、より包括的な指標を定義する必要があります。

• 失われたユーザー: 一定期間製品を開封していないユーザーは、失われたユーザーとみなされます。商品の属性に応じて、30 日、60 日、90 日などに分けられます。
• 非アクティブユーザー: 一定期間製品を開かなかったユーザー。これらを解約と区別するには、重複しない時間範囲を選択する必要があります。たとえば、離脱ユーザーとは、60 日以上製品を開封していないユーザーであり、非アクティブユーザーとは、0 日から 60 日間製品を開封していないユーザーです。
• リピーター:しばらく製品を使用していなかったが、突然再び使用し始めたユーザーをリピーターと呼びます。リピーターユーザーとは、失踪したユーザーや非アクティブなユーザーから呼び戻されたアクティブなユーザーです。
• アクティブユーザー: 一定期間内に製品を開いたユーザー。
• ロイヤルユーザー: 4 週間連続、または 1 か月に 15 日間など、長期間にわたって継続的に製品を使用するスーパーアクティブユーザーとも呼ばれます。

現在、アクティブ ユーザーと非アクティブ ユーザーの両方の次元が突然豊かになったことがわかります。

ユーザーアクティビティの変化を簡単に把握

上記のユーザー ABC の 3 つのアクティブ パスは次のとおりです。

• A: 追加 - アクティブ - 忠実
• B: 新規追加 - 非アクティブ - 復帰 - アクティブ - 忠実
• C: 新規追加 - 非アクティブ - 紛失

最初に製品のデータに戻り、分解後の新しい指標を計算します。 （忠実なユーザーとは、1 か月に 15 日間アクティブなユーザーと定義され、離脱したユーザーとは、2 か月間アプリを開いていないユーザーと定義されます）

（上記データは月末の統計に基づいています）

ご覧のとおり、指標が複雑になり始めています。製品には、長期間使用する忠実なユーザーがいる一方で、離脱するユーザーもいます。製品を使い続けるために戻ってくるユーザーもいれば、製品をあまり気に入らないユーザーもいます。

ユーザー アクティビティは、最も単純な式に簡略化できます。つまり、新規ユーザー数は、失ったユーザーの増加数よりも大きくなければなりません。プールのようなものだと思ってください。オペレーターはプールに水を注ぎ続けますが、プールも漏れてしまいます。漏れ速度が速すぎると、プールは干上がってしまいます。製品の新規ユーザー数は、市場競争や新規ユーザー獲得の不足により減少する可能性があります。また、製品の変更や運用戦略の誤りにより、その後のユーザー喪失が増加する可能性もあります。

データをグラフ化します。

（アクティブユーザーと非アクティブユーザーを区別することができ、週単位のアクティブユーザーも同様です）

ユーザー オペレーターは、日次、週次、月次ディメンションに従って 3 つのレポートを維持し、アクティブ データの変化を監視できます (週次レポートに多くの時間を費やすことをお勧めします)。

彼が優れたユーザー オペレーターであれば、毎日何人のアクティブ ユーザーが非アクティブになるかを考え続けるでしょう。忠実なユーザーのうち、非アクティブになった人は何人いますか?弊社などから折り返し連絡を受けた紛失ユーザーの数はどのくらいですか？また、その理由は何ですか？

アクティブデータの変更をより詳細に監視するにはどうすればよいですか?サンキーダイアグラムの概念を紹介します。

この時点で、アクティビティ データは単純な表よりもはるかに明確になり、さまざまなアクティビティ レイヤーの変化も大幅に観察できます。 1 枚の写真に何千もの変化が含まれています。データとトレンドについては、それを業務やビジネスにどのように適用するかに重点を置く必要があります。

忠実なユーザーを観察し、彼らがどのような特徴を持っているか、なぜ当社の製品を好んで使用しているかを調べます。同様に、離脱したユーザーも観察できます。

忠実なユーザーと離脱したユーザーのプロモーション チャネルに大きな違いがあるかどうか (新しく追加された保持データと組み合わせて)。

一定期間内にリピーターが増えたのは、製品のアップデート、市場プロモーション、イベントマーケティングによるものでしょうか?

今週は、以前よりも多くのユーザーが非アクティブになりました。理由を調べるためにユーザーインタビューを実施すべきでしょうか?

アクティブユーザーに対してはプッシュマーケティングを使用し、離脱したユーザーに対しては SMS マーケティングを使用するのは良い考えでしょうか?

これらはすべて、ユーザー運用側が考慮する必要がある事項であり、製品ライフサイクル全体の運用方向性を実現するために、さまざまな部門と連携して解決する必要もあります。

ユーザーの活動状況や製品の特性に応じて、さまざまな運用対策を講じることができます。これは精密操作への第一歩です。次のステップは、ユーザーをさまざまなレベルに分けて、より正確な操作を行うことですが、それはまた別の話題です。

ユーザー運用までの道のりは長くて困難なので、偶然思いついた一文で終わりにします。

頭を下げないでください。熱意が失われてしまいます。涙を流さないでください。このレポートはあなたを笑顔にします。

著者: Qin Lu、公開アカウント: tracykanc

この記事はもともと @秦路 によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。無断転載は禁止です。