アクティブユーザーが重要である理由とユーザーアクティビティを後押しする方法：スタートアップが知っておくべきこと

今日では、ターゲットユーザーを獲得し、それを自社製品のユーザーに変換するプロセスのコストは非常に高くなっています。 そして、そのような厳しい競争環境では、データインテリジェンスの助けを借りて新しいユーザー操作でうまくいくことが業界で認識されている傾向です。

ただし、データインテリジェンステクノロジーを使用して成長効果を最大化する方法は、規律です。 今日は、ユーザーポートレートを通じて新しいアプリユーザーの増加と成長を解決する方法についてお話しますか？

トラフィックの配当が減少しているので、アプリはどこでユーザーの成長を求めることができますか？ 一部のアプリは、スーパーユーザーからの変換を選択します。 一部のアプリは、より多くの新しいトラフィックを獲得するために市場を沈めることを選択します。 一部のアプリは、ユーザーの分裂と引き換えにユーザー共有のインセンティブチップを増やします......しかし、アプリの操作の不安は決して止まりません。これらの方法はどのくらい成長を維持できますか？ ユーザー操作の次の成長点はどこですか？

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アクティブユーザーをどのように定義しますか？

サイトまたはアプリの「アクティブ」の定義を詳しく見ていきましょう。 サインインは十分ですか？ 1つのコンテンツを読むと、ユーザーはアクティブであると見なされますか？ または、ユーザーは、アクティブであると見なされるために、いいね、コメント、共有、またはダウンロードによって関与する必要がありますか？

定義は各ビジネスに固有です。 それはあなたのアプリの目的とあなたのビジネスにとって最も価値のあるユーザーアクションに依存します。 心に留めておくべき2つの主要な事柄があります。

アクションは、アプリまたはサイトで達成しようとしていることに関連している必要があります。 あなたのアプリが世界中で休暇用住宅のレンタルを提供しているとしましょう。 人気のある場所のレビューを頻繁に読む人は、あなたのビジネスにとってほとんど価値がありません。

アクティブなユーザーは、必ずしもエンゲージメントのあるユーザーであるとは限りません。 エンゲージメントが保持に貢献していない場合は、関連性がない可能性があります。

これは深刻な混乱を引き起こし、分析を台無しにする可能性があります。 定義を全面的に一貫させる必要があります。 チームの全員とすべての利害関係者が、アクティブユーザーの意味とそうでないことを知っていることを確認してください。

アクティブユーザーが重要なのはなぜですか？

ビジネスの観点からは、アプリが実際に使用されており、顧客にとって有用であることを知ることが重要です。 アクティブユーザーは、人々があなたのサービスまたは製品と対話していることを示します。 したがって、アクティブなユーザーの数が多いということは、ユーザーのために正しいことをしていることを示しています。

時間の経過とともにアクティブユーザーの数を決定することは、マーケティングキャンペーンの効果と顧客体験を評価するのに役立ちます。 他の主要な指標を計算する際にも重要です。 たとえば、顧客の生涯価値は、顧客維持率を知らずに計算することはできません。顧客維持率は、ユーザーが時間の経過とともにアクティブであるかどうかに関するデータに依存します。

したがって、簡単に言うと、アクティブユーザーの数は、ビジネスの全体的な健全性の尺度を提供し、他のより有益なメトリックを計算するための基礎として機能します。

新規ユーザーの成長

新規ユーザーの成長には、新規ユーザー獲得の段階、新規ユーザーの転換の段階、およびそれらを継続的にアクティブに保つ段階の3つの段階があり、さまざまな段階でユーザーのポートレートが果たす役割は異なります。

顧客獲得段階：最低コストで価値の高いユーザーを獲得する

顧客獲得段階のアプリは、主に正確な配置に依存しています。精度には2つの意味があり、1つはユーザーに正確にリーチすることであり、もう1つは最も価値の高いユーザーを最小のコストで獲得する方法です。 特定の実装では、ターゲットユーザー、チャネル、およびコンテンツが不可欠であり、ユーザーのポートレートは3つのエネルギーに焦点を合わせ、効果を最大化できます。

アプリの正確な配置：

• 価値の高いターゲットユーザーグループを丸で囲みます
• 次に、ターゲットユーザーと一致するチャネルをロックします
• ターゲットユーザーの特性に合ったクリエイティブな素材を選ぶ

正確に配置する前に、アプリはターゲットユーザーを明確にし、ターゲットユーザーグループの特性を理解する必要があります。アプリは、ユーザーポートレートのツールを使用して、最もアクティブでインタラクティブな消費習慣のユーザーグループでデータ分析とビッグデータモデリングを実行できます。アプリ、抽象的なユーザー定義をデータタグと特性に変換し、顧客獲得戦略の明確な目標を設定します。

チャネルスクリーニングに関して、アプリはチャネルマッチングにターゲットユーザーのポートレートを使用するだけでなく、以前の配置データを遡及的に検証し、最終的に、数量、TA濃度、価格、整合性などのさまざまな側面からメディアを選択できます。

コンテンツの創造性の観点から、アプリはターゲットグループをポートレートでクリエイティブにグループ化し、低コストのユーザーをやみくもに追求するのではなく、カスタマイズされたコンテンツを通じて価値の高いユーザーの支持を得ることができます。 たとえば、情報アプリは、狩猟クラスの素材をコンテンツとして使用するのが好きです。この種の素材は爆発物を生成しやすく、非常に低コストでユーザーを獲得しやすいためです。 しかし、態度、深さ、洞察力のある一部のニュースアプリでは、好奇心の素材を使用しません。これらのコンテンツは、コンテンツの深さを要求し、優れたコンテンツにお金を払っても構わないと思っている価値の高いユーザーをもたらすことができないためです。

現在、大手メーカーは自社のポートレートシステムに注目し、より複雑な成長モデルを導き出すために使用し始めており、その効果も顕著です。 有名なニュースアプリは、モデルアルゴリズムを通じて価値の高いユーザーが集中しているチャネルを選択し、ターゲットユーザーを獲得するために詳細なレポートコンテンツまたは独占ニュースを選択しました。 統計によると、アプリの全体的なDAUに対するこの成長戦略の貢献度は10％以上増加しており、同じ金額でより効果的なユーザーを獲得するという顧客獲得の目標を達成しています。

変換段階：ユーザーのコールドスタートを適切に行い、新しいユーザーを維持します

ユーザーがアプリを使用することを好むことは、テイクアウトを注文する人と同じように「最初の原因の効果」があります。このレストランは、初めて注文したときに味が良く、パッケージが良く、サービスが良いので、テイクアウトを注文するチャンスがあります。このレストランは高くなります。 したがって、新規ユーザーが初めてアプリにアクセスしたときに良い印象を与え、自分の製品のように見せるための方法は、アプリ操作間のPKの主な戦場です。

まず、アプリに入るすべての新しいユーザーを理解するために、アプリは新しいユーザーのポートレートをできるだけ正確に知る必要があります。

最初のステップでは、アプリがオープニング画面をガイドし、新しいユーザーが基本情報、興味、その他の特性を入力または確認できるようにします。 ただし、この情報はユーザーを表すものではなく、1つは客観的で正確ではなく、もう1つはユーザーのポートレートを生成するための情報量からはほど遠いものです。

2番目のステップでは、アプリはサードパーティのデータ会社の機能を使用して、新しいユーザーのポートレートをすばやく作成できます。 サードパーティのデータ会社は、より包括的なデータディメンションと、ユーザーのオンライン行動設定のより深いデポジットを持っています。これは、アプリの新規ユーザーですが、サードパーティデータベースではなじみのあるユーザーである可能性があります。

3番目のステップでは、アプリは顧客獲得チャネルと配置された資料の特性に戻り、これらの特性を合成して、新しいユーザーのポートレートを可能な限り完全にすることができます。

このようにして、アプリは新しいユーザーの興味や好みを完全に理解し、彼らが必要とし、新しいユーザーに好きなコンテンツ、サービス、または商品を推奨することができます。

次に、ユーザープロファイルを理解した後、アプリはアルゴリズムを使用して新しいユーザーの特性にラベルを付け、既存のユーザーベースで同様の特性を持つ人々に関連付けて、相乗効果を通じて新しいユーザーにコンテンツを推奨することもできます。

コールドスタート時に、アプリはサードパーティのユーザータグを使用して追加も行いますが、2つのタグ付けシステムを統合するにはどうすればよいですか？ 練習後、テーマモデルアルゴリズムを介してサードパーティのタグを新しいユーザーのグループに集め、サブグループ操作を実行するという、より良いソリューションを提案しました。

情報アプリは、個人的なプッシュと協力して、新しいユーザーをグループに分割し、計算結果に応じてパーソナライズされた推奨を行いました。 たとえば、新しいユーザーグループがファッションとエンターテインメントの人々である可能性が60％、母親と赤ちゃんの人々である可能性が25％、オンラインショッピングの人々である可能性が15％である場合、このグループにファッションとエンターテインメントのコンテンツを推奨できます。 、続いて母親と赤ちゃんのコンテンツと消費者のコンテンツ、そして彼らの読書状況に注意を払い、動的な調整を行います。 同時に、このグループのクラスタリング特性も既存のユーザーデータとの相乗効果を生むことができ、既存のユーザーの中で類似した人々の中でクリック数が最も多いコンテンツを推奨することができます。 最終的に、アプリの新規ユーザーの翌日の保持率は18％増加しました。

最後に、コンテンツの推奨の一部では、アプリは単にデータに依存することはできません。手動操作も非常に重要です。 手動操作は、ユーザーに感情的で温かい操作手段を提供することができます。

ユーザーをアクティブに保つ段階：ユーザーのニーズに最適なソリューションを見つけるための継続的なユーザープロファイルの洞察

新規ユーザーのコールドスタートは継続的なプロセスであり、ユーザーを刺激し、維持するという本当の感覚を実現するには、状況と時間に応じて変更する必要があります。

コールドスタートプロセスでは、アプリは、さまざまな操作手段や製品設計を通じて、ユーザーが製品に頻繁に戻るようにする必要もあります。 たとえば、操作中に、コーナーマークを未読に設定して、クリックしてアクティブ化するユーザーの強制を刺激します。 製品機能に関しては、アプリは、ユーザーに十分な達成感を与えるために、初心者向けガイダンス、ポイントモール、インセンティブアクティビティなどのユーザーインセンティブをうまく設計する必要があります。

ユーザーのコールドスタートのプロセスでは、ユーザーのポートレートの反復を継続して進める必要があります。 アプリは、アクティブユーザーに対してポートレートの洞察を継続して実行し、新しいユーザーデータと既存のユーザーデータの間で優れた相乗効果を生み出して、ユーザーをよりよく理解し、成長の仮定、成長戦略を絶えず作成し、コンテンツ、商品、アクティビティの操作を通じてユーザーを導き、最終的にユーザーのニーズを満たすための最適なソリューションを見つけます。 今後も成長の前提と成長戦略を立て、運用コンテンツ、製品、活動を通じてユーザーの興味を探り、ユーザーのニーズに合った最適なソリューションを見つけていきます。