インターネットトラフィックと有料トラフィックの分析!

インターネットトラフィックと有料トラフィックの分析!

少し前に、Pinduoduo は年次財務報告書を発表しました。財務報告によると、ピンドゥオドゥオのマーケティング費用は400億元を超え、前年比30億元以上増加し、営業費用に占める割合が最も高かった。

画像出典: オリエンタルフォーチュン

Pinduoduoは2021年にマーケティングに448億円を費やしましたが、多くの成果も得ました。

年間アクティブバイヤー数は8億6,870万人に達し、年間売上高は939億4,990万人民元で前年比58%増、営業利益は68億人民元を超え、設立以来最高の利益を上げた年となった。

トラフィックの成長が鈍化する環境において、ゲーム会社「Gigabit」、ショートビデオプラットフォーム「Kuaishou」、コンテンツ電子商取引プラットフォーム「Xiaohongshu」など、Pinduoduoのように「トラフィック」への投資を増やし、より高い収益成長を達成した企業は数多くあります。

交通コストがますます高騰しているのは紛れもない事実です。このような環境下では、運用担当者は従来の運用の考え方を変え、トラフィックと収益の健全な成長を実現するために商業的な考え方で運用する必要があります。

今日は、主に次の 3 つの問題に焦点を当てて、アプリが効果的にトラフィックを引き付ける方法についてお話しします。

インターネットからトラフィックを引き付ける「手段」は何ですか?

効率的なトラフィック増加と収益増加を実現するにはどうすればよいでしょうか?

トラフィックを購入するのに役立つツールは何ですか?

01 インターネットトラフィックの迂回の「手段」とは何ですか?

トラフィックを効率的に誘引する方法を検討する前に、まず現在のモバイル インターネット アプリのトラフィックを誘引する主な手段を理解する必要があります。

現在、アプリ トラフィックの転送には主に 3 つの方法があります。

まず、自然に増加するトラフィック。

2番目は有料トラフィックです。

3つ目は、核分裂によってもたらされる交通です。

有機的に増加したトラフィックとは、製品自体のブランド認知度に基づいてユーザーが自発的にアプリケーションを検索して見つけることによって生成されるトラフィックを指します。

さらに、検索エンジン最適化を使用して、ビジネスキーワードでのアプリケーションのランキングを向上させ、トラフィックを増やすこともできます。

有料トラフィックとは、その名の通り、お金で購入されるトラフィックを指します。

例えば、ツール系商品は、全体的な環境が良好なときにトラフィック購入への投資を増やします。ゲーム系商品も、大きなお祭りや記念日、新バージョンの発売などの重要なポイントでトラフィック購入への投資を増やします。

分裂によってもたらされるトラフィックとは、ユーザーを動員してソーシャル プラットフォーム上でコンテンツを広め、人々を引き込むことでトラフィックの増加を促進することを指します。

例えば、製品の機能を通じて、ユーザーは友人に参加を勧めることができます。代表的な例としては、Pinduoduoの交渉ゲームプレイ、WeChat Readingの共有による無料読書カードの入手、Dingdong Maicaiの新規ユーザー招待による割引クーポンの入手などが挙げられ、これらはすべて分裂活動を利用してトラフィックをもたらしています。

左がWeChat Reading、右がPinduoduo

自然に増加するトラフィックはコストが低く、利用者も正確ですが、規模が小さく、成長が遅く、長期的な投資コストが高くなります。分裂トラフィックはコストが低いですが、得られるトラフィックは正確ではなく、大きなリスク(だまされないためのリスク管理リスク、ポリシーリスク、共有を誘発する疑いなど)を伴います。

より成熟した収益化および維持機能を備えた製品の場合、トラフィックを購入するための料金を支払うことをお勧めします。これは一般に「ボリューム購入」と呼ばれます。収益化によって得たお金を迅速に循環させ、「購入量」方式を通じて直接ユーザーベースと収益成長を迅速に拡大します。

しかし、従来の「購入量」ではユーザー数の増加に重点が置かれ、リテンション率の指標に重点を置けるチームはごくわずかであることがわかりました。収益化チームと購入量チームは、収益化チームは成長チームが購入した量の価値が低いと不満を言い、成長チームは収益化チームの実力が足りず、購入量を増やす資金がないと不満を言うなど、頻繁に「お互いを非難」することになります。

これにより、すべてのオペレーターが考えるべき疑問も浮かび上がります。 「購入量」と「収益化」はどのように連携するべきでしょうか?

商業運営の観点から見た「買いボリューム」とは、ユーザー規模と収益規模を急速に拡大できるレバレッジを見つけることです。

02 効率的なトラフィック増加と収益増加を実現するにはどうすればよいでしょうか?

「数量購入」の目的は、効率的な成長を実現することです。購入した数量を保持または現金化できない場合、会社の営業指標の悪化を加速させます。

では、投資収益率を最大化するために、「購入量」を通じて製品のユーザー規模と収益規模を拡大するにはどうすればよいでしょうか。

運営会社は、購買量、維持、収益化の全プロセスにおける「データ分析」能力が鍵であると考えています。ここでは、データ分析を使用して効率的なトラフィック増加と収益増加を実現する 3 つのステップを紹介します。

1) ステップ1: コアデータ指標をカウントする

トラフィックの急速な成長と収益の創出を実現するためには、まずビジネスプロセスに基づいて「購入側」と「収益化側」のコアデータ指標を具体的に整理する必要があります。

トラフィック購入の観点から、まず、ユーザーがアプリをダウンロードするとき、そのダウンロード動作がアプリの「アクティベーション」関連データに対応することを考慮する必要があります。

例えば、アクティベーション数、アクティベーションコストなどです。また、広告配信プラットフォーム上で作成された配信プランの露出、クリック、消費量などの関連データも考慮する必要があります。

次に、ユーザーがアプリをダウンロードした後の「維持率」指標を考慮する必要があります。ユーザーの翌日のリテンション率と長期的なユーザーリテンション率(一般的には 7 日間のリテンションと 30 日間のリテンションに注目)に特に注意してください。リテンション率はトラフィックの価値を測定するためのコアデータであり、購入したトラフィックと製品価値の一致度を評価するために使用されます。

収益化の観点からは、アプリ内購入(IAP)額や広告収入(IAA)額を中心に、アプリ内のユーザーの「ユーザー価値」データをモニタリングし、ユーザーLTV(ユーザー生涯価値)を総合的に計算する必要があります。

IAP(アプリ内購入):ユーザーのアプリ内購入による収益化を指します

IAA(アプリ内広告):ユーザー広告の収益化を指す

2) ステップ2: ボリューム獲得と回復の効率を評価する

購入量、維持、収益化のプロセス全体のコアデータ指標を収集した後、2 番目のステップでは、既存のデータに基づいて購入量の回復効果を評価します。具体的にはどうすればいいのでしょうか?

まずは、ボリューム購入回収効率の計算式、ボリューム購入ROI=収益化LTV/ボリューム購入CPAを見てみましょう。

購入ボリューム効率の評価式から、ROIに影響を与える要因には、主に収益化LTVと購入ボリュームCPA、つまり、購入ボリュームによってもたらされたユーザーによって生み出される収益/これらのユーザーを購入するために必要なコストが含まれることがわかります。

この式に基づいて、さらに 2 つの次元から分析することができます。

まず、LTV は「収益化側」の分析と最適化に対応します。

さまざまな購入チャネルからインポートされたユーザーの「収益化データ」と「ユーザー行動」データの分析に重点を置き、露出、クリック、収益、浸透率、その他の収益化データの分析に重点を置きます。

2番目に、CPAは「購入量側」のコスト最適化に対応します。

配信チャネル、広告アカウント、広告プランに応じたデータ分析など、購買量のさまざまな側面に応じて分析できます。

大量購入と回収の効果を評価するには、大量購入側と収益化側の両方のデータを接続する必要があります。 ROIから収益化LTV、一括購入CPAまで分析し、全体から詳細レベルまで継続的な最適化を実現し、その後の一括購入に向けた「丁寧な計算」の基盤をしっかりと提供します。

3) ステップ3: 分析結果に基づく継続的な最適化

最後のステップは、データ分析の結論に基づいて最適化調整を行い、トラフィック購入の ROI を継続的に向上させ、より質の高いトラフィックを購入することで、好循環を形成することです。

次に、運用機関は、この2つの側面から配信効果を最適化する方法についてお話します。

① 購買量側:購買量チャネルの最適化

大量購入チャネルを監視する場合、注目すべき重要なデータ指標は ROI 状況です。異なるチャネルの ROI データを比較することで、チャネルの最適化を実行できます。

ROI が高い場合は、金額を増やします。収益化が良好なチャネルの場合は、投資を増やし、より良いトラフィックを購入し、より多くの高コンバージョンユーザーを購入することで、収益化収入は増加し続けます。ROI が低い場合は、さらに分析を行います。収益化が不十分な領域の場合は、このチャネルでの類似製品の購入効果を分析し、最適化の調整を行います。

二重の最適化により、全体的な ROI が継続的に向上し、利益率を大幅に向上できます。

②収益面:収益構造の最適化

収益構造分析とは、広告収益化シナリオの観点からトラフィック回復効果を分析することを指します。商業運用においては、製品内のさまざまな収益化シナリオの収益状況(収益化効果や収益化傾向を含む)をさらに精緻化し、把握することができます。

次に、収益構造に応じてデータを分析し、広告の掲載位置を最適化します。

さまざまな広告掲載順位の収益、eCPM(広告表示回数 1,000 回あたりの収益)などのデータを確認します。収益化収益と eCPM が高い広告掲載順位では、トラフィック露出と購入投資を増やすことができます。

逆に、収益や eCPM が低い広告枠については、リクエスト浸透率、表示浸透率、1 人あたりの平均リクエスト、1 人あたりの平均表示、クリックスルー率などの指標など、より詳細な分析を行い、チャネルや広告枠の最適化や置き換えの核心的な問題を見つける必要があります。

03 効率的な顧客獲得と収益増加のための推奨ツール

上記の内容の詳細な説明を通じて、トラフィックの効率的な成長と収益の増加を実現するためには、ビジネスのコアデータ指標を見つけ、コアデータの分析結果に基づいて最適化調整を行う必要があることがわかります。

このプロセス全体は、購入量と収益化に関するオペレーターの総合的なデータ分析能力をテストするのに最適です。では、購入量、維持、収益化のフルリンクデータ分析作業をどのように実装するのでしょうか?

市場には、次の 2 種類の一般的なデータ分析ツールがあります。

最初のカテゴリは、独自のデータ バックエンドを構築するためのツールです。

このタイプのツールは通常、アプリ自体によって構築されます。一方では、完全なデータ、正確なデータ分析結果、より豊富な分析ディメンションを取得できます。他方では、アプリのさまざまな収益化ニーズに応じてカスタマイズすることもできます。 (追記:このようなツールを作成するには、企業は多大なコストと労力を投資する必要があります)

2 番目のカテゴリは、ユーザー行動データ分析ツールです。

商業運用では、ユーザー行動データ分析ツールを使用できるため、時間と労力を節約できます。また、これらのツールには特定のデータ分析機能があります。しかし、広告収益化の収益データは取得できず、購入量、維持率、収益化のフルリンクデータ分析はすべてブレークポイントにあります。

両方の利点を組み合わせることができれば、開発者と運用担当者にとって素晴らしいこととなるでしょう。

ここでは、3 番目のタイプのツール、つまりサードパーティの広告収益化プラットフォーム上の効率最適化ツールについて説明します。 Pangolin の Growth Advisor などの一般的な国内製品は、第 1 および第 2 のタイプのツールの利点を組み合わせることができます。データ収集の面では、Growth Advisor は、次のようなボリュームの購入と収益化を網羅した、より包括的なデータを運用担当者に提供できます。

配信効果: さまざまな配信チャネルと広告プランの ROI 比較。

収益化: 収益化収益と収益化行動データ (浸透率、収益化表示、収益化クリック) を分析します。

ユーザーの行動: ユーザーの維持率と 1 人あたりの平均使用時間。

これらのデータは日次および時間単位で、購入量や収益化に関するデータを網羅しており、より包括的なデータ参照を提供していることは注目に値します。

分析機能の面では、運用担当者はデータ項目をカスタマイズして詳細な分析を行うこともできます。データ全体がユーザーのライフサイクル全体にわたって実行され、購入量と収益化データが分析され、トラフィックと収益の増加が実現します。

画像出典:Pangolin「Growth Advisor」製品紹介

運用担当者は、さまざまなチャネルの効果を分析し、ROI の高いチャネルを選別することもできます。

画像出典: Pangolin「成長アドバイザー」製品公開クラス

多くの開発者が商品化プロセス中に直面する大きな課題は、データ機能が不十分であることと、リサイクル効果に対する評価要件が高いことです。ボトルネックを解消し、広告の効果を高め、チームに高い投資収益をもたらすために、全員が Growth Advisor に接続することを選択しました。

たとえば、大手ゲーム アプリが Growth Advisor に接続される前は、分析に独自のデータ バックエンドを使用していましたが、変化するデータをリアルタイムで監視できず、購入トラフィックに関する科学的な参照が不足しており、購入トラフィック戦略をリアルタイムで調整することができませんでした。

Growth Advisor にアクセスすると、商業運営部門は製品のさまざまな段階に関する洞察を得て、大量購入戦略を調整し、大量購入の収益化に影響を与える主な要因を特定し、コンバージョン意欲の高いユーザーを増幅できるため、全体の利益率が 70% 以上、初日の ROI が 35% 以上向上します。

04 結論

一般的に、RRA モデルに基づく商用運用では、事業者がビジネス モデルを理解し、自社のリソースを棚卸し、適切な収益化方法を見つけるだけでなく、収益化の観点から始めてトラフィックと収益を効率的に増やし、製品の収益化効率を向上させる必要があります。

著者:オペレーション編集部

出典: Operation Research Society (ID: U_quan)

原題: インターネットトラフィックと有料購入の分析!

キーワード: インターネットトラフィック

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