2014年の統計によると、平均的な中国人は1日あたり104分間スマートフォンを使用しており、そのうち78%をモバイルアプリが占めています。このデータは 2015 年に増加するでしょう。一級都市と二級都市の若者は、1 日あたり 180 分以上スマートフォンを使用します。スマートフォン アプリは、すべての企業にとってビジネス、顧客、およびデータの入り口になりつつあります。 グロースハッカーという用語は数年前にシリコンバレーで人気となり、2010年にQualarooの創設者兼CEOであるショーン・エリス氏によって初めて造られました。 2012 年 4 月に Adnrew Chen 氏が発表した「グロース ハッカーは新しい VP マーキング」という記事が注目を集めました。 Growth Hackerのファン・ビン氏が執筆した書籍が中国で大きな注目を集め、多くのモバイル運用の専門家から高い評価を受け、モバイル運用の実践的なツールブックとなっています。書籍『グロースハッカー』は、数多くの事例とデータを通じて、デジタルモバイルアプリ運用のビジネス秘密を明らかにします。 1. デジタル移動操作方法伝統的な中国の考え方では、規則がなければ秩序は存在しない。理論的サポートと方法は、ビジネス行動の枠組みとガイダンスとなります。現代の経営理念や経営システムは、基本的に Fang** に基づいています。私たちがよく言及するピーター・ドラッカー、テイラー、マイケル・ボルトン、フィリップ・コトラーなどの巨匠たちは、皆この公式の創始者です。彼らの手法は現代の経営理念を代表し、時代の進歩をリードしています。 モバイル運用に関して言えば、2A3R理論は古典的な公式であり、その起源はスタートアップ企業Pirate MetricsのDave McClure氏によって共有されました。TalkingDataによってモバイルインターネット運用の分野に導入されてから、徐々に改良され、モバイルインターネット運用の古典的な公式になりました。 2A3R は、Acquisition (獲得)、Activation (活性化)、Retention (維持)、Revenue (収益)、Refer (紹介) の略語で構成されており、ユーザーの獲得からアクティビティの増加、維持率の向上、収益の獲得、そして最終的なバイラル拡散の形成まで、製品のライフサイクルにおける 5 つの重要なプロセスに対応しています。 2A3R モデルは、モバイル操作の 2 つの中核ポイント、つまりユーザー中心性と完全なユーザー ライフ サイクルをヒントとして指摘しています。製品の全体的なコストと収益の関係を制御します。ユーザー生涯価値 (LTV) がユーザー獲得コスト (CAC) を大幅に上回る場合、製品運用が成功していることを意味します。 1. 買収アプリを運営するということは、間違いなくユーザーの獲得(Acquisition)、つまりプロモーションであり、さまざまな場所からより多くのユーザーを紹介することです。ユーザーがいなければ、操作は実行されません。 この段階はビジネスの投資期間です。事業者はさまざまなプロモーション チャネルとさまざまな方法でターゲット ユーザーを獲得します。時間、地域、バージョン、プロモーション チャネルなどのさまざまな次元で新規ユーザー、総数、成長率を分析し、さまざまな次元を組み合わせて、さまざまなマーケティングチャネルのユーザー獲得効果とターゲット ユーザーの分布を分析します。さまざまなマーケティング チャネルの効果を評価して、投資戦略をより最適化し、合理的に決定し、ユーザー獲得コスト (CAC) を最小限に抑えます。 2. アクティベーション新規ユーザーは沈殿後にアクティブユーザーに変換されます。アクティブユーザーの絶対数が少ない、またはユーザー総数に対する割合が低い場合は、ユーザーの質が高くないことを意味します。ターゲットユーザー層が正確かどうか、製品の使用に問題がないかを判断するために、チャネルなどのディメンションに基づいて詳細な分析を行う必要があります。逆に、端末のプリインストール(フラッシュ)や広告など、さまざまなチャネルを通じて多くのユーザーを獲得し、アクティブユーザー数が多い場合、必ずしもユーザーの質が高く、製品の使用に問題がないことを意味するわけではありません。他の指標と組み合わせて、詳細な分析と判断を行う必要があります。これらのユーザーは受動的にアプリにアクセスします。彼らをアクティブユーザーに変換する方法が、運営者が直面する最初の問題です。 3. 保持アクティビティの問題を解決した後、「ユーザーがすぐに出入りしてしまう」という別の問題が発見されました。ユーザーの定着率や維持率がないと言われることもあります。 アプリが初期段階でユーザーを維持し、アクティブユーザー数を増やせるかどうかを判断するための手段として、ユーザーの定着率と質を測定できる指標が必要です。運用の観点から注意すべきことは、どのチャネルがより効果を発揮するか、最適なチャネルを見つけ、投資を継続し、コストをできるだけ削減し、より多くのユーザーを変換し、チャネルの数を数十から最後の数個に減らすという決定が必要であり、リテンションはその手段の 1 つです。 4. 収益収益を得ることが実は事業の中核部分です。 収益成長の原動力となっている要因は、モバイル側でますます明らかになっています。モバイル アプリの主な収益源は、有料アプリケーション、アプリ内購入、広告の 3 つです。どちらの場合でも、収益はユーザーから直接的または間接的に得られます。したがって、前述のアクティビティ率と維持率の向上は、収益を生み出すために必要な基盤となります。ユーザーベースが大きい場合にのみ収益を増やすことができます。 5 自己増殖を参照ソーシャルネットワークの台頭により、ソーシャルネットワークをベースとしたバイラル拡散という側面が業務に加わり、ユーザーを獲得する新たな手段となりました。このアプローチは低コストであり、非常に効果的である可能性があります。唯一の前提条件は、製品自体が十分に優れており、評判が良いことです。 6 2A3R スクエア ** 3A3R スクエアにアップグレード **従来の企業がモバイルインターネット運用の分野に参入する場合、チーム間の認識に大きなギャップがあるため、2A3R理論をうまく習得することは困難です。2A3Rメソッドが企業のアプリ運用に真に役立つように、TalkingDataは2A3R理論を3A3R理論に拡張しました。オリジナルの古典的な理論的枠組みは変更されず、デジタル モバイル操作の認識または理解を表す A (認識) が追加されました。この認識はすべての運用リンクに反映され、データの収集と分析を通じてユーザー管理、製品管理、チャネル管理が改善され、最終的にモバイル デジタル運用のクローズド ループが作成されます。 7. 伝統的な企業はモバイルインターネット企業と共同でアプリを運営する必要がある3A3R に対する認識は、従来の企業にとって非常に重要です。これは、単純な理論的なトレーニングでは達成できません。チーム メンバーは、モバイル運用の 2A3R のあらゆる側面に参加し、モバイル インターネット運用チームの経験と技術から学ぶ必要があります。従来の企業組織にはモバイル オペレーターや製品オペレーターが存在せず、既存のチームにはモバイル インターネット アプリの運用に関する実践的な経験が不足しています。しかし、彼らは高いビジネス感覚を持ち、ビジネスに精通しており、データ分析に基づいて製品を改善することができます。モバイルインターネット事業者は、データ分析に精通しており、モバイルインターネットユーザーのニーズを理解し、統計分析ツールに精通しており、豊富な実践経験を持っています。データ分析を使用して顧客を理解し、製品管理、チャネル管理、ユーザー管理に関する提案を行います。モバイルインターネット企業は、従来の企業がアプリを適切に運用し、顧客体験を向上させ、顧客取引を活性化するのを支援できます。 従来の企業がモバイル インターネットで主導権を握りたいのであれば、将来的には主要なビジネス ポータルにモバイル アプリを組み込んで、顧客の定着率を高め、顧客のアクティビティと取引量を改善する必要があります。モバイルインターネット企業と協力してモバイルアプリを運営し、成熟したツールと方法を使用して顧客行動を分析し、デジタル広告チャネルを最適化し、製品設計を改善し、顧客体験を強化し、顧客を適切に管理することをお勧めします。 デジタルモバイルオペレーションは、金融会社も含め、今後すべての企業が必ず通過しなければならない段階です。データ、ツール、方法、データマイニング、分析能力を持つモバイルインターネット企業と共同でアプリを運営することは、インターネット金融企業を含む多くの金融企業がモバイルアプリ運営で主導権を握るための強力なツールとなり、短期間で市場を勝ち取るための近道にもなります。 2. デジタルモバイルオペレーションのための統計分析ツール3A3R方式が導入された今、企業が羨ましいアプリを作成し、ユーザーをうまく管理し、アプリ側からより高い収益を得たいと考えているなら、企業は顧客と製品の分析にデータを使用する必要があります。モバイル アプリの統計分析ツールは、3A3R 式の実装をサポートし、企業がデータ管理のクローズド ループを実現するのに役立ちます。 PC インターネット時代では、Google Analysis と Baidu Statistics が Web ページ分析の主流ツールです。 PV、UV、トラフィックソース、フローレポートは、主要ビジネス指標と呼ばれます。これらの Web ベースの統計ツールはすべて訪問中心であり、Web サイト訪問の統計とチャネル変換ステータスを明らかにします。 モバイルインターネットの時代では、データ分析はユーザー中心のアプローチに移行し、アプリにおけるユーザーのアクセス行動を分析するようになります。カスタム イベントを通じて、ユーザー アクセス ビヘイビア、チャネル変換率、製品変換率、ユーザー エクスペリエンスなどの主要な指標を把握できます。 DAU、MAU、リテンション率、コンバージョン率、ARPU、売上などがモバイル運用の重要な指標となっています。 モバイルアプリの統計分析ツールで、海外で有名なものには、Mixpanel、Flurry、Localytics などがあります。その中でも、Mixpanel はユーザー分析に重点を置いており、Localytics は製品分析に重点を置いています。国内で有名なモバイル統計分析ツールには、 UmengやTalkingDataなどがあります。その中でも、Umengは主に開発者にサービスを提供しており、アプリの製品分析に重点を置いています。 TalkingData のツールは 2A3R 理論に基づいて開発されており、ユーザー分析とビジネス分析に重点を置いて、開発者とモバイル アプリ運用チームにサービスを提供します。 2 つのツールの機能に大きな違いはありません。Umeng は視覚化に優れていますが、TalkingData は強力なビジネス分析機能を備えており、モバイル アプリのビジネス運用分析に適しています。 他の国内ソフトウェアメーカーの統計分析プラットフォームは比較的遅れて発売されました。国内の複雑な Android 環境 (Android デバイス モデルが数万種類) に直面しているため、SDK の互換性はあまり適応性が高くない可能性があります。また、顧客数が少なく、製品の反復が遅いです。一部の統計分析ツールは、依然として PC インターネットの統計分析手法と主要な運用指標をモバイル インターネットに持ち込んでいますが、これらはビジネス運営とはあまり関係がありません。 統計分析ツールには幅広いビジネスアプリケーションシナリオがあり、収集されたデータはビジネス開発を効果的にサポートし、製品マーケティングやチャネル最適化のためのデータサポートを提供できます。統計分析ツール SDK トラッキングを利用することで、企業は大量の運用データを取得し、ビジネス運営の重要な指標を把握することができます。統計分析プラットフォームがエンタープライズ アプリの運用に影響を与えるデータ アプリケーション シナリオは次のとおりです。 1. 広告チャネルを最適化し、広告のROIを向上させる統計分析プラットフォームのデータを活用することで、企業は顧客が主にどのアプリストアからアプリをダウンロードしているかを把握し、これらのチャネルへの投資を増やし、アプリの顧客獲得コストを削減し、デジタル広告の ROI を向上させることができます。 さらに、外部データを組み合わせることで、企業はどのチャネルがトラフィック生成効果が高く、広告ROIが高いかを把握し、モバイル広告への投資を最適化することができます。 2. 問題がユーザーエクスペリエンスにあるか、製品設計にあるかを判断する統計分析プラットフォームでは、クリックページごとにポイントを埋め込み、データを収集できます。例えば、アプリページに入ってから購入までに 5 つのステップが必要な商品の場合、5 番目のステップで大量の顧客離脱が発生すると、商品の設計に問題があり、顧客が土壇場で商品を購入しないことを決定したことを意味します。 2 番目のステップで多数の顧客が失われる場合、アプリのユーザー エクスペリエンスに問題があり、顧客が製品についてさらに詳しく知ることを望んでいないことを意味します。ユーザーが離脱する理由も非常に複雑です。ここでは主に確率の観点から判断し、クラッシュなどの予期しない状況は考慮しません。 3. 企業にとって最も価値のあるユーザーグループを見つける企業は、ロイヤルティと価値の高いユーザーを好みます。ロイヤルティが高いということは、顧客が企業の製品を頻繁に購入するということであり、価値が高いということは、各顧客が企業に高い価値を生み出すということです。 統計分析プラットフォームはデータを活用して、企業がアクティビティが高く取引価値の高い顧客を見つけるのに役立ちます。企業は顧客向けに製品をカスタマイズし、個別に販売し、適切なサービスを提供する必要があります。パレートの80/20の法則を参考にすると、企業はこの顧客グループからより多くの利益を得ることができます。 既存顧客のマーケティングコストは、新規顧客の 4 分の 1 です。このデータを使用することで、企業はより忠誠度の高い顧客を見つけ、忠誠度の高い顧客の割合を拡大し、より価値の高い顧客を獲得することができます。既存顧客を利用して商品を宣伝すると、コンバージョン率が上がります。同時に、彼らは価値の高い顧客なので、会社にもたらす収益も高くなります。この 80/20 ルールは金融業界にも当てはまります。 企業が高価値で忠誠心の高いユーザーを多く抱えるほど、その企業は製品の運用から顧客の運用へとシフトしやすくなり、顧客の運用によってより多くの利益を獲得しやすくなります。ロングテール顧客の残りの 80 パーセントについては、適切なアクティビティと維持率を維持するために、企業はマーケティング費用をより少なく投資する必要があります。 4. アプリ内の製品のマーケティングポジションとライフサイクルを計画するモバイル アプリのスペースは非常に狭いため、アプリのホームページにどの製品が目立つ位置に掲載されるかが、製品のコンバージョン率に大きな影響を与えます。アプリの製品ライフサイクルと投資されたマーケティングコストは、単一の製品が企業にもたらす収益に影響します。 統計分析プラットフォームのカスタム イベントを利用することで、企業はクリックスルー率が高く、ユーザー数が急激に増加し、製品のコンバージョン率が高い製品や、企業にとって最も価値を生み出す製品を把握できます。企業はデータ分析に基づいて、アプリ内でさまざまな製品の列や表示時間を整理できます。売れ筋商品については、より良い陳列位置が提供され、陳列時間が延長されます。コンバージョン率やユーザークリック数が減少している製品については、企業はアプリから削除し、他の新製品を導入することができます。 統計分析プラットフォームからの製品分析データは、企業が科学的な意思決定を行い、洗練された製品運用を実現するのに役立ちます。モバイル アプリ側での製品運用において、企業に最大限のメリットをもたらします。 5. データ分析に基づいて適切なプロモーション活動を開始するユーザーのアクティブ時間とアクティビティ レベルは、広告アプリ内での広告プッシュの有効性に大きな影響を与えます。ユーザーが非アクティブな期間中に広告が開始されると、コンバージョン効果は理想的にはなりません。同様に、ユーザーがすでに非常にアクティブな場合、広告によってビジネスが大幅に改善されることはなく、むしろ顧客の不満を招くことになります。 統計分析プラットフォームのデータにより、企業はどの時間帯にユーザーがよりアクティブになるかを知ることができ、その時間帯に広告を展開することは非常に効果的です。統計分析プラットフォームは、アプリのアクティビティを企業に伝えることもできます。ユーザーのアクティビティが減少したら、企業はデータを活用して原因を突き止め、プロモーション広告を展開し、ユーザーを活性化させる必要があります。 モバイル統計分析プラットフォームには、A/B テスト、ユーザーライフサイクル管理、製品 ROI 測定、製品ライフサイクル管理、チャネル最適化など、多くの商用アプリケーション シナリオがあります。モバイル統計分析プラットフォームは、デジタル運用アプリに不可欠なツールになりつつあります。 3. グロースハッカーが教えてくれたビジネスの秘密モバイルインターネットのデジタル運用は、主にユーザー運用とビジネス運用に重点を置いています。ユーザーの操作や業務の運営に影響を与える要素は数多くあります。データを使用して、Growth Hacker が教えてくれるビジネスの秘密を見てみましょう。 ユーザーを増やすためにお金を使う時代は終わりました。昨年、主流チャネルにおける単一のアプリケーションのアクティベーションコストは5元でしたが、電子商取引やゲームなどの特殊なアプリケーションの単一のアクティベーションコストは数十元、さらには数百元に達しました。お金をかければユーザー数を増やせる時代はもう終わりました。すべての企業はテクノロジーとデータに依存してユーザーを管理し、テクノロジーの力を利用して顧客を増やす必要があります。データ分析、ユーザー獲得、製品開発、文化構築、人材採用は、ユーザーの成長を確実にするための5つの重要なポイントとなっています。グロースハッカーとは、テクノロジーとデータを活用してユーザーの成長を実現する人々のグループです。 グロースハッカーが持つべき資質とスキルグロースハッカーは、データ主導型で、目標志向、細部志向、創造的、そして知識豊富です。おそらく、グロースハッカーに最も近い存在であり、グロースハッカーになる可能性が最も高いのは、エンジニアやモバイルアプリの運用担当者です。アイデアだけでなく、自社開発のツール、サンプル収集、データ分析、大規模なプロモーションなど、アイデアを行動に移す力も求められます。グロースハッカー自身も、製品、運用、研究開発、設計、ユーザーリサーチなどのリンクの間を行き来するプロのユーザーリサーチャーでなければなりません。彼らは接着剤であり潤滑剤でもあります。製品開発プロセスにおけるさまざまなリンクを接続するだけでなく、障害を引き起こす要因をスムーズにし、失敗や詰まりの可能性を減らす必要があります。 グロースハッキングのソフトスキルとハードスキルグロースハッカーは、「T」字型の知識構造を確立し、国境を越えた知識を水平に容易に把握して有機的に組み合わせることができ、特定の分野に垂直に熟達し、他の人がほとんど到達できない深さに到達する必要があります。情熱、知性、好奇心、リソース、影響力、オープンマインド、内面の強さ、強迫性障害はすべてグロースハッカーのソフトパワーです。グロースハッカーは、ユーザーの成長を実現するためにツールとデータ分析を活用する必要があり、ユーザーの行動に基づいた統計分析ツールが基本的なツールとなります。 コールドスタート問題を解決する方法コールド スタートは、アプリ開発者や製品オペレーターが直面する大きな課題です。 Didiの最初のタクシー会社との協力は、地上でのプロモーションから始まりました。当時、チームはこのモデルが確実に成功するという絶対的な自信がなかったので、北京のすべてのタクシー会社と1つずつ話をしました。最終的に誰も協力してくれなかったら諦めるつもりでした。最終的に協力してくれたのは小さなタクシー会社だけでした。彼らはこのチャンスをつかみ、すぐに製品のユーザーゼロという突破口を達成しました。最終的には、雪だるま式に、最初は拒否していた会社も徐々に協力するようになりました。これはO2O分野における製品のコールドスタートに関するストーリーですが、感動的なストーリーであり、実話でもあります。サークル、業界のリーダー、プッシュ、セルフメディア、ウォーターアーミー、地上プロモーション、顧客への偽装などはすべてコールドスタートの方法です。 LinkedIn のマジックナンバー 4Linkedin は A/B テストを使用して、新規登録ユーザーが招待したい顧客の数を調査しました。テストを繰り返した後、最終的に魔法の数字である 4 を決定しました。新しいユーザーが「友達を招待」ページにアクセスしたときに、システムがデフォルトで 4 人未満の友達を招待するように提案すると、ユーザーはこの手順を簡単に無視する可能性があります。 4 人以上になると、ユーザーに不安や面倒を感じさせる可能性があります。4 人ぴったりのときに、最大の招待変換率を達成できます。 A/B テストにより、顧客が好むソリューションがわかり、データを通じて顧客のニーズが反映され、意思決定のサポートが提供されます。 アプリアクティビティに対するインセンティブの重要性Didi Chuxing には 300 人以上のアルゴリズムおよびデータ処理チームがあり、毎日膨大な量のユーザーのタクシーデータをリアルタイムで分析してマッチングする必要があります。注文の毎日の取引量だけでも数百万件に上ります。 Didiは、ドライバーのユーザープロファイルを分析し、よく訪れる場所、勤務時間、注文を拒否する状況など、ドライバーの実際の行動を把握します。 Didi は、特定の状況ではドライバーが注文を渋ることを発見したため、「Di Mi」と呼ばれるインセンティブ システムを設計しました。ドライバーが仕事を引き受けると、注文の難易度に応じて Di Mi を増減します。人気のある注文には Di Mi が差し引かれ、難しい注文には Di Mi が与えられます。ドライバーの Di Mi が多ければ多いほど、良い注文を獲得できる可能性が高くなります。 ゲームのポイントに似た仕組みを通じて、ドライバーは特定のシナリオで注文を獲得する意欲が高まると同時に、ピーク時にタクシーを利用したいという顧客のニーズにも応えることができます。インセンティブ メカニズムは、アプリのアクティビティに大きな役割を果たします。 休眠顧客は企業にとって大きな資産である米国のベイン・アンド・カンパニーの調査によると、ビジネスの世界では、顧客維持率が5%増加すると、会社の利益が30%増加し、既存顧客への製品販売の成功率は新規顧客の3倍になるそうです。既存顧客を維持することは、新規顧客を開拓するよりも優れています。この記事は@鲍忠铁によって編集され公開されました。この記事を転載するには許可が必要です。また、この記事へのリンクを添付してください。 原題:ビッグデータ時代のデジタル・モバイル・インターネット運用のビジネス秘訣! キーワード: アプリ開発、アプリ運用、ASO、ASO最適化、O2O、プッシュ、商品運用、Umeng、Double Eleven、グラウンドプッシュ、データ |
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