ビッグデータ時代において、ユーザープロファイリングは企業の精密マーケティングと製品最適化における重要なツールとなっています。本稿では、主要企業のユーザープロファイリングシステムの特徴を、基本属性タグから主要行動タグ、階層化された行動タグ、興味・嗜好タグまで網羅的に解説し、包括的かつ正確なユーザープロファイルを構築する方法について詳細な分析を行います。

ユーザーペルソナは、性別や年齢といった基本的な情報を記述するだけでなく、運用戦略の指針となり、ユーザーアクティビティや収益性を高めるためのソリューションを生み出すことができるのでしょうか？もちろんです！しかし、具体的なビジネスコンテキストに合わせて調整する必要があります。先日、ある学生が大手企業の面接を受けましたが、RFM指標の暗記にばかり気を取られ、結局不合格になってしまいました…。この事例を振り返り、トップ企業がユーザーペルソナをどのように分析し、どのような要件を満たしているかを見てみましょう。

まず、ユーザータグについて説明する際のシナリオについて説明します。

まず、あらゆる分析手法には、特定のビジネスシナリオに固有の限界があります。一般的に広く普及しているRFMアプローチは、耐久財、ベビー用品、医療・健康製品、ゲーム、映画・エンターテインメントといった、高頻度でインタラクティブな小売Eコマースのシナリオにのみ適しています。この応募者はEコマースの経験があるにもかかわらず、ある企業の小説読み物アプリの面接を受けていたという事実を見落としていました。

小説にお金を払う動機は、コンテンツに大きく左右されます。ユーザーにお金を使わせるには、彼らが楽しく読めるコンテンツが必要です。ユーザーの満足度を確保するには、ユーザーがどのようなコンテンツを好むかを理解する必要があります。さらに、小説は短編動画やライブ配信とは異なります。ユーザーの満足度は、動画による一時的な派手な刺激ではなく、持続的で没入感のある読書体験から生まれるものです。

これにより、コンテンツを見つける → クリックして読む → 読み続ける → 有料ページへ移動 → 支払う → 支払いを続けるという、段階的で没入感のあるコンバージョンプロセスが生まれます。したがって、ユーザーの現在のステージを特定し、次のステージへと導くことが、ユーザープロファイリングにおける最も重要な課題です。そのためには、豊富なユーザータグと、ユーザーの現在の状態を明確に理解することが不可欠です。

II. 基本属性タグ

一部のユーザータグはフォームを使って収集できます。例:

ベビー用品：赤ちゃんの誕生月、赤ちゃんの健康状態

子どもの教育：年齢、学年、科目（英語／中国語／オリンピック算数）、目標

物流と貨物: 貨物の種類、貨物の重量、出発地、目的地、および時間要件

家事サービス：自宅の所在地、提供されるサービス（ベビーシッター／掃除／介護）、到着時間

ヘルスケア：年齢、性別、身体の状態、病歴

注意！これらのフォームは、基本的なビジネスニーズに基づいています。例えば、住所情報がなければ、介護者は在宅サービスを提供できません。そのため、このタイプのフォーム情報はユーザーにとって理解しやすく、受け入れやすく、データ収集の難易度が低く、タグの精度も高くなります。

小説という文脈において、フォームはデータ収集にはあまり適していません。これは、ユーザーの小説に対する「ニーズ」が単純に1+1=2ではないためです。タイムトラベルや三国志が好きだからといって、「三国志に旅したい」とは限らないのです。したがって、フォームを設計する際には、細部まで細かく記入するのではなく、重要な項目に焦点を絞りましょう。読書について：

1) 性別（男性と女性のチャンネルには確かに大きな違いがあります）

2) 物語のジャンル（例：ファンタジー、歴史、タイムトラベル、ロマンス）

3) 特定の作家（人気作家/古典作家）のファンですか?

これらのタグはユーザー行動に大きな影響を与え、収集も容易であるため、フォームから収集できます。その他のタグは、その後の行動分析を通じて取得する必要があります。

III. 主要な行動タグ

ユーザーの現在のステージを正確に把握するには、ユーザータイプを区別する最も重要なタグを特定する必要があります。コンバージョン率の向上が目標であるため、支払い関連のタグは非常に重要です。ユーザーの支払い履歴に基づいて、未支払い／小説1冊分購入済み／2冊以上購入済みの3つの状態を区別できます。また、ガイダンスの方向性も明確です（下の画像を参照）。

上記のカテゴリにおける戦略の一つに「ガイド付き読書：現在の購読を維持する」というものがあります。これは、ユーザーが小説を読んでいる間の進捗状況をモニタリングする必要があることを意味します。有料小説が終了または更新停止した場合は、すぐに新しいコンテンツを推奨する必要があります。ユーザーが読み進めることができなかったり、不満を抱きながら物語を放棄したりした場合は、代替コンテンツを推奨する必要があります。そのため、ユーザーの読書行動タグについては、さらに検討する必要があります。

IV. 階層的行動ラベル

ユーザーの読書行動は、収益化において非常に重要です。理論上、実際にお金を支払うのは物語に深く夢中になっているユーザーだけであり、彼らは他の興味のあるコンテンツにもお金を支払う可能性が非常に高いです。まだ参加していないユーザーを迅速に獲得し、すでに離脱しているユーザーが再び夢中になるのを防ぐことが重要です。そのため、未参加ユーザー、夢中になっているユーザー、離脱しているユーザーを区別することが非常に重要です。（注：「物語に入り込む」とは、読者が特定の小説の筋書きに夢中になることを指す俗語です。）

ユーザーが新しいアプリに夢中になるには、一定のログイン時間と頻度を維持することが最低条件となります。そのため、過去1週間のログイン回数や総ログイン時間などの指標を用いて、プラットフォームにおけるライトユーザー、ミディアムユーザー、ヘビーユーザーを区別することが可能です（下図参照）。

第二に、ユーザーが特定のコンテンツに夢中になると、目的もなくブラウジングするのではなく、そのコンテンツに集中するようになります。そのため、プラットフォーム上でのアクティブ時間の大部分をそのコンテンツが占めることになります。

これにより、ユーザーが特定のコンテンツ タグに注目しているかどうかを区別できます。

面白くない: 長期間にわたってアクティブなまま残るコンテンツはありません。

焦点: 長期間にわたって一貫してアクティブなコンテンツの種類を1つ持つ

Universal Love: 長期にわたってアクティブなコンテンツ アイテムを複数備えています。

どれくらいの長さが長いとみなされるかを正確に判断するには、層別分析法を使用する必要があります。

第三に、「ピット」への進入と退出は動的なプロセスです。「ピット」に入るということは、それまでフォーカスされたコンテンツがなかった状態、そして後にフォーカスされたコンテンツが存在する状態を意味します。一方、「ピット」から退出するということは、それまでフォーカスされたコンテンツが存在していた状態を意味します。したがって、タグを構築する際には、現在の状態だけでなく、前の期間の状態も考慮する必要があります。例えば、前の期間にユーザーのフォーカスが低下していた場合、「ピット」に入ったと分類できます。フォーカスが増加していた場合、「ピット」から退出すると分類できます（下図参照）。

行動タグと支払いオプションの追加により、問題をより正確に特定できます。もちろん、戦略を策定する際には、ユーザーベースも考慮し、より大きなグループのニーズを優先する必要があります（下の図を参照）。

タグロジックを構築する際には、予期せぬ事態を回避するためにMECE法に従う必要があります。これは、プロのデータアナリストとビジネスパーソンが問題を考える際の本質的な違いです。ビジネスパーソンは最も明白な事柄を直接的に把握できますが、データアナリストは状況の包括性と厳密さを重視します。

V. 興味嗜好タグ

前述の通り、興味関心を直接収集すると様々な問題が生じる可能性があります。では、他に何ができるでしょうか？ユーザーの行動から興味関心を抽出することができます。前段階でユーザーのコンテンツ閲覧行動を詳細に分類し、統計分析を行っておけば、興味関心の区別がはるかに容易になります。

1) ユーザーはXXタイプのコンテンツを読むのに長い時間を費やします。

2) ユーザーはXXタイプのコンテンツに対して高い忠誠心を持っています。

3) XX タイプのコンテンツに対するユーザーの支払い率が高い。

アクティブな行動と有料の行動を交差させるこのアプローチにより、ユーザーの興味や好みを簡単に定義できます。

もちろん、無料で何かを手に入れることに固執し、関連情報を大量に読むものの、支払いを拒否するタイプのユーザーも存在します。このような場合、クーポンテストを活用することで、価格に敏感なユーザーと本当に無料で何かを手に入れようとしているユーザーを区別し、価格選好タグを作成することができます。

VI. アウトプット戦略

上記の基本的なタグ準備があれば、最終的な出力戦略は、ユーザーのニーズに合わせて様々な戦略を積み木のように組み合わせるようなものです。基礎がしっかりしていれば、結果を得るのは簡単です（下の図を参照）。

VII. 要約

多くの学生は、オンラインで既製のデータセットを作成することに慣れています。いわゆるユーザープロファイルは、主にすぐに利用できるフィールド、特に直接収集されたフォームフィールドで構成されています。これらの既製のデータセットは現実世界のシナリオとは大きく異なり、最も重要な実践、つまりユーザーの行動に基づいてタグを付けるという実践を提供できていません。