多くのデータ分析書籍や記事では「人・製品・場所」モデルについて言及されていますが、人と製品のマッチングという核心概念までは掘り下げられていません。このマッチングは非常に基本的な分析理論であり、コンバージョン率分析、ユーザーセグメンテーション、レコメンデーションアルゴリズムのトレーニングといった重要なトピックを網羅しています。Eコマース、O2O、ショートビデオ、ライブストリーミングなど、様々なインターネット分野の製品で考慮されています。さあ、早速今日は詳細に議論しましょう。 I. セールスガイドとのマッチング簡単なシナリオを想像してみてください。お客様がカウンターの前に立ち、「扇風機が欲しい」と言います。この時点で、お客様は既に店舗まで来店しており、購入意欲は高く、ニーズも明確に表明されています。販売員が確認する必要があるのは、お客様が具体的にどのような扇風機を希望しているかということです。これは、販売員によるマッチングの一般的な例です。 この時点でのマッチングは、主に次のような特定の製品情報に焦点を当てています。 シナリオ: 外出時に使用? オフィスのデスクで使用? 寝室で使用? リビングで使用? スタイル: ハンドヘルド、テーブルトップ、フロアスタンド? 価格帯：価格はおよそXXXの範囲ですか？ デザイン: この外観/色/形状に満足していますか? これら4つの情報は相互に関連していることに留意してください。使用シナリオによってスタイル、価格、デザインが決定され、価格によってデザインや仕上がりなどの詳細が決まります。そのため、優秀な販売員は、大きな情報から小さな情報まで、細部に至るまで情報を確認することで、顧客のニーズを的確に捉えやすくし、マッチングの成功率を高めます。 だから、この名前は「セールスマン」ではなく「ショッピングガイド」（ガイドのように購入を導く）なのです。「当社の製品には18個の機能があり、20個の特許を取得しています。本当に素晴らしいんです…」などと延々と喋り続けるような、頭の悪いセールスマンはまずいません。 もちろん、商品によってマッチング率を高めるための販売員のアプローチは異なります。一般的なアプローチとしては、以下のようなものがあります。 1. シナリオベースのマッチング：耐久財や大型商品によく用いられます。ニーズシナリオから始まり、読者を具体的な価格帯や機能へと徐々に誘導します。 2. 体験マッチング：日用消費財、アパレル、美容業界でよく見られる手法です。ユーザーに商品を直接体験してもらうことで、ポジティブな体験からユーザーのニーズを迅速に把握できます。 3. ディスプレイ型マッチング：ビール、ヒマワリの種、ミネラルウォーターといった、特に低価格ですぐに消費される日用消費財でよく見られる手法です。顧客は主に目新しいものを求めてこれらの商品を購入するため、数十種類の商品を並べて、好みの商品を選ぶことができます。 4. 価格マッチング：日用品、家庭用品、パーソナルケア用品、洗剤など、日用消費財でよく見られる。これらの化学製品は価格が低く、買いだめサイクルが長く、日常的に必要であり、消費者は価格に敏感であるため、価格の割引は買いだめの波を引き起こす可能性がある。 したがって、理論上はシナリオベースのマッチングが最適な販売誘導モデルとなります。しかし、現実には、多くの日用消費財（FMCG）において、消費者は購入理由をじっくり考えるほどの忍耐力を持っていません。消費者は本質的に衝動買いをする傾向があります。したがって、シナリオベースのマッチングはすべての商品に必要なわけではなく、体験、陳列、価格のすべてが効果的です。高額商品の場合のみ、シナリオを綿密に分析し、顧客を誘導するのに適しています。 上記の要素に基づいて、販売ガイドを一致させるための分析モデルを次のように導き出すことができます。 II. 店舗タイプのマッチングもう少し複雑なシナリオを想像してみてください。顧客がショッピングモールで店内を見て回っていて、どの店舗に行くか決めかねています。この時点では、顧客の購入意欲は低く（買い物をしに来たのかどうかさえ確信が持てず）、ニーズも明確ではありません。そのため、顧客と商品を即座に正確にマッチングさせることは不可能です。ここでのマッチングプロセスは、基本的に、特定のニーズを持つユーザーを特定し、店舗へ誘導することです。 注：このシナリオでは、ユーザー情報を正確に取得することは不可能です。顧客がまだショッピングモール内を歩き回っている間に、あれこれ質問するのは冗長なだけでなく、顧客を遠ざけてしまうことにもつながります。ここで必要なのは、ニーズのある顧客を引きつけ、ニーズのない顧客を避けることで、リソースの無駄を防ぐリードジェネレーション戦略です。 一般的に使用される方法は次のとおりです。 1. 自然サイクルに基づく：これはほとんどの消費財に当てはまります。なぜなら、ほとんどの消費財は、週末、月末、四半期末、祝日など、年間を通して一定の販売ピーク期間を持っているからです。これらの期間に活動を展開することができます。 2. 消費サイクルに基づく: 顧客の消費履歴に基づいて、以前購入したアイテムが使い切られることが予想される場合は、2 回目の購入を促します。 3. ユーザーセグメント化アプローチ：美容・健康業界など、顧客基盤の大きい業界でよく見られる手法です。これは、ハイエンドユーザーを対象とした招待やキャンペーンを実施することで、顧客離れを防ぐとともに、潜在的な富裕層顧客への好例を示し、新規顧客獲得につなげることを目的としています。 4. ライフサイクルベース：母子ケア、教育、ヘルスケアなど、ライフサイクルが激しい業界でよく見られます。母親、赤ちゃん、高齢者を捕まえるには、おもちゃ、卵、米、小麦粉、油などを持って公園、遊び場、ボールプールに行くだけで十分です。 5. チャネルベース：金融、不動産、家具など、大規模な顧客を必要とする業界でよく見られる手法です。ターゲット顧客が集まるチャネル（企業、住宅コミュニティ、商工会議所など）を集中的に活用し、顧客獲得を目指します。 顧客の購買意欲もニーズも明確ではないため、この段階でのマッチング成功率は必然的に大幅に低くなります。さらに、影響要因が多すぎるため、どの环节（リンク／ステップ）が失敗して成約に至らなかったのかを明確に分析することは困難です。そのため、分析の効率性を高めるために、一般的には顧客を店舗に誘致する段階と、来店後の成約につなげる段階の2つに分けられます。様々な手法による顧客誘致の質を個別に評価し、店舗に来た顧客をどのように購買に誘導するかを分析対象とします。 上記の要素に基づいて、店舗タイプマッチングの分析モデルを次のように導き出すことができます。 III. ショッピングモールタイプのマッチングもっと複雑なシナリオを想像してみてください。顧客が歩行者天国を歩いていて、どのショッピングモールに行くか決めかねているとします。この時点では、彼らの購入意欲やニーズは非常に不明確で、単に通り過ぎているだけかもしれません。 注: このシナリオでは、ショッピング モールと店舗が検討している問題は異なります。 店舗: ショッピングモールに客足がない場合は、店舗を閉めて、客足の多いショッピングモールに新しい店舗をオープンします。 ショッピングモール: 特定の店舗の存続については気にしません。歩行者が存在する限り、開店した店舗には人が絶え間なくやって来ます。 この利益相反は、その後の分析アプローチの違いに直接つながりました。ショッピングモールだけが、歩行者街の利用者を自社のプラットフォームにどうマッチングさせるかに関心を持っていました。 製品のマッチングロジックは非常にシンプルで簡単です。 1. 独占：超低価格の補助金で競合を潰すか、歩行者天国のメインストリートを占拠する！ユーザーは自然と集まってくる。 2. パートナーを募集する: 大手ブランドストアの参加を誘致するために低価格を提供することで、自然とハイエンドユーザーを引き付けることができます。 3. 集客を増やす: 地下に安くて巨大なスーパーマーケットをオープンすれば、自然と顧客が集まって買い物をするようになります。 4. サポート施設を提供する: 大きな子供用の遊び場を開設すれば、親たちは子供を連れて遊びに行き、同時に買い物にも行くようになります。 よく見ると、ここではユーザーニーズがほぼ完全に無視されていることが分かります。商業運営のみに依存しているのです。実際には、ショッピングモールもユーザーニーズを考慮する必要があります。結局のところ、上記の4つのポイントはユーザーを引き付けるに過ぎません。さらなる収益を生み出すには、中小企業を誘致する必要があります。そこで、ユーザーと中小企業をどのようにマッチングさせるかという疑問が生じます。 ショッピングモールは、小規模事業者の存続には全く関心がありません（自社所有の事業所でない限り）。そのため、顧客と事業者をマッチングさせるアプローチは非常に単純かつ粗雑です。 1. 現金で直接購入してください。一番良いお店で支払ってくれる方に販売します。 2. 商店はエリアごとに配置されています。映画館が入居している場合は、隣にミルクティーや軽食のお店が配置されます。 3. ユーザーの行動を観察する。例えば、母親が子供とボールプールで遊びながらマタニティ用品やベビー用品を閲覧する傾向がある場合は、親子で楽しめる消費シーズンをプロモーションしましょう。 それで十分です。その後、成功事例をいくつかまとめて、まだ参加していない中小企業に見せて、「ここでどれだけ稼げるか見てください！ぜひ来てください！」とアピールしましょう。 IV. 従来型企業 VS インターネット企業学生の中には、「陳教授、あなたがおっしゃっているのは伝統的な小売業ですが、私たちはインターネット業界です」と言う人もいるかもしれません。実際、これら3つの類似モデルを注意深く検討した結果、何か気づきましたか？ いわゆるインターネットは、単に従来のショッピングモールをオンラインに移行しているだけです。 販売員をオンラインの有名人に置き換えることを、ライブストリーミング電子商取引といいます。 販売員を個人の WeChat アカウントに置き換えることは、プライベート ドメイン トラフィック戦略として知られています。 ショッピングモール内の店舗広告を、タオバオの直接トラフィックプラットフォーム上の有料広告に置き換えるのが、プラットフォーム型電子商取引の仕組みです。 道路沿いの広告を WeChat グループチャットに置き換えることは、ソーシャル メディア マーケティング戦略です。 VIP 紹介プログラムをバイラル広告による紹介報酬に置き換えることは、バイラル成長のための重要な戦略です。 ショッピングモールをXXプラットフォームに置き換え、これらのインターネットアプリがお金を燃やし、クーポンを配布し、1元の取引を提供する—聞き覚えがありませんか? 地域による販売店のセグメンテーションを、最初にクリックされた商品の属性に基づいて商品間の距離を計算する関数に置き換えることを、類似性ベースの推奨アルゴリズムと呼びます。 ユーザーの行動に基づいてプロモーションをプッシュする代わりに、類似したクリック行動に基づいてユーザーをセグメント化し、製品を推奨するようになりました。これが協調フィルタリング アルゴリズムです。 したがって、eコマース、あるいは一般的な商取引は、同じ基本的なロジックに基づいて機能します。違いは、インターネット上のユーザー行動は豊富なデータ記録を残し、比較的正確な分析が可能になるという点にあります。これにより、従来の実店舗で一般的に行われているように、研究者が顧客の動きを視覚的に観察する必要がなくなります。 これは別の観点からも当てはまります。いわゆる「大企業のレコメンデーションモデル」を盲目的に信じるべきではありません。商品をレコメンドするための考え方や重要な要素は、役割やシナリオによって全く異なるため、盲目的に模倣しても無駄に終わるでしょう。 |
