この記事では、実際のビジネスにおけるユーザーライフサイクル分析における一般的な誤解と課題を紹介し、アクティビティと支払いの分離、コンテキスト化された消費、新しいユーザー行動が従来のライフサイクル理論に与える影響を探り、新しいマーケティングコンセプトを提案します。

データ分析において、ユーザーライフサイクル分析は、理論上は理解しやすいものの、実際に実行するとなるとなかなか難しい典型的な例です。多くの人が「ライフサイクルは具体的にどのように計算すればいいのでしょうか？なぜ自分のビジネスには当てはまらないのでしょうか？」と戸惑います。そこで、本日は体系的に解説します。

01 本のライフサイクル

この画像はさまざまな本や記事で見られてきました。

この図は理論的なユーザーライフサイクルを表している点に留意することが重要です。ユーザー維持率とユーザー価値の間に逆U字型の関係があることを前提としています。

したがって、次のような理論的結果が導き出されます。

• ユーザーはそれを適切に保守する必要があります。
• 成長の道を築く
• ライフサイクル全体の価値を計算するには
• 目先の利益だけに焦点を当てないでください。
• 最初の焦点はユーザー エクスペリエンスにあり、後の段階は階層化されます。

しかし、この仮定は特定のビジネスシナリオでは当てはまらない場合があり、特にデータが完全な曲線を示さない場合には当てはまらない可能性があります。そのため、特定のビジネス分析を行う多くの人が落とし穴に陥り、大きなフラストレーションを感じてしまうのです。

01 違い1：アクティブユーザーと有料ユーザーの分離

実店舗では、顧客は来店時に料金を支払い、まずは消費し、その後サービスを体験します。しかし、インターネット製品では、有料サブスクリプションとユーザーのアクティビティの間に乖離が見られることがよくあります。中には、ユーザーが料金を支払わずにアクティブに活動できる製品もあり、追加の特典やアイテムには料金がかかります。ゲーム、オンライン音楽、動画、コミュニティなどの製品がこれに該当します。

つまり、ユーザーアクティビティと収益化が分断されると、ユーザーライフサイクル曲線は変化します。つまり、ユーザー価値は保持時間によって変化しなくなり、独立してマトリックスのようなパターンを示すようになります (下の図を参照)。

この時点で、様々なユーザータイプ、特に無料プレイユーザーの割合に細心の注意を払うことが重要です。無料プレイユーザーは、あらゆる種類のインターネット製品の中でかなりの割合を占めています。これを区別せず、単一のカテゴリーとして扱わなければ、繁栄しているという誤った印象を与えてしまいます。最終的には、批評家から高い評価を得るものの商業的な成功には至らず、商業化プロセスが極めて困難になる製品が生まれます。

02 違い2：文脈に沿った消費

消費が能動的な行動と密接に結びついている場合でも、問題が発生する可能性があります。最も一般的な例は、以下のような文脈に基づいた消費です。

旅行：

• 今日は雨がひどく降っているので、Didi（配車サービス）を利用しなければなりません。
• 今日は雨が降っていますが、小雨程度です。地下鉄の駅まで走りました。
• 今日は晴れなのでもちろん地下鉄に乗ります！

これは外的要因によって動かされる典型的な例です。

電子商取引:

• 今日は大セールがあるから、何を買おうか考えてみましょう。
• 今日市場には新製品が出ています。どれが一番安いか見てみましょう。
• 彼女の誕生日が近づいてきました。何を贈ろうか考えてみましょう。

これは内発的動機の典型的な例です。

実際の状況では、内部要因と外部要因の両方が正常かつ妥当なシナリオであることに留意してください。しかし、これらのシナリオを総合すると、ユーザー維持時間とユーザー価値は逆U字型ではなく、むしろランダムで、予測すら困難になるという結果が導き出されます（下の図を参照）。

そのため、ユーザーライフサイクル曲線を描くことが難しく、ユーザーリテンションの長期化が必ずしも価値に直結するわけではありません。ユーザー生涯価値（LTV）の推定も困難です。これは特に、大規模なセールや大ヒット商品の発売時に顕著です。結局のところ、ユーザーは過去のリテンション期間に関わらず、より安価な方を選ぶのです。

この時点で、実際のユーザー行動ではなく平均値を用いてユーザーライフサイクルチャートを強制的に作成することは、運用、マーケティング、製品開発の役割を曖昧にし、誤った繁栄感を生み出します。ユーザーが長く利用していれば、最終的には料金を支払うだろうと人々に信じ込ませることになります。しかし現実には、平均的なユーザー生涯価値は低下しているのです。

03 違い3：ちょっと手を出しただけの初心者

ユーザー獲得はあらゆるインターネットビジネスの核心であり、同時に問題が発生することも少なくありません。新規獲得したユーザーが購入に至らない、あるいはかなり時間が経ってから再び現れて購入に至るケースは少なくありません。こうした表面的な新規ユーザーの割合が高いと、ユーザー獲得活動の正確な評価が難しくなります。

平均値を用いると、実質的に支出ゼロのユーザーが除外され、誤った繁栄感を生み出してしまいます。彼らを除外し、実際に購入したユーザーのみをカウントすると、明らかにチャネルの価値が過大評価されます。さらに、「ゾンビ」ユーザーの存在により、サイクルの長さを正確に計算することが困難になります（下の図を参照）。

こうした統計の難しさは、事業部門が責任逃れの言い訳として利用されることがよくあります。特に新規ユーザーとシナリオベースの消費が同時に発生する場合、ユーザー獲得を担当するマーケティング、グロース、営業部門は、「ユーザー生涯価値を評価する必要がある。現状だけを見ることはできない」「ユーザーは今は購入していないが、300年後には多くの購入をする可能性がある。だから私の仕事が悪かったとは言えない。不正確なのはあなたの統計だ」と言いたがります。

解決策は簡単です。生涯価値の計算には、非常に長い取引サイクルを持つ取引のみを考慮に入れます。これは、B2Bのコピートレードや、不動産や自動車といった大規模なB2C取引に当てはまります。それ以外の取引では、生涯価値は計算されません。配車サービス、日用品、生鮮食品といった高頻度取引の場合、獲得したユーザーが1ヶ月以内に購入しなければ、獲得は失敗とみなされます。では、なぜ生涯価値の計算にこだわる必要があるのでしょうか？獲得したユーザーは皆、断食して不死身なのでしょうか？月に一度も食事をしないのでしょうか？本当に。

04 データの背後にあるより深い問題

こうしたデータの問題の背後には、より深い疑問が潜んでいます。製品のライフサイクル全体を通じて、ユーザーは最終的に誰のニーズを持っているのでしょうか?

最近はどこで買い物をしても、QRコードをスキャンするだけで、たくさんのWeChat公式アカウントやミニプログラムにアクセスできます。私たちは様々なお店から「会員様」と呼ばれていますが、振り返ってみてください。あなたは本当に特定のお店の会員だと思っていますか？他のお店が割引を提供しているのに、なぜそのお店で買い物をするのでしょうか？

ユーザーのライフサイクルは依然として存在する可能性はありますが、WeChatのようなスーパーアプリでない限り、それを完全に把握することは不可能です。ユーザーの行動は様々なシナリオやアプリケーションに散在しています。このような状況で、ライフサイクル全体の価値を丹念に追求するという従来のアプローチを踏襲する必要があるのでしょうか？この時代のユーザー関係は、コンテキストドリブンとイベントドリブンになる可能性が非常に高いでしょう。

この考えに基づいて、従来の CRM 理論におけるユーザー レベル、ユーザー セグメント、ユーザー価値曲線、ユーザー成長パスを、シナリオベースのイベント マーケティング (パッシブ) とプッシュ マーケティング (アクティブ) に置き換えた CDP の概念が生まれました。

つまり、ユーザーが自分のものになることを期待しているのではなく、彼らが買いたいと思った時に掴みたいだけなのです。もちろん、この考え方の転換によってもたらされる最大の課題は、マーケティング費用の不確実性です。

ユーザー生涯価値を計算し、それに比例配分するという従来のアプローチは、プロセスを各シナリオごとに細分化するのに明らかに不向きです。シナリオと要件を適切に理解していないと、リソースの無駄な投資につながる可能性があります。