ある学生から質問がありました。「陳先生、上司からユーザープロファイリング分析をするように言われたのですが、大量のデータを集めた後、何も分析していないと批判されました。どうすればいいでしょうか？」今日は体系的にお答えします。 01 ユーザープロファイルを作成する間違った方法1. データに制限されているため、私たちは行動を起こす勇気がありません。ユーザープロファイリングと聞くと、多くの人はすぐに性別、年齢、地域、趣味といった基本的な情報項目を思い浮かべ、「このデータがない」と分析を諦めてしまいます。しかし、よく考えてみてください。男性の割合を知ることは本当に意味があるのでしょうか？男性の割合が65%や60%であることを知ることが、本当にビジネスに役立つのでしょうか？必ずしもそうではありません。ユーザーにタグを付ける方法は数多くあります。収集が難しい基本的な情報に限定する必要はありません。 2. 明確な戦略なしにデータをリストする。多くの人は、ユーザー プロファイリング分析について聞くと、本能的にデータベースからユーザー タグをコピーし、レポートに追加し始めます。
これだけのデータをどう扱うべきか、という点については、全く考慮されていませんでした。当然のことながら、このような分析は人々を困惑させます。「だから何？ それでどうするの？」と、彼らは戸惑いながら問いかけるでしょう。 3. 無限分割、ロジックなし。多くの人は、「ユーザープロフィールの解約分析」といった比較的具体的な分析テーマを聞くと、データを延々と細分化し始めます。性別、年齢、地域、デバイス、登録時期、ソースチャネル、購入金額など、数十ものディメンションに分割して解約率を分析します。最終的には、いくつかのディメンションで5%や10%の違いしか見えず、最終的な結論に至らず、混乱を募らせてしまいます。 上記の問題はすべて、「ユーザー プロファイル」という用語に重点を置きすぎて、分析の重要な要素を無視していることから生じています。 ユーザープロファイルは基本的なデータシステムであるため、固有の分析機能を備えていません。単にユーザータグを一覧表示したり、ユーザー指標を細分化したりしても、分析上の価値は得られません。ユーザープロファイルを効果的に活用するには、段階的な分析アプローチに従う必要があります。 02 ステップ1：ビジネス上の質問を変換するユーザー プロファイリング分析は、本質的にはユーザーの視点から問題を考えることです。 簡単な例として、新発売の製品の売上が期待に応えられなかった場合、製品管理の観点とユーザーの観点の両方から問題について考えることができます。 同じ問題には 2 つの方法でアプローチできます (下の図を参照)。 したがって、ユーザーメトリクス（性別、年齢、地域、購入商品、ログイン回数など）を単純に列挙するだけでは、あまり役に立ちません。ユーザーペルソナはあくまで分析ツールであり、他の分析と同様に、まず「解決したい真の課題は何なのか？」を考える必要があります。 十分に検討した後、問題をユーザー関連の質問に変換し、ユーザー プロファイリング分析手法を引き続き使用できます。 ビジネス上の問題は非常に複雑であることに留意することが重要です。多くの場合、単一の問題が複数のユーザーグループや複数のユーザー行動に関連している可能性があります。 たとえば、上記の例には少なくとも 3 つのユーザー グループ (潜在的ユーザー、解約したユーザー、既存ユーザー) が関係しており、ユーザーの態度、情報の受け取り、購入プロセス、ユーザー エクスペリエンスなどの多くの側面が関係しています。 したがって、分析の手がかりとロジックを分類し、明確にすることで、対応するデータを見つけることがさらに重要になります。そうでなければ、性別、年齢、地域を無計画に列挙するだけでは、何も説明できません。これが次の2つのステップにつながります。 03 第2ステップ：マクロ経済仮説の検証問題を変換した後、まずマクロな視点から仮定を検証することが重要です。これにより、仮定を延々と細分化してしまうという誤りを効果的に回避できます。全体的な方向性が崩れれば、細部を見ても意味がありません。新製品の売れ行きが芳しくないという問題を例に挙げると、マクロな視点から検証するには、次のようにするだけです。
つまり、全体的な方向性について事前に確認することで、疑わしい範囲を効果的に絞り込むことができます。疑わしい範囲が狭いほど、その後のユーザー分析の精度が向上します。さらに、データが不十分な場合、疑わしい範囲を狭めることでデータ収集に注力できるようになり、データ品質が向上し、より正確な分析につながります。 ユーザーを分類するための次元は数百に及ぶ場合があります。フィルタリングせずに細分化して比較すると、数十もの次元で差異が見つかり、データが全く理解不能になる可能性があります。データを細分化する前に、前提に焦点を当てることが重要です。 04 ステップ3: 分析ロジックの構築マクロレベルの検証の後、検証された結論に基づいて、より詳細な分析ロジックを構築できます。この段階では、当初の壮大な問題は、次のような一連の小さな問題にまで縮小されます。 具体的なシナリオは次のとおりです。 検証済み: 当社は確かに競合他社の影響を受けています。
これら 4 つのサブ質問はすべて、ユーザーのニーズと行動を深く掘り下げることで回答できます。次のステップでは、それらをさらに詳しく調査します。 分析のこの部分には、ユーザーの態度、潜在的ユーザー、競合他社のユーザーに関する広範な調査が必要であることに留意してください。社内データだけでは完了できず、外部調査を実施する必要があります。 別のシナリオを見てみましょう。 検証済み: この新製品発売の運営には確かに問題がありました。
これらの問題は2つの側面から解決できます。 一方では、異なるタイプのユーザーを比較することで、広告の配置、報酬活動、購入カテゴリ、金額などの詳細の違いを特定し、それに応じて広告の配置、マーケティング、製品補充の運用を調整することができます。
一方、コア ユーザーのプロファイルを作成することで、企業は本当に買い物が好きなユーザーに関する以下の情報をより明確に把握でき、これらのコア ユーザーにさらに重点を置き、その後のパフォーマンスを向上させることができます。
重要なのは、これらのユーザーの出所、情報配信への反応、購買行動、トピックの閲覧履歴などをすべて社内システムで記録できることです。たとえユーザーが男性か女性かがわからなくても、広告、コンテンツ配信、プロモーションを通じてユーザーを引き込むことができます。 05 ステップ4: ユーザーデータの取得前のステップで見たように、ユーザープロファイリング分析でユーザーエクスペリエンスを真に深く掘り下げるには、複数のデータソースを活用する必要があります。社内データと社外データの両方が関与する可能性が非常に高いでしょう。 社内データは不完全である可能性があり、外部データにはサンプリングエラーが含まれる可能性があることを考慮すると、データの利用は選択的かつ優先順位付けする必要があります。そのため、私たちは段階的な検証と仮説の絞り込みを一貫して重視してきました。重要な側面に焦点を当てることは、効果的なデータ収集に不可欠です。 一般的に言えば、
従来、市場調査とデータ分析はそれぞれ、ユーザープロファイルに関する独自の定義、手法、そして成果物を持っています。ビジネスにとって何が有益かという実用的な観点から言えば、ユーザープロファイルは多ければ多いほど良いと言えます。 しかし、Web スクレイピング、NLP、データ トラッキングが高度化するにつれ、技術的なサポートがあれば、システムで収集されたデータの活用が近年増加しています。 したがって、状況が許せば、社内データの充実に最大限努めるべきです。そうでないと、すべてをアンケートに頼り、データの蓄積が不十分になると、将来的な対応が難しくなります。 06 ステップ5: 結論を要約して分析する上記の手順が適切に実行されれば、最終的な分析の結論は自然に、そして楽に得られるでしょう。 実際には、ユーザープロファイリング分析における最大の問題は最初の5つのステップにあります。明確な仮説の欠如、データ準備の不十分さ、そして分析ロジックの欠如です。単にデータを列挙し、無制限に細分化すると、必然的に断片化されたデータが混在してしまいます。「男女比が3:2だとしても、一体どうなってしまうんだ？」 もちろん、ユーザープロファイルは、新製品開発、レコメンデーションシステム、自動マーケティングシステム、広告システムのサポートなど、他にも様々な用途があります。それらを分析することは、その機能のほんの一部に過ぎません。 したがって、適切な分析を行うには、さらに多くの分析手法を学び、分析ロジックを実践する必要があります。 著者: 陳先生 出典：WeChat公式アカウント「地に足のついた陳先生」 |
