多数のユーザーの喪失は、当社の製品に大きな課題をもたらします。なぜユーザーが失われるのでしょうか?紛失した後はどこへ行ったのでしょうか？既存のユーザーを維持するにはどうすればよいでしょうか?失われたユーザーを「呼び戻す」にはどうすればよいですか?この記事では、「Mobile QQ Music Player のユーザー喪失に関する調査」を例に、私なりの理解をお話しますので、ご参考までに。
1. まず関連する用語を明確にします
一部の用語はチーム内で事前に定義されており、間違いがなければ、理解して使用するだけで済みます。一部の用語は、チームと接触したときに初めて定義する必要があり、チームが全会一致で合意した後でのみ、フォローアップ作業を実行できます。
携帯電話の QQ 音楽プレーヤーを例に挙げると、製品テストの前に次の用語が定義されました。
チャーン ユーザー調査で一般的に使用される 2 つの用語の定義は次のとおりです。
ユーザー: 製品を使用したことのある人は誰でもユーザーと呼ばれます。焦点は、これらのユーザーをどのような次元で分割するかにあります。これは、一般に、年齢、性別、地域などを考慮して行うことができます。 、職業、収入人口統計的属性や人と製品の関係、つまり製品が使用されたかどうか、使用期間、使用頻度、その他の分割要素など。
失われたユーザー: 失われたユーザーとは何か、および失われたユーザーの規模を特定します。失われたユーザーを定義するには、一般に 2 つの方法があります。1 つは客観的な次元の定義 - 時間、ログイン頻度、ログイン数、もう 1 つは製品を使用する予定のないユーザーです。失われたユーザーの次元分割は、ユーザーの属性とユーザーと製品の関係の 2 つの側面から考慮する必要があります。モバイル QQ Music の失われたユーザーを調査するプロジェクトでは、失われたユーザーの側面を次の 2 つの側面から分類しました。 1. 年齢、性別、教育などを含むユーザーの属性 2. などのユーザーと製品の関係。新しいユーザー/古いユーザー、使用場所、使用されている他の競合製品。
上記の定義は製品およびプロジェクト チームによって異なります。たとえば、モバイル QQreader プロジェクト チームは失われたユーザーを「4 か月間製品を使用していない」と定義し、モバイル QQ Music プロジェクト チームは「失われたユーザー」を「2 人」と定義します。 「数か月。製品は使用されていません」とし、ゲーム グループはその期間を半年と定義しました。製品の特性（オンライン時間、使用頻度など）に基づいて大まかな時間を決定してください。調査の目的は製品の欠点を見つけることであるため、この問題に時間を費やす必要はありません。同じ製品について、2 か月前にあきらめた理由と 4 か月前にあきらめた理由はあまり変わりません。
関連するその他の条件には、過去のユーザー、リピーター、維持ユーザーなどが含まれます。
2. 研究の全体的な考え方
誰を勉強する？ （サンプルを決める）→どうやって勉強するか？ （離脱理由を網羅的に把握） →調査結果は離脱ユーザー全員に当てはまるのか？ （定量的な検証） → どちらの結果がより重要か？ （優先順位を決める）→どうやって製品を改善するか？ （提案をする）。
以下で各段階について詳しく説明します。
1. 研究サンプルを決定する
オペレーションが関連するユーザー行動データを提供し、それを個々のユーザーに関連付けることができれば、データをフィルター処理してクラスター化するだけでターゲット オブジェクトを見つけることができます。
関連するデータがない場合は、範囲を徐々に絞り込み、最小の範囲でスクリーニング アンケートを開始するしかありません。
モバイル QQ 音楽プレーヤーの紛失ユーザーを調査する場合、ユーザーの QQ 番号を抽出することが不可能だったため、範囲を symbian と Java プラットフォームに絞ることしかできませんでした (当時、モバイル QQ 音楽プレーヤーにはこの 2 つのプラットフォームしかありませんでした)バージョン）のため、これら 2 つのプラットフォームのユーザーはアンケート調査用の QQ 番号を抽出され、アンケートのスクリーニング質問を通じて徐々に範囲を狭められ、希望する調査サンプルを見つけられます。
この作業を行う場合、収集したユーザー データは、その後の他のプロジェクトでもユーザー リソースとして使用できるため、ユーザーを整理および分類し、ユーザー データベースを構築することが重要です。
2.定性的マイニング
定性マイニングの目的は、ユーザー喪失のすべての理由を包括的かつ詳細に調査することです。通常、問題のリストは、背景データ分析、アンケート、インタビュー、テスト、フォーカス グループなどを通じて見つけられます。問題を正確かつ包括的に特定できるかどうかは、研究対象の選択と作業プロセスの制御に依存しますが、どちらも研究条件によって制限されることがよくあります。
原因を探るときは、次の 3 つの点に注意する必要があります。1. 従属変数と独立変数は関連している必要があります。2. 原因は結果の前に発生する必要があります。3. 偽の相関ではありません。
ヒント: ユーザー研究者がチャーンの理由を特定したら、プロジェクトに関連する複数の専門家 (プロダクト マネージャー、インタラクション デザイナー、プロダクト ディレクターなど) を招待して専門家フォーラムを開催するのが最善です。最初に理由を検証できます。発見したチャーンについては、それが包括的で適切なものであるかどうか、次に、将来の作業を促進するために、全員が段階的な調査結果について合意に達する必要があります。
3. 定量的な検証
有効なデータが一定量を超えていれば、定量的な調査を行うことができます。この「量」は、製品の特性や調査の内容によって決まります。 QQ ユーザーの場合、ユーザーの総数が非常に多いため、サンプリング方法が不合理である場合、たとえサンプル サイズが 100,000 であっても、それは代表的ではありません。結局のところ、これは経験の蓄積のプロセスです。まず、サンプル サイズがどのくらいであるべきかわからない場合は、余裕のあるものを入手してください。
定量的な検証によって解決される問題は 3 つあります。
1.定性段階で発見された損失の理由は正しいですか?
2.定性的段階で発見されたチャーンの欠落した理由はありますか?
3．チャーンの原因の重大度。
ここで、問題の重大度の判断は、問題の頻度、問題に対応したユーザーの数、または専門家の議論によって決定された結果に基づいて行われる可能性があることに注意してください。ただし、これらは順序ではありません。プロジェクト チームが問題を解決しますが、実装段階になると、遭遇する問題を予測するのは困難です。
4. データ分析
得られた定性的・定量的データの整理と分析については、普遍的なテンプレートや仕様を用意することが難しく、特定の問題に対する解決策を考える必要があるため、この部分ではあまり詳しく説明しません。
データをマイニングするときは怠惰にせず、データの以前の相関関係と各データの背後にある理由についてもっと考えてください。私が失われたユーザーについて調査していたとき、製品マネージャーは次の要件を提示しました。音楽が再生されているときに、インターフェースを再生インターフェースに切り替えて聴くことを好むか、ローカルおよびオンラインの曲リストで音楽を聴くかをユーザーに尋ねます。その際、この質問には次の 2 つの質問があります。
携帯電話で音楽を聴くとき、曲を選択するにはどちらの方法が便利ですか?
1.地元の歌を聴く場合:
A. 特定の曲や種類の曲を意図的に選んで聴く
B. カジュアルに聞く
C. 2 つの状況はほぼ同じです
2.オンラインの曲を聴く場合:
A. 特定の曲や種類の曲を意図的に選んで聴く
B. カジュアルに聞く
C. 2 つの状況はほぼ同じです
データが回復された後、私は統計を作成し、最終的に、両者の相関関係に基づいて、プロダクト マネージャーが「ローカル」処理と「ネットワーク」処理のどちらを行うかを決定しました。
5. 改善戦略の提案
マクロ: 製品の将来の開発のための全体的な戦略を提案します。
マイクロ: 詳細なエクスペリエンスの問題を改善するための提案を提出します。
提案は建設的である必要があり、プロジェクト チームの目標およびプロジェクト チーム メンバーの KPI に直接関連している必要があります。
これはプロジェクトチームが最も懸念していることであり、初期段階での努力の表れでもあります。私たちはさらに努力する必要があります。ステージ上は1分、ステージ外では10年の努力と言われますが、この部分が素晴らしい内容でないと、「ステージ外の10年間の努力」が無駄になってしまいます。
3. 一般的な操作手順
研究のアイデアによれば、具体的な操作プロセスは次のように要約されます。
定性マイニング→データ分析→定量検証→データ分析→レポート出力→レビュー→製品改善のフォロー。
モバイル QQ 音楽プレーヤーの紛失ユーザーに関する調査を例として、私が策定した操作プロセスは次のとおりです。
最後に、この期間の仕事で私が得た最大の洞察は、プロダクト マネージャーの考え方を利用してユーザー調査を行うことです。この仕事には継続的な思考、要約、解決、共有が必要であり、粘り強さが必要です。孤独への抵抗力、そして時間は金のように大切にされる必要がある...