製品の反復プロセスでは、ユーザーのニーズは頻繁に変化します。ユーザーにパーソナライズされたサービスを提供し、差別化されたニーズを満たすためには、ユーザーの階層化に注意を払う必要があります。そうでないと、ユーザーのニーズの変化に注意を払わず、新しいニーズを採用することになります。ユーザーにとってすべての製品に適合するサイズ戦略を立てて製品モジュールと機能を反復しても、期待される結果を達成することはできません。
ユーザーの層別化には、ユーザーライフサイクル層別、AARRRモデル、RFMモデルなど、さまざまな手法があり、製品の目的に応じて効果的な手法を見つける必要があります。つまり、根本的な製品目標に基づいて、さまざまな指標に従って、さまざまなユーザーのさまざまなニーズを見つけます。
この観点から、ユーザーの階層化は一般に次の 6 つのステップを採用します。
1. 明確な製品ビジネス目標
ユーザー層別の最終目標は、問題を解決し、製品の効果を達成することです。最終的な出力製品計画は、さまざまなユーザーの部門に応じて策定されます。プロダクトの目的を明確にする前に、プロジェクトの歴史的背景と現状を理解する必要があります。
たとえば、製品の第 1 フェーズでは、サインイン、新規招待、購入、コミュニティとのやり取りなどのタスク ポイントの基本機能が構築されており、効果は良好で、主要な最適化作業を実行したいと考えています。第二段階の。製品のビジネス目標を図に整理します。
製品のビジネス目標を明確にすることは、どのような理由で、どのような製品目標を達成するためにどのような製品モジュール/機能を実行/最適化できるかという方法で示すことができます。
2. ユーザーデータを収集して行動軌跡を整理する
ユーザーの行動データ、ユーザーの属性情報などのユーザー関連データを収集します。データはユーザー調査やデータ分析ツールなどを通じて取得できます。
さらに、ユーザーの行動軌跡の整理にも注目し、ユーザー行動データを通じてユーザーの行動軌跡を整理し、ユーザーが各ステップをどのように実行しているかを確認する必要があります。そして、ユーザーのあらゆるステップがデータに沈殿し、ファネルを通じてデータ変換を確認できます。
ポイント タスクで前述したように、このモジュールのユーザー行動: ポイントの獲得とポイントの消費、対応するユーザーの軌跡は、次の図に示すように分割できます。
3. ユーザーのニーズを分析し、さまざまなユーザー グループを見つける
収集したユーザー データに基づいて、ビジネス プロセスとデータを通じてユーザーのニーズ、行動、好みを分析し、ユーザー グループ間の相違点と共通点を見つけ出し、多様なユーザー グループを見つけます。
たとえば、ポイントタスクでは、モジュールに入る新規ユーザーと古いユーザーのデータを整理し、ユーザーがタスクを実行してポイントを獲得するかどうか、ポイントを生成するユーザーがポイントを受け取るか、ポイントを受け取るユーザーが消費するかどうかなどを確認します。ユーザー変換プロセスを段階的に改良するには、次のようにします。
需要分析の効率と品質をさらに向上させるために、開発ツールを使用して需要分析の効率を迅速に向上させることができます。たとえば、CoCode 開発クラウドは GPT テクノロジーを使用して、要件の入力とサブ要件の自動分解を通じてユーザー要件から標準のユーザー ストーリーを自動的に生成し、要件分析ツールはAI を使用して要件テストと一貫性テストに合格し、社内で迅速に分析できます。数分 曖昧さ、重複、脱落、矛盾、複雑さなどのユーザー要件の欠陥を正確に特定し、要件の欠陥をより効率的に修正し、ユーザー要件分析の品質を向上させます。
4. ユーザーレベルを分ける
ユーザーニーズの違いに応じて、合理的な階層化基準を策定します。ユーザーの行動、属性、決済能力などの要素に応じて分けることができます。次に、層別基準に従って、ユーザーはさまざまなレベルまたはグループに分類されます。ユーザータグ、ユーザー属性などによってマーク付けおよび分類できます。
たとえば、統合タスクでは、次のようにユーザーをユーザー レベルに分割します。
定量的なデータを使用して、ユーザーの層別をさらに絞り込むことができます。定量化は、結果をより洗練させるためにデータを継続的に取り込む必要がある長期的な動作です。たとえば、統合タスクでは、ユーザー レイヤーを定義するテーブルをさらに拡張し、次のような定量化可能なインデックス定義データを追加できます。
5. 製品戦略の策定と最適化
ユーザーレベルと定量的な指標の階層化の2つの次元を定義することで、ユーザーレベルを確認しました。そして、ユーザーレベルに応じて、さらに製品戦略を策定・最適化します。各ユーザーレベルに焦点を当て、このレベルのユーザーの問題点に基づいて製品最適化計画と戦略を立てる必要があります。
たとえば、スコアリングタスクでは、ユーザーレベルによって決定された興味のあるユーザーを例として、そのようなユーザーを分類し、ターゲットを絞った製品最適化戦略を立てます。このタイプのユーザーは、最適化が必要な重要なユーザー層です。最も価値の高い忠実なユーザー レベルへの転換点であり、データ損失は比較的大きくなります。このユーザー グループの主な特徴は、バランスが高いことです。ポイントはありますが、消費しません。この機能を基に、ユーザーのニーズに合わせてその他のユニークなゲームプレイをさらに整理することができます。
6. レイヤ化スキームを検証して最適化する
層別結果に従って、各ユーザー層別のパフォーマンスを観察および分析し、層別スキームの有効性を検証します。必要に応じて、フィードバックと実際の状況に応じて最適化および調整できます。
さらに、さまざまなユーザーグループのニーズを満たすために、さまざまなレベルのユーザーグループに対応する製品戦略、運営戦略、またはマーケティング戦略を策定することもできます。
