ユーザーの階層化は製品開発にとって非常に重要です。ユーザーを階層化することで、さまざまなユーザー グループのニーズ、行動、好みをより深く理解できるようになり、それによって製品の位置付けや設計がより正確になり、市場競争力の向上につながります。
ユーザー層別化がなければ、プロダクトマネージャーはユーザーのニーズを理解できず、パーソナライズされた製品を提供してユーザーエクスペリエンスを満足させることができず、製品を正確に位置付けて市場競争に対応することが難しくなり、製品価値の実現に役立たない可能性があります。
一般的なユーザー階層化には主に以下の4つの方法があります。
1. ユーザー価値の細分化と階層化
ユーザー価値のセグメント化と層別化とは、製品の特定の側面を通じてユーザーの貢献の価値を判断することを指します。一般的な階層化方法には、ユーザーのライフサイクルに基づいたセグメント化と、主要なユーザーの行動に基づいたセグメント化の 2 つがあります。
1. ユーザーのライフサイクルモデル
ユーザーのライフサイクルの定義は、ユーザー価値の成長経路に関連している必要があり、製品の種類が異なれば、価値の成長経路も異なります。製品が有料であるかどうか、および製品の使用頻度に応じて、さまざまな製品の価値成長経路は次の 4 つの象限に分割できます。
一般的なユーザーのライフサイクルは 5 つの段階に分かれています。
導入期: ユーザーは登録したばかりで、コア機能のプロセスをまだ経験しておらず、製品によってもたらされる価値に慣れていません。
成長期：中核となる機能プロセスを経験し、製品が提供する価値をより認識し、初期の使用習慣を確立します。
成熟期: 製品に対する高度な使用習慣と依存性が形成され、使用頻度と使用期間が大幅に増加し、より高い価値に貢献できます。
休眠期間: かつては成熟したユーザーでしたが、現在は訪問して製品を使用しなくなったか、訪問頻度がどんどん低下しています。10日以上使用しなかった場合。
紛失期間：長期間ログインがなく、アンインストールもされた状態です。30日以上利用していないユーザーなど。
2.RFM法
RFM 手法は、主要なユーザー行動に基づいてユーザーの価値をセグメント化および階層化するために一般的に使用される典型的な手法です。RFM は、ユーザーの 3 つの主要な行動を表します。
R (Recency): 最後のトランザクションからの距離
F (頻度): 取引頻度
M（Monetary）：取引金額
RFM手法によりユーザーは8つのタイプに分類できます。
RFM 手法の中核となるロジックは、ユーザーの価値に影響を与える主要な行動を見つけ出し、横断分析とユーザーのセグメンテーションを実行することです。
2. ユーザーニーズの細分化と階層化
ユーザーのニーズは細分化され階層化されており、主にユーザーの自然な属性とユーザーの個人的なニーズの 2 つの側面に分けられます。
ユーザーの自然属性: 主に、性別、年齢、職業、収入などを含むユーザーの基本データに依存します。
ユーザーのパーソナライズされたニーズ: 主にユーザーの行動データ、個人の消費の好み、個人のシーンの好みに依存します。
ユーザーニーズの細分化と層別化は、主にユーザーがこの2つの次元にあるかどうかを分析することによって行われますが、ユーザーニーズには明らかな違いがあり、その判断方法は、エクスペリエンスインサイトとデータスピーキングです。特定の操作では、単一の次元を使用して区別することも、2 つの次元を使用して相互分析することもできます。
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、繰り返し、省略、矛盾、複雑さなどのユーザー要件の欠陥により、要件の問題が正確に特定されるため、要件の欠陥がより効率的に修正され、ユーザー要件分析の品質が向上します。
3. AARRR モデルの階層化
AARRR モデルの層別化は、成長だけでなくユーザーの層別化にも使用できます。これには 5 つのリンクが含まれています。
ユーザー獲得(獲得): ユーザーはさまざまなチャネルから製品を登録します。さまざまなチャネルの登録コンバージョン率に注意を払い、チャネルのリソース割り当てを最適化する必要があります。
アクティベーション: ユーザーは登録しましたが、製品のコアプロセス体験を完了していません。この段階では、ユーザーがコアプロセスを完了するように誘導する必要があります。
定着率（リテンション）の向上：コアプロセスを体験するが、定着時間が長くない、この定着問題を分析し、具体的な運用戦略を提示します。
ウイルス感染（リファーラル）：アクティブ頻度が一定の範囲を超えているユーザーに対して、ツールを使用してユーザーの拡散を最適化し、刺激することができます。
収益: アクティビティと保持時間が一定の範囲を超えるユーザーに対して、特定のユーザーおよび特定のシナリオと組み合わせた支払いガイダンスを強化できます。
AARRR モデルの階層化は製品の比較的初期段階に適しており、この段階ではユーザー数は平均的であり、企業のデータ システムはまだ確立されていません。
4. ユーザー ID のセグメント化と階層化
一般にコンテンツコミュニティでは、ユーザーのアイデンティティによってユーザーがKOLと一般ユーザーに分けられ、この2種類のユーザーでは運営戦略が決定的に異なります。プロダクトの分野において、ユーザーの行動特性や訴求内容が大きく異なる場合には、アイデンティティセグメンテーションを利用した層別化が適しています。たとえば、Weibo ではユーザーをスター ユーザー、KOL ユーザー、アクティブ ユーザー、一般ユーザーに分類します。
ユーザー間に関係がない場合、このモデルは適用できません。関係がある場合は、ユーザー クラスの貢献度または希少性により、貢献度および希少性に応じてユーザー階層モデルを構築できます。自然に進められるので、上級クラスに基づいてユーザー階層モデルを構築します。
ユーザー層別の目的は、最小限の運用コストで製品のメリットを最大化するために、ユーザーの運用を改善することです。その核心は、ユーザーのラベル付けの自動化を実現するために、明確なデータ ラベルと属性ラベルを使用してさまざまなレベルのユーザーを定義できること、およびさまざまなレベルのユーザー操作戦略が的を絞って安定していることです。