八大データ分析モデル——ユーザモデル(その

一、ユーザーモデルとは?
まず、3つの言葉を使って、なぜユーザーモデルが基礎的な分析モデルなのかを説明します。なぜなら、自分のユーザーが誰なのか分からなければ、どのようなサービスを提供すべきか分からないからです。ユーザーがあなたとどの段階まで「お付き合い」しているのかが分からなければ、どのようなサービスを優先的に提供するかを知ることはできません。マーケティング戦略は焦点を当てられず,サービスにはシステム性や継続性がないため,まず定義から,ユーザモデルと従来方式がどのようにユーザモデルを構築しているかを経験する。
 
ユーザモデル(Persona)とは,Alan Cooperが『About Face:インタラクションデザインの精髄』の中で述べている研究ユーザの組織化手法である。それはプロダクトマネージャー、インタラクションデザイナーがユーザーの目標と需要を理解し、開発チームおよび関係者と交流し、設計の落とし穴を避けるための重要なツールである。
 
従来のユーザモデル構築方式:
 
Alan Cooperは,ユーザモデルを構築するための2つの方法を提案している。
 
-ユーザーモデル:ユーザーへのインタビューと観察などの研究結果に基づいて、厳密で信頼性があるが時間がかかる;
 
—暫定ユーザーモデル:業界の専門家や市場調査データに基づいてユーザーの理解を構築するため、高速だが偏りがありやすい。


二、行為データに基づいてユーザーモデルを構築する
距離阿cooperユーザー模型(青ひげ・ファーマシー)概念が初めて提起し、過去20年近く、その間、ソフトウエア製品開発の過程で方法や会社の運営方式が変わった、急速に超を特徴の敏捷開発方法が代わった伝統の滝の模型、「開発測定→認知」でフィードバックを核心とするリーン創業方法は徐々に影響と会社の運営方式を変える。
 
従来のユーザモデル構築手法は,誕生日から特に大きな変化はない。すでに敏捷に惯れ、急速な製品のマネージャーと交互にデザイナーにとって、花は長く研究への加入者を構築すれば模型で相当の覚悟が必要こそ、より大きな力が必要で稼ぎに必要な時間と資源、しかもインターネット製品の寒い稼動时日の時間が短く、コストとリスクのため、製品のチームが稼動期はしばしば選択が製品をユーザーに追い込む早く、早くフィードバックを「スピードテスト间违」で現実と圧力を通じて多くの新製品を,深く余裕を大量投入時間のユーザーを研究している。
 
これは簡単に理解できますが、なぜユーザーモデルが良いと思われても、実際にそれを使う人はあまりいません。時間的緊迫と精力不足の矛盾を解決するため、著者らは1種のユーザー行為データの高速、反復に基づいてユーザーモデルを構築する軽量方法を提案した。

まず、すでに獲得した認知できるユーザーの経験とデータを整理し、収集する:あなたとチームのユーザーに対する理解;製品の業務データベースに記録されたユーザに関する情報(たとえば,ユーザの性別,年齢,クラスなどの属性),ユーザが(製品内外で)記入したフォームや残された情報(たとえば,ユーザが記入したアンケート,残された微信アカウントなど)のいずれかである。

三、行為データに基づいてユーザーモデルを構築するメリット
1、高効率リアルタイム洞察
データの世界では、すべての正確性は、速度も重要だが、これらの情報分析システムの処理や解釈ほどスピードが早く、早くかつはっきりと業務の状況を把握できるように、企業より早く決断の判断を助け、たとえば我々の顧客である某共有自転车、まさにリアルタイムのデータの指標の異常を発見した騒ぎは、翌日残っ加入者が出た「断崖式」の下落で、緊急の調査結果は、ライバルの価を経、新ため、運営チームがリアルタイムに積極的に対応し、同都市の市場シェアを維持した。同様に、市場は変化し、経営者、政策決定者はいずれもリアルタイムで自身のデータの変動に注目しなければならない。
 
2、結果だけではなく、歴史を記録する
行為はタグであり,これまで我々はしばしばタグをユーザにつけることでユーザの洞察を行ってきた。事実、行為のデータそのものがますます価値、ユーザー行為のデータに基づいたユーザーの模型、ユーザーの一回ごとごとを記録した行為は、客観的な真実のユーザー製品との交互に还元した過程は、単なる「ユーザーのラベル」表記のと比べると、记录のユーザー行為よりデータを謳歌交差分析の価値、より完全科学構築のシングルでユーザーの画像。
 
3、360°覆わ加入者全ライフサイクルのファイル
ユーザー行為のデータに基づいたユーザーの模型は、リアルタイムの変化の動きのユーザーが製品の成長、客から他人の最後に高い価値のユーザーは、ユーザーの一歩一歩成長も记录行為を通じて、ユーザーの所在のライフサイクルの段階別に基づいて、新規加入者、流出し、活発に加入者、沈黙を標的がそれぞれの新しい転換、残りなどを運営戦略。

ユーザのライフサイクル・バリュー(LTV)を延長するためには、ユーザの全ライフサイクル・データを収集しなければならず、CRMデータ、履歴データ、業務データ、第三者データを打ち破り、ユーザの属性情報(性別、年齢、国家など)とユーザの行動データとを結びつける。外部の普及プラットフォームのデータを通じて,ユーザーがどこから来たかを解決する。異なる制品プラットフォームのデータを通じて,ユーザーのapp /アプレット/マイクロステーション/公式サイト上での行為をリアルタイムに同期させることで、ユーザー中心の統計と分析を実現することができる。
 
本論文では、行為データとツールを用いて、ユーザーモデル(Persona)を高速かつ反復的に構築する方法を提供し、ユーザーの行為データに基づいて運営するユーザーモデルを構築し、一方で従来の方法を簡略化し、データ分析の敷居を下げた。一方、データ分析をより科学的に、より効率的に、より全面的に、より直接的に業務の成長に応用し、運営の意思決定を指導する。