中国 中国ミニプログラム

ミニプログラムのデータ指標をどのように分析できるか?

皆さんは、おそらくミニプログラムや多くのプロモーションを作ってきたでしょう。そして、下記のデータを見たことでしょう。

国内データ・海外データ・男性ファンデータ・女性ファンデータ・才能あふれる若者のデータ・中年おじさんのデータ・iPhoneのデータ・Androidのデータ。アクセス数が比較的多いものもあれば、比較的少ないものもあります。滞在時間が長いものもあれば、開いたらすぐ閉るものもあります。一回アクセスしたら二度と来ない人もいれば、何回もアクセスする人もいます。友達とネット情報を共有してアクセスする人、二次元コードをスキャンしてアクセスする人、自分で検索してアクセスする人、ヒストリーから頻繁にアクセスする人、その上ミニプログラムをチャットのトップページに置く人もいます。沢山クリックされるボタンがあれば、あまりクリックされないボタンもあります。(これを見るにはあらかじめ設定が必要なので後ほどご教示します)

では、各データは何を表しているのでしょうか?何を導いているのでしょうか?今日はミニプログラムのデータを分析し、運営推進と機能最適化をどう支えるかをご案内します。結局のところ皆さんはハイエンドオペレーションを行っています。各データ指標を順番に紹介するのでは意味がありません。従って、実際のニーズから、各指標及びそれらを組み合わせた時の価値を分析します。

プロモーション効果を知りたい

「過去7日間」「過去30日間」及びカスタムした期間のミニプログラムのアクセス状況は「データ分析―アクセス分析」をクリックすると見ることができます。

このデータから、このミニプログラムは11月24日に一回目のピークに達し、当月20、21日に二回目のピークが来ることが予想されます。仮に11月24日にプロモーションを行ったとすると、プロモーション効果をどのように実感するのでしょうか?アクセス分析セクションとは別に、時間による比較機能があります。11月1日から24日のアクセス数を選択して、11月24日から本日までのアクセス数を対比します。

緑はプロモーション後の折れ線グラフで、青はその前のグラフです。2つのグラフを比較するとプロモーション後のグラフがプロモーション前より大幅に高くなっていることがわかります。この機能の中で、「開く回数」はその中の基本機能に過ぎず、アクセス数、アクセス人数、新規ユーザー数、一人当たりの滞在時間など複数の指標も含みます。各指標の意味はグラフの右上のアイコンをクリックすることでわかります。

ユーザーはどこから来て、どこに行くのか?

上記の問題を解決したら、続いてユーザーが増えているかどうか考えていきましょう。ユーザーは増加しましたが、ユーザーは私たちのプロモーションからきたのでしょうか?あなたはおそらくミニプログラムコードを送ったり、グループを沢山共有したり、多くのフォローワーがいる公式アカウントで公開されているかもしれません。もし、トラフィックが増えたら喜ぶだけではなく、どのプロモーションが一番効果的だったのかを知る必要があります。下記で「ソース分析」の機能を使用します。

以前、多くの記事でミニプログラムの現在のアクセス元を示していて、まとめる過程は非常に骨の折れるものでしたが、ミニプログラムは既に全てのアクセスを私たちに示しました。

上記のアクセス元は、ミニプログラムが既にデータ分析機能で書き示しています。オペレーターは、各アクセス元のユーザー数を選択して見ることができます。

上のグラフは、このミニプログラムの直近30日間のユーザーのソース分布です。このグラフからこのミニプログラムのユーザーロイヤリティが高いことがわかります。ヒストリーからのアクセス数が第一位で、テンプレート情報が第二位です。テンプレート情報は、ミニプログラムへの再訪を促す有効な手段だと思います。その他は、順番に会話(チャットインターファイス)、その他のミニプログラムから等です。

もし詳細な分析が必要なら、このモジュールが各ソースを単独で分析して、時間ごとのソースの変化を見ることができます。

こちらでは、データをダウンロードすることをサポートしています。オペレーターは、別々に各入口のミニプログラムのデータをダウンロードすることができます。エクセル上で組み合わせて日々のデータを対比することができます。

各アクセスのトラフィック動向の変化を分析すると、ヒストリーが安定していることがわかります。モジュール情報は、先月終わりにピーク値に達しています。会話はさらに変動が大きいです。(ユーザーの行動なので、コントロールできないのは当然です)

上記の分析の各アクセス以外にも、自分の運営方式に基づき公式ホームページや公式文章を作ったり、検索やチャットのインターフェイスのトップに置くなど、多くのアクセス元の分析をすることができます。ユーザーがどこから来るのか解決したら、ユーザーがどこにいくのかを調べる必要があります。もしトラフィックのみに注意を払って滞在時間を無視していたのでは、将来性のある計画にはなりません。

「どこへ行くのか」については、アクセス分析の「アクセス期間」と「アクセス強度」、「アクセスホームページ」の3つを使って調べることができます。

アクセス期間:ユーザーがあなたのミニプログラムをどの程度愛用しているかを表します。滞在時間が長ければあなたのミニプログラムが魅力的だということになります。

2つのアクセス期間指標:人に対する平均期間と回数に対する平均期間があります。両者の意味の違いは大きいです。前者はミニプログラムがそれぞれの人に対する魅力を表し、後者はミニプログラムが毎回のアクセスに対する魅力を表しています。

それ以外に、アクセス期間の人数分布からミニプログラムの人気度を見ることができます。

上のグラフからこのミニプログラムははっきりとしたグループごとの特徴があることがわかります。20sを境に上下共に階段のように下がっています。20s以上のユーザーはロイヤリティが高く、50~100s滞在します。20s以下は一時的な「観光」ユーザーで、20s最長で滞在します。以上から「観光」ユーザーは、20sの滞在時間ではミニプログラムの価値を見いだせず離れて行きます。重要なのはロイヤル顧客で、このユーザーは興味があれば50s以上滞在します。ミニプログラムの設計者は20sから50s以上の2種類のユーザーを見つけ出すことができます。

新しい滞在:ユーザーがミニプログラムに訪問した後のリピート率を表します。これは多くの人が使用するグラフです。この指標は滞在時間よりもミニプログラムがユーザーにとって魅力的であるかどうかを表します。この指標は運営者に非常にプレッシャーをかけます。アクティビティ当日はトラフィックが高いですが、7日後留まるユーザーが少ないなら、アクティビティは成功したとは言えません。これは新しい滞在とアクティブな滞在2つの指標を含みます。アクティビティを調査した効果は、一般的に新しい滞在であるKPIに及び、ユーザーの流動性の高さの調査はアクティブ滞在を選びます。

普通なら、アクティブ滞在は新しい滞在を上回ります。

ホームページ訪問:ミニプログラムのそれぞれのページの訪問人数を表します。この指標の示すデータの情報量は非常に多いです。ミニプログラムを設計する上で重要になりますので、注意してご覧いただくことをお勧めします。

こちらでは各ホームページの訪問人数、訪問回数、平均訪問時間、閲覧数、退出数、退出率、シャア数、お気に入り数を表示します。それでは平均訪問時間、閲覧数、退出数に焦点を当てて見て行きましょう。

平均訪問時間:ユーザーがページにアクセスした合計時間です。他のページよりアクセス時間が長い場合はページの内容が面白いか、ページの内容が理解しにくいか、2つの原因が考えられます。従って、時間が長ければいいという訳ではありません。

閲覧数:ユーザーがミニプログラムのページにアクセスした回数です。このページの閲覧数がミニプログラムのトップより高い場合は、ミニプログラムのページレイアウトをわかり易くした方がいいかもしれません。一般的にこの指標が“共有”及び“コレクション”と変化の幅が同じであれば、このページはユーザーにとって価値があることを意味します。もし変化の幅が異なる場合は、誰かが隠れてこのページを公式文章に挿入したのかもしれません。

退出数:ユーザーがミニプログラムから退出した数です。この指標の意味は皆様よくお分かりだと思いますが、ユーザーがミニプログラムから退出するということは、このミニプログラムの結果ページ、またはユーザーがあなたのミニプログラムが好きではないということになります。

訪問の程度:訪問時間と同じように訪問の程度にもサマリーがあります。この指標も同じようにユーザーのミニプログラムでの検索分布を表します。

上のグラフからユーザーは1ページだけ閲覧し退出しているので、明らかに“観光客”の特徴だと分かります。興味深いことに多くのユーザーは6-10ページも続けて閲覧しています。設計者は、各部分のユーザーにインタビューし、退出した理由・継続して閲覧した理由を明らかにしミニプログラムの設計を最適化するといいでしょう。

ユーザーは誰か?

前の2つの問題はミニプログラムでのユーザーの行動を分析するものでしたが、この問題はユーザー側の問題ではありません。データ分析のユーザープロファイルの機能は、ユーザーをより深く理解するのに役立ちます。この機能は性別及び年齢、地域、端末モデルの4つの基本情報を提供しています。この機能は既に確立されているので、これ以上説明する必要はないでしょう。

例えば、親子向けのミニプログラムのユーザーの年齢が18-24歳に集中していれば、広告に問題があるとわかるでしょう。また、地方に根ざしたサービスのミニプログラムなのに、ユーザーの地域が分散していれば、広告に問題があるとわかるでしょう。その他、アップルユーザー向けのミニプログラムなのに、アンドロイドユーザーがアップルユーザーを上回る場合は、アップルの広告が受け取れるようになっているか考えなくてはなりません。

カスタム分析

細かな部分で勝敗が決まるので、ハイエンドのオペレーターが基本的なデータにこだわるとは限りません。概要データは基本的な理解に過ぎず、最適化するには各ボタンのクリック率、各ページのユーザー系統の分布、各商品の購入までのプロセスを理解する必要があります。これらを実現するにはミニプログラムのデータ分析するための「カスタム分析」が必要です。カスタム分析のドキュメントには以下のように記載があります。

カスタム分析は、迅速にリアルタイムでユーザーの行動を分析することができます。ユーザーのミニプログラムでの行動を細かく分析し、ホームページに満足しているなどの標準の統計以外の個々のニーズを分析します。例えば、Eコマースのミニプログラムはカスタムレポートで、データの収集し、以下の分析を行うことができます。

商品を購入した人、州、都市、年齢、性別の分布はどのようか?異なるユーザーグループの購入数と商品の価格の違いは何か?ユーザーが商品ページにアクセスし、商品の詳しい情報を見て、口コミを見て、商品を注文し、支払いをして、購入が完了までのコンバージョンレートの推移はどうか?異なるユーザーグループのコンバージョンレートに違いはあるか。今日オンラインイベントに参加したユーザーの時間ごとの盛り上がりはどうだったか?

簡単に言うと、カスタム分析とはニーズに対して、単独でミニプログラム内の各ページと要素をコントロールして、別々に異なるユーザーのアクセスデータを出すことができます。

下の表は守望軒(WATCH-LIFE.NET)ミニプログラムの為に設定したカルーセルバナー、検索ボックス、ナビゲーションバーの3つの要素のリアルタイムなカスタム分析を示しています。

都市、性別、デバイスモデル、システムバージョンなどの複数のデータを、各イベントで指定された時間内に一時間単位で分析できます。

シーク後、ミニプログラムの当日の、各ディメンションのアクセスデータ分布を取得することができます。オペレーターはデータをエクセルにエクスポートし、より詳細なグラフを表示することができます。

データをエクスポートした後、画面の幅が1080の携帯電話のアクセス率が62%で最も高く、モデルに関係なくボタンの設定が小さすぎて、小さな画面の携帯電話ではクリックしにくいと考えられます。

さらに、このページの訪問回数を組み合わせて、ページボタンのホットマップを作ることができます。

※これは一例に過ぎず、興味のある方はheadmap.jsにて自分で制作できます。

ファネル分析

Eコマースのミニプログラムは、個々のボタンやページの分析に加え、皆様が最も関心が高いであろうファネルデータ、つまり商品の閲覧から購入に至るまでの全体的な流れ、ユーザーがどれだけ流失してしまうかを分析することができます。各段階でのユーザーの数を分析することにより、ユーザーが購入に至らなかった原因を絞り込むことができます。

ファネル分析の鍵となるのはリンクのつながり、つまり、前回分析した各イベントをつなげることです。Eコマースのミニプログラムの許可が無いので、下記はミニプログラムの公式例で説明します。

初めにファネル分析作成します。分析の対象は上記で述べたイベントにします。Eコマースを例にすると、分析対象の商品購入リンクごとに分析イベントを作ります。(例えば商品ページデータの監視、カートに入れるボタンのデータの監視、支払ページのデータの監視の3つのイベントです)ファネルデータの分析では順番に3つのイベントを選択します。

このリンクは分析のディメンションを選択できます。全てのディメンションのデータが収集されます。(性別、都市、モデルなど)。作り終わったら管理者か開発者がファネルをテストします。(テストはしなくても大丈夫です)リリース後、システムは購入リンクの3つのイベントデータを収集し始めます。

上のグラフは、公式文章のデータを示しています。リンク全体の流失率は50%以下なので、順調な滑り出しだと言えます。各リンクの流失率は低下し、突然増加することもありません。各リンク間は商品デザインの面で問題がないと言えます。

オペレーターは、ニーズに応じて異なるディメンションのデータをエクセルにエクスポートし、より詳細にデータ分析を行うことができます。

[原文 : http://www.opp2.com/71006.html]

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