男性ユーザーのフィルタリングと女性ユーザーのフィルタリングの違いは何ですか?業界が異なればコンバージョン率はまったく

現在、ユーザーを正確に選別するには、単に性別でグループ化するだけでは十分ではありません。本当に効果的なのは、性別に基づいて異なるスクリーニング ロジックを使用することです。なぜなら、男性ユーザーのスクリーニングと女性ユーザーのスクリーニングの違いはラベルの違いだけではなく、根底にある群衆の行動、消費経路、リーチリズムもまったく異なる可能性があるからです。このレイヤーが解体されない場合、その後の多くの配置アクションは正確な顧客獲得を目的としているように見えますが、実際には依然として一般的なトラフィック ロジックに基づいています。

このため、グローバル番号スクリーニング、バッチ スクリーニング、および性別スクリーニングを行う際に、性別を単に追加ラベルとして扱うのではなく、男性ユーザー データと女性ユーザー データを別々に議論するチームが増えています。異なる業界では、男性ユーザーと女性ユーザーのコンバージョン率の差が多くの人々の予想よりも大きいことがよくあるからです。

なぜ同じ審査ユーザーに対して男性と女性の 2 つのロジックを混在させることができないのですか?

多くの業界では、男性ユーザーと女性ユーザーでは当然のことながら懸念事項が異なるためです。すべての違いが製品自体に由来するわけではなく、多くの違いは行動経路に由来します。

たとえば、ある情報を見たとき、男性ユーザーは、機能、効率、結果の観点から、それが応答する価値があるかどうかを判断する可能性が高くなります。女性ユーザーは、経験、信頼、コンテンツの受容性の観点から判断する可能性が高いと考えられます。

審査の段階でこの違いを考慮しておかないと、後から連絡が来たとしてもマッチングに問題が生じやすくなります。

したがって、性別によるスクリーニングは単に人間を男性と女性に分けるだけではなく、その後のスクリーニング基準そのものも変えなければならないことを意味します。

男性ユーザーはフィルタリングする際に何に注目すべきでしょうか?

通常、男性ユーザーのスクリーニングは、機能指向の側面に重点を置くのに適しています。

1 つはアクティブです。非常にアクティブな男性ユーザーは、多くの業界でより効率的に応答します。

1 つは、意思決定の速度に関連する群集の特性です。これを個別のラベルとして直接使用することはできませんが、アクティビティ、デバイスの識別、年齢層別と組み合わせると、多くの場合判断に役立ちます。

もう 1 つは、デバイスとプラットフォームの習慣です。一部の業界では、高品質の機器のユーザーが男性ユーザーをスクリーニングする際の参考値となります。

したがって、男性ユーザーをスクリーニングするときは、男性というラベルだけを見るのではなく、性別と行動の側面の組み合わせに重点を置くことがよくあります。

このため、男性ユーザーのスクリーニングが、アクティブ ユーザーのスクリーニングやデバイスの識別と併せて議論されることがよくあります。

女性ユーザーがフィルタリングする際に注意すべき点は何ですか?

女性ユーザーをフィルタリングする場合、通常は焦点が異なります。

多くの場合、年齢層別の方が重要です。25 歳以上の女性ユーザーと 35 歳以上の女性ユーザーは、本質的に論理的ではありません。

多くのシナリオにおいて、女性ユーザーはコンテンツの受け入れ方とより密接に関係しているため、インタラクションの頻度にも注目する価値があります。

もう一つは、信頼関係の構築過程に関わる人々の特徴です。これは直接検出ラベルではありませんが、アクティビティ ラベルと群集ラベルの組み合わせに反映されることがよくあります。

したがって、女性ユーザーをフィルタリングする場合は、通常、性別だけをスクリーニングするよりも、性別、年齢、アクティブなステータスを合わせて確認する方が適しています。

だからこそ、女性ユーザーの審査は多くの人よりも慎重に理解していることが多いのです。

男性ユーザーを優先するのに適しているのはどの業界でしょうか?

最近の一般的なシナリオ、ツール、財務、多くの場合、カテゴリ 3C は男性ユーザーを優先するのに適しています。

その理由は、こうした製品は機能性や効率性を重視する傾向があり、このような方向性が一部の男性ユーザーとの親和性が高いためです。

特にツールの顧客獲得や金融ユーザーの審査を行う場合、男性ユーザーの審査は別枠で行われることが多いです。

もちろん、これはこれらの業界が男性ユーザーにのみ適しているという意味ではありませんが、優先順位を付ける場合は、男性ユーザーが最初にテストする価値があることがよくあります。

女性ユーザーを優先するのに適しているのはどの業界でしょうか?

美容とスキンケア、家庭生活、母子の健康、リピート率の高い消費財は、女性ユーザーを優先するのに適していることがよくあります。なぜなら、このタイプのビジネス自体は、コンテンツの受け入れ、長期的な信頼、再購入のロジックに大きく依存しているからです。

これらの方向性は、多くの場合、女性ユーザーのスクリーニング ロジックとより一致しています。したがって、多くのチームが女性ユーザーデータをスクリーニングする場合、スクリーニング後に業界を考慮するのではなく、これらの業界とスクリーニングロジックを一緒に直接設計します。

さまざまな業界で、男性と女性の審査ロジックの違いがますます大きくなっているのはなぜでしょうか?

なぜなら、交通量がますます高価になるにつれて、一般上映のためのスペースはますます小さくなるからです。昔はもしかしたら男女一緒に審査して裏で調整していて、それでもかろうじて最適化できていたのかもしれません。

今はビジネスも増えてきていますので、審査の段階で観客の構成をきちんと把握していきたいと思っています。

これにより、性別スクリーニングのロジックがより詳細になることになります。このリンクでは、多くのチームが Digital Planet を通じて性別スクリーニング、年齢階層化、およびアクティブなユーザー識別の組み合わせ処理を実行します。デジタルプラネットは、男性ユーザーのスクリーニングと女性ユーザーのスクリーニングを分離し、クラウドフィルタリングの業界目標と組み合わせるのに適した無料トライアルスクリーニングテストをサポートしています。このアプローチは、性別ラベルの単一レイヤーを作成するよりもはるかに安定しています。

性別スクリーニングが単純なラベル付けではなく、人口階層化に似ている理由

以前は、性別スクリーニングは条件を追加するようなものでした。今では、群衆の層別化を行うことにますます似ています。

なぜなら、男性ユーザーのスクリーニングと女性ユーザーのスクリーニングの後には、2 つの異なるロジックが続くからです。単にラベルを追加しただけでは、本当の意味での階層化とはみなされません。フィルタリング ロジックが変更された場合にのみ、それが階層的であると見なすことができます。

このため、ジェンダースクリーニングについて議論する際に、男性と女性だけを議論するのではなく、産業、転換率、人口構造についても議論する人が増えています。これらは同じものだからです。

ジェンダースクリーニングのロジックは、実際にはより詳細な方向に進んでいます。

かつては人々を性別で区別することに重点が置かれていました。現在の焦点は、分離後にどのように別々にふるい分けするかです。

これらは 2 つの異なるレベルのロジックです。そして、この変化は今後も続く可能性が高い。なぜなら、将来の競争は、男性ユーザーデータと女性ユーザーデータがあるかどうかだけでなく、どちらがこれら 2 種類のデータをそれぞれどのように使用するかをよく知っているかということになるからである。

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