25 歳以上のユーザーと 35 歳以上のユーザーではマーケティング ニーズが異なるため、審査段階を分離する必要がある

ユーザーの階層化という観点から見ると、以前は、25 歳以上のユーザーと 35 歳以上のユーザーが同じ成熟したユーザーのカテゴリに分類されることがよくありましたが、現在、このアプローチにはますます問題が生じています。これら 2 つの年齢層は若年層の一般的なトラフィックには属しませんが、消費習慣、情報判断、接触リズムの違いは実際には非常に明白です。スクリーニング段階が事前に分離されていない場合、その後の多くのマーケティング活動で、群衆は正確であるように見えても、コンバージョンが安定しないという状況が発生することがよくあります。

これが、年齢階層化、グローバル番号スクリーニング、および正確なユーザー識別を行う際に、ますます多くの人々が25 歳以上のユーザーのフィルタリングと 35 歳以上のユーザーのフィルタリングは、1 つの年齢タグをぶら下げるのではなく、別々に設計されています。

なぜ25 歳以上と 35 歳以上の人を同じ年齢グループに混ぜることはできなくなりました

その主な理由は、ユーザーの段階が異なることです。

25 歳以上のユーザーの多くは、まだ挑戦意欲が比較的高く、コンテンツの受け入れも比較的高い段階にあります。このようなユーザーは、多くのシナリオで新製品や新しい情報によってトリガーされる可能性が高くなります。35 歳以上のユーザーは通常、安定した意思決定を好みます。多くの場合、彼らは情報が多いかどうかではなく、それだけの価値があるかどうかを見ます。

これら 2 つのタイプのユーザーを同じ年齢グループで扱うと、スクリーニング結果には 2 つの異なるリズムを持つユーザーが混在しやすくなります。

群衆の構造が混在すると、その後のリーチ戦略は簡単にずれてしまいます。つまり問題は年齢差ではない10 年後にはユーザーのロジックも変わっているかもしれません。

25 歳以上のユーザーの典型的な行動とマーケティング ニーズ

25 歳以上のユーザーは、通常、よりインタラクティブで、コンテンツ主導型で、応答性の高いパスに適しています。

たとえば、一部の電子商取引、ソーシャル製品、およびコンテンツ指向のビジネスでは、そのようなユーザーは新しい情報に対してより受容的であることが多く、非常にアクティブなユーザーをスクリーニングするのにより適しています。

このグループの人々のスクリーニング段階では、通常、活動ステータス、性別ラベル、および基本的な装備の識別の側面に焦点を当てる価値があります。

多くの場合、そのようなユーザーのコンバージョン効率は即時応答と大きな関係があるためです。それで25 歳以上のユーザーのスクリーニングでは、多くの場合、高アクティブ ユーザーの割合がより重視されます。

35 歳以上のユーザーは何にさらに注目していますか?また、コンバージョン ペースが異なるのはなぜですか?

35 歳以上のユーザーは通常、価値判断により注意を払います。特に、顧客からの注文が多く、長期的なサービスがあり、消費が安定しているシナリオでは、多くの場合、そのようなユーザーが必ずしも最も早く応答するとは限りませんが、意思決定の品質は高くなる可能性があります。このタイプの群衆スクリーニングでは、アクティブなユーザーの識別に加えて、デバイスの識別や高品質のユーザー タグなどの要素を追加する方が価値があることがよくあります。

このタイプのユーザーにとって、アクティビティを確認するだけでは十分ではないことが多いためです。35 歳以上のユーザーのスクリーニングでは、25 歳以上のユーザーのスクリーニングよりも質の高い判断が必要になることが多いのはこのためです。要は審査方法が複雑なのではなく、ニーズが違うのです。

なぜ事前に審査段階を分離する必要があるのでしょうか？

なぜなら、立ち上げ段階まで分割を待っていたら手遅れになることが多いからです。最初にデータプールを混合し、後でコンテンツと戦略を調整すると、効率が大幅に低下します。

そして、スクリーニング段階であれば、25 歳以上のユーザーと 35 歳以上のユーザーを分けると、リーチのリズム、コンテンツの経路、コンバージョンの設計などの点でマッチングしやすくなります。

したがって、年齢階層化で最も価値のある部分は、バックエンドの操作ではなく、まさにフロントエンドのスクリーニングにあります。このため、現在、審査段階を分離すべきだと主張する人が増えています。

年齢階層化の後、なぜ内容、会話スキル、接触順序も変化する必要があるのでしょうか?

集団が分離され、プレースタイルが変わらなければ、階層化の意味が薄れてしまうからである。

25 歳以上のユーザーは、比較的早いペースでリーチするのに適しています。35 歳以上のユーザーは、比較的安定したペースでリーチするのに適していることがよくあります。

順序と語彙が変わらなければ、本質は依然として論理の集合です。したがって、実際の年齢の層別化は、単なるデータの層別化ではなく、基礎となるロジックの層別化でもあります。

これは、多くの人が年齢タグ付けを行っても、効果が大幅に変化すると感じない理由でもあります。年齢層別が役に立たないということではなく、半分しか役に立たないということです。

年齢層別スクリーニングにおけるデジタルプラネットの実際の役割

このリンクでは、多くのチームが Digital Planet を使用して、年齢階層化、アクティブ ユーザーのスクリーニング、群衆ラベルの組み合わせ処理を実行します。デジタルプラネットでは、より適した無料お試しスクリーニングテストをサポートしています。25 歳以上のユーザーと 35 歳以上のユーザーは画面から分離され、アクティブ ステータスとデバイス ID を組み合わせてさらにフィルタリングします。

この機能の価値は、単に別の年齢ラベルを追加することではなく、年齢階層化を真に使用可能なデータ構造にすることです。

基本的な年齢スクリーニングのみと比較して、この方法は通常、より安定しています。

年齢層に関係なく発生する明らかな問題は何ですか?

最も直接的な問題は、群集構造が不明瞭であることだ。成熟したユーザーに投資しているつもりですが、実際には 2 つのニーズが混在しています。

また、換算レートの判断が狂いやすいという問題もあります。さまざまな年齢層のパフォーマンスが混在しているため、どこに問題があるかを判断するのは困難です。また、前の操作が明確ではなく、その後の操作は補助的な動きでしか補えないため、その後の操作動作がどんどん重くなりがちです。これらの問題は多くの場合、立ち上げ段階では発生せず、スクリーニング段階で埋もれます。

年齢階層化ロジックは、実際にはラベルから基本的なスクリーニング機能に変更されました。

過去25 歳以上のユーザーと 35 歳以上のユーザーは、多くの場合、2 つのラベルだけです。現在では、2 つのフィルタリング ロジック セットのように見えてきます。これはまったく異なるレベルです。

そしてこの変化は今後も続く可能性が高い45 歳以上の高額支出グループとそれ以上の年齢層が細分化されています。なぜなら、将来の競争は、年齢データがあるかどうかだけではなく、異なる年齢データを個別にスクリーニングする方法を誰が知っているかということになるからです。

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