多次元データフィルタリングを通じて真にアクティブなソーシャルユーザーを見つけるにはどうすればよいでしょうか?

多次元のデータ スクリーニングは、精密なマーケティング システムを構築するための重要な出発点です。特にソーシャル プラットフォームのユーザー数が膨大になり、情報の重複が深刻になっている現在、プロモーションの効率を向上させ、運用コストを削減したい場合は、多次元のデータ スクリーニングに頼ってユーザーのステータスを正確に把握する必要があります。合格「多次元データスクリーニング」により、事業者はユーザーのアクティビティ、登録時間、オンラインステータス、デバイスの使用タイプなどの情報を体系的に分解して、「投資に値する」顧客だけを保持することができます。

存在するWhatsApp、Telegram、Line、Facebook などの主流のソーシャル プラットフォームでは、この戦略はアカウントの階層化、プライベート ドメイン トラフィック、自動化された顧客サービス、コミュニティ管理などの複数のシナリオで広く使用されています。携帯電話番号が登録されているかどうかだけを見ていた昔と比べて、今のオペレーターはユーザーのことをより重視しています。アクティブかどうか、オンライン時間が早いかどうか、デバイスが高頻度のインタラクションやその他のより詳細な情報を伝送できるかどうか、これらの寸法が正確であればあるほど、意思決定はより科学的になります。

なぜ多次元データをフィルタリングする必要があるのでしょうか?従来の手法ではもはや十分ではない

かつて、携帯電話番号のデータがあれば、「登録成功」は資格があるとみなされます。しかし、実際の運用では、登録は基本的なしきい値にすぎないことがわかります。コンバージョンに実際に影響を与えるのは、ユーザーの背後にある行動タグとステータスです。

私追加WhatsApp の連絡先は 1000 件、最近オンラインになったのはおそらく 200 件のみ

私引っ張られたTelegram グループのメンバーは 500 人いますが、半数近くが半年オンラインになっていない「死体アカウント」であることが判明しました。

私に向かってFacebook の友達はグループにプライベート メッセージを送信します。デバイスの種類がメッセージの形式と互換性がなく、開封率が非常に低いことがわかります。

これは、多次元スクリーニングを行わないことによるリソースの無駄です。マーケティングをしていないのではなく、マーケティングを行っているのです「対象」に対する理解が不足している。アクティビティ、登録時間、オンラインステータスなどの側面を判断できるようになると、プロモーション戦略全体の精度が質的に向上します。

次元 1: アクティビティ フィルタリングによりリソースを使用できるようになります「まだ話している」人たちについて

アクティビティスクリーニングとは、プラットフォーム上での最近のログイン記録、メッセージのやり取りの頻度、グループのアクティビティなどの指標を通じて、ユーザーがユーザーであるかどうかを判断することを指します。「現在のアクティブユーザー」。これは最も基本的で重要な次元です。

シナリオの適用:

私存在するWhatsApp はメッセージ配信のコンバージョン率を向上させるために 30 日間オンラインになかったユーザーを除外します

私存在するTelegram がグループを運営する場合、アクティブなユーザーに対してウェルカム メッセージと自動応答を設定するだけです。

私LINEの友達が階層化された後、期間限定のアクティビティやクーポンは、アクティブなグループに最初にプッシュされます。

フィルターロジック:

システムは、ユーザーの最後のオンライン時間、インタラクションの頻度、グループに追加された後の応答アクションに基づいてスコアを付けます。たとえば、「アクティブ（7 日間に複数回オンライン）」、「中程度アクティブ（30 日間に 1 ～ 2 回オンライン）」、「低アクティブ（長期間オンラインではない）」。アクティブかつ適度にアクティブな人だけを投資先として選択できます。

実際の効果:

元々無効だったバッチのバッチWhatsApp リストは、アクティブ度の低いユーザーの 60% を排除した後に再配布され、インタラクション率は 3 倍以上増加しました。このタイプの効果は、複数のソーシャル プラットフォームにわたって機能します。

次元 2: ユーザーのライフサイクル段階の決定に役立つ登録時間のフィルタリング

多くの人が重要な指標を見落としています。それは、ユーザーが新しく登録されたアカウントですか、それとも古いアカウントですか?その違いは非常に大きいです。

新しいアカウント:

私おそらく彼は最近プラットフォームに参加したばかりで、情報に非常に敏感なのかもしれません。

私シード ユーザーとしてのアクティベーションが簡単になりました

私新しい顧客を引き付けるための広告や、顧客をインポートするためのページへのジャンプなどのシナリオで一般的に使用されます。

古いアカウント:

私社会的な蓄積もあるかもしれない

私長期維持ユーザーになる可能性が高い

私ただし、非推奨になっているか、プッシュに応答しない可能性も高くなります。

フィルターロジック:

ほとんどのプロフェッショナル システムはインターフェイスを通じて判断します。WhatsApp または Telegram アカウントが最初に登録された時刻 (年/月まで正確)、または推定登録期間 (「1 年以上登録されている」または「3 か月未満の登録」など)。

プラットフォーム アプリケーションの例:

私存在するFacebookページのメッセンジャーマーケティングでは、過去6ヶ月以内に登録されたアカウントのみがプロモーションの対象となります。

私存在するWhatsApp スクリプトはアカウントを維持する前に、システム リスク制御とアカウント禁止を回避するために、3 か月以上登録されているアカウントを優先的にバインドします。

私存在するLine ユーザーデータでは、古いアカウントはブランド構築コンテンツをプッシュし、新しいアカウントは割引コンバージョン情報をプッシュします。

フィルター値:

登録時間はユーザーのポートフォリオに影響を与えるだけでなく、運用戦略のリズムも決定します。たとえば、製品の利点を宣伝する新しいアカウントは短期的かつ迅速な推進を必要としますが、コミュニティの構築を促進する古いアカウントは段階的なガイダンスと長期的な付き合いを好みます。

次元 3: オンライン ステータス フィルタリングによるリアルタイム配信と応答率の向上

多くのソーシャル プラットフォームは、ユーザーが現在オンラインであるかどうかのクエリをサポートしています。たとえば、WhatsApp、Telegram での「最後に見た」ステータス。存在スクリーニングの価値は明らかです。メッセージはユーザーがオンラインのときに配信され、読まれて返信される可能性が高くなります。

典型的なシナリオ:

私現在オンラインのユーザーにのみ自動メッセージがプッシュされるように設定する

私カスタマーサービスシステムの設定「オンライン ユーザーへの返信を優先する」ロジック

私グループ イベントへの自動招待は、最近オンラインになったユーザーにのみ送信されます

データ戦略:

ユーザーの最後のオンライン時間とオンライン頻度を取得することで、動的なグループ化を実現できます。たとえば、次のように作成します。「過去 24 時間のオンライン グループ」、「過去 7 日間のアクティブ グループ」、「30 日以上オンラインになっていないグループ」などのタグを使用すると、システムはグループ化ステータスをリアルタイムで調整し、マーケティング アクションが確実にターゲットを絞れるようにします。

有効性の証拠:

一つ作ってくださいWhatsApp の二次変換チームは、「オンライン」ステータスのユーザーにのみメッセージを送信します。応答率はフルマスメッセージングの 4.5 倍高く、アカウント停止率は 70% 近く減少します。

次元 4: デバイス タイプのスクリーニング、コンテンツのプレゼンテーションとインタラクション デザインの最適化

ユーザーデバイスが異なれば、情報受信のパフォーマンスと動作には明らかな違いがあります。ソーシャル プラットフォームの運用では、デバイス タイプのフィルタリングは、コンテンツの表示方法を正確に適応させるのに役立ちます。

一般的なデバイスの種類:

私アンドロイド

私iOS

私Windows（パソコン）

私MacOS

私ウェブクライアント

私API/スクリプトアクセス番号

フィルター適用:

私iOS ユーザーは画像ベースのコンテンツを好みます。これは、高い視覚エクスペリエンスを備えた製品の表示を推進するのに適しています。

私Android ユーザーは広く分布しているため、大量の大量メッセージングに適しています

私Web ユーザーは即座に応答しやすくなるため、顧客サービスのコラボレーションに適しています。

私API アカウントは主にロボットまたは商用スクリプトに使用されるため、無効なプッシュを避けるために別の方法で処理する必要があります。

プラットフォーム統合戦略:

存在するシステムが違法行為として特定されるのを避けるために、Telegram グループ送信から API ロボット アカウントを除外します。 Facebook 広告オーディエンス リマーケティングでは、ランディング ページのコンバージョンを向上させるためにモバイル デバイス ユーザーのみを維持します。 WhatsApp での PC ログイン ステータスを判断して、高頻度ユーザーをフォローアップします。

潜在的な利点:

デバイスタイプの差別化された配信により、コンテンツのクリックスルー率が向上しますこれは、プライベート ドメイン運用チームにとって非常に貴重な最適化ポイントです。

多次元データスクリーニングの鍵となるのは「分割して征服する」

二度と使わないでくださいデータを「グラブ」方式で処理します。連絡先が 10,000 件しかない場合でも、ディメンションごとにラベルを付ける必要があります。アクティビティ、登録時間、オンライン ステータス、デバイスの種類などの特定の側面を通じて、番号の各バッチに明確な位置付けと目的を持たせることができます。

現在のソーシャル プラットフォームでは行動データに対する厳格化が厳しくなり、プラットフォームのリスク管理が頻繁に行われる中、「あらゆるデータを適切な場所で活用する」ことが、デジタルマーケティング時代の競争力の核となります。

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