Binance 登録番号のクエリ: あなたが考える「実際のユーザー」はすべて無効なデータである可能性があります

暗号通貨取引ユーザーが増加するにつれて、見落とされがちな問題が拡大し続けています。「すでにバイナンスに登録されている」という数字は、実際に利用可能なユーザーと実際には同じではありません。

特にユーザーデータを一括でインポートしたり、リマーケティングを行ったり、ユーザーのポートレートを取引したりする場合、この判断ミスはその後の業務効率に直結します。

「登録済み」は「利用可能なユーザー」と等しくありません

多くのチームが取り組んでいますBinance がユーザー データに関連する場合、その番号がプラットフォームに登録されている限り、その番号は有効なユーザーであるというデフォルトのロジックがあります。

しかし、現実はそれよりもはるかに複雑です。

一般的な状況には次のようなものがあります。

私登録後に取引が完了していない

私認証だけ完了したが、長期間ログインしていない

私仮想番号を使用して登録を完了する

私複数の口座を繰り返し登録しているが、実際のファンド活動は行われていない

私登録元が追跡できない

これらのユーザーはシステム内にいます「存在」しますが、商業レベルではほとんど価値がありません。

なぜ取引プラットフォームではデータの誤った判断が起こりやすいのか

通常のソーシャルプラットフォームと比較すると、取引プラットフォームには登録の敷居が低いものの、行動の敷居が高いという特徴があります。

ユーザーは簡単に登録できますが、実際の取引活動の割合は高くありません。

したがって、次のような構造的な問題が発生します。

私多くの登録ユーザー

私アクティブな取引ユーザーが非常に少ない

私匿名アカウントの割合が非常に高い

登録データだけを見ると、ユーザーの質を過大評価してしまいがちです。

3 つのレベルの「実際のユーザー」がひとまとめにされる

存在するBinance 関連データでは、ユーザーは通常 3 つのレベルで混在しています。

1. 登録ユーザー

アカウントの作成を完了するだけで、それ以上の操作は必要ありません。

2. ユーザーの確認

本人確認または携帯電話番号の確認は完了しますが、取引は行われません。

3. アクティブな取引ユーザー

実際に取引行動を生み出すコアユーザー。

問題は、多くのデータ ソースが最後の 2 つのレイヤーを区別せずに最初のレイヤーのみにラベルを付けることです。

間違ったデータが後続の操作に影響を及ぼす理由

品質の低いユーザーがオペレーティング システムに侵入すると、次のような一連の問題が発生します。

私ユーザーポートレートバイアス

私広告モデルの判断ミス

私リマーケティングコストが上昇する

私コンバージョン率が低下する

私リスク制御信号の歪み

特に国境を越えた配送シナリオでは、この影響はさらに拡大します。

Binance ユーザーデータの最も一般的な 3 つの汚​​染源

実際のデータ処理では、通常、問題は次の 3 つの方向から発生します。

1. インポートされた履歴データはクリーンアップされません

古いデータは、再検証ステータスが取得されずに長期間蓄積されます。

2. サードパーティチャネルからの混合データ

ソースは複雑で、統一された標準がありません。

3. クロスプラットフォームのリピーターユーザー

同じユーザーが複数のシステムに繰り返し現れます。

これらの要素が積み重なると、「実利用者比率」は低下し続けている。

登録記録を見るだけでは不十分な理由

以前は、多くのチームがユーザーの価値を判断するために登録記録のみに依存していましたが、これはもう当てはまりません。

理由としては次のようなものが挙げられます。

私登録費用が非常に安い

私偽の登録ツールが一般的

私ユーザーのモビリティの強化

私プラットフォームアカウントのライフサイクルが短縮される

そのため、登録情報だけでは真の価値を判断することは困難です。

より完全なユーザー識別が明らかになり始める

現在、単一の登録状態ではなく、より深いデータ構造に焦点を当て始めているチームが増えています。

通常は次の点に焦点を当てます。

私永続的なログイン動作はありますか?

私取引記録はありますか？

私クロスプラットフォームで一貫性がありますか?

私あなたは高頻度のユーザーですか?

私異常な登録パターンはありませんか?

これらの側面を組み合わせた場合にのみ、実際のユーザー構造に近づけることができます。

デジタルプラネットBinance データ処理の役割

実際のデータ処理プロセスでは、元の数値を構造化して分析するための事前スクリーニング システムとして Digital Planet が通常使用されます。

全体的なプロセスには通常、次のものが含まれます。

まず、基本的なデータ クリーニングを実行して、重複する番号と無効な形式のデータを削除します。

次に、コアの特定段階に入ります。

私番号に登録記録があるかどうかを確認する

私ユーザーのアクティブな行動特性を分析する

私長期間沈黙しているアカウントを特定する

私高リスクまたは異常な情報源にフラグを立てます

次に、マルチプラットフォームのクロス分析を実行します。

私テレグラムアカウントのステータス

私WhatsAppのアクティビティステータス

私Facebook登録状況

私TikTokの行動特性

最後に、ユーザー層が出力されます。

私潜在的な取引ユーザー

私一般登録ユーザー

私無効なユーザーまたは価値の低いユーザー

このように処理すると、データは次のようになります。「登録リスト」は「ユーザー構造」に変換されます。

ユーザー数よりもユーザー構造が重要

トランザクション ビジネスでは、明らかに量が中心的な指標ではなく、構造が重要な指標となるという明らかな傾向が形になりつつあります。

なぜなら：

私登録数は取引能力を表すことはできません

私ユーザーのアクティビティが長期的な価値を決定します

私行動データは静的データよりも重要です

ユーザー構造が再定義されると、その後の運用戦略も変わります。

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