จากการสมัครฟรีของ Investment Navi+ มีจำนวนกี่คนที่ซื้อ? ── ใช้รายการรับเพื่อเชื่อมโยงการสมัครและการซื้อเพื่อการนับ

อินดิเคเตอร์ MT4／MT5 ที่สร้างและจำหน่ายโดย lab.aiueo ในนาม GogoJungle

ในเดือนมิถุนายน เขียนบทความแนะนำ SMC-Signal ไปยัง Investment Navi
ช่วงหลังของบทความมีสถานะเป็น “อ่านเพิ่มเติม” ซึ่งต้องสมัครฟรีเพื่ออ่าน

การสมัครจะปรากฏเป็นบรรทัดหนึ่งในใบรับรายละเอียดของ GogoJungle โดยไม่มีราคาปรากฏ ใบรับรายละเอียดยังบอกว่า ผู้ใช้งานนั้นซื้ออะไรต่อมาได้บ้าง

วันนี้จะเขียนถึงผลการนับจากใบรับรายละเอียดระหว่างเมษายนถึงกันยายน โดยเชื่อมโยงสมัครและซื้อ

ก่อนอื่น จำนวนตัวเลขเท่านั้น

• สมัคร: 17 รายการ (17 คน) จำนวน 13 รายการในเดือนมิถุนายน, 3 รายการในเดือนกรกฎาคม, 1 รายการในเดือนกันยายน
• ผู้ที่สมัครและต่อมาได้ซื้ออะไรบ้าง: 5 คน (จาก 17 คน ประมาณ 30%)
• จำนวนหนังสือที่ซื้อโดยทั้งห้าคน: 13 เล่ม

ไม่รู้จากใบรับรายละเอียดว่า การสมัครเป็นจุดเริ่มต้นของการซื้อหรือไม่ สิ่งที่รู้คือ คนที่สมัครกับคนที่ซื้อในภายหลังอาจเป็นคนเดียวกันเท่านั้น

อย่างไรก็ตาม จากการซื้อจำนวน 58 คนระหว่าง 5 มิถุนายนถึง 29 กันยายน และ 80 เล่มจากทั้งหมด 80 เล่ม มี 5 คนที่เป็นผู้สมัคร

เป็นบันทึกการอ่านรายละเอียดที่มุ่งเป้าไปยังผู้ที่ขายอินจิหรือนักเขียนบทความที่กำลังหาผู้ชม

1จากสมัครถึงการซื้อครั้งแรกใช้เวลาเท่าไร

สำหรับ 5 คนที่ซื้อหลังสมัคร ได้เรียงลำดับเวลาจากสมัครถึงการซื้อครั้งแรก

• หลัง 32 นาที
• หลัง 4 ชั่วโมง 20 นาที
• หลัง 11 ชั่วโมง 53 นาที
• หลัง 5 วัน 13 ชั่วโมง
• หลัง 84 วัน

ในบรรดา 5 คนนั้น 3 คนซื้อภายในครึ่งวันหลังสมัคร

ดูเหมือนว่าเส้นทางจะเป็นไปยังหน้าขายหลังจากอ่านต่อไป แต่ในใบรับรายละเอียดไม่มีข้อมูลว่า “หน้าไหนที่ซื้อ” จึงเป็นเพียงการสันนิษฐาน

ผู้ที่ซื้อหลัง 84 วันคือท่านที่ซื้อ SMC-Radar และ SMC-Compass ในสัปดาห์ถัดมา ซื้อ GD-Deck ในสัปดาห์ถัดไปจากนั้น ในตอนที่สมัครในเดือนมิถุนายน GD-Deck ยังไม่มี

232 นาทีหลังสมัคร ซื้อ 5 เล่มพร้อมกัน

สมัครเมื่อวันที่ 16 มิถุนายน เวลา 23:59 น. แล้วมีผู้ซื้อรวม 5 เล่มในวันถัดไปเวลา 00:31 น.

• SMC-Signal
• SMC-Radar
• SMC-Compass
• CP-POL
• CP-POW

ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อ 4 สัปดาห์ต่อมา ตอนที่เวอร์ชัน MT5 ของ CP-POL ออกมา ก็มีผู้ซื้อด้วย

บทความที่สมัครเป็นการแนะนำ SMC-Signal แต่ผู้ซื้อไม่ใช่ SMC-Signal เท่านั้น

บทความแนะนำผลิตภัณฑ์หนึ่งชิ้นอาจทำให้ผู้อ่านดูผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ของผู้สร้างด้วย จากกรณีนี้สามารถอ่านได้แบบนี้

3สมัครหยุดในเดือนกรกฎาคม

การสมัครต่อเดือน: มิถุนายน 13 รายการ, กรกฎาคม 3 รายการ, กันยายน 1 รายการ หลังจากวันที่ 13 กรกฎาคม ไม่มีการสมัครไปยังบทความ SMC-Signal อีก และรายการสมัครในเดือนกันยายนเป็นไปกับบทความอื่น

จากใบรับรายละเอียดสามารถอ่านได้ว่า หลังบทความออกไป ผู้สมัครจะรวมตัวในเดือนแรกและหยุดประมาณหนึ่งเดือน

การออกบทความใหม่ทันทีทำให้มุมมองของผู้คนเปลี่ยนแปลงไปจนยากที่จะเห็นชัดตามตัวเลข อย่างไรก็ตามเป็นการสันนิษฐานที่ไม่สามารถยืนยันได้จากใบรับรายละเอียดเท่านั้น

หากต้องการดึงดูดสมัครต่อไป จะต้องปล่อยบทความอย่างต่อเนื่อง

4วิธีนับเชื่อมสมัครและซื้อจากใบรับรายละเอียด

จะใช้ใบรับรายละเอียดของ GogoJungle (CSV) ขั้นตอนที่ผมทำ

1. ดาวน์โหลดรายละเอียดในช่วงเวลาที่กำหนด (ผมใช้ 1 เมษายนถึง 29 กันยายน)
2. ให้ไลน์ “商品ID” เป็นของบทความนั้น ๆ นี่คือสมัคร ราคาขายและรายรับคือ “-”
3. จดบันทึก “ダウンロード会員ID” ของบรรทัดที่สมัคร
4. ตรวจดูว่ามีบรรทัดที่มีรายรับหลังจากวันเวลาสมัครโดยใช้สมาชิก ID เดียวกันหรือไม่
5. ถ้ามี ให้คำนวณเวลาจากสมัครถึงการซื้อและจำนวนเล่ม

มีข้อควรระวัง 2 ข้อ

• ผู้ที่ซื้อก่อนสมัครจะถูกนับแยกออกไป ในครั้งนี้มีผู้ที่ซื้อก่อนวันสมัครหนึ่งคน ซึ่งไม่ถูกนับเป็น 5 คน
• ข้อมูลนอกช่วงระยะเวลาในใบรับรายละเอียดไม่สามารถเห็นได้ ผู้ที่ซื้อหลังวันที่ 30 กันยายนยังไม่ถูกนับ

รหัสสมาชิกและชื่อเล่นจะถูกใช้อย่างชั่วคราวเพื่อการสรุปข้อมูล ไม่ได้เปิดเผยในบทความ

ขั้นตอนสคริปต์

เมื่อบรรทัดของใบรับรายละเอียดมีเพิ่มมากขึ้น การค้นหาด้วยมือจะยุ่งยาก ดังนั้นจึงทำเป็นสคริปต์ Python โดยไม่แสดงรหัสสมาชิก และแสดงแต่เวลาและจำนวนเล่ม

"""GogoJungleの受取明細（CSV）で、記事の申込と、そのあとの購入をつなげて数える"""
import csv
import sys
from datetime import datetime

path, *articles = sys.argv[1:]          # 例: python leads.py 明細.csv 80800
rows = [r for r in csv.DictReader(open(path, encoding="utf-8-sig")) if r.get("商品ID")]


def when(r):
    return datetime.strptime(r["販売日時"], "%Y/%m/%d %H:%M")


def paid(r):
    return r["収入"] not in ("", "-", "0円")


# 会員IDごとに、最初に申込した日時
first = {}
for r in rows:
    if r["商品ID"] in articles:
        m = r["ダウンロード会員ID"]
        first[m] = min(first.get(m, when(r)), when(r))

buyers = 0
for m, t0 in sorted(first.items(), key=lambda x: x[1]):
    after = sorted(when(r) for r in rows
                   if r["ダウンロード会員ID"] == m and paid(r) and when(r) >= t0)
    if after:
        buyers += 1
        print(f"申込 {t0:%m/%d %H:%M} → 最初の購入まで {after[0] - t0}（{len(after)}本）")
print(f"申込 {len(first)}人のうち、申込のあとに買った人 {buyers}人")

วิธีใช้งานคือการส่ง CSV ใบรับรายละเอียดและรหัสสินค้าของบทความไปด้วย หากมีบทความหลายชิ้น ก็เรียงรหัสสินค้าไว้

python leads.py output_dev_xxxxxx_20260401_20260929.csv 80800 85372

ผลลัพธ์ที่ได้จากใบรับรายละเอียดของฉัน

申込 06/05 21:17 → 最初の購入まで 5 days, 12:53:00（2本）
申込 06/08 23:27 → 最初の購入まで 11:53:00（1本）
申込 06/15 16:28 → 最初の購入まで 4:20:00（1本）
申込 06/16 23:59 → 最初の購入まで 0:32:00（6本）
申込 06/27 18:21 → 最初の購入まで 84 days, 7:59:00（3本）
申込 17人のうち、申込のあとに買った人 5人

ผู้ที่ซื้อก่อนสมัครจะไม่ปรากฏ หากคนที่ซื้อก่อนและหลังมีการซื้อทั้งหมดจะนับเฉพาะส่วนหลังสมัคร

5note กับ Investment Navi ปัจจุบันแยกอย่างไร

ตอนนี้แยกดังนี้

• note： serialized รายวัน เขียนเรื่องจากผู้สร้าง มีเฉพาะอินจิเข้าสู่ระบบที่มีค่าใช้จ่ายเป็นเรื่องของการขายอินจิ
• Investment Navi：เผยแพร่บทความฉบับเต็มฟรีทั้งหมด ตั้งแต่วันที่ 25 กันยายน ให้ไม่มีความต้องการสมัคร

หากหยุดรูปแบบการสมัคร ใบรับรายละเอียดจะไม่มีบรรทัด สมัครอีกต่อไป ดังนั้นการเชื่อมสมัครและซื้อจะไม่สามารถนับได้เหมือนเดิม

ในทางกลับกัน จำนวนผู้ที่อ่านบทความจนจบและยินดีอ่านต่อไปจะเพิ่มขึ้น เพราะไม่ต้องมีขั้นตอนสมัครเท่าไร และยังไม่สามารถเปรียบเทียบได้ชัดเจนว่าคนไหนจะซื้อ

จะเขียนต่อเมื่อบทความประจำวันในเดือนตุลาคมส่งผลต่อยอดขายเมื่อได้รวบรวมตัวเลขทั้งหมดแล้ว

ขอบคุณที่อ่านจนจบ