ユーザータイプ分析のご利用には、ベータ版利用規約への同意と、プラグインの解放が必要です。
利用を希望される場合は、担当のカスタマーサクセスもしくはチャットサポートにご連絡ください。
また、β機能のため予告なく仕様変更になる場合がございますが、ご了承ください。

概要

ユーザータイプ分析の機能の一つである「ニュース」について説明します。
「ニュース」では、人数に急な変化があったユーザータイプを一覧で確認することができます。
以下のような用途で利用でき、施策や改善のアイディアの参考にできます。

  • 日々のヘルスチェック
  • 施策を実施したユーザーに変化があったかのモニタリング
  • 今まで見えていなかった数値変化の確認

アクセス方法

ニュースタブから確認できます。
ユーザータイプ分析は、「すべてのメニュー>insight>ユーザータイプ分析」からご確認いただけます。

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「ニュース」でできること

  • ユーザータイプごとのユーザー数増減の把握
    • 日々のヘルスチェックや施策の効果検証に活用できます
  • 期間や対象にする人数、数値の変化率をもとに表示するユーザータイプの絞り込み
    • 今まで追えていなかった数値の変化が分かり、施策や改善のアイディアの参考にできます

画面の紹介

画面構成

画面は主に5つのパーツで構成されています。

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①検索窓
ユーザータイプを部分一致検索できます。

②ユーザータイプ一覧
作成したユーザータイプを表示グループごとに一覧で確認できます。
ユーザータイプをクリックすると、以下の指標を確認できます。

  • 重要指標のサマリ
    • ユーザー数・平均来訪回数・購入合計金額・平均購入回数・平均購入単価
    • 上記と先週比での変化率
  • 重要指標の変動
    • ユーザー数・平均来訪回数・購入合計金額・平均購入回数・平均購入単価
    • 上記の推移
  • 特徴的な行動
    • 直近最も多かった参照元(utm_source)、直近最も購入した大カテゴリ

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また3点リーダーでは以下の作業を行えます。

  • 編集:ユーザータイプを編集できます
  • お気に入り追加:表示グループ「お気に入り」に対象ユーザータイプを追加します
  • 削除:ユーザータイプを削除します

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③絞り込み条件
以下の条件で⑦の「注目のユーザータイプ」に表示されるユーザータイプを絞り込めます。

  1. 期間
    直近3週間のうち表示したい期間を選択できます。
    期間の週(月曜〜日曜)とその前週のデータを比較し特に変化の大きいものをニュースとして表示します。
    例)2024/3/25から3/31の場合は、2024/3/18から24と比較して表示

  2. 対象にする人数
    表示するユーザータイプを、人数で絞り込むことができます。
    設定した人数(0人以上、50人以上、100人以上、150人以上、200人以上から選択可)以上のユーザータイプを表示します。

  3. 数値の変化率
    何%以上の変化があった場合に表示するかを選択できます。
    設定した変化率(0%以上、10%以上、20%以上、30%以上、40%以上から選択可)以上の変化があったユーザータイプを表示します。

④「減った人たちを見る」「上がった人たちを見る」
急変化の「減少」「増加」を切り替えて確認することができます。

⑤注目のユーザータイプ
前週からの変化率が大きいユーザータイプ上位5つを表示しています。
変化率の項目は、「ユーザー数」「来訪回数」「購入金額」「購入回数」「購入単価」ごとに表示しています。

データの更新タイミング

日曜日時点の集計データを、火曜日に反映しています。
例:2024年7月30日(火)に、2024年7月22日(月)から28日(日)のデータが表示されます。

おすすめの活用方法

使い方①:特定のユーザータイプの変化を定点で確認する

ユーザータイプをお気に入り登録し、施策の実施前後の効果検証に活かせます。A/Bテストを実施してリフトアップしたかだけでなく、ターゲットユーザーが増加したかも確認することが重要です。

▼活用事例
販売促進施策の実施前後のユーザータイプの変化を確認する

▼目的
施策の実施前後で意図した変化があったかを知りたい
例)F1ユーザーに対して「〇〇円以上のご購入で〇〇%オフ」のようなクーポン施策を実施して購入単価が増加するかを確認する

▼活用の流れ

  1. 「F2ユーザー」のユーザータイプを作成し、お気に入りする
  2. 対象ユーザーに対してクーポン施策を実施する
  3. 表示グループ「お気に入り」から「F2ユーザー」の購入単価の推移を確認する
  4. 購入単価が増加していることを確認する

▼上記を踏まえてのアクション仮説

  • クーポンを使って購入された商品を分析し、商品レコメンド施策に活用

◯使い方②:変化のあったユーザータイプを発見する

変化の大きいユーザータイプを発見し、詳細を確認することでサイトやアプリの状態を知ることができます。ユーザータイプの「対象にする人数」や「数値の変化率」を設定することで、どれくらいの変化でユーザータイプを表示するかをカスタマイズできます。

▼活用事例
キャンペーン実施前後のユーザータイプの変化を確認する

▼目的
キャンペーン実施直後にどのようなユーザーがどれくらい変化したかを知りたい
例)狙っているターゲットユーザーはいるものの、幅広くユーザーの増減を把握したい

▼活用の流れ

  1. 「期間」をキャンペーン後、「対象にする人数」や「数値の変化率」を任意で設定する
  2. 一覧で急にアクティブになったユーザータイプを確認する
  3. ユーザータイプ詳細で重要指標のサマリや推移を確認する
  4. 今回のキャンペーンとの相関を確認する

▼上記を踏まえてのアクション仮説

  • 急増ユーザータイプとそうでないユーザータイプを比較しキャンペーンのチューニング
  • 振り返りをもとにした次回キャンペーン時の仮説として活用