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

この記事ではユーザータイプ分析活用の進め方について説明します。
以下のようなお悩みや疑問を持たれている方はぜひお読みいただき、ユーザータイプ分析の利用にご活用ください。

  • ユーザータイプ分析はどのようなステップで設定を進めると良いのか
  • 使っていく中で気をつけること・意識すること
  • ロイヤルユーザータイプやノーマルユーザータイプをどう設定すると良いのか
  • どの機能を使ってどういった手順で分析をすれば良いか
  • どんな仮説が出るのか

ユーザータイプ分析とは

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ユーザータイプ分析は、行動データをもとにしたロイヤルティ分析ができる機能です。
概要やできること、具体的な機能については以下の記事や特設ページをご覧ください。

ユーザータイプ分析の概要・できること・機能について
ユーザータイプ分析 | KARTE Insight

補足）ユーザータイプ分析におけるロイヤルティ

KARTEにおける「ロイヤルティ」とは、一般的に想起されるLTVや購入回数や購入金額の多さに限りません。来訪回数や特定の機能の利用状況など、KARTE内にある行動データをもとにロイヤルティを定義できます。ロイヤルティを定義することによって、CTRやCVRのような短期指標ではなく、長期的な指標をもとに施策の振り返りやモニタリングが可能になります。

事前準備

ユーザータイプ分析を始めるにあたって必須の準備はありません。
ただ、以下を事前に行っておくことでより具体的な活用イメージを持つことができますので推奨しております。

目的を明確にする

具体目的を決めずに機能を触っていただく中でできることを把握していくやり方もございますが、目的が明確になっていることで必要なイベントや機能の使い方のイメージを持ちやすくなります。
後述している「目的を決める」パートを参考に目的を決めてみましょう。

KARTEにイベントを送信する

他の機能と同様に、送信しているイベントが多ければ多いほど可視化のバリエーションが増え、仮説に繋がりやすくなりますので、可視化したいものがある場合はイベントの実装を推奨しております。（Datahubのデータを利用することも可能です。）
イベントに関しては以下の記事一覧をご覧ください。

KARTEのすべての基礎である「イベント」の仕様・作成・確認方法など

ユーザータイプ分析の使い方

ユーザータイプ分析の使い方は以下になります。
※あくまで一例であり、すでに目的がある方はこの限りではありません。

活用ステップ

  1. 目的を決める
  2. ロイヤルユーザータイプを作成する
  3. ノーマルユーザータイプを作成する
  4. ユーザータイプの傾向を知る
  5. 仮説を出す
  6. 施策を実施する
  7. 施策の効果検証をする

各活用ステップにおけるポイント

3行サマリ

  • 目的はできるだけ具体的に決めましょう！
  • 具体化できていない場合でも、まずは思いつくものからロイヤルユーザータイプ・ノーマルユーザータイプを作ってみましょう！
  • ロイヤルユーザーに近いユーザーがどのようなユーザーかの仮説を立てながら分析を進めましょう！

活用ステップ

1. 目的を決める

できるだけ具体的に目的を決めることが重要です！

◯悪い例
課金回数を増やしたい
これだと対象が広くなるので仮説を出すのが難しくなります

◯良い例
初回課金を増やしたい・2回目課金を増やしたい
これだと対象を明確にできるので仮説を出しやすくなります

◯補足
明確にあげたい指標がない場合、もしくは具体的にできていない場合はまずロイヤルユーザータイプを作り数値を可視化することをおすすめします。
仮説がない場合は仮説を作るための分析をすることも一つの手です。

可視化することによって注力すべき箇所が見えてくることがあるためです。
例：購入回数ごとにロイヤルユーザーを作りボリュームを把握した上で、1回目→2回目のところがボトルネックになっていそうと気づく

2. ロイヤルユーザータイプを作成する

以下のフォーマットから目的に沿うものを選択しましょう

  1. ピラミッド
    • 活用イメージ：一つの指標でロイヤルティを測れるもの
  2. マトリクス
    • 活用イメージ：ある程度見たい指標の仮説が立っていてその傾向を知りたい場合
    • 縦軸には向上させたい指標、横軸には縦軸の向上に貢献しそうな指標を設定するのがおすすめです
      • 縦軸：成果指標（購入回数や来訪回数など）
      • 横軸：行動指標（特定の機能の活用回数や滞在時間など）
  3. ライフサイクル
    • 活用イメージ：定着しているかが重要な場合(アプリやサブスクリプションサービスなど)

ロイヤルユーザータイプの作り方

3. ノーマルユーザータイプを作成する

以下のような軸を参考に作成してください

  1. 機能軸
  2. 閲覧ページやカテゴリ
  3. ユーザー行動軸
  4. 属性 etc

◯作成する際のポイント

  • 以下のようなロイヤルティが高いユーザーはどのようなユーザーかの仮説を立てながら作成するのがおすすめです！

    1. お気に入りやあとで見る機能を使っている方はロイヤルティが高そう
    2. 30代の方はロイヤルティが高そう
    3. 複数のカテゴリの商品やページを見ている方はロイヤルティが高そう
    4. 申し込みフォームを見ている方はコンバージョンに近そう

  • 思いついたものから作っていくのがおすすめ

    • 後から削除もできるのでまずは群を作ってみてそのユーザーの傾向を把握して理解を深めていきましょう

ノーマルユーザータイプの作り方

4. ユーザータイプの傾向を知る

ユーザータイプを作れば作るほどユーザーの解像度を高めることができます
（作成後削除も可能です。）

  1. ユーザータイプ詳細:サポートサイト

    1. ユーザー指標を見ながら対象ユーザーの傾向を把握する
      • 購入回数が多そうであったり、継続的に来訪している方が少ないなどのざっくりとしたものでOK
    2. 同時に所属するユーザータイプを見る
      • どういう方が多いのか、少ないのかをそれぞれ見ることで対象のユーザータイプがどういうユーザー群なのかをイメージしましょう
      • ユーザータイプを作れば作るほどそこの解像度を高めることができます
    3. ユーザー構成比で確認する
      • 流入経路や性別、ユーザー行動などの指標を見ながらどういうユーザーのイメージを膨らませましょう

  2. バブルチャート:サポートサイト

    1. 縦軸と横軸を決める
      • 例：縦軸に購入回数、横軸に来訪回数
        • 来訪回数が多ければ多いほど購入回数が多いのかの傾向を知る
        • できる限り右上にロイヤルユーザーがくるような形になるのがおすすめ
    2. ロイヤルティの高い傾向になるノーマルユーザータイプはどういったものかを把握する
      • 参考例
        1. ロイヤルユーザーに近しいユーザーには、フォロー機能を使っているノーマルユーザーや、複数のカテゴリの商品を見ている方が多いことがわかった
        2. 上記よりフォロー機能の活用を促進する施策や1つのカテゴリの商品しか見ていないユーザーに対して別のカテゴリの商品をおすすめする施策を実施する

  3. 比較:サポートサイト

ユーザータイプを単体で確認するのではなく、比較をすることで差分が見えて仮説に繋げることができます。

  1. 各種指標を比較する
    • 流入経路、ユーザー行動、コンバージョン、ユーザー属性など
  2. 変化ダッシュボード（サポートサイト）
    • A→Bという形で変化させたいものが決まっている場合
      • そのユーザータイプで作成する
      • 逆にB→Aといった変化させたくない、ロイヤルティが下がってしまったものを作ってその傾向を見るパターンもおすすめ
    • 変化したユーザーと変化していないユーザーそれぞれの含まれるユーザータイプを見て、どういったユーザータイプが変化しやすいかを把握する
    • 「イベント」は今まで見えていなかったステップを見つける時に使う
      • そこからノーマルユーザータイプを作ってみるのがおすすめです
    • 「施策」はどういった施策の効果が良さそうなのかを傾向として見るのに役立ちます
      • 成果が出ている施策のバリエーションを試してみるのがおすすめです

5. 仮説を出す

上記までのステップを経て、以下のような問いに対する仮説をもつ

  1. 以下の問いに答えたい
    • どういった流れでロイヤルユーザーになるのか
    • ロイヤルユーザーに近しいユーザーはどんなユーザーなのか
  2. 以下のフォーマットに沿って施策を検討する
    • 誰に：フォロー機能を使っていないユーザーに対して
    • 何を：フォロー機能を使うことによるメリットを
    • どうやって：ポップアップを出すことによって伝える

例：ロイヤルユーザーにはフォロー機能を活用しているユーザーが多いことがわかったので、フォロー機能の活用促進がしたい

◯補足
以下のような具体性を持たせることでよりパーソナライズ化された施策となり効果が期待できます

  • 誰に：会員登録してから1ヶ月以内かつフォロー機能を使っていないユーザーに対して
  • 何を：フォロー機能を使うことによってコンテンツを見逃さない・パーソナライズされたおすすめコンテンツをレコメンドするというメリットを
  • どうやって：ポップアップを出すことによって伝える

6. 施策を実施する

上記の仮説をもとに施策を実施しましょう。
KARTEにおける接客アクションの詳細については以下の記事一覧をご覧ください

アクション
シナリオストア

7. 施策の効果検証をする

施策を実施後、接客一覧のゴール率や接客詳細のUP率で施策の効果を測定することも重要ですが、ユーザータイプ分析では長期的な指標をもとに施策の振り返りやモニタリングが可能です。

◯振り返り方の例

最後に

上記のような顧客起点の改善サイクルを回して顧客理解を深めていきましょう。
ご不明点や気になる点がございましたらお気軽にチャットサポートや担当カスタマーサクセスにご連絡ください。