ユーザーの行動データをもとにロイヤルティを可視化し、傾向を把握できるユーザータイプ分析（β）をアップデートしました。施策の企画・効果検証などの定量的な分析が必要なシーンで幅広くお使いいただけます。KARTEが得意とするn1分析と組み合わせることで、顧客理解をより深めることができますのでぜひご活用ください。

「顧客をより理解して改善サイクルを回していきたい」という声を実現

ユーザータイプ分析は、行動データをもとにロイヤルティ軸でユーザーを分類することで、以下のような課題を解消し、事業成長に繋がる改善サイクル実現をサポートします。

  • 年齢や性別といった属性で区切っても施策立案のための仮説が得にくい
  • ユーザー分析で得たヒントが事業インパクトに繋がる確信を持てない
  • 施策単位の振り返りになってしまいロイヤルティが向上したか分からない
  • 分析に時間がかかったり、チーム内のユーザー像がバラバラで改善サイクルが回らない

ユーザータイプ分析（β）の特設ページへ

ロイヤルティを可視化しユーザー群の特徴を把握する機能

大変な集計作業を代替し、感覚的に操作できるUIで深い顧客理解に繋げるまでのステップを紹介します。

1.行動データでユーザーを分類し可視化する

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KARTE内にある行動データの統計値をもとに、条件を指定してユーザー群（ユーザータイプ）に分類します。事業成長の指標となる主要なユーザータイプを簡単に作成できます。

2.ユーザータイプ同士を比較し、特徴を理解する

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バブルチャートを見ることでロイヤルユーザーに近いユーザータイプを特定できます。また、ユーザータイプ同士で重要指標を比較することで特徴を理解し、アクションすべき群が見つかります。

3.ロイヤルティや人数の推移などの変化を捉える

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ユーザータイプごとに重要指標の推移やロイヤルティの割合、ユーザータイプ間での移動量を把握できます。変化したユーザーを個別に見ることも可能です。

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ご利用企業さまの声

既にお使いの企業様から、こんな嬉しい声を頂戴しています。

日常的にみているKPIに基づく数値データに対して、ユーザータイプ分析のデータは定性情報も含めて、課題から見つける・気づきを得るものになっています。その属性のユーザー群の特徴や他の群との違いなど俯瞰して多面的に解像度上げることができるので、事業としての注力していくポイントを議論するのにも役立ってます。

KARTEの強みはn1を点として深く知れることだと思います。ただ、n1だけだとそういったユーザーがどの程度いるのか面で捉えられない課題を感じてました。ユーザータイプ分析を使うことで面でユーザーを捉えることができるので、事業インパクトが出るかの議論につなげやすくなりました。

株式会社雨風太陽様

使いやすいなと感じました。他で使っているものが海外製品なので並び順などに困ることがあったので皆で絶賛してました。別チーム（広告チーム）にも共有して活用イメージがわいています。
la belle vie 株式会社様
普段使っているセグメントからユーザータイプを作成できるので、簡単に作成できる点が便利です。またフィルタリングすることにより、表示期間や月次/週次を切り替えてみることができるので、短期的な施策ごとの成果から、中長期にわたる変化まで分析できます。
株式会社 坂ノ途中様

ユーザータイプ分析（β）の始め方

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