活用シーン

データ分析からロイヤルユーザーを増やす
施策を見つける

データ分析をどのように
活用していますか？

その活用方法１つとして、過去に蓄積されたデータをもとに、ロイヤルユーザーを増やす方法があります。Mixpnaelを活用することで、分散した顧客データをユーザーと紐づけて集約し、可視化されたデータ分析ができる環境を構築することができ、データの分析視点が見つけやすくなります。また、行動データから利用頻度や継続率を高めるために、ユーザーの行動データ分析から施策を見出すことも可能です。Mixpanelは、社内に眠っているデータから価値を生み出すことができる、データのワンストップソリューションです。ロイヤルユーザーを増やすための課題と解決策を見ていきましょう。

PROBLEMS こんなお悩みを解決

  1. 1
    データ取得/CDP導入しているが
    活用できていない
  2. 2
    各サービスの顧客データを紐づけできていない
  3. 3
    適切な顧客との
    コミュニケーションが行えていない
  4. 4
    結果、会員拡大や
    ロイヤルユーザー拡大に繋がらない

SOLUTION ロイヤルユーザーを増やす方法

1
サービス利用までのオンボーディングを促進する
ユーザーが最初に登録してからサービス利用までの行動を把握します。このオンボーディングでのユーザーの行動データを把握することで、ボトルネックやサービス利用までに効果的な行動アクションが明確になります。ボトルネックに対しては、改善プランを考えます。例えば、テキストをより分かりやすい内容に書き換えたり、ボタンの位置やサイズを変えたり、場合によってはユーザーフローそのものを大幅に変えるという結論に至ることもあるかもしれません。一方で、サービス促進に繋がっている行動アクションであれば、より多くのユーザーにそのアクションをしてもらう工夫を考えます。
新規登録からサービス利用までのステップを並べて、ユーザーがどこで離脱しているのかを具体的な数字で把握。
新規登録からサービス利用までの時間を把握。登録直後の利用か、翌日の利用か、数日後の利用か、時間軸を明確にすることで、離脱前のリマインダーやコミュニケーションに活用することができます。
2
ロイヤルユーザーとアクティブでないユーザーの比較
収集したデータを有効に活用するためには、2つのグループ（セグメント/コホート）を比較することが非常に重要です。比較することで、必ず違いが見えてきます。サービスを頻繁に利用するユーザーとそうでないユーザーの違いを明らかにします。ロイヤルユーザーの行動から特徴的な傾向を見つけ出し、その傾向を参考にして購買行動の頻度や購入単価が低いユーザーをロイヤルユーザーの行動に寄せるための施策を検討し、ロイヤルユーザー化を促進させます。さらに、ある特定の行動（アプリのダウンロードなど）をもとに、行動を起こしたユーザーと行動を起こさなかったユーザーの2つのグループを比較することで、行動の傾向をより深く理解することができます。
3
ゴールから逆算して取るべきデータを明確にする
サービス内でユーザーにどんな行動をして欲しいのか、特に一番して欲しい行動アクションを明確にし、ゴールとして設定します。そのゴールに到達するまでに、ユーザーの行動データをしっかり取得できるかどうかを確認してください。データ計測が可能であれば、ゴールに到達するまでの道筋を可視化します。最も頻度の高い経路（トップパス）を探し出し、最も効率的なユーザーフローを明確にします。そして、このパスに他のユーザーも入れ込むための施策を展開します。
4
ゴールに関係の強い行動やコンテンツを見つけ出す
ユーザーから発生した行動データはいろいろと存在しますが、その中から重要な行動データを1つピックアップします。例えば「購入した」「視聴した」「取引をした」「キャンペーンに登録した」など、特定のユーザーをゴールとして設定します。Mixpanelのシグナル分析という機能で、その行動データに影響を及ぼす他の行動データを、関係の深い順に自動でリスト化します。例えば「お気に入り」するユーザーは購入しやすい、このページを閲覧した人は購入しやすなど、相関関係を可視化します。
5
どの行動を最後にサービスを
利用しなくなったのかを明確にする
ロイヤルユーザーとは真逆の概念になりますが、解約するユーザーも存在します。そのユーザーたちが、解約前に最後にどんな行動を起こしたのかを調べることも可能です。解約前に起こした最後の行動に満足できなかった可能性もありますし、他の行動へ誘導できなかった結果かもしれません。解約したユーザーの行動データを分析することは、ロイヤルユーザーを増やすための施策を考える上でも有効です。

解約ユーザーの特徴を
理解して事前に防ぐ

解約したユーザーたちが、解約前に最後にどんな行動を行ったのかを調べることも可能です。解約前に行った最後の行動に満足できなかった可能性もありますし、他の行動へ誘導できなかった結果かもしれません。
解約直前の行動パターンを把握することで、有料ユーザー転換の糸口を見つけ出します。