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2012年5月17日 (木)

アクセス解析サミット2012[2]/IBM Coremetricsの利用事例紹介とユーザー行動データのアクション化/cci根本朗生氏

以下、講演メモです。

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<デジタルコミュニケーション最適化を加速させるデータデザイン~IBM Coremetricsの利用事例紹介とユーザー行動データのアクション化>
cci根本朗生氏

●cciでは2年前にデータデザイン部を立ち上げ。分析を強化。

●データをアクションにつなげるのは難しい。その理由は・・・
 ・データを個(ユーザーベース)で追っていない(アクションに繋がるような示唆が得られない)
 ・分析系と実行系の非連携(やっている人が別々)

【分析サービスのワークフロー】

(STEP0:下準備)
 ・クライアントヒアリング(課題抽出)
 ・ツール選定/導入
 ・分析フレームワーク
 ・購買ログデータ分析

(STEP1)
 ・基本分析
 ・仮説抽出

(STEP2)
 ・深堀分析
 ・ユーザーセグメンテーション
 ・シナリオ設計

(STEP3)
 ・アクション(広告施策/プロモーション施策)

************************************************************

【ORDER SUPLIの事例】

●ヒアリングからわかったこと

 ・顧客のLTV管理ができていない
  -購入プロセスが把握できていない
  -顧客の引き上げができていない
  -オペレーション優先で、全体の分析が見れていない

 ・データとアクションの乖離
  -データを生かしきれていない
  -意味のあるデータが取れていない

●サイト行動データと購買ログデータが結びついていない。

●「顧客LTVの最大化」をマーケティング目標に設定
 →顧客LTVの観点でデータの一元管理するべく、Coremetricsを導入

●「初回購入月」で販売個数での積み上げグラフ化
 →継続購買の様子を可視化できる
 →ただし、顧客ステージを引き上げる施策に生きない

●IBM Coremetricsにより
 ・サイト来訪からリピート購入までのフローを見れる
 ・顧客ステージ別のユーザー数を可視化して追える

●超えるべき3つの壁がある
 ・初回訪問→初回購入
 ・初回購入→リピート
 ・単品購入→定期購入

●同じ「初回訪問→初回購入」でもユーザーによってルートが異なる
 →「訪問~購入」の時間でセグメント(「時間軸のゆれ」で分析)
 →訪問後、「すぐ購買」「時間を掛けて購買」「購買せず」「カート放棄」に分ける
 →カート放棄が5%もいることを発見

●セグメント毎にアプローチし、購買に近づける
 ・比較検討者:「差別的優位性」「ブランド優位性」「インセンティブ」
 ・カート放棄者:「背中Push」「当該商品の割引情報」「即時性」

※購買情報(LTV)との掛け合わせでユーザーをセグメントした上で把握/アプローチを行う

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【LIVE Profieによる事例】

●ターゲット層(閲覧・購買履歴)ごとにメールを打ち分けることで、CVR17倍、収益26倍。

●カート破棄者にEメールアプローチすることで、Eメール売上34%UP。

●商品カテゴリ閲覧の行動データ別にバナー配信し、獲得単価64%カット。

●閲覧・購入履歴に基づいたリコメンドでクロスセル売上149%UP。

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【まとめ】

●アクセス解析は「個」の時代に。

●Web広告自体も枠を買う時代からオーディエンス(個)単位に。

●つまり、データ収集、分析からアクション施策までシームレスに個で繋がる時代。
 →LTVの管理
 →時間軸で考える
 →シングルソースデータで扱える環境の構築

 

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【関連URL】

●アクセス解析イニシアチブの活動報告
 (前編)http://a2i.jp/activity/summit/12315
 (後編)http://a2i.jp/activity/summit/12305

●アクセス解析サミット:その他の講演
 [1]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/1suumo-d9dd.html
 [3]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/20123club-panas.html
 [4]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/20124ec-f3e8.html

 

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