的外れな広告はもうやめよう!顧客分析で最適なコミュニケーションを実現するには?

2019/7/2

ビッグデータという言葉が生まれて数年が経ち、データ活用している企業は増えてきているようですが、それが実際にビジネスで成果をあげられているかというとそうでもない場合も多いのではないでしょうか。
 
いろんな分析手法は聞いたことがあるけれど、なかなか手が出せない。顧客分析をしてみたけれど、どんなアクションを起こしたらいいかわからない。など…
 
そこで今回は、電子書籍アプリで取得しているデータを使って、実際に顧客分析をしていき広告配信にいかせるような施策までを考えていきたいと思います。
参考になれば幸いです。
 

データ概要

今回使用するデータはこちらです。
 
電子書籍アプリの書籍購入データ
▼対象ユーザ
広告経由で新規インストールを行ったユーザ
▼対象期間
各インストールより15日間のデータ
▼取得できているデータ
・端末識別ID
・インストール日
・購入日
・購入タイトル
 
※後述する各種データは仮の数値となっており実数値とは異なります。
 

ロイヤルユーザを定義する

今回は、新規にインストールしたユーザの初期行動(15日間)から、定着化の要因を探り、定着化促進のための施策を考えていきたいと思います。
 
まず、インストールから15日間の中で、ユーザがどのタイミングで初回の書籍購入をしているのか見てみます。


こちらはインストールから初めて書籍を購入するまでの経過日数のグラフです。
棒グラフはユーザ数、折れ線グラフはユーザの累積割合となります。
 
ほとんどのユーザがインストールから3日以内に初回の書籍購入に至っていることがわかります。
 
初回書籍購入のタイミングはほとんど足並みがそろっていることから、
今回は、そこから長く継続して購入している、かつ購入回数の多いユーザをロイヤル(定着化)ユーザと定義することとします。

利用状況の可視化

ロイヤルユーザの定義が決まったところで、次はユーザを分類していきます。
今回は、「利用期間」と「購入回数」でユーザを分類していきます。
利用期間は初めて書籍購入した日から、最後に購入した日までの期間です。
 
各ユーザの「利用期間」と「購入回数」をプロットしたものがこちらです。

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ライター:田村 優衣


2017年入社。
Googleアナリティクスを用いたアクセス解析や、事業データ分析による施策立案・提案業務に従事。

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