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?

さて、プロットができたらこれらを下記のようにセグメントに分けます。
セグメントA(ロイヤル):利用期間が長い、購入回数が多い
セグメントB(準ロイヤル):利用期間が長い、購入回数が少ない
セグメントC(離反可能性):利用期間が短い、購入回数が多い
セグメントD(離脱):利用期間が短い、購入回数が少ない
 

これでユーザが分類できました。
次はこのセグメントごとに、どんな行動をしているのか特徴を見つけていきます。
 

ユーザの行動は?

 

 
上記の表は、「ユーザ1人あたりが購入したタイトル数」「2タイトル以上購入したユーザの割合」「初めて買ったタイトルが広告バナーに利用したタイトルだった割合」をセグメントごとに集計したものです。
 
まず、セグメントAのロイヤルユーザに関しては、購入したタイトル数が圧倒的に多いことがわかります。
また、利用期間が長いセグメントAとBも、2タイトル以上購入しているユーザが8割以上とかなり多いようです。複数タイトルを読まれることが利用継続のポイントになるようです。
購入回数の少ないセグメントBとDは、初めて買ったタイトルが広告タイトルの場合が多いようです。
 
これらを踏まえて、各セグメントのユーザ像を想像すると、
 
セグメントA
マンガ好き。もともと読みたかったタイトルがいろいろあったのか、それらをどんどん買っていくタイプ。離したくない典型的なロイヤルユーザ。
セグメントB
広告タイトルが気になり購入したが、他に読みたいタイトルがあるわけではない。気になるものがあれば購入してくれる。レコメンドしてあげることで続くタイプ。
セグメントC
もともと自分が読みたいタイトルがあったのか、それらをイッキ読みしたあと、離脱していったユーザたち。本命の電子書籍サイト(アプリ)を別で持っており、安さ等の理由で購入しただけの可能性もある。
セグメントD
広告タイトルが気になり、それを読んだ後即離脱していくユーザたち。常に一定数はいる離脱セグメント。
 
こういったように、それぞれのセグメントのユーザの行動が少しずつ浮かび上がってきました。

次のアクションは?

ユーザ行動がわかってきたところで、どんな施策を打つか考えていきます。
今回は、下記のようなリテンション施策を考えてみました。

① 離反防止
ニーズが明確な能動的ユーザであることが推測されるため、購入タイトルを参考に同方向のタイトルをレコメンドする。
② ランクアップ
受身的ユーザであることが推測されるため、広告で利用するタイトルのような引きのよいものや読み切り等をレコメンドする。
 
参考としてセグメントBとCがどんなタイトルを購入しているか見たところ、
セグメントBは、初回に購入するのは広告タイトルが多く、2回目に購入するのはランキング上位のものが多いようです。ジャンル等に偏りは見られませんでした。
セグメントCは、初回と2回目でタイトルの傾向は変わらず、巻数が多いものが見られました。競合他社が広告によく出しているタイトルも多いようでした。セグメントCの場合には、他社に流れないように「ここでしか読めない」等の差別化ポイントを訴求するのもいいかもしれません。

おわりに

いかがでしたでしょうか。
このように、セグメントによってユーザの行動やニーズは異なるのに、全員に同じリテンション広告を出していたらどれだけ的外れな広告になっていたことか…考えるだけでもぞっとします。
 
今回は書籍購入時のデータのみ取得できていたのでここまでとなりますが、初回購入したタイトルにどう行き着いたのか、無料作品や試し読みはどのくらい利用したのか、アプリの起動は続いているか等まだまだ分析したいことはたくさんあります。
 
弊社ではこういった分析のほかにも、データ取得に関するイベント設計も行っております。データ分析にいかしたいが、どんなデータを取得しておけばいいかわからない等お悩みがございましたらお気軽にお問い合わせください。

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ライター:アド論 編集部


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