コホート分析の使用例

メモ

Customer Journey Analytics 内の Analysis Workspace に関するドキュメントを表示しています。この機能セットは、従来の Adobe Analytics の Analysis Workspace とは少し異なります。詳細情報…

コホート分析の使用例です。

アプリエンゲージメントの使用例

アプリをインストールしたユーザーが時間の経過に伴ってアプリとどのように関わっているかを分析したいとします。インストールしてから一度も使用していないのか、しばらく使用してから離れていったのか、それとも、長期間継続して使用しているのかといったことを分析します。

6 ヶ月間のコホート分析を作成できます。:

精度:毎月、2015 年 1 月から 2015 年 6 月まで

インクルージョン指標:アプリインストール数

リターン指標:セッション数または開始数

訪問者は、その後の数ヶ月は​engaged​ものとしてカウントされません(セッションをおこなっているか少なくともアプリを起動している場合を除く)。コホート分析は、App Install が常に 0 ヶ月目に発生する使用状況のパターンを示します。ユーザーがアプリをインストールしているかどうかにかかわらず、2 ヶ月目には使用量が下がることに気づくかもしれません(2015 年 1 月にアプリをインストールした場合、2 ヶ月目は 2015 年 3 月です。2015 年 2 月にアプリをインストールした場合、2 ヶ月目は 2015 年 4 月です。以下同様)。この分析により、アプリをインストールしてから 2 ヶ月目の間にすべてのユーザーに電子メールやプッシュメッセージを送信して、アプリの使用を促すことができます。

サブスクリプションの使用例

Adobe.com で、無料の Creative Cloud サブスクリプションを提供しているとします。目的は、ユーザーに無料版から 30 日間の体験版にアップグレードしてもらうこと、または最終的に有料版にアップグレードしてもらうことです。

精度:毎月

インクルージョン指標:ダウンロードリンク

リターン指標:有料の Creative Cloud の購入

コホート分析を使用すると、例えば、無料版 Creative Cloud ユーザーの 8 %~10 %が、いつインストールしたかにかかわらず、インストールしてから最初の月にアップグレードするということがわかります。12~15 %が 2 ヶ月使用してアップグレードします。それ以降は、アップグレードは大幅に低下します。3 ヶ月目には 4~5 %、4 ヶ月目には 3~4 %、そして 5 ヶ月目には 1~2 %になります。

3 ヶ月目の潜在顧客を失わないようにする必要があると認識し、3 ヶ月目の中頃にサンプルユーザーに電子メールを発送するキャンペーンを設定し、まだアップグレードしていないユーザーに 50 ドルのクーポンを提供します。

数ヶ月後にコホート分析レポートを見直します。キャンペーンの開始後に形成されたコホートに関して、3 ヶ月目の Creative Cloud の有料サブスクリプションへのコンバージョンが 4~5 %から 13~14 %に上昇し、以来 3 ヶ月に達した各月のコホートでは、結果的にコホートあたり数十万ドルになりました。

複雑なコホートフィルターの使用例

ある大手ホテルチェーンは、複数の顧客グループをターゲットにしてプロモーションを展開し、パフォーマンスを追跡しています。ターゲットとする最適なユーザーコホートのグループを特定するために、非常に限定的なコホートグループを作成したいと考えています。増大したインクルージョン条件とコホートテーブル内の返品条件を使用すると、複数の指標やフィルターを使用してパフォーマンスの低い顧客グループを識別し、プロモーションの掘り出し物や予約数を増やすための適切なコホートグループを定義できます。

アプリの採用バージョンの使用例

ある大手保険会社は、モバイルアプリを通じて様々な顧客エンゲージメントを促進しています。ただ、アプリに新機能を追加する際には、顧客に最新バージョンのアプリにアップグレードしてもらうことが重要になります。カスタムディメンションコホートを使用すれば、すべてのアプリバージョンを並べて分析および比較し、どのバージョンを使用している顧客をターゲットにすべきかを確認できます。また、リテンションとチャーンの両方を追跡すれば、顧客が時間の経過と共にアプリを使用しなくなっているかどうかを特定のバージョンごとに確認できます。このような利用者に向けて、最新バージョンにアップグレードして最新の機能を利用するようモバイルメッセージで呼びかけ、ユーザーとのつながりを再構築できます。

キャンペーンの定着率の使用例

ある多国籍メディア企業は、ターゲットキャンペーンを使用してユーザーを様々なプラットフォームに誘導し、エンゲージメントを高めようとしています。プラットフォームごとの広告費は、顧客のエンゲージメントとリテンションに基づいて決定されます。そのため、キャンペーンの成功が、このメディア企業の成功にとって重要となります。コホートテーブルの新しいカスタムディメンションコホート機能を使用すると、様々なキャンペーンを並べて比較し、ユーザーの獲得および保持に最も効果的なキャンペーンを特定して、エンゲージメントを向上できます。その後、どの側面がキャンペーンを成功に導いているかを特定し、それを他のキャンペーンに適用して、様々なプラットフォームでのエンゲージメントを改善できます.

製品ローンチでの使用例

大規模なアパレル小売業者は、多くの特定顧客フィルターを抱えており、企業の売上高の大部分を占めています。 各フィルターには、フィルターを考慮して設計および作成された特定の製品があります。 この小売業者は、製品を発売する際に、新製品が時間の経過と共に様々なコホートでどのように売上を伸ばしたかを把握したいと考えています。コホート分析の新しい待ち時間テーブル設定を使用すると、起動前と起動後の行動および売上高を特定の顧客フィルターで分析できます。 この情報に基づいて、新たな収益を生み出している製品や、顧客に受けていない製品を特定できます。

個人の定着度 - 最も忠誠心の高いユーザー使用例

ある大手航空会社は、収益の多くをリピート客と常連客から得ています。常連の旅行客が収益の柱になっているので、事業の長期的な成功のためには、顧客を維持することが重要になります。忠誠心が高くリピート率の高い顧客を特定することは、しばしば難しい作業です。ただし、コホート分析の新しい周期的な計算設定を使用すると、常連客フィルターを分析し、1か月に1度リピート訪問者がいるかを調べることができました。 これにより、常連客にポイントや特典を付与できるようになります。さらに、コホートタイプを保持期間からチャーン期間に切り替えることで、1か月に1度購入者が再訪しない顧客を特定し、プロモーションを持つフィルターをターゲットして、再び関与し、将来常連客を維持することもできます。

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