​ コホート分析 ​ ユースケース

この記事では、​ コホート分析 ​ の使用例をいくつか説明します。

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

セッションを開いている場合や少なくともアプリを起動している場合を除き、以降の数か月間は エンゲージ 数はカウントされません。 ​ コホート分析 ​ を使用すると、パターンが表示されます。アプリのインストール は常に月 0 に発生します。 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ユーザーの場合、2 ヶ月は 2015 年 3 月になります。 2015 年 2 月にアプリをインストールした人の場合、2 月は 2015 年 4 月となります。 この分析により、アプリをインストールしてから 2 か月目に、すべてのユーザーにメールまたはプッシュメッセージを送信して、アプリを使用するように思い出させることができます。

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、インストール後の 1 か月で、無料Creative Cloudユーザーの 8% から 10% の間がアップグレードすることがわかります。 ユーザーがいつインストールされたかに関係なく。 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 か月で見込み客を減らすことは望ましくありません。 そこで、3 か月半ばに一部のユーザーに公開するメールキャンペーンを設定します。 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。

数か月後に、コホート分析レポートで再確認します。 キャンペーン開始後に形成されたコホートの場合、3 か月での有料Creative Cloud購読へのコンバージョンは、4-5% から 13-14% に増加しました。 コンバージョンの増加により、その時点から 3 か月目に達する毎月のコホートごとに、コホートあたり数十万ドルのコンバージョンが発生します。

複雑なコホートフィルターのユースケース

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グループを特定するために、非常に具体的なコホートグループを作成します。 拡張された ​ インクルージョン ​ 条件および ​ リターン ​ 条件を ​ コホート ​ テーブル内で使用すると、ホテルチェーンでは、複数の指標とフィルターで適切なコホートグループを定義できます。 したがって、ホテルチェーンは、パフォーマンスの低い顧客グループを特定して、プロモーションや予約を増やすための取引で顧客をターゲットにすることができます。

アプリの採用バージョンの使用例

ある大手保険会社は、モバイルアプリを使用して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Dimension コホート機能を使用して、様々なキャンペーンを並べて比較し、エンゲージメントを向上させるためにユーザーの獲得と維持に最も効果的なキャンペーンを特定します。 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.

製品ローンチのユースケース

ある大手衣料品小売業者には、ビジネスの収益の大部分を生み出すいくつもの顧客フィルターがあります。フィルターごとに、そのフィルターを念頭に置いた固有の製品がデザインされ製造されています。製品をローンチするたびに、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の設定を使用して、特定の顧客フィルターのローンチ前とローンチ後の行動および収益を分析できます。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。

個人の粘着性 – 最も常連なユーザーのユースケース

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。一方、​ コホート分析 ​ の新しい ​ ローリング計算 ​ 設定を使用すれば、航空会社は常連客フィルターを分析し、前月比でリピート率の高い顧客を特定できます。 航空会社は、これらの顧客をターゲットに、ロイヤルティに対する報酬と特典を提供することもできます。 さらに、コホートタイプをリテンションからチャーンに切り替えると、航空会社は、前月比でリピート購入していない顧客を特定し、それらの顧客をプロモーションのターゲットにすることができます。 したがって、航空会社はこれらの顧客と再エンゲージし、彼らが将来忠実な顧客であり続けることを保証することができます。