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Yappli Data Hubを活用してアプリのデータをより深く分析

アプリの運用にデータを活用することで、より精緻なマーケティング施策が実現できます。Yappliでは、プラットフォームに蓄積したデータを活用していただくためにYappli Data Hubという機能を提供しています。

この記事では、サービスの内容やデータ分析を施策にどう落とし込むかを具体的に紹介します。

Yappli Data Hubとは

アプリ内の行動データ(閲覧/行動イベント)・属性データ(フォーム機能で取得したデータ)を「ユーザー単位」で分析することができる機能です。

これにより、アプリ利用者の起動状況や活用状況を可視化することができます。また、CRMやMAなどと連携することで他チャネルのデータと統合して、さらに深い分析を行うことができます。

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※データ提供はAmazon S3経由になります。

マーケティング施策への活用事例

〜 三陽商会様 SANYO MEMBERSHIPアプリでのプッシュ通知の実証実験 〜

・取り組んだ内容

「直近3ヶ月以内にアプリに来訪した」且つ「約1年間購入してない」ユーザーを対象に、特集記事のコンテンツを週1回多くプッシュ通知で配信。

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※2社のデータを掛け合わせて配信対象のセグメントを作成。
※Yappliからプッシュ通知を配信して、三陽商会様が売上効果を確認。

・結果

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通常配信のプッシュ通知に加えて、記事コンテンツを配信したところ、購入単価127%増加、購入回数117%向上という結果になりました。また、セッション回数が116%向上とアプリ内の行動にも変化がありました。

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・考察

本施策において、購買休眠に対して個別にコミュニケーションをすることで、アプリへのアクセス(およびエンゲージメント)を高められることが実証できました。また、約7割のユーザーが店頭にて購買をしており、アプリのオフライン貢献を可視化することができました。

〜 アプリデータを利用した分析例 〜

・顧客フェーズ毎の商品ページとカートページの到達率を分析

【分析結果】ロイヤルユーザーはCVページへの到達率が高い。
【仮説】ロイヤルユーザー向けに顧客単価を上げるための施策を実施すべきではないか?

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・プッシュ通知を分析

【分析結果】
 アクティブユーザー数の増加とプッシュ通知の配信数には相関がある。
【仮説】
 配信頻度をチューニングすることでMAUを向上させることはできないか?

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【分析結果】
 ロイヤルユーザーと新規/復帰ユーザーは反応するプッシュ通知が異なる。
【仮説】
 モチベーションが異なるユーザー毎に最適なメッセージを送ることで開封率が向上できるのではないか?

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・店舗毎のクーポンの利用状況を分析

【分析結果】
 A店舗ではクーポン利用率が高いが、B店舗では利用率が低い。
【仮説】
 他店舗でも利用率を高めるためにA店舗の店頭オペレーションを参考にできないか?

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上記以外に、以下のような細かい改善や施策の実施も、データをもとに行うことでより効果が高くなると考えられます。

・前月に商品購入へ至ったアプリユーザーが多く見ているページを特定、そのページへの導線を強化する。

・各ユーザーのスタンプカードの進捗状況を把握し、残り1つでコンプリートするユーザーに対してリマインドの連絡を入れる。

・特定の商品ページを長時間閲覧しているユーザーだけに、その商品に使えるクーポンをプッシュ通知で配信。

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Yappli Data Hubの裏側Yappliプラットフォームを横断しての分析、株式会社フロムスクラッチが提供するb→dashとの連携については、以下の記事でも紹介をしています。ぜひご覧ください!

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