顧客分析とは、ユーザーがアプリケーションにどのように関わっているかを理解するために開発者やマーケティング担当者が使用するツールおよびプロセスです。この記事では、顧客分析の 3 つの主要な構成要素である、顧客のデモグラフィック、関心、およびエンゲージメントについて説明します。

あるアプリケーションの環境で顧客分析がどのように使用されるかを説明するため、All Things Sports という名前の、最新のスポーツニュースの提供や、記念品およびエキサイティングなミニゲームなどのイベントチケットの販売を行うサンプルアプリケーションを参考にしてみましょう。

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分析を行う前に、顧客についての基礎的なデモグラフィック情報を収集する必要があります。デモグラフィック情報には、ユーザーの名前、年齢、性別などの個人情報や、ユーザーの位置、デバイスタイプ、オペレーティングシステムについての情報が含まれます。

この情報の一部 (特に、デバイスタイプ、オペレーティングシステム、および地理的位置) は、アプリケーション、またはサードパーティ製 SDK から収集できます。サインアッププロセスまたはアプリケーション内プロンプトを使用して、残りのデモグラフィック情報の多くを把握できます。

このデータはいくつかの目的で使用できます。All Things Sports アプリケーションでは、特定の地域のユーザーにその地域の近日中の試合やイベントの情報を送信できます。また、調査結果において、特定の年齢層のユーザーが特定のタイプの商品を購入する確率が非常に高いことを示していれば、その商品カテゴリで特別オファーを行うときに、その年齢層のユーザーに通知を送信できます。

顧客の嗜好を理解することは、優れた製品の構築と顧客満足度の向上に大いに役立ちます。All Things Sports の例では、各ユーザーのお気に入りのスポーツとチーム、得点の更新情報の受信方法 (SMS、モバイルプッシュ、受信しないなど) の選択、スポーツイベントへの参加の希望についての情報を把握できます。

このデータを把握することは複数の理由で有益です。まず、これによって、ユーザーの関心について理解を深めることができます。大多数の顧客が試合の途中経過に関心を持っている場合、アプリケーションを拡張してそのような機能を追加できます。

エンゲージメントは顧客がアプリケーションを使用しているときにとる行動を指します。エンゲージメントデータは、アクティベーション、定着、コンバージョンの 3 つのサブカテゴリに分類できます。

アクティベーションとは、アプリケーションに初めてサインインするときに顧客が実行する必要のあるアクションのことです。例えば、All Things Sports アプリケーションでは、ユーザーが自分の E メールアドレスを確認する必要があり、オプションで、お気に入りのスポーツチームを 1 つ以上指定できるようになっています。アプリケーションでは、AWS Mobile ツールキットを使用して、サインアッププロセスを開始した顧客数、サインアッププロセスを完了した顧客数、お気に入りのスポーツチームを指定した顧客数、アプリケーションに位置情報の通知を許可したユーザー数、ユーザーが好んで使用する通信チャネルが追跡されます。この情報を収集することで、アプリケーションのアクティベーションプロセスに関する内容を学習できます。例えば、大多数のユーザーがお気に入りのチームを指定していない場合は、チームの選択が難しくなる問題がユーザーエクスペリエンスにあることを示している可能性があります。大多数のユーザーがアプリケーションに位置の通知を許可していない場合は、顧客が位置情報の開示についての説得力のある理由を確認していないことを示している可能性があります。

定着メトリクスは、ユーザーが引き続きアプリケーションを使用する可能性を測定します。All Things Sports アプリケーションでは、ユーザーがログインするたびに、日付と時刻、ユーザーが使用しているデバイス、ユーザーの位置などのデータが収集されます。このデータを収集することで、次の重要なメトリクスを取得できます。

  • 1 日あたりのアクティブユーザー数 (DAUs) – 1 日にアプリケーションにサインインしたユニークユーザーの数。
  • 1 か月あたりアクティブユーザー数 (MAUs) – 所定の月または 30 日間にアプリケーションにサインインしたユニークユーザーの数。
  • DAU あたりセッション数 – セッション数を DAUs の合計で除算した値。平均的なユーザーがアプリケーションにサインインした 1 日あたりの回数を示します。
  • D1 定着 – 1 日後にアプリケーションを開いたユニークユーザー数を 0 日目に開いた人数で除算した値。アプリケーションの第一印象に関連する定着の問題を特定するときに役立ちます。
  • D7 定着 – 7 日後にアプリケーションを開いたユニークユーザー数を 0 日目に開いた人数で除算した値。アプリケーションの初期の使用経験に関連する定着の問題を特定するときに役立ちます。
  • スティッキー係数 – DAUs の数を MAUs の数で除算した値。デイリーユーザーになったマンスリーユーザーの割合を示します。
  • 定着率 – ある期間にアプリケーションを使用しているグループ内のユーザー数を、前の期間にアプリケーションを使用した同じグループ内のユーザー数で除算した値。ある期間から別の期間までに定着したユーザーの割合を示します。
  • チャーンレート – 1 から定着率を減算した結果。ある期間から別の期間までに失ったユーザーの割合を示します。

コンバージョンイベントは、ユーザーがこのアプリケーションを通して購入するときに発生します。All Things Sports アプリケーションでは、コンバージョンイベントは、顧客がアプリケーションを使用して商品またはイベントチケットを購入するたびに発生します。この例では、ユーザー ID、購入アイテム、ユーザーが購入した製品カテゴリ、支払額 (通貨と支払方法を含む)、ユーザーが購入を行ったページを記録します。この情報は、次の業界標準メトリクスの計算に役立ちます。

  • ユーザーあたり平均売上高 (ARPU) – 所定の期間に生成された総売上高を同じ期間のユーザーの合計数で割った値。 
  • 購入ユーザーあたり平均売上高 (ARPPU) – 所定の期間の売上高の合計額を同じ期間に購入したユーザーの合計数で割った値。これは「」を決定するときに役立ちます。
  • 1 日アクティブユーザーあたり平均売上高 (ARPDAU) – 1 日にアプリケーションで生成された総売上高を、その日のアクティブユーザー数で割った値。これはアプリケーションへの増分変更がコンバージョンにどのように影響を与えるかを理解するときに役立ちます。
  • アベレージチェック – 所定の期間の総売上高を同じ期間のトランザクションの合計数で割った値。分析期間内に複数のトランザクションを行ったユーザーの影響を減らします。
  • 購入者コンバージョンレート – 所定の期間に 1 回以上購入した顧客数を、同じ期間のユニークユーザーの合計数で割った値。
  • 生涯価値 – 平均的な顧客から生まれる生涯売上高の基準。これは、いくつかの式を使用して計算できます。一般的な式は、ARPU × (1 / 解約率) です。マーケティング費用とユーザー獲得費用を計画するときに役立ちます。
  • 解約済購入者 – アプリケーションで以前購入したが、その後アプリケーションをまったく使用しなくなったユーザーの割合。 

これらの 3 つのカテゴリからメトリクスを収集することで、「先月のサインアップ数は何件か」「ユーザーあたりの平均売上高はいくらか」といった、営業担当者やアナリストが関心を持ちそうな質問に答えることができます。 ただし、これらの質問は、ビジネスの成長のために回答する必要のある緊急の質問の回答にならない可能性があります。例えば、All Things Sports アプリケーションの次のような質問のことです。

  • 実況中継機能を使用している顧客の方がイベントチケットを購入しそうですか?
  • どの地域が最もサインアップ数が高いですか?
  • どのチームのファンが商品を最も購入しそうですか?
  • 18 ~ 24 歳の男性に最も人気のある商品の製品カテゴリは何ですか?

アクティベーション、定着、およびコンバージョンのメトリクスを単一の分析プラットフォームにまとめることで、これらの質問に簡単に回答するだけでなく、さらに多くのことを実現できます。

Amazon Pinpoint では、顧客属性、デバイス属性、およびアプリケーション使用状況に関するメトリクスを追跡できるため、ビジネスの成長のために回答する必要のある重要な質問への回答に役立ちます。顧客のフォローアップにも利用できるため、結果的に会社の売上高をさらに増やすことができます。例えば、分析から、顧客がショッピングカートにアイテムを残したままアプリケーションを完全に放置していることがわかった場合は、Pinpoint でフォローアップメールやプッシュ通知を送信して、コンバージョンに導くことができます。

Amazon Pinpoint 顧客分析を使用すると、顧客の属性や行動をすべて包括した視野に立てるため、製品の改良に集中して取り組むことができます。