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事業成長をサポートする
マーケティング・ソリューション
行動ログから生活者像を読み解く
Loyal-U Finder®

携帯電話の普及率は97.4%となり(総務省:令和5年通信利用動向調査より)、1人1台以上の台数を保有する時代となりました。そうした中で、顧客の生活に密着したツールとしても広告の媒体としても日に日に重要度が増しているスマートフォン。マーケティングツールとして自社アプリを活用する企業が増えているのは言うまでもありません。生活者が無意識に行っているアプリの起動ログは、行動ログの中でも特に生活に密着しており、生活者像を浮き彫りするのに大いに役立ちます。

当社でもこのようなお問合せが増えました。

  • 自社アプリはわかるが、競合アプリの浸透状況や利用状況がどうなっているのか知りたい
  • 実施したマーケティング施策の効果や成果を把握し、検証できないか
  • 自社アプリの利用者像とはどのような方々なのか、従来とは違う視点で理解を深められないか
  • 自社のアプリのユーザーをもっと増やしたい。見込顧客を効率よく発見、アプローチできないか

当社では携帯アプリの起動ログを使って、生活者像を読み解くソリューションとしてLoyal-U Finder®があります。

Loyal-U Finder®

スマートフォンのログデータから、利用しているアプリ、その起動回数・日時、アプリ間の併用実態などを分析。
もはや生活に欠かせないスマホアプリの利用データの分析から、リアルでクリアな、自社の現ユーザー(自社アプリユーザー≒ロイヤルユーザー)や潜在顧客像が把握でき、CRM戦略・戦術の構築・実践に活かせます。

「Loyal-U Finder®」4つの活用方法

1.自社及び競合アプリの利用実態の把握

自社アプリのユーザーについては多角的な分析が可能ですが、競合アプリのユーザー動向を把握するのは困難です。
Loyal-U Finder®なら、同一のリソースと視点で自社と競合アプリの両方を比較・分析が可能です。
ユーザーが両アプリを併用しているのか、一方のみを利用しているのかといった行動も明らかにできます。

2.アプリ利用者がどのような人か、顧客理解を深める

起動ログは利用者が無自覚に行った結果=リアルな行動の反映と言えます。アンケート調査では、さまざまな意識や自覚している情報を得られますが、それらはあくまで調査した時点のものです。一方、アプリの起動ログは時々刻々と変化する関心や意識、無自覚な行動が反映された結果ですので、生活者のリアルを表すデータと言えます。
また、1人1人が使っているアプリ全体の起動状況を把握しているので、特定アプリを使っている/非使用だけでなく、アプリ使用の全体的な特徴(クラスター)が把握でき、自社アプリがどんなクラスターに支持されているのか等、アンケート調査では見えてこない顧客像の描出が可能で、顧客理解を深めるのに役立ちます。

当社のAI分析ツール「Target Finder®」で起動ログをクラスター化

Target Finder®は事前の仮説なしに、「誰が・何を・どれくらい」を示す行動データをAIが分析、自動で顧客のタイプ分けを行い、最適なものを示してくれるクラスタリングツールです。結果を使って見込み客のリストアップも簡単にできます。

Target Finder®の仕組み

このTarget Finder®を用いて携帯アプリの起動ログを分析し、対象者1人1人にクラスター情報を付与しています。例えば、「ポイ活に熱心なクラスターX」「SNSを使いこなすコミュニケーションが活発なクラスターY」等です。各アプリがどんなクラスターによく使われているのかが把握できることで、どのようなニーズに受け入れられているのかが推察できるようになります。

ペルソナの例

クラスター情報を活用したペルソナの例を下記に挙げます。

クラスターX

楽天経済圏で暮らす、ポイ活でお得を楽しむ堅実&娯楽アクティブミドル

楽天系アプリのヘビーユーザー。特にポイ活。ネットショッピングも楽天メイン。検索でもポイントを貯める。

楽天以外のポイントカードを併用する人も。とにかくお得が好き。コンビニ系アプリも活用。クーポンやポイントを集めて使うのが趣味。

クラスターY

LINEもインスタも使いこなす! アラフィフ女子のSNS&買い物LIFE

LINEは家族や友人とのやり取りに欠かせないツール。おしゃべり感覚で使う。

Instagramでスイーツや情報収集。お出かけした時の写真を投稿。

週末には家族や友人とお出かけ。その時の写真はSNSにシェア

クラスターZ

インドア派のアラサー男子
Xもゲームもマンガも
大好き!

Xやマンガ、読書好き。特にXで情報収集が日課。投稿も。YouTube、ゲーム、マンガ、ツイキャス等をよく使うインドア派。友達ともゲームを楽しむ

日中は仕事をしているが、帰宅後や週末は趣味に没頭するため、自炊せずデリバリーやファストフードをよく利用。

読み解き活用例

■ファクト

コンビニ系アプリの利用率が高いのは、楽天経済圏でポイ活に熱心なクラスターXと、ファミレスや出前アプリなどをよく使う非自炊派クラスターZの2強

■解釈

ポイ活に熱心なクラスターXがコンビニ系のアプリを使うのはクーポンやお得情報を得て、お得に買い物をしたい志向の表れ。
非自炊派クラスターZは、外で食べて帰るかテイクアウトすることが多いことから、昼食や夕食等をよく買いに行くのでコンビニ系のアプリを利用。

■結果の活用

コンビニ系アプリの利用促進策をクラスターの特長に合わせて発信する情報を出し分け
ポイ活に熱心なクラスターXに対して:お得情報をこまめに配信
非自炊派クラスターZに対して:新しいお弁当や惣菜の紹介。組み合わせてできる簡単アレンジレシピ

このようにアプリの起動情報を個々のアプリではなく全体で分析し、その人の関心領域や嗜好を把握することは顧客理解を深め、アプローチ方法や表現を開発する際に大いに役立つと考えています。 

3.施策前後の効果検証

デイリーのデータを保有しているので、施策実施の前/後、場合によっては前/中/後でのアプリの起動率や起動頻度がどのように変化したのか等を検証することができます。

4.新規顧客を獲得するための見込み顧客の発見

通常のデータ分析では「使った」「使っていない」「どのくらい使っている」ということがわかりますが、「今は使っていないが今後使ってくれそうな人」、つまり潜在的な見込み客までわかるのは、起動ログを弊社のAIツール「Target Finder®」で分析した結果によるものです。見込み客をリストアップし直接アプローチや拡張配信も可能です。

お問い合わせ

久保 ひろみ、久保 聡司、本多 優一

お問い合わせ:data-solution@tokyu-agc.co.jp