ロイヤルティ要因分析

顧客ロイヤルティを高め、リピート率やLTVを向上させていくためには、CXを改善する打ち手を明確にし、施策に落とし込んでいく必要があります。Sprocketでは、顧客を「望ましい状態」に導いた要因が何だったのかを可視化する「ロイヤルティ要因分析」を用い、根拠に基づいた対策を講じていきます。

「何をすれば良いのか？」を明確にする

初回購入をした／しない、リピーターになった／ならないというユーザーの行動の差には、そこに影響を与えている要因があります。それがわかれば、「何をすれば良いのか？」を明確にすることができ、具体的な施策に落とし込むことができます。

そこで、Sprocketでは、顧客を「望ましい状態」に導いた要因が何だったのかを可視化する 「ロイヤルティ要因分析」を開発しました。

Sprocketは、ユーザーがWebサイトで取った行動を「行動データ」としてリアルタイムに計測し、詳細なデータを蓄積しています。そのデータをもとに、特定の行動をした／していないの差異を定量的に出力。差異が大きい行動から「重要な顧客体験」を特定します。ロイヤルティ要因分析により、例えば下記のような「重要な顧客体験」を可視化することができます。

• 初回購入やリピート購入に影響を与えている重要な顧客体験は何だったのか？
• ロイヤルカスタマー育成に大きな影響を与えているものは何か？
• お問い合わせ削減に効果的なユーザー行動は何か？

分析結果のアウトプットイメージ

貢献度と行動率を算出

ロイヤルティ要因分析によって、初回購入やF2転換といった顧客を「望ましい状態」に導いた要因を行動データから見つけ出すことができます。具体的には、ユーザー行動ごとの「貢献度」と「行動率」を算出し、成果に貢献した行動を特定します。

分析結果と詳細のレポートを提供

ロイヤルティ要因分析の結果は、視覚的に整理した分析結果レポートと詳細レポート（分析の元データ）という形で提供します。さらに、専任のコンサルタントが改善策を具体的に提案します。

ロイヤルティ要因分析の活用事例

初回購入者を増やす要因を可視化

あるアパレルECサイトでは、ロイヤルティ要因分析により、「お買い物ガイド」が初回購入への貢献度が高いとわかりました。そこで、「商品ページでの不安払拭を強化すればコンバージョンが増えるのでは？」という仮説のもと、よくある不明点を商品ページで解消できる施策を実施しました。結果、CVRを109％改善できました。

F2転換への貢献度が高い行動を可視化

コスメ系ECサイトの例では、「購入履歴」の閲覧がF2転換への貢献度の高いユーザー行動だとわかりました。以前購入した商品を購入履歴からたどって再び買うことが多いためです。そこで、購入履歴へ誘導する施策を実施。CVRを104％改善できました。

Sprocketは多くの企業に活用いただいています

導入されたお客様の生の声はこちら

さまざまな業界での実績があります

ECサイトだけではなく、獲得系のサイトにもご導入いただいています。400社以上のご支援実績にもとづいて、解決すべき課題に合わせた最適なソリューションをご提供できます。