FANSHIPの分析

施策結果を分析し、
次のアクションへ活かす

アプリ分析

アプリ分析とは?

アプリから収集したオンライン・オフラインのユーザー行動データや、
CRMシステム上の会員属性データをFANSHIPに統合し分析、レポーティングすることが出来ます。
分析結果は、新しい施策の立案や施策実行後の効果検証に利用することで、効率的にPDCAを回していくことが可能です。

  • 収集したデータ

    アプリ内行動・ユーザー属性・購買情報・会員情報・来店・イベントトラッキング

    収集したデータをセグメント機能やKPIに設定できる

    会員情報、購買履歴、来店などの収集したデータをセグメント機能やKPIに設定することができる

  • セグメント機能

    休眠ユーザー

    店舗によく来るユーザー

    KPI設定

    アクティブユーザー

    商品を購入した

    特定の画面に来た

    右矢印 右矢印 右矢印

    セグメント機能やKPI設定をすると、プッシュ通知やクーポンの施策に活用でき、分析(レポート)も行える

  • 施策

    プッシュ通知クーポン

    分析(レポート)

    分析レポート折れ線グラフ分析レポート円グラフ

上矢印 上矢印

会員情報、購買履歴、来店などの収集したデータを
セグメント機能やKPIに設定することができる

セグメント機能やKPI設定をすると、
プッシュ通知やクーポンの施策に活用でき、
分析(レポート)も行える

具体的な分析レポート

  • ユーザー属性分析

    FANSHIPでは、性別や会員/非会員などの属性をユーザーに設定することができます。
    これにより、アプリ全体のユーザー属性傾向や、購買や会員登録など重要アクションを 達成したユーザーの属性傾向が分析可能です。

    ユーザー属性分析
  • リテンション分析

    新規/既存ユーザーのリテンション率を分析することができます。登録しているセグメント別のリテンション率も分析出来るため、
    どのようなアクションを行うとリテンション率が向上するのかを調査する「マジックナンバー分析」も可能です。

    リテンション分析
  • ファネル分析

    商品購入や会員証提示、会員登録など、ユーザーに期待する行動のうち、
    その達成率や、どこでつまづき離脱しているのかを分析することができます。
    離脱率の高いポイントで施策を講じることで、達成率を高めていくことが可能です。

    ファネル分析
  • 来店分析

    自店舗 / 競合店舗にアプリユーザーがどれだけ来店したかを分析することができます。
    日別、曜日別、時間帯別の分析による混雑時間帯の把握や、来店頻度、競合との併用率も分析可能です。
    競合店に頻繁に来店している離反ユーザーや、自店舗にしばらく来店していない休眠ユーザーに対して
    施策を講じることで、来店率の向上につながります。

    来店分析
  • その他、アクティブユーザー分析・プッシュ通知分析・アプリ内メッセージ分析・KPI分析など多数のレポートをご用意しております。

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導入インタビュー

  • 東急電鉄株式会社
    2017年頃からメインで担当されている、東急電鉄株式会社 鉄道事業本部 経営戦略部 広報CS課の片貝 真帆様にお話を伺いました。
    事例を読む
  • コスモ石油マーケティング株式会社
    2020年3月までアプリ推進を担当されていた、現 関東支店長の藤本一臣様と、4月以降現在までアプリ推進を担当されている リテール部 リテールシステム担当部長の桑原 浩一様にお話を伺いました。
    事例を読む
  • 相模鉄道株式会社
    2018年12月にフルリニューアルを行った新アプリの企画から運用まで担当されている、相模鉄道株式会社 経営企画部 ICT推進 担当の綱島 悠太様にお話を伺いました。
    事例を読む

FANSHIPのご紹介

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(外部・自社データ ・会員情報、・購買情報、・AppsFlyer、・TREASURE DATA)→IN→(データ分析 アクセス、コンバージョン、来店 セグメント 新規ユーザー、休眠ユーザー、プレミアムユーザー)→OUT→(外部・自社データ ・LINE、・メール、・Web接客、・レコメンドエンジン、・広告、・インストア施策)
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