ユーザータイプ分析 (β版) | KARTE Insight

ユーザータイプ分析で
効果的な改善サイクルを

日々眺めている事業数値も、ユーザー起点で捉えることで深い洞察を得やすいデータへと進化します。 KARTEのユーザータイプ分析では、分析・仮説構築・施策配信までを一気通貫で実施することができます。

What’s User Type Analysis

ロイヤルティの可視化で「見るべき」
ターゲットを特定

Case

導入後のお客様の声

多面的に解像度上げることができるので、事業としての注力していくポイントを議論するのにも役立っています。

導入の背景: 日常的にみているKPIに基づく数値データに対して、ユーザータイプ分析のデータは定性情報も含めて、課題から見つける・気づきを得るものになっています。その属性のユーザー群の特徴や他の群との違いなど俯瞰して多面的に解像度上げることができるので、事業としての注力していくポイントを議論するのにも役立ってます。
株式会社雨風太陽 / 取締役権藤様

面でユーザーを捉えることができるので、事業インパクトが出るかの議論につなげやすくなりました。

導入の背景: KARTEの強みはN1を点として深く知れることだと思います。ただ、N1だけだとそういったユーザーがどの程度いるのか面で捉えられない課題を感じてました。ユーザータイプ分析を使うことで面でユーザーを捉えることができるので、事業インパクトが出るかの議論につなげやすくなりました。
株式会社雨風太陽 / マーケティング部部長小林様

カスタマージャーニーの確認や見直しに活用することで、適切な体験設計と事業成長に役立てていきたいです。

導入の背景: ユーザーのロイヤルティを可視化できることはもちろん、柔軟にユーザータイプを設計・登録でき、特徴的な行動や同時に所属するユーザータイプを可視化できるところが気に入っています。顧客行動の変化も知れるので、カスタマージャーニーの確認や見直しに活用することで、適切な体験設計と事業成長に役立てていきたいです。
株式会社アーバンリサーチ / デジタル事業部デザイン課マネージャー尻江様

How to use User Type

ユーザーを群で理解する
特性や行動傾向をつかむ

ユーザータイプごとに重要な指標の推移やロイヤルティの割合、ユーザータイプ間の移動量を把握することができます。変化したユーザーを個別に見ることで、その変化の理由を見つけ出し、ユーザーをより深く理解することが可能です。

ロイヤルティの変化を、定量・定性の両面でとらえる

ロイヤルティの定量的な変化、例えばヘビーユーザーからロイヤルユーザーへのランクアップや、リピートユーザーから非アクティブユーザーへのランクダウンを捉え、n=1分析でその変化の理由を定性的に理解します。ランクの移動量、行動の分析、近いユーザータイプの探索によってリフトアップ施策仮説の立案や変化理由の特定に役立ちます。