すべてがわかる「解析」
サイトへの流入から購買に至るまでのユーザーの行動をじっくり観察して、ユーザーを理解
Fanplayrの強みは、金融市場で培ったリアルタイム且つ緻密な「解析」にあります。サイトに流入したそのときから、商品を探しているときも、足を止めて商品を見ているときも、カートに入れたときも、迷っているときも。ユーザーをしっかりと理解することが、最高の顧客体験を提供するの第一歩です。
どこからどのようなユーザが来たのか？
流入・広告解析
顧客属性解析
リピーター解析
RFM解析
オーガニック検索や広告、メルマガなど、サイトに流入したユーザーの流入元を特定し、流入元ごとの効果を測定します。また、顧客の属性解析・リピーター解析では、コンバージョン有無も含めて解析。購入回数や金額、いつ購入したか、を掛け合わせてランクを出すRFM分析も標準搭載されており、施策のターゲットとしてセグメントできます。
いつ購入・いつ離脱するのか？
CVタイミング解析
離脱解析
長くサイトに滞在しているユーザーほどコンバージョン率が高い傾向にあることは想像がつくでしょう。Fanplayrでは、この滞在時間を解析してセグメントすることができます。一定時間滞在して、コンバージョンする確率が高い人だけをセグメントできるため効果が出やすい人だけをターゲットにして確実にコンバージョンを促すとともに 、確度の低い人には過度な接客を控えます。
離脱解析（かご落ち解析）は、かご落ち対策すべきターゲットを割り出す際に必要な解析です。閲覧しているユーザー、カートに入れているユーザー、購入したユーザー、などに分類して、コンバージョンに近い人を割り出すことができます
どの方法が効果が高いのか、施策以外の原因はないか？
ABテスト
サイトスピード解析
施策は、改善を繰り返すことで効果を上げ続けることができます。Fanplayrでは、施策の結果を比較解析できます。施策をしなかった場合とした場合で効果が出たかどうかや、どのクリエイティブで効果が出たかなどのABテストの測定を簡単設定。
また、成果が上がらない場合、施策そのもの以外にサイトが重い、画像の表示が遅い、などが関連する場合があるため、スピード解析機能も備えています。
多様な軸を掛け合わせ、顧客をセグメントする
Fanplayrの解析の特長は、単なる解析ではなく、ゴールを「コンバージョン」に置いた解析機能を提供していることです。様々な軸を掛け合わせて、最も効果が出やすい条件を絞り込んでセグメントしていくことで、無駄・過度な接客を控え、顧客との自然なコミュニケーションを実現します。