Analytics Cloud
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| 目的 | 分析分類 | # | 分析名 |
|---|---|---|---|
| 売上を 可視化したい |
自社EC/モールでの 売上可視化 |
1 | 自社EC 売上分析
自社ECの売上状況を可視化し、
売上に寄与するチャネルを把握する |
| 2 | 自社EC/モール売上分析
自社EC/モール別に売上状況を可視化し、
売上に寄与するチャネルを把握する |
||
| 顧客状態を 把握したい |
会員推移の把握 | 3 | 会員ランク別推移分析
会員ランク別にユーザー数の推移を可視化し、
会員ランクを上げていくための要因を把握する |
| 4 | 会員登録者数推移分析
会員登録者数の推移を可視化し、
登録者数が変動した要因を把握する |
||
| 5 | LINE ID連携数推移分析
LINE ID連携数の推移を可視化し、
連携者数が変動した要因を把握する |
||
| 6 | 退会者数推移分析
退会者数の推移を可視化し、
退会者数が変動した要因を把握する |
||
| 優良顧客の把握 | 7 | デシル分析
購入金額をもとに、ランクを10等分することで優良顧客を把握する
|
|
| 8 | RFM分析
ユーザーを「最終購入日からの経過日数」「累計購入回数」「累計購入金額」の
3軸で可視化し、優良顧客を把握する |
||
| 9 | 利用年数別購入状況分析
利用年数別に購入状況を可視化し、
次年度以降の新規/既存顧客から年またぎでの購入状況を把握する |
||
| 10 | メイン-サブ商品 購入相関分析
メイン商品(PC/バイオリンなど)購入と
サブ商品(キーボード/弦など)購入の相関を可視化し、 メイン商品の購入にサブ商品の購入が重要になるか把握する |
||
| LTV向上に 向けた示唆を得たい |
改善すべき歩留まりの把握 | 11 | 購入転換率分析
ビジネスプロセスにおける歩留まりを可視化し、
改善すべきプロセスを把握する |
| 12 | コホート分析
会員登録/初回購入したユーザーの定着率を可視化し、
改善すべきプロセスを把握する |
||
| アプローチすべき タイミングの把握 |
13 | F2転換タイミング分析
初回購入したユーザーのF2転換タイミングを可視化し、
2回目購入させる適切なタイミングを把握する |
|
| 14 | 購入間隔分析
商品が購入される間隔を可視化し、
購入タイミングを把握する |
||
| アプローチすべき 商品の把握 |
15 | 商品ゴールデンルート分析
優良顧客がどのような順番で商品を購入しているか可視化し、
商品購入に至るまでの導線を把握する |
|
| 16 | 同時購入商品分析
同時購入されやすい商品の組み合わせを可視化し、
最適な商品の組み合わせを把握する |
||
| 17 | F1F2購入商品の組み合わせ分析
初回購入した商品と2回目購入商品で頻出する組み合わせを可視化し、
2回目購入させる適切な商品を把握する |
||
| サイトアクセス 分析をしたい |
アクセス状況の可視化 | 18 | ページアクセス分析
サイト全体のアクセス状況を可視化し、
改善すべきページを把握する |
| 19 | ランディングページ分析
ランディングページ別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきページを把握する |
||
| 20 | 流入時間帯分析
流入時間帯別に、セッション数やCV数などを可視化し、
時間帯ごとの傾向を把握する |
||
| 21 | アプリ利用状況分析
アプリを利用しているユーザーの利用状況を可視化し、
アプリ利用率を高めるための要因を把握する |
||
| 利用デバイスの可視化 | 22 | 利用デバイス分析
利用デバイス別に顧客数やCVRなどを可視化し、
デバイスによるCVRの差分とその要因を把握する |
|
| 23 | デバイスブラウザ分析
ブラウザ別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきデバイスのUXを把握する |
||
| 24 | デバイスOS分析
OS別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきページを把握する |
||
| 施策効果を 可視化したい |
広告効果の可視化 | 25 | 流入チャネル別CVR分析
流入チャネル別にCVRの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
| 26 | 月次広告媒体別CPA分析
月×広告媒体別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 27 | 日次広告媒体別CPA分析
日×広告媒体別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 28 | 月次広告キャンペーン別CPA分析
月×広告キャンペーン別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 29 | 日次広告キャンペーン別CPA分析
日×広告キャンペーン別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 30 | 流入チャネル別一気通貫分析
セッションから売上までを一気通貫で可視化し、
売上に寄与する広告を把握する |
||
| 31 | アトリビューション分析
直接CVのみではなく、間接CVも含めた広告の成果を可視化し、
売上に寄与する広告を把握する |
||
| b➜dash施策からの 効果可視化 |
32 | メール成果分析
メール施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
|
| 33 | メール開封時間帯分析
時間帯毎にメールを開封した顧客数や人数比率などを可視化し、
開封率が変動した要因を把握する |
||
| 34 | web接客成果分析
web接客施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
||
| 35 | SMS成果分析
SMS施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
||
| 36 | LINE成果分析
LINE施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
||
| 37 | アプリPush成果分析
アプリPush施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
||
| 38 | チャネル別施策成果分析
チャネルの施策別に流入から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
| 目的 | 分析分類 | # | 分析名 |
|---|---|---|---|
| 売上を 可視化したい |
自社EC/モールでの 売上可視化 |
1 | 自社EC/店舗 売上分析
自社EC/店舗別に売上状況を可視化し、
売上に寄与するチャネルを把握する |
| 2 | 自社EC/店舗/モール 売上分析
自社EC/店舗/モール別に売上状況を可視化し、
売上に寄与するチャネルを把握する |
||
| 顧客状態を 把握したい |
会員推移の可視化 | 3 | 会員ランク別推移分析
会員ランク別にユーザー数の推移を可視化し、
会員ランクを上げていくための要因を把握する |
| 4 | 会員登録者数推移分析
会員登録者数の推移を可視化し、
登録者数が変動した要因を把握する |
||
| 5 | LINE ID連携数推移分析
LINE ID連携数の推移を可視化し、
連携者数が変動した要因を把握する |
||
| 6 | 退会者数推移分析
退会者数の推移を可視化し、
退会者数が変動した要因を把握する |
||
| 優良顧客の可視化 | 7 | デシル分析
購入金額をもとに、
ランクを10等分することで優良顧客を把握する |
|
| 8 | RFM分析
ユーザーを「最終購入日からの経過日数」「累計購入回数」「累計購入金額」の
3軸で可視化し、優良顧客を把握する |
||
| 9 | 利用年数別購入状況分析
利用年数別に購入状況を可視化し、
次年度以降の新規/既存顧客から年またぎでの購入状況を把握する |
||
| 10 | メイン-サブ商品 購入相関分析
メイン商品(PC/バイオリンなど)購入と
サブ商品(キーボード/弦など)購入の相関を可視化し、 メイン商品の購入にサブ商品の購入が重要になるか把握する |
||
| LTV向上に 向けた示唆を得たい |
改善すべき歩留まりの可視化 | 11 | 購入転換率分析
会員登録したユーザーの購入状況を可視化し、
改善すべきポイントを把握する |
| 12 | コホート分析
会員登録/初回購入したユーザーの定着率を可視化し、
改善すべきプロセスを把握する |
||
| アプローチすべき タイミングの可視化 |
13 | F2転換タイミング分析
初回購入したユーザーのF2転換タイミングを可視化し、
2回目購入させる適切なタイミングを把握する |
|
| 14 | 購入間隔分析
商品が購入される間隔を可視化し、
購入タイミングを把握する |
||
| アプローチすべき 商品の可視化 |
15 | 商品ゴールデンルート分析
優良顧客がどのような順番で商品を購入しているか可視化し、
商品購入に至るまでの導線を把握する |
|
| 16 | 同時購入商品分析
同時購入されやすい商品の組み合わせを可視化し、
最適な商品の組み合わせを把握する |
||
| 17 | F1F2購入商品の組み合わせ分析
初回購入した商品と2回目購入商品で頻出する組み合わせを可視化し、
2回目購入させる適切な商品を把握する |
||
| 相互送客状況の可視化 | 18 | 自社EC/店舗購入分析
自社ECのみ、店舗のみ、自社EC/店舗での販売チャネルごとで、
購入状況を可視化し、相互送客状況を把握する |
|
| 19 | 自社EC/店舗送客分析
自社EC→店舗、店舗→自社ECでの送客タイミングを可視化し、
送客率を上げるための要因を把握する |
||
| 20 | 店舗から自社EC送客 商品組み合わせ分析
店舗→自社ECに送客する際の購入商品の組み合わせを可視化し、
送客率を高めるための要因を把握する |
||
| 21 | 自社ECから店舗送客 商品組み合わせ分析
自社EC→店舗に送客する際の購入商品の組み合わせを可視化し、
送客率を高めるための要因を把握する |
||
| サイトアクセス 分析をしたい |
アクセス状況の可視化 | 22 | ページアクセス分析
サイト全体のアクセス状況を可視化し、
改善すべきページを把握する |
| 23 | ランディングページ分析
ランディングページ別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきページを把握する |
||
| 24 | 流入時間帯分析
流入時間帯別にセッション数やCV数などを可視化し、
時間帯ごとの傾向を把握する |
||
| 25 | アプリ利用状況分析
アプリを利用しているユーザーの利用状況を可視化し、
アプリ利用率を高めるための要因を把握する |
||
| 利用デバイスの可視化 | 26 | 利用デバイス分析
利用デバイス別に顧客数やCVRなどを可視化し、
デバイスによるCVRの差分とその要因を把握する |
|
| 27 | デバイスブラウザ分析
ブラウザ別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきデバイスのUXを把握する |
||
| 28 | デバイスOS分析
OS別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきページを把握する |
||
| 施策効果を 可視化したい |
広告効果の可視化 | 29 | 流入チャネル別CVR分析
流入チャネル別にCVRの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
| 30 | 月次広告媒体別CPA分析
月×広告媒体別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 31 | 日次広告媒体別CPA分析
日×広告媒体別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 32 | 月次広告キャンペーン別CPA分析
月×広告キャンペーン別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 33 | 日次広告キャンペーン別CPA分析
日×広告キャンペーン別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 34 | 流入チャネル別一気通貫分析
セッションから売上までを一気通貫で可視化し、
売上に寄与する広告を把握する |
||
| 35 | アトリビューション分析
直接CVのみではなく、間接CVも含めた広告の成果を可視化し、
売上に寄与する広告を把握する |
||
| b➜dash施策からの 効果可視化 |
36 | メール成果分析
メール施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
|
| 37 | メール開封時間帯分析
時間帯毎にメールを開封した顧客数や人数比率などを可視化し、
開封率が変動した要因を把握する |
||
| 38 | web接客成果分析
web接客施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
||
| 39 | SMS成果分析
SMS施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
||
| 40 | LINE成果分析
LINE施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
||
| 41 | アプリPush成果分析
アプリPush施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
||
| 42 | チャネル別施策成果分析
チャネルの施策別に流入から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
| 目的 | 分析分類 | # | 分析名 |
|---|---|---|---|
| 契約状況を 可視化したい |
売上の可視化 | 1 | 売上分析
売上状況を可視化し、
売上が変動した要因を把握する |
| 契約数の推移可視化 | 2 | 月次 契約推移状況分析
月別に、契約数の推移を可視化し、
契約数が変動した要因を把握する |
|
| 3 | 週次 契約推移状況分析
週別に、契約数の推移を可視化し、
契約数が変動した要因を把握する |
||
| 4 | 日次 契約推移状況分析
日別に、契約数の推移を可視化し、
契約数が変動した要因を把握する |
||
| LTV向上に向けた 示唆を得たい |
改善すべき 歩留まりの可視化 |
5 | 体験予約からの契約までの歩留まり分析
年月別に体験予約、来店、契約といった歩留まりを可視化し、
改善すべきポイントを把握する |
| 6 | 体験予約からの体験参加状況分析
体験予約から体験参加に至るまでの経過日数を可視化し、
体験参加させる適切なタイミングを把握する |
||
| 7 | 体験参加からの契約状況分析
体験参加後から契約に至るまでの経過日数を可視化し、
契約させる適切なタイミングを把握する |
||
| 8 | 契約後の来店状況分析
契約後の来店状況を可視化し、
来店させるタイミングを把握する |
||
| 9 | 契約後の解約状況分析
契約した月別に、いつ解約に至ったのかを可視化し、
解約に至るタイミングを把握する |
||
| アプローチすべき コースの把握 |
10 | 契約コース組み合わせ分析
優良顧客がどのような順番でコースを契約しているか可視化し、
契約に至るまでの導線を把握する |
|
| 施策効果を 可視化したい |
広告効果の可視化 | 11 | 流入チャネル別CVR分析
流入チャネル別にCVRの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
| 12 | 流入チャネル別一気通貫分析
来店型における、セッションから売上までを一気通貫で可視化し、
売上に寄与する広告を把握する |
||
| 13 | 全チャネル別コストパフォーマンス分析
チャネル別にコストパフォーマンスを可視化し、
1成約に必要なコストを把握する |
||
| 14 | 月次広告媒体別CPA分析
月×広告媒体別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 15 | 日次広告媒体別CPA分析
日×広告媒体別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 16 | 月次広告キャンペーン別CPA分析
月×広告キャンペーン別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 17 | 日次広告キャンペーン別CPA分析
日×広告キャンペーン別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 18 | アトリビューション分析
契約に至った直接CVのみではなく、
間接CVも含めた広告の成果を可視化し、 売上に寄与する広告を把握する |
||
| b➜dash施策からの 効果可視化 |
19 | メール成果分析
メール施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
配信から売上に寄与する施策を把握する |
|
| 20 | メール開封時間帯分析
時間帯毎にメールを開封した顧客数や人数比率などを可視化し、
開封率が変動した要因を把握する |
||
| 21 | web接客成果分析
web接客施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
配信から売上に寄与する施策を把握する |
||
| 22 | SMS成果分析
SMS施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
配信から売上に寄与する施策を把握する |
||
| 23 | LINE成果分析
LINE施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
配信から売上に寄与する施策を把握する |
||
| 24 | アプリPush成果分析
アプリPush施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
配信から売上に寄与する施策を把握する |
||
| 25 | チャネル別施策成果分析
チャネルの施策別に流入から売上に至るまでの成果を可視化し、
配信から売上に寄与する施策を把握する |
||
| サイトアクセス 分析をしたい |
アクセス状況の可視化 | 26 | ページアクセス分析
サイト全体のアクセス状況を可視化し、
改善すべきページを把握する |
| 27 | ランディングページ分析
ランディングページ別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきページを把握する |
||
| 28 | 流入時間帯分析
流入時間帯別にセッション数やCV数などを可視化し、
流入状況を把握する |
||
| 29 | アプリ利用状況分析
アプリを利用しているユーザーの利用状況を可視化し、
アプリ利用率を高めるための要因を把握する |
||
| 利用デバイスの可視化 | 30 | 利用デバイス分析
利用デバイス別に顧客数やCVRなどを可視化し、
デバイスによるCVRの差分とその要因を把握する |
|
| 31 | デバイスブラウザ分析
ブラウザ別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきデバイスのUXを把握する |
||
| 32 | デバイスOS分析
OS別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきページを把握する |
| 目的 | 分析分類 | # | 分析名 |
|---|---|---|---|
| 顧客の契約状況を 把握したい |
契約推移状況の可視化 | 1 | 月次 契約推移分析
月別に有料会員登録者数の推移を可視化し、
登録者数が変動した要因を把握する |
| 2 | 週次 契約推移分析
週別に有料会員登録者数の推移を可視化し、
登録者数が変動した要因を把握する |
||
| 3 | 日次 契約推移分析
日別に有料会員登録者数の推移を可視化し、
登録者数が変動した要因を把握する |
||
| 改善すべき歩留まりの 可視化 |
4 | 無料会員からの有料会員化分析
無料会員登録後の有料会員登録の状況を可視化し、
有料会員登録のタイミングを把握する |
|
| 5 | 有料会員からの解約化分析
有料会員登録後の解約状況を可視化し、
解約のタイミングを把握する |
||
| 6 | 解約からの再契約化分析
解約後の再契約の状況を可視化し、
再契約のタイミングを把握する |
||
| サイトアクセス 分析をしたい |
アクセス状況の可視化 | 7 | ページアクセス分析
サイト全体のアクセス状況を可視化し、
改善すべきページを把握する |
| 8 | ランディングページ分析
ランディングページ別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきページを把握する |
||
| 9 | 流入時間帯分析
流入時間帯別に、セッション数やCV数などを可視化し、
時間帯ごとの傾向を把握する |
||
| 10 | アプリ利用状況分析
アプリを利用しているユーザーの利用状況を可視化し、
アプリ利用率を高めるための要因を把握する |
||
| 11 | 無料会員からのサイト閲覧状況分析
無料会員登録後のログイン状況を可視化し、
顧客の利用状況を把握する |
||
| 12 | 有料会員からのサイト閲覧状況分析
会員登録/有料会員登録後のログイン状況を可視化し、
顧客の利用状況を把握する |
||
| 13 | 無料会員のweb-RFM分析
無料会員ユーザーを『最終ログインからの経過日数』
『累計ログイン回数』『累計滞在時間』の3軸で可視化し、 ユーザー別利用状況を把握する |
||
| 14 | 有料会員のweb-RFM分析
有料会員ユーザーを『最終ログインからの経過日数』
『累計ログイン回数』『累計滞在時間』の3軸で可視化し、 ユーザー別利用状況を把握する |
||
| 利用デバイスの可視化 | 15 | 利用デバイス分析
利用デバイス別に顧客数やCVRなどを可視化し、
デバイスによるCVRの差分とその要因を把握する |
|
| 16 | デバイスブラウザ分析
ブラウザ別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきデバイスのUXを把握する |
||
| 17 | デバイスOS分析
OS別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきページを把握する |
||
| サイトアクセス 分析をしたい |
閲覧コンテンツの可視化 | 18 | 無料会員登録時のセッション内閲覧コンテンツ分析
自社ECのみ、店舗のみ、自社EC/無料会員登録時の
セッションで閲覧したコンテンツを可視化し、 無料会員登録に効果的なコンテンツを把握する |
| 19 | 無料会員登録前閲覧コンテンツ分析
無料会員登録前に閲覧したコンテンツを可視化し、
無料会員登録に効果的なコンテンツを把握する |
||
| 20 | 有料会員登録時のセッション内閲覧コンテンツ分析
有料会員登録時のセッションで閲覧したコンテンツを可視化し、
有料会員登録に効果的なコンテンツを把握する |
||
| 21 | 有料会員登録前閲覧コンテンツ分析
有料会員登録前に閲覧したコンテンツを可視化し、
有料会員登録に効果的なコンテンツを把握する |
||
| 22 | 閲覧コンテンツ分析
コンテンツごとの閲覧状況を可視化し、
コンテンツパフォーマンスを把握する |
||
| 23 | 無料会員の閲覧コンテンツ分析
無料会員のコンテンツごとの閲覧状況を可視化し、
コンテンツパフォーマンスを把握する |
||
| 24 | 有料会員の閲覧コンテンツ分析
有料会員のコンテンツごとの閲覧状況を可視化し、
コンテンツパフォーマンスを把握する |
||
| 25 | 同時閲覧コンテンツ分析
同時に閲覧されやすいコンテンツの組み合わせを可視化し、
最適なコンテンツの組み合わせを把握する |
||
| 26 | 無料会員の同時閲覧コンテンツ分析
無料会員に、同時に閲覧されやすいコンテンツの組み合わせを可視化し、
最適なコンテンツの組み合わせを把握する |
||
| 27 | 有料会員の同時閲覧コンテンツ分析
有料会員に、同時に閲覧されやすいコンテンツの組み合わせを可視化し、
最適なコンテンツの組み合わせを把握する |
||
| 施策効果を 可視化したい |
広告効果の可視化 | 28 | 流入チャネル別CVR分析
流入チャネル別にCVRの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
| 29 | 月次広告媒体別CPA分析
月×広告媒体別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 30 | 日次広告媒体別CPA分析
日×広告媒体別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 31 | 月次広告キャンペーン別CPA分析
月×広告キャンペーン別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 32 | 日次広告キャンペーン別CPA分析
日×広告キャンペーン別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
||
| 33 | アトリビューション分析
直接CVのみではなく、間接CVも含めた広告の成果を可視化し、
売上に寄与する広告を把握する |
||
| b➜dash施策からの 効果可視化 |
34 | メール成果分析
メール施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
|
| 35 | メール開封時間帯分析
時間帯毎にメールを開封した顧客数や人数比率などを可視化し、
開封率が変動した要因を把握する |
||
| 36 | web接客成果分析
web接客施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
||
| 37 | SMS成果分析
SMS施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
||
| 38 | LINE成果分析
LINE施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
||
| 39 | アプリPush成果分析
アプリPush施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
||
| 40 | チャネル別施策成果分析
チャネルの施策別に流入から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
| 目的 | 分析分類 | # | 分析名 |
|---|---|---|---|
| 契約状況を 可視化したい |
売上の可視化 | 1 | 売上分析
支店/面談担当者に応じた売上状況を可視化する
|
| 契約推移状況の可視化 | 2 | 月次 推移状況分析
月別に、成約数の推移を可視化し、
成約数が変動した要因を把握する |
|
| 3 | 週次 推移状況分析
週別に、成約数の推移を可視化し、
成約数が変動した要因を把握する |
||
| 4 | 日次 推移状況分析
日別に、成約数の推移を可視化し、
成約数が変動した要因を把握する |
||
| 契約率向上に向けた 示唆を得たい |
改善すべき歩留まりの 可視化 |
5 | 無料会員登録から成約までの歩留まり分析
年月別に、無料会員登録、面談予約、面談参加、
面接予約、面接参加、成約といった歩留まりを可視化し、 改善すべきプロセスを把握する |
| 6 | 無料会員登録からのサイト閲覧状況分析
無料会員登録後からサイト閲覧に至るまでの経過日数を可視化し、
サイト閲覧させる適切なタイミングを把握する |
||
| 7 | 無料会員登録からの面談予約状況分析
無料会員登録後から面談参加に至るまでの経過日数を可視化し、
面談参加させる適切なタイミングを把握する |
||
| 8 | 面談参加からの面接状況分析
面談参加後から面接参加に至るまでの経過日数を可視化し、
面接参加させる適切なタイミングを把握する |
||
| 9 | 面談参加からの成約状況分析
面談参加後から成約に至るまでの経過日数を可視化し、
成約させる適切なタイミングを把握する |
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| 施策効果を 可視化したい |
広告効果の可視化 | 10 | 流入チャネル別CVR分析
流入チャネル別にCVRの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
| 11 | 月次広告媒体別CPA分析
月×広告媒体別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
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| 12 | 日次広告媒体別CPA分析
日×広告媒体別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
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| 13 | 月次広告キャンペーン別CPA分析
月×広告キャンペーン別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
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| 14 | 日次広告キャンペーン別CPA分析
日×広告キャンペーン別にCPAの変動を可視化し、
広告運用を最適化させる |
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| 15 | 流入チャネル別一気通貫分析
セッションから売上までを一気通貫で可視化し、
売上に寄与する広告を把握する |
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| 16 | 全チャネル別コストパフォーマンス分析
チャネル別にコストパフォーマンスを可視化し、
1成約に必要なコストを把握する |
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| 17 | アトリビューション分析
直接CVのみではなく、間接CVも含めた広告の成果を可視化し、
売上に寄与する広告を把握する |
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| b➜dash施策からの 効果可視化 |
18 | メール成果分析
メール施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
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| 19 | メール開封時間帯分析
時間帯毎にメールを開封した顧客数や人数比率などを可視化し、
開封率が変動した要因を把握する |
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| 20 | web接客成果分析
web接客施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
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| 21 | SMS成果分析
SMS施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
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| 22 | LINE成果分析
LINE施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
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| 23 | アプリPush成果分析
アプリPush施策別に配信から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
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| 24 | チャネル別施策成果分析
チャネルの施策別に流入から売上に至るまでの成果を可視化し、
売上に寄与する施策を把握する |
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| サイトアクセス 分析をしたい |
アクセス状況の可視化 | 25 | ページアクセス分析
サイト全体のアクセス状況を可視化し、
改善すべきページを把握する |
| 26 | ランディングページ分析
ランディングページ別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきページを把握する |
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| 27 | 流入時間帯分析
流入時間帯別に、セッション数やCV数などを可視化し、
時間帯ごとの傾向を把握する |
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| 28 | アプリ利用状況分析
アプリを利用しているユーザーの利用状況を可視化し、
アプリ利用率を高めるための要因を把握する |
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| 利用デバイスの可視化 | 29 | 利用デバイス分析
利用デバイス別に顧客数やCVRなどを可視化し、
デバイスによるCVRの差分とその要因を把握する |
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| 30 | デバイスブラウザ分析
ブラウザ別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきデバイスのUXを把握する |
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| 31 | デバイスOS分析
OS別にセッション数やCV数などを可視化し、
改善すべきページを把握する |
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