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Facebook Analytics:ビジネス理解に有用な5つの指標における、“オムニチャネル分析”の活用

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本記事では、Facebook Analyticsが提供する大量のデータをどう分析すればよいか分からない方のために、Facebook Analyticsの着目すべき5つの指標や、複数のチャネル間での利用者のアクティビティを測定することができるFacebook Analyticsの機能“オムニチャネル分析”の活用方法をご紹介します。

Facebook Analyticsとは

概要

Facebook Analyticsは、モバイルやデスクトップサイトなど、様々なデバイスで利用できる、分析ツールです。Facebookのデータや機械学習、“人をベース”とした測定を基に、各個別ユーザの深い理解が可能で、ビジネス上でPDCAを回すための有益なヒント(インサイト)も得ることができます。

Facebookページ内に備え付けられている「ページインサイト」や、広告運用時に用いる「広告マネージャー」のような特定用途の計測ツールと異なり、Facebook Analyticsの“オムニチャネル分析”を用いると、モバイルアプリ・ウェブサイト・Messengerのbot・オフラインイベントと、“チャンネルをまたいだ計測”が可能で、あらゆるチャネルにおけるカスタマージャーニーを統一的に把握し、次の戦略を立てることができます。

この機能を用いると、同じユーザの異なるチャネルでの行動を、同一ユーザの行動としてトラッキングできます。さらに、チャネルをまたいだユーザ全体像の把握とそのレポート化も可能です。 

また、“オムニチャネル分析”で複数チャネルを跨いだ測定をする場合、Facebookピクセルを実装していないウェブサイトにはJavaScript用Facebook SDKを利用し、それ以外の組み合わせ(アプリとFacebookピクセルを実装したウェブサイト、など)は、ビジネスマネージャでイベントソースグループを作成する必要があります。

 

Facebook Analytics活用事例

それでは、Facebook Analyticsの活用方法例を見ていきましょう。

  • フライト検索サービス・skyscannerの事例)“人の属性ベース”のFacebook利用者層データを活用し、ターゲット設定をパーソナライズすることによって広告を最適化、CTR(広告クリック率)を向上。
  • 似顔絵アプリ・MomentCamの事例)シェアツールを用いて、投稿のシェア数とクリック数を追跡した結果、カップルやイベント関連の似顔絵のシェア数が多いと判明。シェアされやすい似顔絵に注力することに。
  • ゲーム開発メーカー・Plariumの事例)アプリの再利用をしている人の割合を表示するリテンションの機能を活用。その結果を踏まえてプレイヤーのエンゲメージメントを増やす施策を実行した結果、有料プレイヤーの平均ライフタイム18ヶ月以上を誇る。

Facebook Analyticsの主な機能や利用開始方法は、こちらの記事も参照ください。

ビジネスゴールに対応した測定をするために

実際にFacebook Analyticsを使って本格的な分析を始める前に、Facebook Analyticsの設定が、ビジネスゴールと対応するイベント(顧客行動)の記録をとるようになっているか、確認しましょう。

例えば、ECサイトを運営している場合は、イベントとして記録すべきなのは、“アイテムを見る”・“カートに追加する”・“購入”のように、購買プロセスと関連するイベントのログを正確に記録することが重要です。

Facebook AnalyticsでPDCAを回すための、5つの指標と“オムニチャネル分析”

さて、行動・製品分析を行うためにFacebook Analyticsが有用だと知っていても、Facebook Analyticsが提供する大量のデータの扱い方が分からないという悩みを持つ、マーケティング担当者の方は多いのではないでしょうか。

そのような方は、“オムニチャネル分析”を用いながら、以下5つの指標(アクティブユーザ・コンバージョン・エンゲージメント・リテンション・購入)を起点に分析を始めると効果的です。

1. アクティブユーザ(Active Users)

アクティブユーザとは、1日や1週間などある特定期間に、1回以上のサービス利用があったユーザのことです。多くの企業は、デイリーアクティブユーザ数(DAU)や月間アクティブユーザ数(MAU)を計測し、事業の成長度合いを測ったり、リテンションのための施策を打ったりします。

このアクティブユーザ数を正確に把握するためには、複数チャネル(モバイルアプリ・ウェブサイト・botなど)における利用者のアクティビティを計測できる、“オムニチャネル分析”が有効です。

これを用いれば、同一人物がパソコンであるウェブサイトを訪問し、その後に同サイトのアプリを携帯電話で使用した際に、Facebook Analyticsによってこの行動が同一人物によってなされたと判断され、アクティブユーザ数は“2”ではなく“1”であるとカウントされます

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 (Facebook Analyticsの“アクティブユーザ”例、デモ用サンプルデータより)

2. コンバージョン(Conversion)

コンバージョンの定義はサービスによって異なり、“会員登録”や“購入”などが考えられますが、Facebook Analyticsの“ファネル”を用いると、設定したコンバージョンの想定通りにユーザが行動しているかを確認できます。

さらに、この“ファネル”を“オムニチャネル分析”と組み合わせると、「このチャネルでこの行動をとっている多くの人は、この別のチャネルにおいてこの行動をとりやすい」という分析ができるようになります。

  • 何人がモバイルアプリを開き
  • パソコンからウェブサイトである商品を見て
  • アカウント登録を行い
  • 実店舗において購入したか

“オムニチャネル分析”によって、上記のように、ユーザが異なるタッチポイントをどのように行き来しているかを簡単に把握し、コンバージョンを改善することができます。

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 (Facebook Analyticsの“ファネル”例、デモ用サンプルデータより)

3. エンゲージメント(Engagement)

エンゲージメントを測定すると、ユーザが特定の行動(ウェブページの閲覧や商品の購入など)を何回とっているかを理解できます。

このエンゲージメントは、優良ユーザや顧客を増やす指標であり、アクティブユーザやコンバージョンと同様に“オムニチャネル分析”を用いて、チャネルを跨いで測定すると効果的です。

たとえば、モバイルアプリ・ウェブサイト・Facebookページを持つニュースサイト運営者が、各チャネルで定期的に記事を公開して読者と交流しているとします。さらに、この運営者にとって重要なのが、有料購買者に転向する可能性が高いエンゲージメントイベントである、“各チャネルのいずれかで、5つのニュース記事が読まれること”であるとします。

ここで“オムニチャネル分析”を用いると、チャンネルを跨いで記事を5回見た人のセグメントを作成することができます。この情報を利用し、ニュース配信者は、ユーザに購買を促す戦略を立てることができます。

4. リテンション(Retention)

多くのユーザを抱えるサービスも、そのユーザにサービスのファンであり続けてもらうことはとても重要です。ある研究によると、既存の顧客を維持するよりも、新しい顧客を獲得する方が、4〜10倍もコストがかかるそうです(※ TNW NEW YORKより)。

Facebook Analyticsのリテンションレポートを活用すると、特定の期間後にサービスへ戻ってきたユーザの割合が測定され、ユーザがサービスから価値を得ているのかを判断することができます(例:最初の記事を読んだあと、ニュース記事を毎日読むために戻った人の数、など)。

さらに、リテンションにおいて“オムニチャネル分析”を用いると、「あるサービスを利用した人が、何をするために違うチャネルに戻ってきたか」なども理解することができます。

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(Facebook Analyticsの“リテンション”例、デモ用サンプルデータより)

5. 購入(Revenue)

サービスのマネタイズに注力している場合は、購入イベントを記録して、収益が測定されていることを確認してください。製品・行動・収益を並行して分析することで、誰が最も価値のある顧客か、その価値はどれくらいなのか、製品自体やUXに加えた変更がどう収益に影響するか、を特定することができます。

さらに“オムニチャネル分析”を用いると、Facebookページの投稿に「いいね!」するなど、いくつかのチャネルのうちの1つでユーザがとる特定の行動(Facebookページの投稿に“いいね!”する、など)によって、顧客生涯価値(LTV)がどう変化するかも理解できます。

さいごに

いかがだったでしょうか?

本記事で説明した、アクティブユーザ・コンバージョン・エンゲージメント・リテンション・購買と、それぞれの指標における“オムニチャネル分析”の活用方法を起点とし、自社ビジネスを正しく分析・理解しましょう。

今後もFacebook Analyticsにアップデートがあった際には、当ブログで解説していきます。

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(Facebook Analyticsの“オムニチャネルダッシュボード”例、デモ用サンプルデータより)

〈参考〉

(TOP画像引用:Facebook Analyticsブログ

(執筆:森)