このシリーズでは、分析を通して顧客実感していただくために、
カスタマーリングスの基本的な分析機能を紹介していきます！

※カスタマーリングスのコンセプト「顧客実感」については、下記Tipsもご参照ください！
https://users.customer-rings.com/tips/h2-drev4hnl1

今回は「クロス分析」の機能についてです！

・カスタマーリングスでどんな分析ができるのか知りたい方
・まだ分析をしたことがなく、興味のある方
・新たな気づきを得たい方

1．クロス分析でできること
2．顧客データを用いたクロス分析
3．履歴データを用いたクロス分析
4．ドリルダウン
最後に

様々な機能があるカスタマーリングスですが、この記事では「クロス分析」に焦点を当ててご紹介したいと思います！
クロス分析は「顧客リスト＞顧客分析＞クロス分析」から見ることができます。

クロス分析は、集計結果をグラフに出力する機能になっています。会員の属性や、購買の情報などを用いて集計することが可能です。
多岐にわたる分析機能の中で一番シンプルな「クロス分析」ですが、シンプルゆえに奥が深い分析なのではないでしょうか。
カスタマーリングス内に存在するデータをグラフにしてくれる機能、という意味では表形式で出してくれる「集計表」とは対になる機能ですね。





ここでは「顧客データ」「履歴データ」それぞれを用いた分析アウトプットにどんなものがあるのかをご説明していきます！

まずは顧客データを用いた分析です。
日々連携されるデータを描画することはもちろんのこと、計算属性で算出した値をグラフにすることも可能です。

日々カスタマーリングスに連携されているデータをもとに出すところを例に出します。
様々なアウトプットを選択できますが、例えばお客様の構成比をわかりやすく表示する“円グラフ”。
日次インポートで「年代」というデータが連携されているとして、その構成比を出してみると下記のようになります。



【概要】
どこが一番多いのかが一目でわかりやすい“円グラフ”。
まずはこのグラフで全体像を把握しながら、次の施策のヒントにしてみていただけると嬉しいです！

【よくある利用シーン（利用する項目）】

• 会員ランクの内訳（会員ランク）
• 購入回数／購入金額の構成比（購入回数／金額など　※計算属性で算出）
• セグメント別の人数構成比（セグメントツリー）

【ワンポイント】

• 軸1で数値属性を選択して、「層別表示」もオススメ！（購入回数の構成比など）
• ”割合”表示にして、描画スタイルで「ラベルに件数を表示」にすると件数も割合もどちらも見ることが出来ます！
• 2つの構成比を比べる場合は円グラフよりも“帯グラフ”の方が適しています。

次に、計算属性を例にとると、「累計購入回数」の表示の際に使うことができます。
皆様にご案内している勉強会動画でも出てきますね！
累計購入回数FAQ：https://www.pa-solution.net/as/scope1/paccr/web/Detail.aspx?id=1084


上記のように顧客ごとに数値がばらばらなものを集計するときに使えるのが、「層別表示」です。
基本的な使い方については円グラフのところでお話ししたものとほぼ変わらないので、層別表示ついてご説明します。

【概要】
軸で選択した数値項目に対して、区切りを設定することが出来る“層別表示”。平均値だけではわからない、分布を見ることが出来ます。

【よくある利用シーン（利用する項目）】

• 保持ポイント数の分布（保持ポイント）
• LTVの分布（購入金額　※計算属性）
• 直近経過日数の分布（直近経過日数　※計算属性）
• 開封率

【ワンポイント】

• 区切り方の調整具合で見え方が変わるので数パターン試すことが大切です！

例）購入金額を“5,000円刻み”にするか、“10,000円刻み”にするか

• 人数だけでなく、軸2でも数値項目を選んでみると、売上金額の構成や平均LTVを層別で比較するなど、出来ることがさらに広がります！

続いて履歴データを用いたクロス分析です。

まず購入商品別の売り上げランキングを例に見てみます。
履歴データとして毎日の売り上げが蓄積されている、、、でもどの商品がどれだけ買われているかは一覧にしていない！
そんな方にオススメのアウトプットとなっています。



【概要】
履歴データをグラフ形式で集計することが可能です。
期間指定で集計期間を絞り込むことも出来ます。

【よくある利用シーン（利用する項目）】

• 特定期間での商品別の購入人数（商品名）
• アクティブな定期契約件数（定期ステータス）

【ワンポイント】

• 「同一日時をまとめる」にチェックを入れると伝票数、顧客単位で集計」にチェックを入れると利用者数、どちらもチェックなしで明細数になります。目的によって使い分けてみてください！

続いて、2軸の分析です。
年代を掛け合わせた分析が下図のアウトプットになります。



【概要】
アイテムやクーポン、媒体別で、「どんな人が多いのか」を見たい場合に利用出来ます。
履歴データだけでの掛け合わせも可能です。例えば定期マスタデータを使うことで、「アイテム別のアクティブ率」も算出することが出来ます。

【よくある利用シーン（利用する項目）】

• 媒体別の優良顧客率（流入経路　×　会員ランク）
• 購入アイテム別の定期購入率（アイテム　×　定期ステータス）

【ワンポイント】

• グループ条件で対象を直近1ヶ月などで絞り込んで実行すると、ダッシュボードで有効に使いやすくなります。
• その際は合わせて13ヶ月前も登録すると前年同月での比較も可能です！
• 内訳の項目が多すぎるときは、『軸個別指定選択』で必要な項目だけに絞って集計できます！

カスタマーリングスの強みといえば、描画されたグラフをクリックし、ドリルダウンができることです。
ここからはケーススタディ的にお伝えさせていただきます！



化粧品企業のマーケティング担当者Oさんは自社の主力商品の「F2転換施策」を検討することに。
まずクロス分析から、任意の期間での商品購入の累計購入回数の分布が下記のようになっていることがわかりました。

【累計購入回数の分布】


ここまでは概ねＯさんの想像通りでした。
しかしこの表からは具体的にどんな方がいるのかがわかりません。

そこで、実際にどんなお客様が商品を購入してくださったのか、ドリルダウンをしてみました。
カスタマーリングスではグラフをクリックするとドリルダウンで分析ができますね。
注目したのは、基本的な顧客データです。中でも、性別比に特徴があることがわかりました。

【累計購入回数 × 性別比較】


そうすると、想定より女性よりも男性の購入が圧倒的に多いことがわかりました。
さらに「男性」をドリルダウンし、新規・既存（別ブランドでの購入あり）の比較で見てみると、、、

【累計購入回数 × 性別 ×新規既存比較】


そうすると、新規のお客様の方が購入してくれていることがわかり、この結果から、下記の施策改善につながった事例となります。
・男性の新規流入が増えているので、広告はそちらの比率を上げた方がいいかも
・一方でF2転換をしていない方が多くいることも事実なので、F2施策を男性×新規顧客にターゲットを置いて施策を実施してみる

KPI／ROIの評価に留めることなく、実際に購入した人がどんな人なのかをまでドリルダウンすることで、施策が成功・失敗した理由を理解し、再現性をもって施策を行えるようなりました。

……といった形で、分析結果についてクロス分析機能を用い、いろいろな軸でドリルダウンすることで、今までの想定と違う動きをしているお客様を発見し、次の施策に生かすことができます。
私たちはこれを顧客実感と呼んでいます。

分析機能を使うことで、複数の切り口で顧客の分布や特徴を出力し、評価することができます！
特徴のある顧客を見つけやすい分析なので、顧客を深堀りするための第1歩として、ぜひ使ってみてください！！

活用を進めるうえで不安などありましたら、オンライン自習室「サクラボ」にぜひご参加ください。
作業を進めながら、不明点をその場で質問し、画面共有しながら「サクッと解決」いたします！

■サクラボの詳細はこちらから！
https://users.customer-rings.com/events/m44imo4n1pw1



また、本日ご紹介した分析アウトプットをゲームで楽しく学べる機能があります！
それがCARUTAmer Rings（カルタマーリングス）です。お打ち合わせで紹介させていただいた方も多いのではないでしょうか？まだ知らない、という方はぜひこの機会に触ってみてください！

■CARUTAmer Ringsはこちらから！
https://carutamerrings.z11.web.core.windows.net/

ライター：杉田