OMO アプリユーザーの来店促進|Amplitude分析事例

2021.12.06

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アプリユーザーの店舗への来店を増やしたい

ライフスタイルストア PLAZA との取り組み

今回は、「アプリユーザーの店舗への来店を増やしたい」という目的で、OMO(Online merges with Offline)のグロースハック事例をご紹介します。

昨年、PLAZA・MINiPLAを運営する株式会社スタイリングライフ・ホールディングス プラザスタイル カンパニー様とは下記のようなお取り組みをさせて頂きました。

  1. Amplitude導入
  2. アプリ行動データと購買データの紐付け
  3. アプリ行動の分析
  4. Amplitude操作説明会の実施

今回はこれらの取り組みの中から、2. 3. の内容を一部、ご紹介します。

アプリユーザーの来店を促進するグロースハック

CRMの観点からアプリ利用促進を勧めていたものの、実際に「アプリ利用者がロイヤルユーザーと言えるのか?」との疑問を持たれる企業様は多いかと思います。

購入者全体を「アプリを利用しているか」、「利用していないか」で分ける

そのような疑問に際し、今回はAmplitudeでリアル店舗も含めた購入者全体を「アプリを利用しているか」、「利用していないか」で分けて、一人あたりの購入金額と購入回数を比較してみました。アプリを利用しているユーザーは、アプリを利用していないユーザーに対して、一人当たりの平均購入金額、一人あたりの平均購入回数ともにアプリ利用者の方が多いというデータが出ました。

この分析結果により、「アプリ利用者はロイヤルユーザー化する」という、定量的な事実が確認できました。

店舗を運営している企業において「なんとなくCRMにつながりそうだから…」というイメージでアプリをリリースしたものの、実際にその効果を売上にまで紐付けて測定できている企業はそう多くありません。データにより、「アプリ利用を促進することによって売上全体を底上げできる」という示唆につながります。実際に店舗で働いている方々に対しても、「お客様にアプリをダウンロードしていただくことで、店舗の売上アップにつながるんだ。」というモチベーションを与えることとなります。

続いてAmplitude(アンプリチュード)の「コンパス」というチャートを使って、「アプリユーザーの店舗での購入につながる行動はどんなものか」を分析しました。

アプリユーザーの店舗での購入につながる行動を知る

このチャートは、目的の行動に対して相関性の高い他の行動を自動的に抽出することができる機能です。図の青い色が濃い部分ほど相関性の高い行動であることを示しています。

今回は、アプリユーザーが店舗で購入するという行動に対して、相関関係の高い行動を表示しています。

上段2つ「購入を完了する」「クーポンを使用済みにする」は、今回の目的である「店舗で購入する」という行動と相関性が高いことは自明なので、分析結果としては無視します。

一方、中段2つ「クーポンを見る」「クーポンバナーを押す」は、購入の手前の行動です。特に、「クーポンバナーを押す」行動と「店舗で購入する」行動に0.4以上の相関関係が出ているので、両者は相関関係が高い行動であるということがわかりました。

さらに深く分析するため、アプリのトップ画面にある「クーポンを利用」する前後の行動のファネルチャートを見てみました。すると、「ホーム閲覧」をした人の23%が「ホームのクーポンをタップ」しています。反対に77%はタップしていないとの結果になります。

クーポン利用までのステップ

ホームのクーポンをタップした後は非常に高い遷移率でクーポン利用まで行っていることがわかりました。

このことから「ホームのクーポンをタップ」のタップ率を高めることによって、店舗で使えるクーポンをもっと認知してもらい、その結果、来店促進に結びつけられるのではないかと考えました。そこで、UI/UXの観点から下記のようなご提案を弊社DearOneからしています。

[A]クーポンバナーを押してない方にPUSH通知でお知らせする
[B]クーポンバナーを押してない方にアプリ内メッセージでお知らせする
[C]バナーのサイズやデザインを変更し、クーポンバナーの視認性を上げる

まとめ

今回のお取り組みにおいての成果は大きく2点あります。

  1. アプリ利用者のロイヤル化を定量データで把握
  2. 購入につながるユーザー行動の把握から促進案の提示

1. はシンプルなデータの可視化になりますが、意外と出来ていない企業が多いなか、Amplitudeで迅速に実現しています。これは、アプリをリリース、運用することの意味においてあらためて共通の認識を持つことにつながります。

2. は購入につながるユーザー行動をAmplitudeの複数のチャートを用いて、解像度をあげていき改善案を導き出しています。これは、精度の高い改善施策の実施につながります。

このようなデータドリブンな試みは多くの企業で始まっているものの、ノウハウやナレッジ、リソースが無いなどの理由でなかなか進まないとの声も多くいただきます。そのような課題がありましたら、お気軽に弊社DearOneにお声がけいただけると幸いです。

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