大手銀行様：行動ログ分析によるアプリユーザーエンゲージメント強化事例
「属性」から「行動」へ。大手銀行が実現した、アプリログデータ活用による新たな優良顧客層の発見とデータドリブンな施策立案の土台構築
データ活用に意欲的だった大手銀行様。アプリリニューアル後の膨大なデータを活用し、これまで十分なアプローチができていなかったライトユーザー層への理解を深め、エンゲージメント向上を模索されていました。しかし、何から着手すべきか不明確な状態に加え、時系列変化や行動ログに基づく定量分析ノウハウが不足しており、具体的な施策に繋げられないという課題を抱えていました。弊社は、行動軸に基づく定量分析と密なビジネスコンサルティングによって、この課題解決に伴走しました。
導入の背景
データ活用の意欲は高いものの、ノウハウ不足により具体的な施策へ繋げられない
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アプリリニューアル後のデータを活用し、ライトユーザー層への理解を深め、エンゲージメントを向上させる新たな取り組みを模索していたが、何から着手すべきか不明確であった。
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時系列変化やユーザーの行動ログに基づいた定量分析のノウハウが不足しており、客観的なデータに基づいた施策立案が難しかった。
ご提案と実施内容
従来の属性に依存せず、行動ログパターンに基づいた優良顧客定義と定量分析
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アプリのログデータや顧客情報を活用し、優良/不良ユーザーの定義と行動傾向を定量的に分析。属性情報のみに依存せず、行動ログのパターンに基づいた分析を実施した。
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週次定例を通じてお客様と密に連携。分析結果を施策に繋げるため、行動軸に基づく新たなユーザーセグメントを具体的に提示し、そのインサイトを共有した。
導入後の効果
これまで把握できていなかった新たな優良顧客層を発見し、客観データに基づく施策立案の土台を構築
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行動ログ分析に基づき、これまで把握できていなかった新たな優良顧客層を定量的に発見することができた。
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行動ログ分析に基づく定量的な評価指標を新たに導入し、客観的なデータに基づいた施策立案と効果測定の土台を構築。これにより、アプリ機能改善やエンゲージメント向上施策の具体化を加速させた。
1. データはあるが、活用方法と定量分析のノウハウが不足
データ活用への意欲は高く、アプリリニューアル後に蓄積されたデータを活用したいという想いは強かった。特に、これまで十分なアプローチができていなかったライトユーザー層への理解を深め、エンゲージメントを高めるための新たな取り組みを模索されていた。しかし、具体的な分析方法やどのデータをどのように見ればインサイトが得られるのか、といった定量分析のノウハウが不足していました。
その結果、何から着手すべきかが不明確な状態が続き、エンゲージメント向上施策を具体化することが困難な状況でありました。
2. ご提案：行動軸に基づく顧客定義と、密なビジネスコンサルティング
弊社は、データ分析の知見で支援。アプリのログデータや顧客情報を活用し、優良/不良ユーザーの定義と行動傾向を定量的に分析。従来の顧客属性に基づく分析手法から脱却し、行動ログのパターンに基づいたデータドリブンな分析を実施することを提案。
特に、週次定例を通じてお客様と密に連携。単なる分析結果の報告に留まらず、行動ログのパターンからアプリライトユーザーの中で将来的に優良顧客になる可能性が高い層や特定の利用行動が見られる層など、行動軸に基づく新たなユーザーセグメントを具体的に提示し、そのインサイトを共有しました。
3. 成果：新たな優良顧客層の発見と、データに基づいた改善施策の加速
本プロジェクトにより、お客様はデータ活用で前進。最も重要な成果として、行動ログ分析に基づき、これまで把握できていなかった新たな優良顧客層を定量的に発見することができました。また、行動ログ分析に基づく定量的な評価指標を新たに導入したことで、客観的なデータに基づいた施策立案と効果測定の土台を構築しました。
これにより、ターゲット顧客へのアプリ機能改善の方向性や顧客エンゲージメント向上施策の具体化を加速させることに繋がりました。
| 企業名 | 非公開（大手銀行様） |
|---|---|
| 導入したサービス | データ分析 |
| 活用範囲 | スマホアプリの行動ログデータ分析、ユーザーセグメント策定支援 |
| 導入効果 | 行動ログ分析による新たな優良顧客層の発見、定量指標導入によるデータドリブンな施策立案基盤の構築 |