セグメントファンネル

セグメントファネルは、特定のキャンペーンユースケースの対象を絞り込み、その対象者とそのインタラクションについて学習し、その知識を使用して有効なキャンペーンについて戦略を立て開発を行うのに適しています。

セグメントファネルを使用すると、追加された各フィルターがセグメント統計に与える影響を確認できます。セグメントを作成すると、各フィルターの下にデータの行が表示されます。このデータは、その時点までにすべてのフィルターによってターゲットとされたユーザーに関する次の情報を提供します。

ターゲットとするユーザーの合計数とオーディエンスベースの割合
LTV と有料ユーザーの LTV
メール可能なユーザー数
メールを選択したユーザーの数
プッシュが有効になっているユーザーの数
プッシュ通知を選択したユーザーの数

ベストプラクティス

ユーザーフローを文書化するフィルターを追加することで、ユーザーが脱落するポイントを確認できます。たとえば、ソーシャルネットワーキングアプリケーションで、オンボーディングプロセス中にユーザが失われている可能性がある場所を確認するには、サインアップ、友達の追加、最初のメッセージの送信のためのカスタムデータフィルターを追加します。ユーザーの85%がサインアップして友達を追加しているが、最初のメッセージを送信したのは45%にすぎないことがわかった場合、オンボーディングキャンペーンやマーケティングキャンペーン中に、より多くメッセージを送信するように促すことに焦点を当てる必要があることがわかります。
セグメントファネルを使用すると、異なるアクションを実行したユーザーの割合を比較できます。たとえば、アクティブユーザー、または LTV が高いユーザは、プッシュやメールでより対話する傾向があるのでしょうか?確認するには、1つ以上のフィルターを持つアクティブユーザーのセグメントを作成し、プッシュを選択するためのフィルターを追加したときと、メールを選択するためのフィルターを追加したときとで統計がどのように変化するかを確認します。
フィルターを追加したときに LTV がどのように変化するかを分析します。アクティブユーザーの場合、Facebook に接続する人や、X (以前の Twitter) に接続する人は、より高い LTV を持っていますか。それとも両方に接続している人のほうが LTV がかなり高いのでしょうか?例えば、X (以前の Twitter) への接続は LTV にはほとんど影響を与えないが、Facebook への接続は大きな影響を与えることがわかった場合、マーケティングキャンペーンでは Facebook への接続を奨励することに重点を置くことができるでしょう。

サンプルユースケース

特定のユーザーアクションが変換に与える影響

特定のユーザーアクション (ウィッシュリストへの項目の追加など) が変換 (購入など) に与える影響を分析することで、次の質問に答えることができます。

ユーザーアクションは、より多くの購入と同時に行われますか?
ユーザーアクションはどの程度普及していますか。そのアクションをもっと奨励するマーケティングキャンペーンを作るべきでしょうか。

たとえば、ウィッシュリストに項目を追加したすべてのユーザーが購入を行ったグループがあるとします。ウィッシュリストに項目を追加したユーザーの割合はわずかであるため、このアプリはマーケティングキャンペーンを通じて、この行動をよりインセンティブ付けたいと思うかもしれません。

![セグメントファンネルの例。次のフィルターを使用します。「これらのアプリを最後に使用してから30日以内」、「最後に待機リストにアイテムを追加してから30日以内」、「最後に購入してから30日以内」ユーザー数は4302人に達しました。

メッセージングチャネルの比較

アクティブユーザー (または目的の特性を持つユーザー) のセグメントを作成し、メールやプッシュ通知などのさまざまなエンゲージメントチャネルとの相互作用を比較します。たとえば、より多くのロイヤルユーザーがプッシュに登録されている場合、より多くの時間をプッシュ経由でアクティブユーザーキャンペーンを送信することに費やすことができます。ただし、LTV が E メールにサブスクライブされているユーザの方が高いことがわかった場合は、よりアクティブなユーザにE メールにサブスクライブするように促すことができます。

メールの例のセグメントファンネルには、次のフィルターを使用します。最後に購入したのは30日以内」、「これらのアプリを最後に使用したのは30日以内」、「プッシュ有効化が true」、「メールサブスクリプションのステータスがオプトインされている」ユーザー数は2799人に達しました。