FANSHIPの分析

施策結果を分析し、
次のアクションへ活かす

アプリ分析とは?

アプリから収集したオンライン・オフラインのユーザー行動データや、
CRMシステム上の会員属性データをFANSHIPに統合し分析、レポーティングすることが出来ます。
分析結果は、新しい施策の立案や施策実行後の効果検証に利用することで、効率的にPDCAを回していくことが可能です。

収集したデータ

会員情報、購買履歴、来店などの収集したデータをセグメント機能やKPIに設定することができる
セグメント機能

KPI設定

セグメント機能やKPI設定をすると、プッシュ通知やクーポンの施策に活用でき、分析（レポート）も行える
施策

分析（レポート）

会員情報、購買履歴、来店などの収集したデータを
セグメント機能やKPIに設定することができる

セグメント機能やKPI設定をすると、
プッシュ通知やクーポンの施策に活用でき、
分析（レポート）も行える

具体的な分析レポート

ユーザー属性分析

FANSHIPでは、性別や会員/非会員などの属性をユーザーに設定することができます。
これにより、アプリ全体のユーザー属性傾向や、購買や会員登録など重要アクションを達成したユーザーの属性傾向が分析可能です。
リテンション分析

新規/既存ユーザーのリテンション率を分析することができます。登録しているセグメント別のリテンション率も分析出来るため、
どのようなアクションを行うとリテンション率が向上するのかを調査する「マジックナンバー分析」も可能です。
ファネル分析

商品購入や会員証提示、会員登録など、ユーザーに期待する行動のうち、
その達成率や、どこでつまづき離脱しているのかを分析することができます。
離脱率の高いポイントで施策を講じることで、達成率を高めていくことが可能です。
来店分析

自店舗 / 競合店舗にアプリユーザーがどれだけ来店したかを分析することができます。
日別、曜日別、時間帯別の分析による混雑時間帯の把握や、来店頻度、競合との併用率も分析可能です。
競合店に頻繁に来店している離反ユーザーや、自店舗にしばらく来店していない休眠ユーザーに対して
施策を講じることで、来店率の向上につながります。
その他、アクティブユーザー分析・プッシュ通知分析・アプリ内メッセージ分析・KPI分析など多数のレポートをご用意しております。