クラスター分析

購買傾向と回遊行動からユーザーの行動を総合的に判断し、AIを活用してクラスター分析を行います。
クラスター分析は経路・会員離反・KPIダッシュボードなどの分析結果をもとに作成され、クラスターの特徴・ボリュームを詳細に把握することができます。
理想顧客から逆算し、影響度の大きいクラスターから効果的な施策を詳細に検討できるようになります。
また、顧客の成長フェーズに合わせて施策をとることで、自ずと理想顧客に遷移する再現性の高い施策を検討できます。

経路分析・会員離反予測

■経路分析 経路分析ではGoogleアナリティクスのユーザーエクスプローラを収集して、離脱ポイントや回遊経路を詳細に把握できます。経路ごとのセッション数はもちろん、ユーザーごとの訪問回数と購入のタイミングや平均訪問間隔日数も把握できます。

■会員離反予測 顧客の離反（非アクティブ化）に強く影響を与える要素を見出し、影響の強い要素と離反の確率をAIが抽出します。離反防止のためには離反前のどのタイミングでどのような施策を展開すればよいか、ヒントを得ることができます。

予測オーディエンス

GA4ではGoogleの機会学習モデルを使用し、購入可能性の高いメディアやサイトを導き出すことが可能になりました。Googleの予測オーディエンスもユーザーデータに紐づけることが可能で、短期的な広告戦略の最適化・短期的な効果の高い施策の振り返りに活用できます。