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Nexalコラム

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属性別の行動解析を行うために

某企業に訪問し、高度な行動解析を行うための打合せを行った。 売上数字や、会員情報、広告データは個々に存在しても、それらを分析するのは、データマイニングの世界になる。
ECサイトでも、どういう会員属性の人はどんな商品を購入していくのかなどの分析は基幹DBまたはDWHで集計し、週次・月次でまとめている。 ただ、webサイト内の行動解析となると、その元データはセッションデータ、つまり、顧客単位でのサイト内行動データが必要となる。
収集方法はいろいろ。ログから集計、タグ方式のASPサービスデータ、パケット取得型でセッションデータ、などなど。 セッションデータの中に含まれる、会員ID(Cookieなど)データがキーとなり、
会員属性、商品カテゴリ、広告マスタなどを紐付け、 ・どのような会員は、何をどの程度見て購入するのか ・広告別の来訪頻度と購入率、間接効果はどうなのか ・会員種別毎に、どのような商品に興味を持ち、よく見ているのか
など。 これらは一般的なアクセス解析ツールでは見られないため、ツールをカスタマイズするか、スクラッチで作りこむか、各DBと紐付けてマイニングツールで行うか、など手段や構築方法は多々考えられる。
ただ、DWHと言うと何でも自動で集計されるわけではないので、先に仮説出し、定量的に見ておくべきポイントを整理しておかないと、データを細かく見過ぎて逆に何も読み取れない、集計結果になってしまう。
弊社で得意としているのは、マスタデータ同士の掛け合わせ分析ではなく、「機会損失」を計測する、または「マーケティングポイントを発掘」、「サイト内の最適化」を実施するための、顧客の行動分析になる。
データマイニングの世界は、そこでのプロはたくさん存在する。今後、どこまでコンティングを提供できるか、楽しみな案件になってきた。
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