N1分析のpros/cons

ここでのN1分析は、1人のユーザーをアクションログ単位で分析することを指します。インタビューなどは含みません。そういったN1分析のpros/consは以下であると考えています。

pros
- ユーザーの解像度が上がる
- 楽しい
cons
- 適当にみちゃうと時間の無駄
- 楽しいので時間が溶ける

なので、基本的にはある程度N1分析する目的とユーザーのあたりを付けることが大事だと思っています。

方針を決める

N1分析のおすすめはまずユーザーをよしなにマッピングして対象のユーザーをどこに移動させたいか。を考えたうえで、そのギャップをみて施策を考案する方針です。たった1人のユーザーであるN1の動きを意思決定の根拠とするのはちょっとつらいです。が、施策を決めるうえでのヒントを集めていくのに使うのはそれなりに筋がよいとも思ってます。

なので、だいたいの方針は以下な感じになると思います。

適当にユーザーを色んな切り口でマッピングする
良さげなユーザー群があれば、その人達を特定の指標でスコアリングしてグラデーションをみる
一貫性のあるスコアがみえれば、まずもっともスコアの高いユーザーを見てみる
だいたいやたらすごい動きをしているので、次点にいるユーザーを抽出してその人のN1も見てみる
比較して、次点にいるユーザーにどういった行動をして欲しいかを考える

適当なデータで見ていきます。

ユーザーをマッピングしてみる

弊社が持っているレシピデータやレシートデータなど、実データを使ってしまうとアレなので簡単のためにそれっぽいデータをスプレッドシート上に用意して、ざっくりした分析の流れをご説明していきます。

用意したN1用のログデータはこんな感じです。

仮にレシピの閲覧数とレシート登録数をユーザーごとに集計してマッピングする方針を考えてみます。まずはユーザー単位にそれぞれを集計して、

クロス集計してみます。

レシピの閲覧数とレシート登録数はそれなりに相関してそうな雰囲気がします。たとえばもっとユーザーさんにレシート登録して欲しい。。!という目的があった場合、ここでいうAさんとBさんのN1を見比べてみると良さそうです。

N1分析してみる

Aさんをみてみます。こんな感じです。

なんとなくレシピみた後にレシート登録する動きが多そうです。次にBさんをみてみます。こんな感じです。

Aさんのような動きはなさそうです。アプリ上でレシピを見るタッチポイントはそれなりに多い人なので、仮に行動フローがレシピサイトを見る->買い物にいく。とAさんの行動フローと似ていた場合、ひょっとしてアプリ上でレシピみたあとにレシートの登録のお願いなんかしてみるともっと登録してくれるのでは??と施策のヒントが出てきます。

まとめ

ほんとはビニングとか必要になってくると思うのでもっと複雑な工程にはなるのですが、頑張って簡単にしました。よいN1ライフをー