ファン度は体験の質で決まる

　イー・エージェンシーは1995年に京都で創業し「おもてなしを科学する」を信条に、データ起点のデジタルマーケティング支援を行ってきた。得意とするのは、行動データの分析と分析結果を踏まえた施策の提案だ。同社のアカウント戦略部で部長を務める竹内良郎氏は、分析プラットフォーム「Amplitude」を通じて顧客企業のプロダクトグロースを支援する立場にある。

　竹内氏は本セッションのテーマである「ファンの隠れた熱狂」について触れる前に、重要な前提として「ファン度は回数で決まらない。体験の質で決まる」と強調する。

「野球場の来場者を分析する場合、従来は来場回数ばかりが重視され、一人ひとりの熱量の違いにはあまり目を向けられていませんでした。今後は来場数・購入数・アプリ起動数などの数字だけでなく、体験の順番や質に着目し、ファンになった文脈やストーリーを理解する必要があります」（竹内氏）

　「Amplitudeはユーザーの体験を時系列で分析し、カスタマージャーニーを精緻に理解するための最適なツール」と竹内氏。ユーザーの行動を分析する際のポイントとして、次の三つを挙げる。

点と点をつなぐ「行動」や「文脈」を捉えよ

　第一のポイントは、ファン化のきっかけとなる体験を発見することだ。コアファンの行動履歴を追うことで、熱量が高まった決定的な瞬間を特定できるという。たとえば、ヨガ・瞑想アプリ「Calm（カーム）」を運営する米国のCalm.comでは、トレーニングのリマインダー機能を設定しているユーザーが、設定していないユーザーに比べて3倍も高いリテンション率を示していることがわかった。そこで、アプリをダウンロードしたばかりのユーザーに、リマインダー機能をレコメンドする施策を行った結果、事業成長につながったという。

　第二のポイントは、離脱の予兆（Warning Sign）を事前に察知することだ。せっかくファン化したユーザーが離脱してからでは、打ち手が限られてしまう。「毎週末アプリを開いていたのに2週連続で開かなくなった」などの行動変化をいち早く捉え、特別オファーでつなぎとめる必要がある。

　第三のポイントは、体験改善の優先順位を決めることだ。勘や経験に頼って闇雲に施策を増やすのではなく、離脱の予兆などを手がかりにして“マジックナンバー”を見つけることが重要だという。たとえば「登録から7日以内に3回アクションした人は離脱しない」という指標を設定すれば、体験改善の優先順位が明確になり、限られたリソースをどこに割くべきか考える際にチーム内の認識も揃いやすくなるだろう。

　ユーザーが製品・サービスを利用してから離脱するまでの一連の流れを可視化したものに「リテンション・ライフサイクル」がある。竹内氏はリテンション・ライフサイクルの有用性を唱えるとともに「従来のように『新規』『既存』『休眠』『復帰』などの状態を個別に捉えるだけでは不十分」と指摘。それぞれの状態を点としたときに、今後は点と点をつなぐ行動遷移を追い、どこで変化が起きているのかを見極めることが重要になると語る。