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KARTE分析機能でデータドリブンな施策を推進

はじめに

顧客体験の改善にデータは必要不可欠です。
デジタルマーケティングやCX施策において「なんとなくこうしたほうが良い」という感覚的なアプローチから、「ユーザーの行動や属性に基づいて施策を決定する」データドリブンなアプローチへの移行が求められています。

その中で注目されているのが、CXプラットフォーム「KARTE」の分析機能です。
KARTEは、Web・アプリ上のユーザー行動をリアルタイムで可視化し、施策設計・改善まで一気通貫で支援するツールですが、特に「分析機能」の活用は、精度の高い施策展開に直結します。

本記事では、KARTEの分析機能を用いて、どのようにしてデータドリブンな施策を実現するか、実践的な観点からご紹介します。

なぜ「分析機能」が重要なのか?

感覚や経験に頼った施策設計の限界

「CVRが低い」「離脱率が高い」「アプリの利用継続率が伸びない」
こうした課題に直面したとき、現場では過去の経験や他社事例に頼って施策を考えがちです。
しかし、ユーザーの行動はサイトやプロダクト、シチュエーションによって異なります。本当に成果を出すには、自社ユーザーのリアルな行動データをもとに仮説を立て、検証するプロセスが欠かせません。

KARTE分析機能が提供する視点

KARTEの分析機能は、ユーザーの「今この瞬間」の行動を可視化し、以下のような分析が可能です。

  • セグメント別の行動比較(例:新規 vs リピーター)

  • ファネル分析(例:閲覧 → カート投入 → 購入までの離脱ポイント)

  • ユーザーリスト抽出と施策連携(分析→リスト抽出→接客施策へシームレスに連携)

  • 属性軸 × 行動軸のクロス集計(年齢・性別・地域など)

これらの機能によって、「誰が・なぜ・どこで離脱しているのか」を明らかにでき、施策の優先順位も明確になります。

※出典:https://karte.io/feature/insight/

KARTE分析を活用した3つのステップ

ステップ1:課題の明確化と仮説立て

まずは現状の課題を明確にします。たとえば「商品詳細ページの閲覧数は多いのに購入率が低い」という課題があれば、以下のような仮説を立てられます。

  • 商品詳細ページで離脱しているユーザーは特定のデバイスや流入元に偏っているのでは?

  • カート投入率が低い商品に共通する特徴はないか?

ここでKARTEの「ファネル分析」や「セグメント分析」が有効です。UI上で簡単に条件を切り替えながら、仮説を検証することができます。

ステップ2:ユーザーリストの抽出と施策実行

分析で得られた結果から、特定のセグメントユーザーを抽出できます。たとえば:

  • 「商品詳細ページを3回以上閲覧してカートに入れていないユーザー」

  • 「初回訪問から5分以上滞在して離脱したユーザー」

このようなユーザーリストに対して、KARTEではすぐにポップアップ表示やメール連携などの施策を実行できます。分析から施策実行までを同一プラットフォーム内で完結できるのが大きな強みです。

ステップ3:施策結果の分析と次アクションへ

施策を打ったあとは、その結果をKARTE上で確認します。

  • 施策対象者と非対象者の購入率比較

  • 施策配信後の回遊率や離脱率の変化

  • A/Bテストによる改善効果の検証

結果の良かったものは恒常施策に、成果が出なかったものは新たな仮説に基づいて再設計する。このPDCAサイクルを高速に回すために、KARTEの分析機能は非常に有用です。

KARTE分析の活用で実現できること

実際にKARTE分析機能を活用することで、以下のようなデータドリブン施策が実現できます。

  • LTVの高いユーザーの特徴を分析し、類似ユーザーへのリテンション施策

  • 初回訪問で離脱したユーザーの行動傾向から、ランディングページやUIの改善

  • コンテンツ別のCV貢献度を可視化し、改善の余地がある領域を特定

マーケティング担当者だけでなく、プロダクト開発やカスタマーサクセスの現場でも応用可能なナレッジが詰まっています。

まとめ

KARTEの分析機能を活用することで、「なんとなく施策」から脱却し、ユーザーの行動とデータに根差したCX改善のサイクルを築くことができます。
特に「仮説→分析→施策→再分析→改善」の一連の流れをKARTE内で完結できる点は、マーケター・CX担当にとって大きな武器となるはずです。
今後、より複雑化・高度化するユーザーの行動に対応するためにも、分析機能の使いこなしがCX成功のカギになるといえるでしょう。

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