coorumを活用した
顧客分析・コミュニティ分析
のポイント

コミュニティ運用で蓄積された顧客ロイヤリティに関するデータを
活用した、ロイヤリティ向上やコミュニティ活性化の
PDCAを回すための分析機能を解説します。

ロイヤリティ向上のポイントを見つける
顧客・コミュニティ分析ANALYTICS

01

コミュニティ会員のタイプ分析

コミュニティ会員のタイプ分析

コミュニティ内のロイヤル顧客とその他タイプの
比率がコミュニティ成功のポイント

  • コミュニティ内の行動ログからユーザータイプを分類しタイプ比率を可視化
  • 最適なタイプ比率を維持することでロイヤリティ向上、UGC醸成、有益なVoC収集を実現
  • 最適な比率を維持して会員数を増やすことでLTV増加にも寄与
コミュニティ会員のタイプ分析
02

顧客の時系列分析

顧客の時系列分析

ロイヤル顧客一人ひとりの行動ログを時系列で
分析しロイヤリティ向上のドライバーを特定

  • ロイヤリティが高い顧客の行動ログを「顧客単位」で分析
  • 行動ログを時系列で分析することでロイヤリティ向上のドライバーを特定することが可能
  • ロイヤル顧客育成のために必要な施策を導き出すことが可能
顧客の時系列分析 詳細

ロイヤル顧客とそうでない顧客を比較して接触したコンテンツやアクションの違いの差分を確認しロイヤリティ向上のキードライバーを発見します。

顧客の時系列分析
03

RLHM(リレーションヒートマップ)分析

RLHM(リレーションヒートマップ)分析

ロイヤリティ向上につながるユーザー間同士の
交流頻度を分析し活性化度合いを分析

  • ロイヤリティ向上に起因する、ユーザー同士のコミュニケーション度合いを可視化
  • コミュニケーションの起点となるコアユーザー把握することが可能
  • コアユーザーの時系列分析でロイヤリティ向上のきっかけを特定
RLHM(リレーションヒートマップ)分析
04

投稿数とリアクション推移

投稿数とリアクション推移

コミュニティ内の交流頻度がロイヤリティ向上に
つながるため時系列で交流状況を可視化

  • ユーザーの投稿数と投稿に対するリアクション(いいね・返信コメントetc)のバランスを可視化
  • コミュニティ全体での交流頻度をチェック
  • 投稿とリアクション数を分析し要因を特定しPDCAを実施
投稿数とリアクション推移
05

キーワードマップ分析

キーワードマップ分析

ロイヤル顧客が商品、サービス、ブランドに対して抱えている感情を分析(ロイヤル顧客の心理データ分析)

  • ロイヤリティが高いユーザーの投稿やコメントのキーワードを分析
  • どういった感情を抱いているのかや、トレンドの傾向を分析することが可能
  • ロイヤル顧客とその他ユーザーを比較することも可能

※現在β版により順次対応予定

キーワードマップ分析

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小父内 信也 CCO
2010年、名刺管理システムのSansan株式会社に入社。データ化部門責任者を経て、名刺アプリEightのコミュニティマネージャーへ。 2019年に株式会社Asobicaに取締役CCOとして参画。
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金光 佑樹 カスタマーサクセスグループマネージャー
医療業界特化の人材紹介会社にて営業責任者・人事責任者を歴任後、ITベンチャー企業にてフィールドセールスに従事。 2022年に株式会社Asobicaに入社。 現在はCSMとしエンタープライズ企業を中心にコミュニティの立ち上げ支援を行う。
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上原 明子 カスタマーサクセスグループマネージャー
札幌のコワーキング・ゲストハウス・シェアハウスを運営するコミュニティ系不動産に新卒で入社。東南アジアを中心にバックパッカーをしながら、海外営業/新規店舗の立ち上げを経験。 その後ライブ配信プラットフォームにてCX関連の部署に所属し、オンラインイベントの企画/実施や新機能設計、効果分析などを担当した経歴を持つ。
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平川 貴詞 カスタマーサクセスグループマネージャー
早稲田大学人間科学部卒業。新卒で株式会社リクルートスタッフィングに入社し、大手通信企業向けのセールスを担当。 その後人材系ベンチャー企業に所属し、主にセールスとして中途・新卒採用の採用支援を経験した後、学生向け記事メディアの編集・マーケティングを担当。現在はCSMとして外食・メーカー企業を中心に幅広いお客様を支援。

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