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User Insightご利用企業による、 クーポンサイト改善事例 株式会社ユーザーローカル


昨年、日本でブレイクした 共同購入クーポン販売サービス


現在、100社以上が競争中 アメリカのGroupon型モデルのサイトが、 2010年5月ごろから急増中。 サイトが増え、一気に競争が激化。

+100サイト以上!

出典 WOOFLA


現在、グルーポン系の大手サイト数社 が、(株)ユーザーローカルの アクセス解析ツールを利用中。


今回は、その1社 KAUPON 様 の了解を得て、サイト改善事例 を公開します。


KAUPON [カウポン] 2010年5月10日リリース、日本で2番目にリリース リアルの店舗サービスの利用券を買えるサービス、飲食中心

http://kaupon.jp/


KAUPON概要図 店舗・事業主様 ソーシャルメディア プロモーション

ニュースリリース メディアへの情報提供 話題性のあ るネタを探 せる

媒体力

クチコミ

潜在顧客へリーチ


KAUPONの仕組み

カウポンを掲載・販売 1 4

売上を入金 サービス 購入 6 提供

店舗・事業主様

2 3

5

来店

ユーザー

最低入札数を超えた 場合のみカウポンを発行

※④⑤⑥は前後する場合がございます。


KAUPON の成長を アクセス解析データで分析


2010年5月サイト開設当初


流入元分析


どこからサイトヘ来たか(2010年5月)

ほぼ東京だけからのアクセス。 検索エンジンでなく、参照元なしのアクセス多い


ソーシャルメディア経由のアクセス

Twitterを中心としたソーシャルメディア経由の トラフィックが中心


ユーザー属性調査


ユーザー属性とは

•ユーザーの属性の調査方法 •

User Insightの閲覧・行動履歴DBを参照

ドメインやIPアドレスで、組織や地域を測定

✓企業名・学校 ✓都道府県の比率 ✓年齢分布

✓初心者・上級者

✓男女比

✓訪問回数・頻度

✓業界


ユーザー属性分析(2010年5月)

「インターネットをよく使う、リテラシの高い 男性」というペルソナが導かれた。


KAUPONを成長させるには 以下の成長シナリオを策定した ①ネット上級者でない一般層を獲得する ②地方への迅速な展開 ③類似サイトが続々と登場する中での差別化

この3つの仮説を立て、 サイトを改善しながらベンチマークした


アクセス解析の結果をもとに、 プロモーション戦略を構築


対策① 楽天スーパーポイントを採用


インターネット初心者の獲得に成功した

初心者、女性をターゲットに、 楽天ポイント目的のユーザーを囲い込み コンバージョン率50%以上!


対策② 属性ターゲティング広告を配信 キーワード広告のみならず、 細かくセグメントした属性の広告を配信


北海道、九州などの地方ユーザーを獲得

営業進出した地域(北海道、関西、九州) で、とくに女性ユーザーを獲得


対策③ 類似サービスとの差別化 いつでも店舗がクーポンを発行できる プラットフォーム機能をいち早く実装


その結果、新しモノ好きのユーザーに認知

都心部のインターネットをよく使う層に 新機能がリーチできたことが判明した。


対策④ ソーシャルメディア測定を強化 検索エンジン 広告 ソーシャル メディア

KAUPON トップページ ランディング 商品ページ 説明ページ

コンバージョン 商品購入 成約 資料請求 ユーザー登録

メール 一つ一つのつぶやきの流入数、コンバージョン率も測定


対策④ ソーシャルメディア測定を強化 検索エンジン 広告 ソーシャル メディア

KAUPON トップページ ランディング 商品ページ 説明ページ

コンバージョン 商品購入 成約 資料請求 ユーザー登録

メール 一つ一つのつぶやきの流入数、コンバージョン率も測定


http://twitter.com/#search?q=kaupon もしくは Twitterにて「kaupon」で検索

単に情報が伝播するだけでなく、 ユーザー同士が誘い合って購入する点が特徴


半年間改善を続けた、 2010年12月の解析データ


どこからサイトヘ来たか(2010年12月)

メールや検索エンジンからの流入が増えた →認知度向上、主要都市部のユーザー獲得が順調に進んでいる。


ユーザー属性分析(2010年12月)

想定ターゲットである女性ユーザー、 ネット利用率が高くないユーザーにシフト。


コンバージョン分析 (プロモーションから購入までを追跡)


コンバージョンしたユーザーを詳細に分析 クーポンを購入した会員ごとの訪問回数、 閲覧PV数、購入回数を個別分析


2010年KAUPON売上推移

5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月

12月

5月のサービス開始から右肩上がりで売上増加中


まとめ


解析から得られた知見で売上を向上! ・属性分析により、潜在ユーザー層を特定  →セグメントしたマーケティングを展開 ・ソーシャルメディアを最大限に活用 ・購入ユーザーを詳細に分析  →ページ構成、商品ラインナップに反映

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