宇森ひなこにつきまして、 誠に残念ですがVtuber活動を引退することをご報告させていただきます。 本人の体調を考慮し引退配信は行いませんことをご理解ください。 10/10(木)23:00 - 因幡はねるch にて、 あにまー… https://t.co/Rfm5GL7pMx
1. はじめに Researchグループの片野です。 UXResearchといえば定性分析を主な分析手法としているResearcherが多い中で、「データ分析×UXリサーチ」の分析手法でユーザー体験の最大化の数値化を目指しています。 定性・定量分析に限らずプロダクトの改善提案に必要なのは、説得力のあるデータを挙げることでもありますが、それ以前に自社サービスを利用するユーザーを正確に把握していることが重要な基礎になります。 顧客分析を行うにあたってよく使われる手法として、デシル分析やセグメンテーション分析などもありますが、今回はユーザーを正確に把握するのに用いる分析手法である、RFM分析について説明します。また、最後の方に少しだけデシル分析と比較して、なぜRFM分析の方がユーザーの把握に適しているかも紹介していきます。 2. RFM分析とは RFM分析は以下の3つの指標を使い、ユーザーの分析
RFM分析とは、 Recency(リーセンシー):新近性 Frequency(フリークエンシー):頻度 Monetary amount(マネタリー・アマウント):金額 の3つの要素で顧客の分析を行い、顧客のLTV(ライフタイムバリュー)を向上させるためのマーケティング手法です。 RFM分析ではR・F・Mの3つの要素をバブルチャートの軸に取ることで、「新規客」「常連客」「離反客」「一時客」という4つのタイプに顧客を分類することができます。 実際のRFM分析は、蓄積された顧客データをエクセルなどの表計算ソフトなどで処理することで行います。 ここではRFM分析と、エクセルでRFM分析を行う方法をわかりやすく解説します。また説明で使用しているExcelファイルも、無料でダウンロードいただけます。 RFM分析とは? RFM分析とは「R」「F」「M」の頭文字の由来でもある、 Recency(リーセンシ
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