LINEマーケティングツール「Liny」には、クロス分析機能があります。
- クロス分析を使うとどんなことができるのか？
- 自社のLINE運用で活用するメリットはあるか？
- 具体的にどのように活用されているのか？
このような疑問を解消するため、こちらの記事では、Linyのクロス分析でできることやメリット、分析例を詳しくご紹介します。
Linyのクロス分析とは
Linyのクロス分析とは、友だち数、ブロック数、タグ、友だち情報などを組み合わせて集計できる機能です。
複数の項目を掛け合わせることで、条件ごとの違いや傾向を比較・分析できます。
エリアごとの「申し込み数」「問い合わせ数」「資料請求数」の比較で、エリア別の傾向を分析できる
クロス分析をすると、たとえば以下のようなことがわかります。
- どの経路からの成約が多いか
- どんな友だちの反応が良いか
- 改善すべきポイントはどこか
データを掛け合わせることで、成果につながっている施策やどこに課題があるかが明確になり、配信内容や予算の配分を見直すことが可能です。
クロス分析を活用する4つのメリット
クロス分析を活用する4つのメリットについて解説します。
顧客理解が深まる
クロス分析の活用によって、顧客の特徴をより深く理解できます。
たとえば、「30代の友だちが最も多い」といった人数だけの情報では、その人たちが実際に購入につながっているかまではわかりません。
しかし、クロス分析で「年代」×「購入の有無」を組み合わせると、「30代の購入率は25%と高いが、50代は8%と低い」といった行動の違いや質的な傾向が見えてきます。
複数のデータを掛け合わせることで、どの顧客層が自社に合っているのか把握でき、一人ひとりに合った配信や反応の良い層に絞ったアプローチが可能になります。
効果的な施策に予算を集中できる
クロス分析によって、どの施策が成果につながっているのかを数値で把握し、効果的な施策に予算を集中できます。
たとえば複数の広告媒体に予算を配分している場合、友だちがどこから追加されたかを示す「流入経路」と「成約の有無」を分析すると「Facebook広告からの成約率は15%だが、Google広告からは5%にとどまっている」といった違いが明確になります。
施策ごとの成果を比較できるため、どの施策に予算や工数を優先的に配分すべきか判断がしやすくなります。
改善すべきポイントが明確になる
どこを改善すればいいのかが具体的にわかるのも、クロス分析のメリットの一つです。
たとえば「友だちは増えているのに申し込みが少ない」という課題がある場合「流入経路」×「申し込みの有無」を分析すると「特定の流入経路からの友だちは申し込み率が低い」といった具体的な改善ポイントが見つかります。
このように、どこで成果につながっていないのかを把握することで、集客経路やメッセージ内容、申し込み導線など、改善すべきポイントを整理しやすくなります。
上手くいっている部分と見直しが必要な部分を切り分けて考えることで、効率的に改善を進めていけるでしょう。
分析データを柔軟に活用できる
クロス分析で得られたデータは、CSV形式でエクスポートできます。
エクスポートしたデータは、ExcelやGoogleスプレッドシートに取り込むことで、社内向けレポートの作成や経営層への共有に活用できます。
たとえば「どの流入経路からの反応が多いのか」「どのコンテンツが申し込みにつながっているのか」といった分析結果をグラフ化すれば、施策の成果や課題も把握しやすくなるでしょう。
他部署との情報共有や新たな施策の判断材料として活用することで、感覚ではなくデータに基づいた意思決定も進めやすくなります。
クロス分析の活用パターンと具体例
クロス分析の4つの活用パターンと具体例を順に解説します。
- 流入経路別に成果の違いを把握する
- 顧客属性ごとの反応の違いを分析する
- 行動データから申し込みが止まるポイントを見つける
- タグ・友だち情報から成約につながる傾向を分析する
流入経路別に成果の違いを把握する
流入経路データの活用例について解説します。
流入経路データとは
流入経路とは、友だちがどこから追加されたかを示すデータです。
たとえば、SNS広告やディスプレイ広告などのオンライン広告、店頭のQRコード、イベントで配布したチラシ、ホームページのリンクなどが流入経路にあたります。
それぞれの経路ごとに異なるURLやQRコードを用意することで、どこから友だち追加されたかを自動で記録できます。
具体的な分析例
複数の広告や施策を実施している場合、どの経路からの友だちが成果につながっているのかを把握することは重要です。
たとえば、Instagram広告や自社ホームページ（ブログ記事）、店頭QRコードなど複数の経路で友だちを集めている場合、「流入経路」×「申し込みの有無」でクロス分析を行います。
その結果「Instagram広告からの申し込み率は20%、ホームページは10%、店頭QRコードは5%」といった違いが明確になります。
流入経路別の申し込み率を比較することで、効果的な集客施策がわかる
この分析により、成果の高いInstagram広告に予算を集中させ、逆に効果の低い店頭QRコードについては、設置場所や案内方法を見直すことが可能です。
限られた予算を効果的に使い、全体の成果を高められます。
顧客属性ごとの反応の違いを分析する
次に、顧客属性データの活用例について解説します。
顧客属性データとは
顧客属性とは、友だちの基本情報や特性を示すデータです。
たとえば、
- 年代（20代、30代、40代など）
- 性別、地域、会員ステータス（非会員、会員、VIP会員など）
- 購買履歴（初回購入、リピーター）
- 興味関心（商品カテゴリ、サービス種別）
などがあります。これらの情報は、アンケートやCRMツール連携を通じて取得できます。
具体的な分析例
同じメッセージを配信しても、顧客の属性によって反応は大きく異なります。どの属性の顧客が反応しているのかを把握すれば、配信内容の最適化が可能です。
たとえばキャンペーンのメッセージを配信した際「会員ステータス」×「URLクリック率」でクロス分析を行います。その結果、「VIP会員のクリック率は50%で高いが、非会員は15%と低い」といった傾向が見えてきます。
会員ステータスとURLクリック率のかけあわせで、反応の良い顧客層がわかる
分析結果をもとに、VIP会員には積極的に情報を配信し、反応の低い非会員には配信内容や訴求ポイントを見直す、といった改善も行いやすくなるでしょう。
一律の配信ではなく、顧客属性ごとに配信を最適化すれば、全体の反応率や成果を高めることにつながります。
行動データから申し込みが止まるポイントを見つける
次に、行動データの活用例について解説します。
行動履歴データとは
行動履歴とは、友だちがLINE上でどのような行動をとったかを示すデータです。
たとえば、
- URLのクリック（クリックした／していない）
- 予約や申込の完了
- アンケートへの回答
- リッチメニューのタップ
などがあり、これらの行動は事前設定することで、自動的に記録されます。
具体的な分析例
どのコンテンツが申し込みにつながっているのかを把握したい場合にも、クロス分析が役立ちます。
たとえば「視聴コンテンツ」×「申し込みの有無」を掛け合わせると「成功事例コンテンツを視聴した人は申し込み率が高いが、機能説明コンテンツを視聴した人は申し込み率が低い」といった傾向が見えてきます。
視聴コンテンツと申し込み率を比較することで、成果につながるコンテンツがわかる
この結果をもとに、効果的なコンテンツへの誘導を強化したり、反応の低いコンテンツの内容を見直したりと改善の方向性を具体的に定めていけるでしょう。
タグ・友だち情報から成約につながる傾向を分析する
次に、タグ・友だち情報の具体例をご紹介します。
タグ・友だち情報とは
タグは友だちを分類するための機能です。たとえば「VIP会員」「商品A購入者」「セミナー参加希望」といったラベルで友だちをカテゴライズできます。
一方、友だち情報は友だちごとに異なる情報を個別に保存する機能で、氏名、来店回数、購入履歴などを記録できます。
タグや友だち情報の活用で、顧客情報を体系的に管理・記録できる
これらは、アンケートへの回答やCRMツールとの連携などにより、自動で保存可能です。
具体的な分析例
タグや友だち情報を他のデータと掛け合わせることで、顧客の特徴をより詳しく把握できます。
たとえば、どの顧客グループが成約につながりやすいかを知りたい場合「顧客ステータス（お問い合わせ済み・資料請求済み・無料相談済み）」×「成約の有無」でクロス分析を行うとよいでしょう。
その結果「無料相談まで進んだ人の成約率は40%と最も高く、資料請求のみは20%、お問い合わせのみは10%」といった傾向が見えてきます。
顧客ステータスごとの成約率を比較することで、次に取るべきアクションがわかる
この分析により、たとえば、
- お問い合わせのみの顧客には資料請求を促す
- 資料請求済みの顧客には無料相談の案内を送る
- 無料相談まで受けた顧客には成約を後押しするメッセージを配信する
といった顧客のステータスに応じたアプローチが可能です。
タグや友だち情報を体系的に管理・活用すれば、顧客一人ひとりに最適な情報を届けられるようになります。
クロス分析を効果的に活用するためのポイント
クロス分析を効果的に活用するためのポイントを解説します。
分析の目的を明確にする
クロス分析を始める前に「何を知りたいのか」「何を改善したいのか」を明確にしましょう。
目的が明確でないと、どのデータを掛け合わせればいいかわからず、成果につながる分析ができません。
たとえば目的が「特定の商品の売上を伸ばしたい」であれば、その商品に興味を示した顧客の属性や行動パターンを分析することで、効果的なターゲット層や配信内容が見えてきます。
まずは優先度の高い課題を一つ決め、それに関連するデータに絞って分析を始めましょう。徐々に分析の幅を広げていくことで、効果的にクロス分析を活用できるようになります。
必要なデータを事前に設計する
クロス分析を行うには、分析に必要なデータが蓄積されている必要があります。
運用を始めてから「このデータがない」と気づいても、過去に遡ってのデータ取得ができません。
そのため、運用開始前にデータ取得の仕組みを整えておくことが重要です。
たとえば流入経路を分析したい場合は、広告や媒体ごとに異なるURLやQRコードを用意し、どこから友だち追加されたかを記録できるようにします。
顧客属性を分析したい場合は、友だち追加時のアンケートで年代や地域などの情報を取得する設計が必要です。
「どんな分析をしたいか」を考え、必要なデータ項目を洗い出しておきましょう。
Linyであれば、タグ付けや友だち情報の自動登録を活用できるので、手間なくデータを蓄積できます。
タグや友だち情報を体系的に管理する
タグや友だち情報が増えると、管理が煩雑になり、分析もしにくくなります。
たとえば「会員」「メンバー」「登録者」など似た意味のタグが混在していると、どのタグで集計すればよいかわかりにくくなります。
また、友だち情報の項目名が担当者ごとに異なると、集計や分析でミスが起こりがちです。
運用開始時にタグの命名ルールや友だち情報の項目を定めて、チーム全体で共有することが大切です。
さらに定期的に見直しを行い、不要なタグを削除したり重複しているものは統一したりすれば、データの品質を保てます。
管理ルールを明文化して、担当者が変わっても一貫した運用を続けられるようにしましょう。
定期的にデータを確認し改善する
クロス分析は一度実施して終わりではなく、定期的にデータを確認し、継続的に改善をし続けると成果につながりやすくなります。
たとえば、月に1回程度、どの経路から来た友だちが成約につながっているのか、どの顧客層の反応がよいのかを確認します。
数値が改善していれば施策が効果的だったと判断でき、悪化している場合は原因を分析し、対策を検討することが可能です。
このように小さな改善の積み重ねで、徐々に成果は向上していきます。最初から完璧を目指すのではなく、データをもとに改善を繰り返していくとよいでしょう。
運用スケジュールの中に定期的な確認の時間を組み込んでおくと、継続しやすくなるのでおすすめです。
まとめ：クロス分析で成果につながる運用へ
Linyのクロス分析を使えば、以下のようなことができます。
- お客様の特徴をより深く理解できる
- 効果の高い方法に予算を集中できる
- 改善すべきポイントがわかる
- 分析したデータを他のツールでも活用できる
データをもとに改善を進めるために欠かせない機能です。ぜひ、LINE運用にLinyのクロス分析を取り入れてください。
