グローバル350社のアンケート結果で知る DX 推進の課題
Amplitude は 2020年に 米国 | イギリス | カナダ | オーストラリア | インド といった英語圏を中心に計 350社に向けて「DX推進における課題」についてアンケートを行いました。
アンケート対象企業として、5,000名未満 | 5,000~10,000名 | 10,000名以上といった企業規模が均等に分散されるように配慮しつつ、役員 | 部門長 | 部課長といった決議件を持つ役職の方々を中心に アンケートを行っています。
ここでは、このアンケート結果についてご案内します。
1 | アンケート結果サマリ
アンケートにより以下が判明しました。
● 350社の 94% が「ユーザー行動分析」が優先事項であると答えてます。
● 一方 71% の企業が「ユーザー行動分析」の整備が課題と答えています。
●「ユーザー行動分析」が整備できている企業は 20%と低い事が判明。
● なお、ユーザー行動分析環境が整備できた企業は YoY で 25% 以上の大幅なビジネス向上を、出来ていない企業と比較して5倍以上達成している事が判明しました。
次章にてアンケート結果の詳細をご案内します。
レポートの原文は Product Intelligence Report をご確認ください こちら
2 | アンケート結果詳細
2.1 | 質問 1 「DX 推進における今後の優先事項は？」
「DX 推進における今後の優先事項」について調査した所、90%以上の企業が 「❶ UX の向上 | ❷ ユーザー行動の把握 | ❸ ユーザー継続率」が直近の優先事項と回答しました。
多くの企業で既存ユーザーのエンゲージメント向上に関わる内容に
強い関心がある事が判明しました
2.2 | 質問 2 「DX 推進における現在の課題は？」
「DX推進での現状の課題」について調査した所「ユーザー行動の把握」が最も高い回答となりました。
最も高い課題が自身のプロダクトにおける「ユーザー行動の把握」でした
2.3 | 質問 3 「利用している分析基盤は？」
「利用している分析基盤」について調査した所「ユーザー行動分析ができるプロダクトアナリティクス」の導入は 20%と、最も導入されている GA と比較して 1/3 といった状況といった回答となりました。
ユーザー行動分析が高い関心事になっているのにも関わらず
その環境整備は、まだこれからといった状況です。
これは、Amplitude の課題でもあります。
2.4 | 質問4 「前年度の売上比率 | 25%以上向上？」
アンケートした企業の前年度の売上比率 (YoY) を調査した所、ユーザー行動分析ができるプロダクトアナリティクスを導入した 44% の企業が「前年度売上比率 25% 以上を達成」と回答しました。
ユーザー行動分析ができるプロダクトアナリティクスの導入企業は
5倍以上 YoY で 25%の売上向上を達成している事が判明しました
3 | ユーザー行動分析で実現できる事とは？
では、ユーザー行動分析ができるプロダクトアナリティクスでは何が実現できるのでしょうか？ここでは、その内容について解説します。
3.1 | DX 現状の整理
DX 推進を進めるにあたり、多くの企業で過去のビジネスパフォーマンスを集計できるようになったかと思います。以下のチャートは過去6ヶ月の以下の推移を集計した例になります。
● (青) アクティブユーザーの推移
● (赤) 購入ユーザーの推移
なお、課題抽出もできるようになりました。以下のチャートは過去6ヶ月のユーザーのアクティブ率を集計しています。
● (青) アクティブユーザーのアクティブ率 (当然ですが 100% になります)
● (赤) 購入ユーザー率
上記の例では、購入ユーザーが全ユニークユーザーの 31.1% である事が導かれました。これは別の見方をすると、購入率が最大 68.9% の伸び代があると言えます。
3.2 | DX 現状で散見される課題
DX 現状の課題として散見されるのは、改善示唆を求める工程から担当者の属人的な力量に依存してしまう事です。
DX 推進により収集したビッグデータには、ユーザーの行動履歴が集積されています。これが宝の山となり、どのような理由でユーザーがアクションを起こしたのかを統計的に導く事ができます。
この統計的に改善示唆を求める作業は途方もない労力を必要とする作業です
また、非常に高度な統計学が必要とされる為、人材確保が非常に難しく実現に向けた環境整備が困難でした
3.3 | ユーザー行動分析でできる事
昨今マーケティングオートメーションが進化して、この改善示唆を自動的にビックデータから導く事ができるようになりました。
昨今はマーケティングオートメーションも進化し、ビッグデータから自動的に統計的な改善示唆を求める事ができるようになりました
以下は「購入ユーザー(赤)」を因数分解し、統計的にどのようなアクションを行ったユーザーが最も購買率が高いかを求めたチャート結果です。「(紫) ランキングを体験したユーザー」が統計的に 84%と最も高い購買率である事が判明しました。
この改善示唆として統計的に判明しますと施策設計も明確になります。今回の事例では、より多くのユーザーに「ランキングを体験」してもらうような施策を検討すれば購入率の向上が期待できる事がわかります。
世界的に著名なインスタグラムですが、当初は位置情報を友達とシェアするサービスでした。課題としてユーザーがあまり定着しませんでした。
その中でも、一定数の定着ユーザーがいたので、そのユーザーの行動を分析した所「写真の共有」をしている事が統計的に導かれました。
この結果により、写真の共有をより全面にアピールした所、定着ユーザーが爆発的に伸び始めました。
このインスタグラムの成功事例が「ユーザー行動分析」の重要性を物語ってます。
4 | 最後に
アンケート結果でもわかるように、多くの企業では DX 推進により収集したデータを過去のビジネスパフォーマンスの集計だけではなく、プロダクト改善に向けたインテリジェンスとして利用し、グロースに向けた改善示唆として活用し始めています。
この具現化手法として「ユーザー行動分析」が注目されています。
なお、ユーザー行動分析や、プロダクトアナリティクスについての詳細を動画で案内してます。このブログからは登録不要で閲覧できるようにしていますので、この機会にご覧になってみてください。
ユーザー行動分析の動画を閲覧してみる
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