「KARTE」の機能を活用したNarrative Tracking(ナラティブ・トラッキング)分析を解説

この記事の結論

KARTEのユーザーリスト・ユーザーストーリー・KARTE Liveを活用したNarrative Tracking分析では、一人の顧客行動を深堀りすることで数値では見えない「なぜその行動をとったか」という文脈や感情を捉えられます。分析フローの手順から離脱率改善・F2転換促進の具体的な実践事例まで解説しています。

KARTEは、顧客体験(CX)向上に期待されるWeb接客ツールであり、個々のユーザー行動を線で捉えてユーザー理解を深める分析に適しています。2023年末の「KARTE Blocks」のアップデートに加え、2024年以降も継続的な新機能追加や「KARTE Datahub」との連携強化が進み、Narrative Tracking(ナラティブ・トラッキング)分析の幅と精度が大きく向上しています。

この記事では、KARTEの機能を活用したNarrative Tracking分析の手法や具体的な事例について、詳しく解説します。

KARTEの基本についてもっと詳しく知りたい方はこちら
▶KARTEとは?導入メリット・成功事例・費用を解説

目次

Narrative Tracking(ナラティブ・トラッキング)分析とは

Narrative Tracking(ナラティブ・トラッキング)分析とは、顧客一人の行動にフォーカスし、その人の一連の行動を深堀りすることでユーザーの理解につなげるリサーチ手法です。

Narrative Tracking分析が他のマーケティング手法と異なる最大の特徴は、「一人の顧客行動を徹底的に掘り下げる定性的な分析であること」にあります。数値分析だけでは見落とされがちな、「なぜその行動を取ったのか?」というユーザーの文脈や感情を捉えることができるようになります。

参照:https://academy.karte.io/

Narrative Tracking分析に適したKARTEの機能

KARTEは、「個」を知ることに強みのあるツールです。

「ユーザーストーリー」や「KARTE Live」などを活用することで、ユーザー行動を視覚化することが可能になります。それぞれの機能の特徴を理解して、それをNarrative Tracking分析に活用しましょう。

参照:https://academy.karte.io/

-ユーザーリスト

任意の期間において、特定の行動に当てはまるユーザーを絞り込むことができる機能です。

検索条件から、イベント、セグメント、ディメンション等からユーザーを探すことができます。

-ユーザーストーリー

個別のユーザー行動を深堀できる機能です。
ユーザーリストで絞り込んだユーザー群の中から、ページの遷移パターンや滞在時間など詳細な情報を得ることができます。

-KARTE LIVE

サイト上での実際のユーザーの動きを、録画としてリプレイできる機能です。

ユーザー行動を動画で可視化することで、数値や言葉では表しきれない顧客の感情や文脈、背景などの”行間”を読み解くことができます。

-KARTE Datahub連携

 -KARTE Datahub連携

KARTE Datahubは、KARTE外のデータ(たとえばCDP、DWH、MAツール、LINE、アプリログなど)とKARTE内データを統合・活用できる機能です。Datahubと連携することで、KARTE内外のユーザー行動(例:アプリやLINEなど)を一元的に追えるようになり、Narrative Tracking分析での分析範囲が拡大します。

この機能を使えば、サイト内のユーザー行動だけでなく、購買履歴・LINEクリック・アプリ利用状況なども加味したNarrative Tracking分析が可能になります。

Narrative Tracking分析のフロー解説

では、実際にNarrative Tracking分析を行う際のフローについて解説します。

①分析のテーマを定める

まずは、分析のための仮説・テーマを定め、分析の目的を明確化します。

②ユーザーリストを使ってユーザー群を絞り込む

分析のテーマを元に、ユーザーリストの絞り込み条件を使用してユーザー群を絞りだします。

今回は、直近7日間の中でPCから訪れたユーザー群の絞り込みを例にしています。

③ユーザーストーリーやKARTE Liveで、ユーザー行動を追う

絞り込んだユーザー群の中から任意のユーザーを選択して、どのページを閲覧しているか、サイト上でどんな動きをしているか一人のユーザーの行動を深堀します。

④複数のユーザー行動を分析する

分析から導かれる仮説を明確なものにしていくために、指定セグメント内の不特定多数のユーザーに対しても深堀分析を行います。

各ユーザーの行動から、傾向や仮説、課題を導くヒントを見つけ出します。

⑤仮説の裏付けのデータを出す

Narrative Tracking分析によって導き出した仮説や課題の信憑性を高めるための裏付けデータを出します。

単なる分析で終わらず、その結果から具体的なデータを引き出し、仮説を検証します。

Narrative Tracking(ナラティブ・トラッキング)分析の事例

実際にKARTEを使ったNarrative Tracking分析の事例を紹介します。

事例①

KARTEで行ったNarrative Tracking分析の結果を元に、サイト内でポップアップ形式の接客を表示したことで離脱率の減少につながったケースです。

分析方法:ユーザーストーリーとKARTE LIVEでユーザー行動を可視化

分析結果:商品ページを行き来した後に離脱するユーザーが多い

仮説:商品を選択するのに迷っているユーザーが多いのではないか

施策:KARTEのポップアップ機能を使用して、Webサイト内の商品適正診断LPへの遷移を促す

これまで説明した分析フローを元にユーザー行動を可視化し、離脱ポイントを発見しました。

今回のケースでは、商品ページを行き来して離脱に至るユーザーが多いことから、商品を比較する際の判断に困っているユーザーが多いのではないかと仮説付けました。

KARTEの接客サービス機能を使用して、商品ページを行き来しているユーザーセグメントを対象に商品適正診断ページへの誘導施策を実施しました。

その結果、接客サービスのクリック率も高く、接客が表示されたユーザーの離脱率が減少し結果的にCVR向上に貢献する結果となりました。

事例②

ECサイトでF2転換を促進する施策を実施するためにNarrative Tracking分析を活用したケースです。

分析方法:ユーザーストーリーでF2転換に至ったユーザーの前後行動を分析

分析結果:F2転換しているユーザーはお気に入り登録している商品を確認しているケースが多い

仮説:お気に入り登録している商品をポップアップなどで表示することで、そこから購入につながるのではないか

施策:KARTEのポップアップ機能を使用して、お気に入り商品を表示を表示

その結果、ポップアップのクリック率も高くお気に入り商品ページを経由したCVが増加しました。

このようにユーザー行動から仮説を立てて施策につなげていくことで、Narrative Tracking分析から実際のユーザー行動に適したサイト改善の実施が可能です。

最後に

KARTEはユーザー行動を線で理解するのに非常に長けたツールになります。

サイト上のユーザー行動を可視化し、分析したい方は、KARTEを活用した施策の実施を検討してみてはいかがでしょうか。

SORAMICHIでは、KARTEの導入支援から運用まで幅広くサポートを提供しています。仮説の立案から効果の検証まで、伴走してPDCAを回すサポートが可能です。ぜひお気軽にご相談ください。

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KARTEを使ったユーザー行動分析に関するQ&A
Narrative Tracking分析とは何ですか?一般的なアクセス解析と何が違うのですか?

顧客一人の行動にフォーカスし、その一連の行動を深堀りすることでユーザー理解につなげる定性的なリサーチ手法です。

数値分析では見落とされがちな「なぜその行動をとったのか」という文脈や感情を捉えられる点が、通常のアクセス解析との最大の違いです。

Narrative Tracking分析に使うKARTEの機能は何ですか?

ユーザーリスト・ユーザーストーリー・KARTE Liveの3つが中心的な機能です。

ユーザーリストで対象ユーザーを絞り込み、ユーザーストーリーで遷移パターンや滞在時間を確認し、KARTE Liveで実際のサイト操作を動画で再現するという流れで活用します。

KARTE Datahubと連携するとどのようなことができますか?

KARTEの外部にあるCDP・DWH・MAツール・LINE・アプリのデータとKARTE内のデータを統合して一元的に分析できるようになります。

サイト内の行動データだけでなく、購買履歴・LINEクリック・アプリ利用状況なども加味したNarrative Tracking分析が可能になり、分析の幅と精度が大きく向上します。

Narrative Tracking分析はどのような手順で進めればよいですか?

分析テーマの設定→ユーザーリストでの絞り込み→ユーザーストーリー・KARTE Liveでの行動追跡→複数ユーザーへの深堀→仮説の裏付けデータ収集という5ステップで進めます。

単なる観察で終わらせず、最終的に仮説を裏付けるデータを出して施策の信憑性を高めることが重要です。

Narrative Tracking分析を活用した実際の改善事例はありますか?

商品ページを行き来して離脱するユーザーへの商品適正診断LP誘導施策でCVR向上につながった事例と、お気に入り登録商品のポップアップ表示でF2転換を促進した事例が紹介されています。

どちらもユーザー行動の観察から仮説を立て、KARTEのポップアップ機能で施策を実施し、クリック率と転換率の向上という具体的な成果につながっています。

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