忠実な顧客は、サイトの永続的な価値を作成することはできませんまた、サイトを促進するブランドの評判のための重要なチャネルであり、忠実なユーザーの現在のサイトにもっと注意を払うように。 ユーザーは、多くのサイトやWeb分析ツールの "新しいユーザー"の分裂と "リピーター"になるかもしれませんが、単に古いものと新しいユーザを区別するのに十分ではありませんが、我々は、サイトのユーザーの忠誠心を測定するために、より包括的な指標が必要になります。
ユーザーの忠誠心（ロイヤルティ）は、企業やブランドの好みや再発の繰り返し購入のエクステントのユーザーを指します。 ウェブサイトでは、顧客の忠誠心は、頻繁にサイトを参照してくださいサイトの機能や設定の外にされています。 顧客の忠誠心の理論によれば、忠誠心は、次の4つの指標によって測定することができます。
- 購入意向（買意図）繰り返し購入した製品の種類を購入する意欲を。
- クロスの購買意図（クロス購買意図）：購入した製品の種類やそのサービスを拡大する意欲のために以前に購入する。
- 勧告の意図（カスタマー·リファレンス·意図）：その他の潜在的な顧客への勧告は、ブランドの評判の願いを渡します。
- 価格耐久性（価格差）：顧客が最高価格を支払うことを喜んでいる。
サイトの顧客の忠誠心を定量化する
e-コマースサイトは、上記の4つの指標は、適用性があるかもしれませんが、ほとんどのサイトのすべての指標を満たすために、一般的な適用性の解析を可能にするためにので、適切ではありません（上記参照定量することができる要件の定量分析のために）、定量化することがより困難に推奨する意図は、Google Analyticsの顧客ロイヤルティの4つのメトリックを選択できます。繰り返しタイムズ、リーセンシー、訪問の長さ、訪問の深さは、ユーザーアクセスの頻度、最近のアクセス時間は、平均滞留時間は、ページ数、平均訪問と、これらの指標は、これらの指標の定義で次のように見てすべてのサイトに適用可能であり、（サイトのメトリックを計算する方法については、Webサイトのクリックストリームデータから直接計算することができます。基準の定義- ウェブ解析メトリック ）：
- アクセスの頻度：ユーザーがサイトの期間内の回数、各ユーザーの訪問数をご覧ください。
- 最終アクセス時刻：ユーザーは、このインジケータは、測定することはとても簡単時点の概念、および一般的には日の現在の数からのユーザーアクセス時間であるため、サイトの時間を参照してください。
- 平均滞留時間：各訪問の平均滞留時間はしばらくの間、ユーザー、つまりサイトのおよび/訪問上の各ユーザーの時間の数;
- ページへの平均訪問：しばらくの間、ユーザーのページ数、すなわち、各ユーザの数をブラウズ訪問あたりの平均ページビュー/訪問数。
統計データの時間間隔は、サイトの特性に基づいて、サイト情報の更新を高速化する場合、アクセスするためのより頻繁なユーザーは、あなたが適切に短い時間を選択することができ、感度のようなデータの変更は高くなります。逆に、ユーザーのデータをより豊かになるように、少し長い期間を選択し、指標の分析の結果はより正確で有効になります。
顧客ロイヤルティとの比較の表示
4つの指標は、単一の指標を得るために統計情報を定量化することができる上記の意味をなさない、我々は、比較することにより、忠実なユーザーであるかを調べる必要があり、いくつかの処理の損失があるので、それらの間にあること、指標になりますもっと匹敵する、前の資料を参照することができます- データの標準化 ）、私は最初の区間[0,1]に変換するすべてのインデックスの値では、min-maxの標準化されたメソッドを使用し、倍率率に10ポイントのスケールなど、10で、データはすべて[0,10]、図に示すように以下の間隔で配布されています：
| 訪問の頻度 | 最終アクセス日時 | 平均滞留時間 | 平均アクセスページ | ||
| ユーザー1 | データ | 2 | 15日前 | 150秒 | 3 |
| 標準化 | 0.10 | 0.50 | 0.30 | 0.38 | |
| スコア | A | 5 | 3 | 3.8 | |
| ユーザー2 | データ | 8 | 2日前 | 120秒 | 5 |
| 標準化 | 0.40 | 0.93 | 0.24 | 0.63 | |
| スコア | 4 | 9.3 | 2.4 | 6.3 |
-テーブル内のデータは単純な例では、各指標の最小値と最大値の実際の状況が計算されます。
上記の表のデータによると、我々は同じスコア範囲の行にすべての指標を持って、その後、ユーザーの忠誠を表示するレーダーチャートを使用することができます。 レーダーチャートの表示は、次の利点があります。
- すべての評価を示す;
- 各指標の得点のユーザーバイアス。
- 顧客ロイヤルティのスコアの単純な分析では、グラフィックス領域（4つの指標に等しい重量と有意差の存在の重要性は、エリアを測定するために使用することはできませんと仮定して）に囲まれ。
- ユーザーの忠誠心との比較に使用することができます。
以下は、上記の表に基づいて描かれたサンプルのレーダーチャートです。
顧客の忠誠心の意味
次に、このショーの結果に基づいて、我々はそれを何ができるのでしょうか？ 実際には、任意のサイトのために、二つの方向があります同じです。ユーザーの損失を低減し、忠実な顧客を維持する。 に拡大し、上記の評価システムに基づいて、顧客の忠誠心は、次のとおりです。
- 忠実な顧客の行動特性の分析、およびそれらの満足度を高め、彼らのニーズを満たすために努力する。
- 最後のアクセス時間インジケータモデム顧客ロイヤルティの動向からの損失のための考えられる原因を分析するために、ユーザーの損失とし、ユーザーの損失を保持しようとする場合があります。
- 忠実なユーザーとのギャップが顧客の忠誠心の低下につながっている指標を見つけるための指標の値の差のユーザーの損失、およびこれらの分野における最適化サイトのパフォーマンス。
だから、私はここで使用して、ユーザのアクセス頻度の訪問時間の平均滞留時間に基づいており、これら4つの指標のページの平均アクセス数はサイトのユーザーの忠誠心を評価し、レーダーチャートは、表示および比較を行い、多分あなたは、あなた自身のサイトに基づいてできます。より適切な指標とプレゼンテーションを見つけ、最終的に実行する必要がありますように特性がより正確に忠実なユーザーのサイト、およびそれらを保持するための努力を見つけることです。
»この論文では、 BY-NC-SAの ：複製合意、ソースを指定してくださいデータ分析 » ウェブサイトのユーザーの忠誠心の分析を
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こんにちは、非常に良い。
しかし、あなたの分析以上の婚約ではなく、忠誠心感。 あなたが言ったように、話をするために既存の顧客の忠誠心。
婚約の分析は、その後、エリック·T·ピーターソン、より詳細な分析するには、を参照することができます。
http://blog.webanalyticsdemystified.com/weblog/2007/01/engagement-metric-defined-part-iv-in.html~~V
@ 日の海岸 ：推奨記事をありがとうございます。 エンゲージメントの指標は、サイトに応じて、異なる可能性があり、私はちょうど4つの指標のテキストを分析するためのすべてのサイトユーザーは、拡張分析を行うための基本的な指標として使用することができ、または分析もユーザー粘度呼び出すことができるための方法を見つけたい解析では、唯一の "忠誠心"私はGAの概念を借りる。
上記のユーザーおよびユーザーデータの標準化プロセスでは、私はあなたに感謝していない発行できます。
_at_ lesk ：こんにちは、記事のデータは私のアナログデータである。 あなたにも全く問題ないはずのデータの標準化 、データ処理のための最小-最大標準化された方法。
データの量は、Excelで扱うことができると素晴らしいではない場合maxは、それぞれの指標に設定されたサンプルデータの最大値である場合には、minは最小値であり、xは、計算されたサンプルのインデックス値です。
より多くの質問が、あなたは私Gtalkを追加することができます。joeghwu@gmail.com
データは、最大= 20分= 0のペアを想定しています。
Zhaoruxin ：こんにちは、MinとMaxは仮定せずに、実際のデータの最小値と最大値を介して取得することができます。
最後のアクセス時間は逆指標であるのだろうか？
_at_ ナンシー ：うーん、そう話すように。 ユーザーに高い粘度に近い距離を最近の訪問なのでが、遠い時間の現在のポイントから、潜在的なユーザーは、サイトから遠ざかっています。
定量的な尺度に時間内に、単純なポイント、私は、このインジケータの最後のアクセス時間を交換する間隔（日単位）への最近の訪問を使用することを好む。
こんにちは、私は顧客の忠誠心スコア（個人的意見）としてレーダーチャートの面積を囲まれたグラフィックスについていくつか質問があります：まず第一に、3があるために、変更（実際には、記事のレーダーチャートの指標の場合塗装）、グラフィックスは、レーダーチャートの面積が気まぐれで囲まれた、レーダーチャート領域には、一意ではありません。加えて、私はいくつかの情報に言及した、グラフィカルなレーダーチャート囲まれた領域の一部が対応するグラフィカル乗じそして、正方形の辺の長さを乗じた境界、面積を処方して、複合スコアとして処方。
_at_ ボボ ：まあ、私はここで意味するあなたがより正確な複合スコアが必要な場合は、必ずしも複合スコアを表して囲まれた領域のレーダーマップの幾何学的な意味から、単純な比較であるが、加重標準化された指標から検討することができます。
こんにちは、質問をします。
なぜ、ユーザーの忠誠心は、私はこれらの4つの寸法が必要かつ十分であるかを知りたい四次元に分かれていますか？
私は分類のための良い基準は、完全かつ独立であるべきだと思う
フラットレートへのユーザアクセスは週の場合、訪問の頻度は、これら二つの値はほとんどオーバーラップの最後のアクセス時間は、平均アクセス時間は3.5日である
2は、 "クロス購入意図と、意図をお勧めします"指標からではないの言及する前に議論するための希望を反映して、あなたに感謝
@ ルート ：あなたは非常にあなたが問題提起ありがとうございました。
顧客ロイヤルティを直接定量化指標ではありませんが、我々は他の統計指標から反射する必要があり、たとえば、第4条の指標は十分ではありませんまたそれが必要であり、この例では、顧客ロイヤルティの標準モデルサイトの分析ではありません。ロイヤルティ分析モデルを構築するためのサイトの動作特性に応じてサイトのアナリスト、指標は、これらの4つに限定されるものではなく、4つの指標は、ほぼすべてのWebサイトは、することができますので、少しリファレンスを取り、優れた解析モデルは、効果的な結論への鍵。
"アクセス頻度"の定義は、それは平均的な間隔へのアクセスが、時間の期間内の訪問者数されていません見てください、最終アクセス時間の差があるので。
冒頭で述べた記事 "クロス購入"推薦の意図は、 "定量的指標は、サイトへのユーザーアクセスを選択し、eコマースでの購買行動を取得するために、顧客の忠誠心、記事レベル、Webベースの分析の伝統的な定義です。同じサイト内に分析することができ、あなたは私の記事の別のを見ることができます。
Joegh ：そこには優れた電気の供給のウェブサイトのロイヤルティ分析モデルです？ 私は忠誠の評価システムを実行するつもりが、その定量的測定は、主にアンケートを通じて、以前の年のモデル、モデルの論文を持っていません。 ありがとう
_at_ コーダ ：あなたは忠誠を分析する場合、私は必ずしもないと思う容易に入手できる定量的なモデルではなく、多くは実際に完全に定量的かもしれません。 しかし、実行可能な解析モデルの確立への忠誠のいくつかの議論からもデータ収集についてはアンケートですが、実際には、精巧な忠誠論文の多くを持つべきであり、サイトへのフルアクセスに実際のデータは実際に特定があるかもしれません難しさだけでなく、これらのデータに基づいて結論の妥当性を検討する。