【Ltech#16】実践マーケティングテクノロジーエンジニア

実践 マーケティングテクノロジーエンジニア 孫 1 ウンヒ © LIFULL Co.,Ltd. 本書の無断転載、複製を固く禁じます。

自己紹介 孫 ウンヒ 韓国 2019年6月中途入社 • LINEチャットとSalesforce連携 • 分譲マンション物件通知 • LINEボット処理作成など

目次 1. 課題の発見 2. 目標の設定 3. 目標達成までの道のり a. 物件タイプ診断ボット b. 売買シナリオ改修 c. EOS移行 4. グラフ作成

課題の発見 分譲マンションの物件更新通知 【課題】 HOME’SのLINE利用者のアクションに関するデータがないため、 LINE更新通知の送信時間をHOME’Sの物件詳細を閲覧される時間帯を参考。 →LINEを確認する時間と同じになるか？ ターゲットにもっと効率的な時間はいつなのか？

目標の設定 HOME’SのLINE利用者に有効なメッセージ送信時間を知る → LINE利用者の行動を分析必要 → LINEのWebhookに渡されるイベントを格納・分析 【課題】 ● Webhookサーバーとして外部システムを利用 ● エンジニア2人体制 Webhook 外部システム MAU LIFULLシステム Marketing Cloud

目標達成までの道のり １．物件タイプ診断ボット 回答結果だけでなく メッセージのどのボタンを いつタップしたのか ユーザのアクションを履歴 として格納開始 Webhook 外部システム MAU LIFULLシステム Marketing Cloud

目標達成までの道のり ２．売買シナリオ改修 ● LINEから受け取るイベントを拡張 ○ テキスト、ポストバックイベント以外で フォロー（友だち登録）、アンフォロー（友だち解除）イベントを取得・格納

目標達成までの道のり ３．EOS移行 Webhook MAU 外部システム LIFULLシステム Marketing Cloud 売買シナリオだけでなく 全体のLINE利用者の 行動をデータ化できる MAU LIFULLシステム Marketing Cloud

グラフの作成 - 日別LINEタップ数 EOS前 EOS後

グラフの作成 - 曜日別のLINEタップ数 EOS前 EOS後

グラフの作成 - 曜日別、時間別のLINEタップ数 EOS前 EOS後

グラフの作成 - 曜日＆時間別LINEタップ数の棒グラフ EOS前 EOS後

グラフの作成 - 曜日＆時間別LINEタップ数の線グラフ EOS前 EOS後

まとめ ● ユーザの行動をデータ化することでユーザの動きの変化を具体的にかつ客観的 な根拠を持って配信タイミングを図ることができるようになりました。 ● ユーザが一番LINEを見てもらう曜日や時間帯の変化が確認出来ているので、既 存の出勤時間（9時~12時）に配信された施策に付いて配信タイミングの変更を 検討中です。