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

2.
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

3.
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

4.
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？

5.
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

6.
目標達成までの道のり
１．物件タイプ診断ボット
Webhook
外部システム
MAU
LIFULLシステム
Marketing
Cloud
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

7.
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

8.
目標達成までの道のり
３．EOS移行
Webhook
外部システム
MAU
LIFULLシステム
Marketing
Cloud
MAU
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

9.
グラフの作成
- 日別LINEタップ数
EOS前
EOS後

10.
グラフの作成
- 曜日別のLINEタップ数
EOS前 EOS後

11.
グラフの作成
- 曜日別、時間別のLINEタップ数
EOS前 EOS後

12.
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

13.
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

14.
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。