カスタマーエクスペリエンスの最適化にデータはどのように活かされるべきか？

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1 なぜ今カスタマージャーニーの最適化が重要なのか？を検証

なぜ今カスタマージャーニーの最適化が重要なのか？を検証

当社において、最もご相談の多いお客様がマーケティングご担当者様です。デジタルプラットフォーム上において、顧客に関する多くのデータが蓄積されるようになった今、データクレンジングやデータ分析などの精度を高めたいというご相談をよく受けます。その一方で、蓄積したデータを実際にどのようにマーケティング施策に活かしたら良いのかという悩みも伺います。
今回は、カスタマーエクスペリエンスの最適化のために、どのようにデータを活かすべきかについてお伝えしたいと思います。

カスタマーエクスペリエンスとは？

カスタマーエクスペリエンス（Customer Experience）とは「顧客経験」や「顧客経験価値」と言われ、「顧客が製品やサービスを購入する時、利用する時、更に購入前後のプロセスにいてブランドとの交流から受ける満足感や驚き、心地よさなど様々な心理的、感覚的な価値の蓄積」を言います。

カスタマーエクスペリエンスの最適化はなぜ重要なのか？

商品やサービスでの差別化が難しくなった今、2020年にはカスタマーエクスペリエンスが価格やスペックよりも重要になると言われています。
購入までのそれぞれのステージにおけるカスタマーエクスペリエンスを最適化することで、見込み客にとってカスタマージャーニーが円滑なだけでなく、ブランドとの接点において満足感を得ることで信頼関係を構築することができます。より良いカスタマージャーニーを設計し提供することが競合との差別化になるのです。

カスタマーエクスペリエンスの最適化に必要なデータとは？

見込み客にとって最適なカスタマーエクスペリエンスを提供するのに一番重要なことは顧客にパーソナライズした体験を提供することです。それには顧客を知るための情報、つまり顧客データが必要です。

米国のあるリサーチによると9割（参照：Wharton）
近くのモバイルマーケターがカスタマーエクスペリエンスの最適化によりコンバージョンを高めることができたと答えています。

パーソナルなカスタマーエクスペリエンスを提供することの目的とは？

デジタルプラットフォーム上で、見込み客は多くの企業から様々なメッセージを受け取り情報にさらされています。その中で、機械的、自動的に送られていると思われるような内容はスパムのようにさえ感じられ、逆にブランドにとってマイナスイメージを与えかねません。見込み客にとって関連性があり真に価値のある情報をパーソナライズし正しいコンテクストで伝えることで、共感を生むことが重要です。

カスタマージャーニーを通じて共感を醸成して行くことで、見込み客との信頼関係を構築し、カスタマーエンゲージメントを深めて行くことが競合との差別化となり、購入につながるのです。では、パーソナライズした体験を提供するには、どのようなデータ分析が必要でしょうか？

パーソナライズな体験を提供するのに有効な顧客データ分析方法とは？

顧客にパーソナライズした体験を提供するには、まずは顧客のことを知らなければなりません。それには顧客のペルソナを構築することが重要です。今までマーケターの“勘”で自社の顧客像（＝ペルソナ）を捉えていた企業も少なくないかと思いますが、IoTによりデジタルプラットフォーム上で大量のデータを蓄積できるようになった今、そのデータを利用することで精度の高いペルソナを構築できるようになりました。

ペルソナの構築に有効なデータ分析方法にデータマイニングのクラスタリングがあります。これは見込み客のパーソナルな年齢や性別、居住地、職業、年収、家族構成に加えて、性格、価値観、ライフスタイル、趣味嗜好、消費傾向や情報収集の特徴などの様々な要素を、統計手法を用いて分析することで「似通った傾向をもつ人同士のグループ」に分けです。

それぞれのグループで共通する特徴からペルソナを構築することができます。

データ分析により、個人の”勘”や”思い込み”に偏らない精度の高いペルソナが構築できれば、顧客像を正しく絞り込め、見込み客に対して関連性の高い価値のある情報をより効果的に訴求できるようになります。

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まとめ