【カスタマージャーニー型】ウェブ解析実践講座

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【カスタマージャーニー型】ウェブ解析実践講座

  1. 1. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.「カスタマージャーニー型」ウェブ解析実践講座内野明彦 2013/7/6
  2. 2. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.http://www.fitch.comより引用そもそも「カスタマージャーニ-」とは
  3. 3. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.http://www.fitch.comより引用そもそも「カスタマージャーニ-」とは
  4. 4. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.自分なりに言葉でまとめると・・『カスタマージャーニー』顧客と企業とのあらゆる接点を時系列に見通して、顧客との最初の接点から始まる一連の体験ストーリー(直接接点、間接接点、心理状態、態度変容など)をパターン化・可視化し、「顧客の理解」や「ブランドの一貫性の維持」、「顧客価値の最大化」などを行うための基盤/マップとなるモノ、もしくはそれらを総称する概念。4
  5. 5. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.通常のウェブ解析通常のアクセス解析と「カスタマージャーニー型」の比較カスタマージャーニー型解析分析の範囲ウェブ中心顧客接点全体最適化の対象流入構造サイト構造ユーザ行動プロセス・LTV訪問者の行動をサイトの構造(流入・入口・サイト内回遊・購入フロー)毎に分解して施策単位での最適化を図る段階的なユーザとの接点・体験をどのように設計して、最適化をするか、という時間軸・成長軸を踏まえたコミュニケーションの最適化を図るウェブ解析と『カスタマージャーニー型』の違い5分析の単位セッション単位ユーザ単位
  6. 6. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.ビッグデータ時代、、6営業接触履歴WEB購入履歴コールセンタ受注履歴パネルデータWEBログ媒体ビューデータアンケートデータ店舗購入履歴顧客属性情報メール配信履歴ユーザを取り巻く『データ』は今後、急速に増加していく。入手も出来る/しやすくなる・・
  7. 7. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.少なくとも、データ処理コストは飛躍的に下がっている7大量のデータを処理するコストも劇的に低下してきている・・データ処理コスト分析データ量分析データ量10年ほど前は数千万件のデータ分析に・・数千万円規模数十万円規模データ処理コスト数千万円規模←数千万件規模のデータ
  8. 8. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.8http://office.microsoft.com/ja-jp/excel/HA101810443.aspx マイクロソフト社サイトより引用「PowerPivot」 とは??Excelで数千万件のデータを高速に分析できる
  9. 9. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.(参考)オープンソースETL Pentaho9また、非常に安価なデータ処理インフラ/アプリも確保可能
  10. 10. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.とはいえ、分析はやってみないと効果が出るかわからない、、10最終的には「分析ROI」が重要分析ROI分析データ量?
  11. 11. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.実習(1)実際に存在するサイトのRAWデータを用いて、PowerPivot への取り込み→ユーザー単位での分析環境整備までを行う。(1)-1 ~ 基本的なPowerPivotの使い方を理解する(1)-2 ~ DAX関数を活用して、ユーザ単位での分析環境を構築する11だったら、自分自身で分析が出来れば・・
  12. 12. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.実際に、WEBのRawデータを用いて、カスタマジャーニー型解析を行う12ユーザAユーザBユーザCユーザDユーザEデータ抽出期間ユーザセッションページCVページ時系列A-1B-1 B-2C-1 C-2 C-3D-1 D-2 D-3E-1 E-2 E-3
  13. 13. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.13実際に、WEBのRawデータを用いて、カスタマジャーニー型解析を行う
  14. 14. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.実習(2)ユーザー単位での分析環境が整ったのでコンテンツのアトリビューション(貢献度)分析を試行的に行ってみる。14
  15. 15. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.まとめ15
  16. 16. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.「カスタマージャーニー型」ウェブ解析実践講座16・対象はサイトや広告ではなく「カスタマー」であること・施策の評価ではなくマーケティング全体の評価・部分最適から全体最適に
  17. 17. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.「カスタマージャーニー型」ウェブ解析実践講座17・すべてのコンタクトポイントを網羅的に見通したユーザ体験の時系列的な変遷・マルチ(クロス)チャネル・非サマリ(明細)データ
  18. 18. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.「カスタマージャーニー型」ウェブ解析実践講座18・講義だけでなく実際に手を動かすことで、身につける・実在サイトのRawデータを利用する・本講座ではWEB領域データのみを扱うが、マルチチャネルへの応用は可能
  19. 19. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.「カスタマージャーニー型」ウェブ解析実践講座19
  20. 20. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.この講座を受けると良いと思われる人(企業)• ウェブ解析を一通りやってきて、次の段階に進みたい人(企業)• カスタマージャーニー型の解析を試してみたい人(企業)• オフラインの状況を加味して解析をしたい人(企業)• データ分析に関して、興味はあるけれど行動を踏み出せない人• 「データサイエンティスト」に興味がある人20
  21. 21. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.前提~各人がExcel2010以降とPowerPivot最新バージョンのインストールされたPCを持参する→PowerPivotのバージョン確認(Excel2010の場合)21
  22. 22. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.PowerPivotのバージョン確認22上記より前のバージョンの方は、「Powerpivot ダウンロード」 で検索して最新化してください

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