「実践的」カスタマージャーニー分析のすすめ
- 1. 今できる最新カスタマージャーニー分析 第1部 「実践的」 カスタマージャーニー分析 のすすめ 内野明彦 Copyright (C) ,Akihiko Uchino All rights reserved.
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- 4. 最近関わったカスタマージャーニー系プロジェクト • 最近のプロジェクトの切り口 – – – – 営業リードスコアリング → 見込み案件の『受注確度の予測』 通販クロスチャネル分析→ 複数チャネル横断での『販売機会の最適化』 広告アトリビューション分析 → 間接効果を加味した『広告費の最適配分』 プライベートDMP構築 → 広告接触から販売履歴までの『統合顧客DB化』 • 対象データは 「広告系」データ × 「WEBサイト系」データ × 「オフライン」データ • 数十億～数千万件規模のカスタマージャーニー型（顧客行動履歴明 細）データを活用して、マーケティング課題の解決（支援）を行う • その他、ビッグデータ分析系講座や企業向けインハウス講座なども展開中 4 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
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- 6. 約 973,000 件 そもそも「カスタマージャーニー」とは？？ 「カスタマージャーニ－」でgoogle画像検索 6 Copyright(C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
- 7. そもそも「カスタマージャーニー」とは？？ 「Customer journey」でgoogle画像検索 7 Copyright (C), Akihiko Uchino All rights reserved.
- 8. そもそも「カスタマージャーニー」とは？？ （引用：Customer Journey Mapping| Customer Experience Planning） 8 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
- 9. そもそも「カスタマージャーニー」とは？？ （引用：Customer Journey Analyticsand Big Data from McKinsey Chief Marketing & Sales Officer Forum） 9 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
- 10. そもそも「カスタマージャーニー」とは？？ Google.com The CustomerJourney to Online Purchase より 10 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
- 11. そもそも「カスタマージャーニー」とは？？ http://www.fitch.com より引用 Copyright (C) ,Akihiko Uchino All rights reserved.
- 12. そもそも「カスタマージャーニー」とは？？ http://www.fitch.com より引用 Copyright (C) ,Akihiko Uchino All rights reserved.
- 13. そもそも「カスタマージャーニー」とは？？ 参考までに【customer journey】 でgoogleトレンドをみてみると、、 最近注目されてはいるが、 けっして目新しいコトバで はない 13 Copyright (C), Akihiko Uchino All rights reserved.
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- 16. なぜいま注目されているのか？ 必要とされているのか？？ 消費者の行動 ・スマホ、O2O/オムニチャネル、ショールーミング等々 ・消費行動がますます断片化 Copyright (C), Akihiko Uchino All rights reserved.
- 17. 出展 http://www.businessinsider.com/the-future-of-digital 17 Copyright (C), Akihiko Uchino All rights reserved.
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- 19. 『アクセス解析』ツール ～ウェブサイトへの訪問履歴が蓄積される Cookie ID 6290934190113541225341 参照元URL MMCパラメータ http://yahoo.co.jp/ banner_ad>yahoo>w intercampaign>001 検索語 エントリー・ページ URL http://coremetric s.cci.co.jp/?cm_ mmc=banner_a 6290934190113541225341 6290934190113541225341 プロダクト プロダクト 名 ID ページURL http://coremetrics.cci.co.jp/?cm_mmc=ba nner_ad-_-yahoo-_-wintercampaign-_http://coremetrics.cci.co.jp/feature/feature .html listing>google>winter http://coremetric リスティング広告から訪問 http://google.co.jp/ campaign>001 s.cci.co.jp/?cm_ http://coremetrics.cci.co.jp/?cm_mmc=list 6290934190113541225341 ↓ ing-_-google-_-wintercampaign-_-001 http://coremetrics.cci.co.jp/product/analyt 6290934190113541225341 2ページ閲覧 ics.html 6290934190113541225341 商品詳細ページ閲覧 http://search.yaho コアメトリク http://coremetric 6290934190113541225341 ス o.co.jp/search?p= s.cci.co.jp/produ ↓ http://coremetrics.cci.co.jp/product/analyt 6290934190113541225341 ics.html 離脱 6290934190113541225341 6290934190113541225341 COREME TRICS COREME TRICS http://coremetrics.cci.co.jp/product/cart/ COREME 6290934190113541225341 http://coremetrics.cci.co.jp/product/registr ation/ 6290934190113541225341 メールマガジンから訪問 ↓ 6290934190113541225341 商品詳細ページ閲覧 mail>december>wint 6290934190113541225341 ercampaign>002 ↓ 6290934190113541225341 カート投入 6290934190113541225341 ↓ 6290934190113541225341 商品購入 6290934190113541225341 ↓ 6290934190113541225341 6290934190113541225341 離脱 820 820 6290934190113541225341 E メール・ 都道府県 名 登録ID 価格 アドレス バナー広告から訪問 ↓ 2ページ閲覧 ↓ 離脱 6290934190113541225341 http://coremetrics.cci.co.jp/product/thank s.html 6290934190113541225341 http://coremetric s.cci.co.jp/produ http://coremetrics.cci.co.jp/product/analyt ics2.html?cm_mmc=mail-_-december-_- http://coremetrics.cci.co.jp/product/cart/ http://coremetrics.cci.co.jp/product/thank s.html 19 820 30000 TRICS 自然検索で訪問 ↓ aaa@sam s012345 TOKYO ple 商品詳細ページ閲覧 COREME ↓ 820 30000 TRICS カート投入 ↓ EXPLOR 会員登録 600 10000 E ↓ EXPLOR 600 商品購入 10000 E ↓ EXPLOR 600 10000 E 離脱 Copyright (C) , Akihiko Uchino 19 All rights reserved.
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- 25. 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 （参考）オープンソースETL Pentaho 25 数十億件の明細 データの超複雑な前 処理がフツウのPCで できます。 Copyright (C), Akihiko Uchino All rights reserved.
- 26. 例 ～REDSHIFT http://www.slideshare.net/Hapyrus/amazon-redshift-hadoop-hive10 26 Copyright (C), Akihiko Uchino All rights reserved.
- 27. • Essentia?? 27 Copyright (C), Akihiko Uchino All rights reserved.
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- 29. 29 Copyright (C) ,Akihiko Uchino All rights reserved.
- 30. 【出典】 Gartner MagicQuadrant for CRM Multichannel Campaign Management 30 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
- 31. なぜいま注目されているのか？ 必要とされているのか？？ 消費者の行動 行動データ・ログ ・スマホ、O2O/オムニチャネル、ショールーミング等々 ・消費行動がますます断片化 ・ツールの進化（明細データ確保可能） ・共通IDサービスの普及 ・3rdPartyDataの活用可能性 分析手段 ・ツールの進化（ユーザー軸×マルチチャネル分析可能） ・高速安価なインフラ普及 ・データサイエンティスト 実行手段 ・cookieベースの施策普及 ・マーケティングオートメーション マーケティングROI ・「施策」単位での最適化は飽和感 ・「個客」単位でのLTV向上必要 31 Copyright (C), Akihiko Uchino All rights reserved.
- 32. 状況をまとめると・・ • カスタマージャーニーが概念やイメージではなく、具体的に 個々のユーザーレベルでの行動把握と行動予測と施策実 行（コミュニケーション）が現実的になってきた ということ •とはいえ、まだまだ成功法や勝ちパターンは無い状態、み んな（事業者側もベンダー側も）模索中な状況 • ただ、先端的な企業は既に、最近トライアルを始めている が、費用対効果の見極め、および本格導入はこれから 32 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
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- 34. 事例のご紹介 ※いずれも複数チャネルの行動明細データを統合したカスタマージャーニー型のプロジェクト （ツールベースのお話は第2部以降で） （１）BTC事例 （クロスチャネル行動分析） – すでに高度な分析を実施していたが、更なる個客理解とクロ スチャネルでの行動分析を実施 –広告を含む「全サイト流入」と「コンテンツ」に対するアトリビュー ション分析と予算配分最適化 （２）BTB事例 （リードスコアリング） – CJが場合によっては年単位になる。まさに「旅」 – 基本WEBでは完結しないので、クロスチャネル必須 – 受注単価が高いのでCJ分析のROIは大きくなる 34 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
- 35. アクセス解析と『カスタマージャーニー分析』の違い 通常のアクセス解析と「カスタマージャーニー分析」の比較 分析の範囲 分析の単位 最適化の対象 通常の アクセス解析 カスタマー ジャーニー 分析 ウェブ 中心 顧客 接点 全体 流入構造 サイト構造 ユーザ行動 プロセス・ LTV セッション 単位 ユーザ 単位 35 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 Copyright(C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
- 36. • ユーザー単位分析における 可視化サンプルいくつか紹介 36 Copyright (C), Akihiko Uchino All rights reserved.
- 37. ECサイトの初回購入商品毎の顧客数 × 顧客生涯価値（LTV） 初回購入商品別（購入数多い順） 37 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
- 38. LTV把握 顧客単位での平均LTV把握（120日ベース） 38 Copyright (C) ,Akihiko Uchino All rights reserved.
- 39. カスタマージャーニー定義 コンバージョン（購入完了）に至るまでの流れ ７日前 ５日前 ４日前 ３日前 ２日前 １日前 社名系 CVUR ３％ CVUR ２％ 商品 カテゴリ ブランド Ａ ブランド Ｄ ブランド Ｂ ブランド Ｃ 39 Copyright(C) , Akihiko Uchino コンバージョン（購入完了） コンバージョンユーザレート CVUR ４％ ６日前 All rights reserved.
- 40. カスタマージャーニー定義 コンバージョン（購入完了）に至るまでの流れ ７日前 社名系 ５日前 ４日前 初訪 ： 80PV前後 ３日前 2回目： 70PV前後 ２日前 １日前 3回目 ： 40PV前後 CVUR ３％ CVUR ２％ 商品 カテゴリ ブランド Ａ ブランド Ｄ 200PV前後 200PV前後 ブランド Ｂ ブランド Ｃ 30PV前後 40 30PV前後 100PV前後 10PV前後 Copyright (C) , Akihiko Uchino コンバージョン（購入完了） コンバージョンユーザレート CVUR ４％ ６日前 All rights reserved.
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- 42. 分析対象データの「質」が重要 （量が多ければいいのではなく） • 網羅性 – カスタマージャーニー全体をカバーしているべき （ID連携なども含め、出来る限り最終的なコンバージョン、もし くはそれに準ずる地点まで確保すべき） •粒度 – できれば「明細データ」が好ましい • 顧客行動の背景・理由（なぜ？）を探るため • 時系列な分析を（遡って）するため • 施策時のリスクを減らすため 42 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
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- 48. DMP（データマネジメントプラットフォーム） との関係は？ • DMPの機能とは？ 1.顧客ID、Webサイト訪問クッキー、会員ID、ソーシャルメディアIDなどを 統合する。 2. 統合されたデータを分析し、クラスタリングを生成する。 3. 生成したクラスターを連携するツールにデータをフィードないし交換する。 4. 生成したクラスターに属するユーザーデータを可視化する。 5. 特定ユーザーと類似または関連づけられるユーザーに対象を拡張する。 6. ユーザーセグメントを最適化し、セグメントごとのメッセージを最適化する。 7. ユーザーデータを広告配信に利用し、かつ広告配信の反応によってデータ の精度を高める。 引用：DMP入門 ～顧客を知るためのデータマネージメントプラットフォーム～ 横山 隆治 菅原 健一 草野 隆史 48 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
- 49. 「カスタマージャーニー分析」の推進フロー （データ設計） 能動的に取得するデータそのものを企画・設計 データ確保・蓄積 部門を横断して複数の明細データを確保・蓄積 データ統合・集積 複数系統の明細データを顧客軸で連結・統合 必要とされるスキルセット システム/DB スキル DMPのカバーする領域 データ加工 分析上の視点からデータを加工（前処理） （分析用データ確保） 一時的に分析用に特化したデータマートを構築 データ分析 各種手法を駆使して、データを分析、意味を導く データ可視化・意味化 施策設計→実行 効果検証 仕組化・体制化 ・「DMP」 と 「カスタマージャーニー分析」 データ分析/統計 は表裏一体 スキル 分析データを可視化して、意味を導く ・データドリブン×個客軸での 実際のコミュニケーション施策に組み込む マーケティングプラットフォームと分析視点 分析の費用対効果も含めての効果検証 プランナー/コ ンサル スキル モデルの構築なども含め、運用の仕組みを構築 49 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
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- 52. まとめ • 「カスタマージャーニー（CJ）型」が現実的に • CJ≒DMPともいえる •アドテクとアクセス解析とCRMは融合化 • CJ≒DMPを制するものがこれからのデジタルマー ケティングを制する？（事業社もベンダーも） • 先行投資型ではなく、スモールスタート型に • ちょっとした知恵と工夫で実践可能！ • 「実践的に」且つ「自ら」から進めていきましょう！ 52 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.
- 53. ご静聴ありがとうございました ご意見・ご質問などは下記まで uchino0308@gmail.com 内野明彦 53 Copyright (C) ,Akihiko Uchino All rights reserved.