カスタマージャーニーを顧客データから作る方法とは？

2021.11.15

今日、顧客の価値観やライフスタイルは多様化しています。そのため、データに基づかない仮説のみで顧客行動・特性を定義してしまうと、あまり意味のないカスタマージャーニーマップになってしまうことがあります。マーケティング施策にとって、つまりは顧客にとって価値のあるカスタマージャーニーマップを作成するためには、実際の顧客データ（購買データ分析やアクセスログ分析、アンケートなど）を活用するステップを踏むことが欠かせません。

本記事では、行動セグメント別のカスタマージャーニーマップ作成の利点と、セグメント分類するためのデータ分析手法について解説します。

行動セグメント分類はなぜ重要であるか

カスタマージャーニーマップとは？マーケティング戦略立案への活用法では、今後、スマホやIoTなどのデバイス普及や価値観・ライフスタイルの変化と共に顧客の行動は細分化するため、顧客の行動に応じたきめ細やかなマーケティングが求められるという内容をお伝えしました。従来の属性や、新規/既存といったセグメントの切り方だけでは、時代と共に変化する顧客行動を捉えるのが難しくなってきています。
例えば、同じ40代男性が洋服を買うにしても「買い物前の情報収集はスマホアプリで念入りに行い、買い物はやはり現物をみたいからお店へ行き、ちゃっかりクーポンも使って購入する」人もいれば、「流行には基本的に興味がないが、友人の服装ぐらいはInstagramやFacebookでチェックし、お店に行くのは面倒なのでECサイトで購入する」人、「デジタルには疎く、紙のカタログやチラシをみて来店し、店員さんのおススメを参考に購入する」人もおり、その人(セグメント)の特性によって、チャネル、意識、行動がまったく異なります(下図参照)。

顧客特性を把握する手段として、ペルソナ分析がありますが、ペルソナだけでは「どんな人」は分かりますが、「いつ」「どこで」「誰と」「何をするか(買うか)」といった購買プロセスまでは明らかにされません。また、仮説のみで顧客像を定義してしまうがために「想定した施策の結果と全く違う結果になった」といった事例も見受けられます。購買プロセスに応じて、事実に即した、適切なコミュニケーションを行うには、行動データ分析により、顧客行動の全体像をファクトから明らかにしておくべきでしょう。

更に、CRMやオムニチャネルといった戦略の視点で考えても、顧客のライフタイムバリューを最大化するためには、まず自社にとってどのセグメントが優良顧客で、そのセグメントは、認知、購買、使用、体験といったライフタイム全体の中で、どんなチャネルと接触し、どんな行動をしているかを把握しておく必要があります。

上記の行動データ分析～CRMやオムニチャネルのような戦略へのブリッジの役割を果たすのがカスタマージャーニーマップであり、セグメント別にマップを作成することで、企業にとってのセグメントと、セグメントに対応するチャネル、メッセージの位置づけを整理することができます。

行動セグメント別のカスタマージャーニーマップ作成

ここからは実際にD4DRでどのように行動セグメント別のマップ作成をしているのか大まかにご説明します。

①まず、用意するのは顧客データです。(調査手法は後述)

②行動データをもとに、統計解析を行うなどして、セグメント分類します。この時点で「どんな人？」が分かります。
セグメントの分類軸としては、ライフスタイル、接触チャネル、ブランドや商品の嗜好性、購買きっかけ、購買動機、購買のRFMなど様々です。

③セグメントごとの行動データを分析し、マップに落とし込みます。「いつ」「どこで」「誰と」「何をするか(買うか)」を明らかになります。

④セグメント別の課題やチャネルの位置づけを整理することで、戦略・施策につなげやすい形に落とし込みます。

顧客データ分析手法

一概に顧客データといっても、カスタマージャーニーマップ作成のために有効なデータは数多くあります。
以下は、D4DRの基本的な調査分析メニューですが、カスタマージャーニーマップ作成目的で設計・収集することが可能です。
複数の分析メニューを組み合わせて顧客行動を追う際は、会員組織、スマホアプリ、調査パネルなどのIDを紐づけて分析することを推奨しております。

◆アンケート
購買プロセスに関する質問を行い、定量的にデータを分析する。回答者の記憶に左右される部分もあるが、比較的自由に取りたいデータを取得でき、オンライン/オフライン問わずカスタマージャーニーの全体観を把握できる。
より詳しく知りたい方はこちら：インターネット調査

◆アクセスログ
アクセス解析ツールを使用するなどして、WEBサイトへの流入元～サイト内行動～CVのユーザ行動を定量的に把握する。
より詳しく知りたい方はこちら：アクセスログ解析

◆ソーシャルメディア
特定商品や広告に関する評判、買後評価など、カスタマージャーニーに付随するユーザ意識を定性的に把握する。
より詳しく知りたい方はこちら：ソーシャルメディア分析/SNS分析

◆購買データ/来店データ
最終的にどの店舗で購入したか、購入した商品・サービス、RFMなどを把握する。
また、Beaconなどで店舗内の回遊データ取得をすることで、来店回数や頻度を把握する。購買データと来店データを紐付けることで、来店～購買といった店舗内のカスタマージャーニーの分析も可能。
より詳しく知りたい方はこちら：顧客・購買・行動データ分析

◆IoTデータ
IoTの試用状況・体験のデータを活用する。
より詳しく知りたい方はこちら：IoTコンサルティング