「実践的」カスタマージャーニー分析のすすめ

3. 自己紹介事業「支援」側 WEB系コンサルティング企業広告代理店系SIer アクセス解析ツール/ コンサルティング企業マーケティング外資系マーケティング企業 WEB系インキュベーション企業事業「主体」側 3 システム４年くらい前から、いわゆる個客軸での「カスタマージャーニー型」の分析や実行支援のプロジェクトを手がけています。（明細データを使って） Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.

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.

14. 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。 14 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.

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.

20. 『第三者配信』ソリューション～広告の接触履歴（広告閲覧＆クリック）が蓄積される第三者配信は、媒体社が保有するアドサーバではなく、まさしく第三者が保有するアドサーバから広告を配信しますよって、配信設定、原稿管理、効果測定、レポーティングは第三者配信ベンダーのプラットフォームから行われます（在庫管理は行いません）リスティング広告広告バナー広告一元管理アドネットワーク MediaMind 配信タグ広告広告ソーシャルネットワーク各媒体社の広告サーバ広告主/広告代理店サイトユーザー毎（cookie毎）に広告を見せた、広告をクリックした、広告でインタラクションした、、という行動履歴を確保することが可能 20 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.

22. 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・ログ分析手段・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・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 22 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.

24. 実は、 Excelで数千万件のデータを高速に分析できる「PowerPivot」とは？？ http://office.microsoft.com/ja-jp/excel/HA101810443.aspx マイクロソフト社サイトより引用実は最近はやりの「インメモリ」型データ処理ツールだったりします。 24 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.

28. 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 28 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.

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.

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.

41. 41 カスタマージャーニーのグレード管理レポート時点（例：9月上旬） 2011年5月（初回流入月）初回流入月 5月ユーザーグレード（例）来訪ユーザー層 CV予備層 CV ユーザー層複数CV ユーザー層 60UU 2011年6月 50UU 25UU 40UU 25UU 10UU 25UU 初回流入月 6月来訪ユーザー層 CV予備層 CV ユーザー層複数CV ユーザー層 60UU 2011年7月 50UU 25UU 25UU 25UU 10UU 2011年7月（初回流入月）初回流入月 7月来訪ユーザー層 CV予備層 CV ユーザー層複数CV ユーザー層最終の顧客行動状態 10UU 15UU 5UU 2011年8月 40UU 25UU 10UU ユーザーグレード（例）中間の顧客行動状態 25UU 10UU 2011年6月（初回流入月）ユーザーグレード（例）初動の顧客行動状態 10UU 15UU 5UU 2011年7月 60UU 2011年8月 2011年9月 50UU 25UU 40UU 25UU 10UU 10UU 25UU 15UU 5UU 25UU 10UU 2011年8月（初回流入月）初回流入月 8月ユーザーグレード（例）来訪ユーザー層 CV予備層 CV ユーザー層複数CV ユーザー層 41 60UU 25UU 10UU 5UU 2011年9月 50UU 25UU 15UU 10UU 2011年10月 40UU 10UU 25UU 25UU Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.

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.

43. 「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データ加工システム/DB スキル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・意味化データ分析/統計スキル分析データを可視化して、意味を導く施策設計→実行実際のコミュニケーション施策に組み込む効果検証分析の費用対効果も含めての効果検証仕組化・体制化プランナー/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 43 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.

44. 「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・統合必要とされるシステム・アプリケーションデータ加工・アクセス解析ツール・第三者配信ツール・ワンタグソリューション・ソーシャルログイン・3Pデータ・データベース・DWH ・ETL 等々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・意味化分析データを可視化して、意味を導く施策設計→実行実際のコミュニケーション施策に組み込む効果検証分析の費用対効果も含めての効果検証仕組化・体制化・データマイニング・BIツール・可視化ツールモデルの構築なども含め、運用の仕組みを構築 44 ・マーケティングオートメーション系ツール・各種広告施策・メールマーケティングツール・LPOツール等々 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.

46. ECサイトを想定まずはスモールスタート（できる範囲から始めてみる）が重要消費者の行動・既存顧客（既購入者）が「個客」軸で、どのような購買行動をしているか？意外とわかっていないもの行動データ・ログ・購買履歴・メール配信/反応履歴購買履歴なら必ず個客軸での時系列分析が可能分析手段・Pentaho（オープンソースETL）とにかく安く、早く！出来る範囲でやっ・EXCEL（PowerPivot) ・社内のマーケター（＋パートナー企業）てみる実行手段・既存顧客へのメール配信・既存のメール配信ツールでの手運用とにかく安く、早く！出来る範囲でやってみる・最低限の分析・施策コスト → ROIは出しやすいはず小さくても成果が出れば、予算確保や他部門連携がしやすくなるマーケティングROI 46 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.

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.

50. DMP（データマネジメントプラットフォーム）との関係は？ DMP導入で得られることは基本２つ。「『打ち手』の最適化」と「顧客の洞察」。まずは「打ち手」の最適化から入り、「洞察」を極めろ。「カスタマージャーニー」という新たな顧客洞察のための情報を得るチャンスが出てきた。私は、DMPは当然、今お金をたくさん使っている「施策」の最適化のためから導入するものだと思うが、究極は顧客と将来の顧客を「洞察する」ためだと言い切りたい。（中略）しかし、ＤＭＰによるカスタマージャーニー分析は、顧客化したユーザーを、広告接触や流入前検索行動だけでなく、登録情報や意識調査データ、購買行動データ、ソーシャルメディアのデータなどで情報をリッチ化して「洞察する」ことが出来そうだ。意識調査では現れない行動データと、行動データだけでは分からない意識変容過程などを統合すると、顧客化の文脈が可視化できる可能性がある。これからは、こうしたデータから「文脈発見型」のマーケターの時代だと思う。ここ10年くらい代理店が一生懸命バズワードにしてきた「消費者インサイト」。しかし、本当の「インサイト」を見つけ出す作業は、プライベートDMPによってマーケター自身が自分で行う時代である。（そもそも昔から自身でやるものである。）ブログ「業界人間ベム」（DI横山さんによる）より引用 50 Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.

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.