【３時間で学ぶ！スモールサクセス型『カスタマージャーニー分析』】 slideshare公開用

2. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 「カスタマージャーニー分析」の推進フロー 2 （データ設計）データ確保・蓄積データ統合・集積データ加工データ分析データ可視化・意味化施策設計→実行（分析用データ確保）効果検証仕組化・体制化システム/DB スキルデータ分析/統計スキルプランナー/コンサルスキル能動的に取得するデータそのものを企画・設計部門を横断して複数の明細データを確保・蓄積複数系統の明細データを顧客軸で連結・統合分析上の視点からデータを加工（前処理）一時的に分析用に特化したデータマートを構築各種手法を駆使して、データを分析、意味を導く実際のコミュニケーション施策に組み込む分析データを可視化して、意味を導く分析の費用対効果も含めての効果検証モデルの構築なども含め、運用の仕組みを構築必要とされるスキルセットスモールサクセス型『カスタマージャーニー』プロジェクト本日の対象範囲

3. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 《講演概要》プライベートDMPやマーケティングオートメーション（MA）などの統合型マーケティング手法が啓蒙期から活用期に移っている中、最初から大掛かりな仕組みやプラットフォームの導入ありきで進めてしまい、頓挫しているケースも少なくありません。成功のポイントは、少しずつの成功体験、いわゆる「スモールサクセス」です。まずは手元のリソースを工夫して使いながら、顧客の時系列な行動（カスタマージャーニー）を分析し、可能な範囲でテストPDCAを回して本番の運用イメージを押さえ、その上で本格的なDMP/MAの検討・選定や体制の構築、運用に進むことが大切です。本講座ではそのスモールサクセスを得るための最初の入口となる「顧客行動時系列分析（カスタマージャーニー分析）」にフォーカスします。実際の顧客行動データを用いて、Microsoft Excelの無料アドインである「Power BI （PowerPivot）」を駆使してデータ分析を行い、LTV（顧客生涯価値）分析や顧客スコアリング、テストセグメント抽出などの具体的・実践的な分析ストーリーにそって、座学と分析の実演を交えてお話します。

4. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 本日のながれ 15:30 ～ 16:00 講義《基本編》カスタマージャーニー分析について 16:00 ～ 16:40 実演《基本分析編》実データとPowerPivotによる分析 16:40 ～ 16:50 質疑応答 16:50 ～ 17:00 (休憩) 17:00 ～ 17:20 講義《応用編》参考になる分析事例の紹介 17:20 ～ 18:20 実演《応用分析編》実データとPowerPivotによる分析 18:20 ～ 18:30 質疑応答 4

5. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 自己紹介 ISID、電通、ネットイヤーグループ、ネットエイジなどで、数多くの IT/マーケティングプロジェクトに関わる。ウォルト・ディズニー・ジャパンにてEコマースの立ち上げに関わり、2006年よりオーリック・システムズの取締役としてアクセス解析の新規事業構築を担う。 2009年にコンフォート・マーケティングを創業。 2015年から個人で活動を開始し、データ活用からマーケティング改善を支援する「データマーケター」として多くの企業に対して戦略・分析・実行支援をおこなう。東京工業大学卒。趣味水球

6. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.6 自己紹介事業「支援」側事業「主体」側マーケティングシステム広告代理店系SIerWEB系コンサルティング企業 WEB系インキュベーション企業外資系マーケティング企業アクセス解析ツール/ コンサルティング企業 15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。

7. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.7 自己紹介事業「支援」側事業「主体」側マーケティングシステム広告代理店系SIerWEB系コンサルティング企業 WEB系インキュベーション企業外資系マーケティング企業アクセス解析ツール/ コンサルティング企業けっして、統計の専門家ではありませんシステム/DB スキル統計/機械学習スキルコンサル/PM スキル

8. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 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』 – P-DMPのRFP作成 → トライアルPDCAから導く『P-DMPの要件定義』 – P-DMP推進体制構築 → トライアルPDCAから導く『実践型スキル移管』 • 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 8

13. 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。 13

14. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. なぜいま注目されているのか？必要とされているのか？？ 14 消費者の行動行動データ・ログ分析手段実行手段マーケティングROI ・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・cookieベースの施策普及・マーケティングオートメーション・「施策」単位での最適化は飽和感・「個客」単位でのLTV向上必要

15. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 状況をまとめると・・ • カスタマージャーニー（CJ）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 • 言い換えると、「マップの共有」でしか活用できなかったCJが～生活者ってこう動いているはずだよね、こうなってくれるといいよねようやく「リアルな武器」になってきた～（データをもとに）事実こう動いているね、このタイミングでこういう施策を打てばこう育成できるはず、結果的にそうなった/ならなかった？それが利益に貢献した/しない？ • 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 15

16. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 通常のアクセス解析通常のアクセス解析と「カスタマージャーニー分析」の比較カスタマージャーニー分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『カスタマージャーニー分析』とは 16 分析の単位セッション単位ユーザ単位

17. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 『カスタマージャーニー分析』に必要なデータとは • 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 – 「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 17

18. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 「カスタマージャーニー分析」の推進フロー 18 （データ設計）データ確保・蓄積データ統合・集積データ加工データ分析データ可視化・意味化施策設計→実行（分析用データ確保）効果検証仕組化・体制化システム/DB スキルデータ分析/統計スキルプランナー/コンサルスキル能動的に取得するデータそのものを企画・設計部門を横断して複数の明細データを確保・蓄積複数系統の明細データを顧客軸で連結・統合分析上の視点からデータを加工（前処理）一時的に分析用に特化したデータマートを構築各種手法を駆使して、データを分析、意味を導く実際のコミュニケーション施策に組み込む分析データを可視化して、意味を導く分析の費用対効果も含めての効果検証モデルの構築なども含め、運用の仕組みを構築必要とされるスキルセット

19. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 「カスタマージャーニー分析」の推進フロー 19 （データ設計）データ確保・蓄積データ統合・集積データ加工データ分析データ可視化・意味化施策設計→実行（分析用データ確保）効果検証仕組化・自動化能動的に取得するデータそのものを企画・設計部門を横断して複数の明細データを確保・蓄積複数系統の明細データを顧客軸で連結・統合分析上の視点からデータを加工（前処理）一時的に分析用に特化したデータマートを構築各種手法を駆使して、データを分析、意味を導く実際の運用サイクルに（テスト的に）組み込む分析データを可視化して、意味を導く分析の費用対効果も含めての効果検証モデルの構築なども含め、自動運用の仕組みを構築・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・データマイニング・BIツール・可視化ツール・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ツール等々必要とされるシステム・アプリケーション

20. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 「カスタマージャーニー分析」の推進フロー 20 （データ設計）データ確保・蓄積データ統合・集積データ加工データ分析データ可視化・意味化施策設計→実行（分析用データ確保）効果検証仕組化・体制化システム/DB スキルデータ分析/統計スキルプランナー/コンサルスキル能動的に取得するデータそのものを企画・設計部門を横断して複数の明細データを確保・蓄積複数系統の明細データを顧客軸で連結・統合分析上の視点からデータを加工（前処理）一時的に分析用に特化したデータマートを構築各種手法を駆使して、データを分析、意味を導く実際のコミュニケーション施策に組み込む分析データを可視化して、意味を導く分析の費用対効果も含めての効果検証モデルの構築なども含め、運用の仕組みを構築必要とされるスキルセットスモールサクセス型『カスタマージャーニー』プロジェクト（分析＋テスト施策）

21. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 「スモールサクセス」型カスタマージャーニー分析の目的どういう定義で抽出される顧客に（セグメント抽出方法）どういうタイミングで（タイミング判定方法）どういうコミュニケーションをして（チャネルとコンテンツとオファーと仕組み）どういう反応と行動を期待して（施策の短期評価方法、体系）その結果顧客のCJ状態が進行して（顧客セグメント定義と判定方法）その結果のビジネスインパクトを生み出し（CJ視点での顧客評価体系）つまりはどのくらいの投資をしても回収できるか（顧客資産価値算定）運営のためにどういう体制が必要か（運用コストと体制調整）～「スモールサクセス」によって、をある程度は具体的可能

22. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.22 P-DMP 及び MA 導入のシナリオ DMP導入シナリオ（最近よくあるパターン） ●他社成功事例＋ベンダーからの提案 → 予算取り、稟議、社内調整、説得、ツール／プラットフォーム選定 → 環境、体制構築 → 運用 PDCA → 成果？？ DMP導入シナリオ（スモールサクセス型） ●まずはスモールスタート＆サクセスデータのこと、進め方のこと、優先順位、必要な環境要件、必要な体制、システム部門とマーケ部門の調整、組むべきベンダー、などが完全ではないが色々みえてくる → 予算取り、稟議、社内調整、説得、ツール／プラットフォーム選定 → 環境、体制構築 → 運用 PDCA → 成果！！

23. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.23 １）大量の行動明細データ（ビッグデータ）を扱える従来のエクセルと異なり、行数の制限がなくなり、現実的に数千万レコード級のビッグデータ処理が可能である。（但し、メモリのサイズ、元データのファイルサイズによっては制限があります）２）複雑でアドホックな分析ができる「DAX関数」を活用することで、ユーザの時系列な動きを分類するなど、一般的には難しいデータ処理・分析も比較的簡単に対応することが可能。分析上の視点（知りたい事）をツールの制約によって諦めることなく、深いレベルで把握することが可能になる。なぜ「スモールサクセス型CJ分析」に PowerPivot なのか？

24. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved.24 ３）思考を止めない高速な集計処理 PowerPivotの内部にはインメモリデータベースが格納されていて、その中に大量のデータを圧縮して保持する仕組みを持っており、これによって非常に高速な集計処理が可能。マーケティング系の分析の場合、分析の結果を見ながら新たな視点や仮説が生まれてくることが多いので、常に分析の試行錯誤が発生する。この試行錯誤において分析者の思考を止めない高速な集計・分析が出来る環境は極めて重要な要素となる。４）複数のデータソースを関連付けての分析ができる本講座では1種類のデータを取り込んだ分析事例を紹介するが、 PowerPivotでは複数のデータソースを取り込んでそれらを簡単に関係づける事が可能。例えば、行動明細ログに対して、顧客IDをキーに顧客マスターと紐付ける、というようなイメージ。最近は「オムニチャネル」という概念が注目されているが、ネット上の顧客行動とオフライン（店舗やＤＭなど）上の行動とを関連付けて、顧客行動の全般をもれなく捉える、と言った最新の分析テーマにおいても活用が可能。なぜ「スモールサクセス型CJ分析」に PowerPivot なのか？

26. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 技術的な障壁事業・商品企画営業マーケティング生産・SCM コールセンターコスト削減 CS 向上案件獲得率向上 ROI 改善新規事業創出これまでのマイクロソフトのビッグデータ戦略社内社外経営層 SNS センサー機械ログ GPS オープン経理 POS 顧客 DB 営業案件 SCM ビッグデータの民主化 26 『マイクロソフトのビッグデータの民主化』資料より引用

27. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. マイクロソフトのビッグデータ新戦略 ¥0 Power BI フリーミアムの時代へ ※ 「Power BI Designer」を活用した分析、クラウドベースの Power BI.com 上での、1GB/ユーザーのデータ保持・分析、日時でのデータリフレッシュが可能（パブリックプレビュー中）無料で利用できる機能の詳細はこちら： www.powerbi.com 27 Microsoft Power BI 『マイクロソフトのビッグデータの民主化』資料より引用

30. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. Pentahoについて INDUSTRY RECOGNITION OVER 160 PARTNERS GLOBALLY ❯ 世界で最も人気があるエンタープライズ向けオープンソースBI/BAスイート • 2005年設立:オープンソースBIのパイオニア。 • 500万ダウンロード。（平均10万ダウンロード／月） ❯ 多くの実績: • 2,000以上の商用ユーザー • 10,000以上のデプロイメント • 185か国 ❯ サブスクリプションモデル、ユーザー数無制限によるアナリティクス • エンタープライズBI/BAとして社内の情報活用 • クラウドによる社外への情報提供、コラボレーション ❯ ビッグデータへの素早い取組み • 2008年からHadoopに対応、Hive JDBCドライバーをApacheSFに寄贈etc • 従来のETLを超える高機能なビッグデータ統合機能『KSKアナリティクス社Pentaho』資料より引用

31. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. Pentaho Data Integration •容易な操作性、高い拡張性 – グラフィカルな設計ツール（spoon) – 多様なデータに対応 • 構造化データ, 非構造化データ, webサービス, パッケージソフト (Google, SAS, SFDC, etc.), ビックデータ, JSON, XML, HL7, 等） – バッチ処理, 低レイテンシィ処理、リアルタイム処理 – PDIクラスタ, Hadoopクラスタによりスケールアウト可能 – 100% Javaエンジン; 拡張性あるプラグイン可能なアーキテクチャ – ワークフロー, アラート,モニタリング •すべてのデータの統合、操作、管理 Use Cases: 従来型のETL処理 – DWHの作成と保守情報配信 – 複数データソースから抽出したデータを変換してレポート配信 MapReduceアプリケーション – コーディングレスでHadoop処理拡張性 – 他社機能を上記と組み合わせて利用可能『KSKアナリティクス社Pentaho』資料より引用

32. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 使いやすいGUIクライアントツール・各種データソースに幅広く対応（CSV,Excel,SFDCなど）・入力、変換、出力をドラック＆ドロップと設定のみ、プログラムレスで実現・機能の追加、拡張も可能・パイプライン処理や並列実行などでパフォーマンスを最適化『KSKアナリティクス社 Pentaho』資料より引用

34. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. カスタマージャーニーの可視化イメージ（ファクトベースでの） 34 新規訪問セミナー申込検索集客検討行動検討行動ユーザ行動（カスタマージャーニー）有料会員化第１期_３ヶ月２回以上 activity閲覧（★） ↓ 第２期_３ヶ月２回以上 activity閲覧（★）セミナー参加 [04_セミナー申込完了] →[02_個人有料会員]

35. Copyright (C) , Akihiko Uchino All rights reserved. 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、スモールサクセス型に • 今どきはちょっとした知恵と工夫で実践可能 • 「実践的」「PDCA型」で進めていきましょう 35

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