ビジネスはすべて異なり、小さな家族経営の店から巨大な多国籍コングロマリットに至るまで、企業や組織はあらゆる範囲の業界、製品、サービス、目標に対応しています。 しかし、あらゆるビジネスをひとつの共通理念の下に統一する要素があります。それは顧客の必要性です。
そこには同時に、顧客のニーズに対処する必要性もあります。
顧客はビジネス全体の活力源です。 事業を展開する市場が B2B であれ B2C であれ、ブランドを構築してビジネスを成長させることは、競合他社よりも的確に一貫して顧客のニーズに対応することを意味します。 残念ながら、顧客満足の重要性を理解することと、その実現方法を知ることは別物です。
顧客が誰で、どんな課題に直面していて、サービスや製品にどんな期待を持っていて、全体的な顧客満足はどんなものなのかを理解するために、成功している企業では顧客分析を最優先事項にしています。
表面的には、顧客分析は非常に明快で、データを活用して購買者に対する理解を深めることです。 しかし、この業務には目に見えない部分があります。 顧客を理解するとは、顧客を個人レベルと人口動態レベルで把握し、行動に応じてグループ化し、傾向を特定することを意味します。 基本的には顧客の行動を読み解き、望ましい顧客成果を達成するための最適な戦略は何かについて、行動につながるインサイトを企業が得られるようにすることです。
そのために、効果的な顧客分析フレームワークは一般的に 3 つの主要なプロセスで構成されています。
顧客データの収集を始める前に、顧客が誰かを知る必要があります。 カスタマージャーニーのマッピングは、顧客が遭遇する可能性のあるやり取りやステージなどを含め、顧客が購買に向かう (そしてその先までの) プロセスを可視化するのに役立ちます。 追加のデータがあれば、より具体的にカスタマージャーニーを理解できるのは確かですが、予備的なマップを作成すると、行動につながるデータを収集するにはどんなタッチポイントが適しているのかが明確になります。
カスタマージャーニーのマッピングをして、最もデータに関連するタッチポイントを特定し、データ収集の機会を逃している可能性があるギャップを見つけたら、次のステップは当然データ自体の収集です。 Web サイト、ソーシャルメディア、店内のやり取り、メール、アプリの使用、広告のクリック、サービスやサポートのリクエストなど、あらゆるタッチポイントややり取りが顧客データを生み出します。 サーベイやユーザー調査研究を通じてさらに積極的にデータを収集することにもメリットがあります。
目的もなくデータを集めても時間を浪費するだけです。 従って、顧客分析戦略からどんな目的や成果を達成したいのかを決めることが不可欠です。 通常、データ分析の結果は次の 4 つのカテゴリに分けられます。
- 処方
処方分析は特定の問いと可能性のある回答を扱います。 - 記述
記述分析は過去の行動に対するインサイトを提供し、「何が起きたのか」という問いに答えます。 - 診断
診断分析は過去の行動に対する追加のインサイトを提供し、「なぜそれが起きたのか」という問いに答えます。 - 予測
予測分析は可能性のある将来の行動に目を向け、「何が起きるのか」という問いに答えます。
顧客分析がもたらすメリット 潜在的なメリットは、顧客関連であるかどうかを問わず、ビジネスのほぼすべての側面に影響を与える可能性があります。 これは、顧客とその購買行動の理解を深めると、ビジネスの将来に関する予測の精度を高められるからです。 そして分析が詳細で的確なものであればあるほど、今後の傾向に対処し、適切なタイミングで適切なやりとりを行なってビジネスを推進するための準備を整えられます。
さらに具体的には、顧客分析のメリットには次のものがあります。
- 顧客維持率の向上
新規顧客を引きつけパイプラインを通じて育成するより、既存顧客を維持する方が常にコスト効率が高くなります。 顧客分析により、企業は購買者の問題、課題、ニーズを理解し、適切なリソースやサポートを適切なタイミングで提供できます。 これはリピート取引の拡大と、離脱して他の選択肢を検討するクライアントの減少につながります。 - 顧客獲得コストの削減
顧客獲得に費やす費用は他で埋め合わせなければなりません。 顧客分析によって、対象顧客にとって最も効果的であると実証されたチャネルや戦略に限りあるリソースを集中的に投下し、顧客の獲得に費やすコストの無駄を防ぎます。 - カスタマーサービスの効果の向上
多忙な顧客にとって時間は貴重なものであるため、カスタマーサービスソリューションとのやり取りに使う労力が増えるほど満足度は低下します。 顧客分析により、サービスオプションを簡素化して効率と効果を高め、顧客の負担を減らしながら、より一貫して満足度の高い結果を実現することができます。 - 収益の拡大
ほぼどんな場合でも、ビジネスの成功は収益性と結びついています。 さらに、ビジネスを成長させ収益を生み出す自社の能力は顧客と結びついています。 顧客分析によって、顧客が求めるものや、購買に至り、その後将来に渡って購買を継続する誘因になるものについて理解を深められます。 これは単に既存の製品やサービスを販促するだけに留まりません。顧客分析を正しく適用すれば、対処していないニーズを明らかにし、今後提供する製品やサービスの参考にすることができます。
プロセスとしての顧客分析が効果を発揮するためには、3 つの重要なステップが必要です。 これらのステップを通じ、データの取得、正当化、効果的に活用するための徹底的な精査を行なうことができます。 ステップは次のとおりです。
前述したように、顧客とのやり取りはすべて、関連する顧客データを収集する機会です。 これには、Web ページにどんな訪問者が訪れ、どんな行動をしているかの詳細に関する Web 分析から、サービスコールやソーシャルメディアでのエンゲージメント、顧客フィードバック戦略で収集したデータといった、考え得るあらゆるタッチポイントが含まれます。 多くのデータを集めるほど、顧客基盤の全体像が明確になります。
データ収集段階の目標は (法律の範囲内で) できる限り多くのデータを集めることですが、データ検証段階の目的はデータの精製です。 データ検証プロセスでは、余剰なデータから高品質な顧客データを分離し、正確で、一貫性があり、信頼性の高いデータのみを残します。 多くの場合、適切なデータ検証にはデータ確認タスクに特化し、効果的なデータ分析プラットフォームに支えられた専門チームが必要です。
データが収集され、精製も終わり、分析の準備が整いました。 適切な顧客分析は顧客ペルソナの完成度合いに大きく依存します。 顧客ペルソナは観念的な顧客を知るのに役立ちます。 入手できる顧客ユースケースとデータを相互検証すると、現在と将来の顧客が特定の状況で取る可能性がある行動の予測モデルを構築することができます。 データ分析は適切に実行すれば、顧客が製品をどのように見つけ、求める機能は何で、どんな理由で離脱するかなど、ビジネスに直接影響を与える顧客変数を特定して定義することに役立ちます。
データ分析は多面的プロセスで、機械学習や AI を活用した自動化ソリューションを使ってパターンを特定し、拡張可能なワークフローを作成することもあります。
顧客分析で、コンバージョンの改善、解約の減少、ビジネスの運用効率の向上を実現できる可能性があります。 ただし顧客分析の有効性と得られるメリットはアプローチ方法によって左右されます。 顧客分析戦略を導入する際は、次のベストプラクティスを参考にしてください。
今日の顧客は企業とやり取りをする際に同じチャネルばかりを使うとは限りません。 データ分析にオムニチャネルアプローチを使うと、さまざまな顧客グループがビジネスとどのように結びついていて、カスタマージャーニーの全体像がどのようなものかをより正確に把握することができます。
カスタマーエクスペリエンスの重要な側面は顧客満足度、すなわち製品やサービスによって顧客が目的を達成できたと感じている度合いです。 多くの場合、顧客分析アプローチの一部に顧客満足度を組み入れることは、サーベイやその他のフィードバックの機会を通じて直接顧客に接触するという、より積極的な姿勢を取ることを意味します。
顧客分析から得られたインサイトは常に確かなものとは限りません。 実際に使ってみることで分析の正確性を確認しましょう。 予測を行ない、ソリューションを検証し、結果を文書化します。 早い段階で戦略の課題を発見し解決すれば、アプローチを改善して正確性を高めることができます。
顧客は、企業とのやり取りに自分のニーズに最適なチャネルを使う自由を求めています。 そうしたチャネルで対応可能にすることは必須ですが、単に対応可能にしておく以上のことをする必要があります。それはアクティブになることです。 分析を使って個別の顧客や顧客全体が頻繁に利用するチャネルを判定し、それらのチャネルを優先して購買者への対応方法の有効性を改善します。
分析プロセスに不可欠なのがデータの整理です。 データはサイロ化したり、単にデータウェアハウスに放り込んでおくだけにならないようにします。 それよりも、データポイントがどのように相互に結びついているかを分析し、データポイントをグループ化して顧客プロフィルや人口統計プロファイルを作成します。 サービスとしての分析プラットフォーム (PaaS)ソリューションは、顧客データの整理と活用に関して手間のかかる作業の多くを管理できます。
分析の専門家なら、ページに記載された数字を見るだけでデータの意味を理解できるかもしれません。 しかし、社内の他のステークホルダーはそうはいきません。 図、グラフ、その他の視覚的表現などのデータ可視化を使えば、マーケター、営業チーム、経営陣などが理解できるようにデータを提示することができます。 そうしたステークホルダーは、データが明らかにしたパターンやインサイトに基づいて行動を起こしやすくなります。
顧客分析への包括的なアプローチは、適切な分析ツールがあってこそ実現できます。 高度な AI ソリューションやビジネスインテリジェンスを使うと、企業は大量の顧客データの中に隠れているつながりやパターンを見つけることができます。 大規模な顧客分析では、これは「ベストプラクティス」が真に「必須プラクティス」となる領域です。
あらゆるビジネスは顧客に依存しており、デジタル化が進むこの社会においては、顧客は常にデータを生み出しています。 顧客データによって、顧客がどんな行動を取り、何に価値をおいているかについてインサイトが得られますが、膨大なデータが存在する状況では、混沌の中からパターンを発見できる顧客分析戦略を構築することは非常に困難です。 ServiceNow がソリューションを提供します。
ServiceNow Performance Analytics は、優れたカスタマーサービスの提供責任を担う担当者に、データのパワーをもたらします。 業界をリードする Now Platform® を基盤とする Performance Analytics は、すべての分析ツールを一元化し、データの分析、報告、対応アクションをリアルタイムに実行するための統一された中核拠点を企業に提供します。 パワフルで直観的かつセキュアで、どんなビジネスにも顧客分析を自然に適合させます。
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