行動分析では、消費者が製品にどのように接するかを正確に知ることができます。 この知識を使って、サービスを開発し、適応させ、消費者が求める体験に形作ることができます。
お客様をより深く理解することは、どの企業にとっても最重要課題であるはずです。 そのためには、相手の基本情報を集め、何をやっているのか、なぜやっているのかを理解することが必要です。 ブランド・マネージャーの最も重要な任務は、顧客とその懸念を理解することです。 機能が発売されると、肝心なのは “人々はどのように活用しているのか “ということです。
結局のところ、誰も使わない製品を設計することはないでしょうし、需要が実証されていない機能に時間、お金、労力を費やすこともないでしょう。 顧客行動分析は、その第一歩として最適な方法です。
Behavioral Analyticsとは？
顧客行動分析は、消費者データの取得、分析、有効活用を支援します。 そのためには、お客さまが何を求めているのかを理解することが欠かせません。
アプリやウェブサイトなどのデジタル製品のユーザーは、そのようなアナリティクスやレポートに従事し、その行動からデータを収集・分析します。 このデータにより、企業は顧客がどのようにバーチャル体験に関与しているかを正確に把握し、今後のデジタル提供の強化方法を判断することができます。
業界をリードするソリューションを作るとき、行動データ分析は必須です。 徹底した行動調査は、ページ訪問数やアクティブユーザー数だけにとどまりません。 企業がバイヤーズジャーニーを追跡し、消費者の購買選択の原動力となるものを理解することを支援します。
行動分析学はどのような人に有効なのでしょうか？
アナリティクスを活用して顧客プロファイルを作成すれば、ビジネスのすべての人がそのデータから利益を得ることができます。 この統計は会社の全員が利用することができますが、特定の職種が最も恩恵を受けます：
- マーケティング担当者は、広告、顧客の募集、維持、およびコンバージョンを改善するために、行動分析を活用してコホートデータを開発することがあります。 行動データ、取引データ、人口統計データを組み合わせて、より深い消費者プロフィールを作成することができる。 顧客に関するインサイトや予測は、インタラクションをカスタマイズするのに役立つかもしれません。
- 行動分析学は、マーケターや営業チームの戦略立案に役立ちます。 行動データを活用して効果的なマーケティングキャンペーンを展開するマーケティングチームは、営業チームがROIを示すと同時に、より広範で適格なファネルを確立するのに役立ちます。 ユーザーの閲覧行動や反応を見ながら、アップセルやクロスセルの可能性を追求し、売上や販売数の増加につなげます。
- データアナリストは、ユーザーの興味と現実を照らし合わせながら、カスタマージャーニーを把握することを支援します。 また、解約の危険性がある顧客とロイヤルカスタマーの識別にも役立つと思われます。 複雑なデータを分析し、意味のある洞察を提供することができる。 マーケティング担当者は、これらのインサイトを活用してプロセスを合理化し、チームが価値の高いタスクに集中できるようにすることができます。
- 予測しても的外れな人がいることもあります。 ユーザーは、あなたのマーケティング施策が気に入らなければ、ソーシャルメディア、チャット、電子メールなどを通じて、あなたに伝えるでしょう。 この情報は、まずお客様のカスタマーサービス担当者が受け取ります。 行動分析学は、現場の従業員が適切な対応を準備し、重要な顧客情報を営業やマーケティングに伝えられるよう支援することができます。
行動分析の方法
行動分析学は継続的なプロセスです。 ステージを繰り返し、結果を確認することで、消費者の考えや行動を変えるためのアプローチを修正することができます。
自社の目的・成果を明確にする。
他の戦略プロセスと同様に、行動分析も企業目標から始まります。 何がしたいんですか？ お客様の何を知りたいのか、どんな行動を見たいのか。
狙いに応じてKPIを選択する。
クライアントの幸せが目的なら、追跡してください：
- カスタマーサービスのコール量
- 顧客維持率の有料化
- ネットプロモータースコア（NPS）等の顧客満足度調査スコア
ターゲットが誰なのかを確認する。
あなたのビジネスにとって、顧客はどれくらい重要なのでしょうか？ あなたの常連客のうち、何人を毎週（あるいは毎日）の顧客、ブランドアンバサダー、エバンジェリストに変えることができるでしょうか？ これらの主要な部門を特定することで、投資収益率（ROI）の最適化に集中することができます。
継続的なインテリジェンス機能を備えた行動分析システムでは、地域、性別、収入といった典型的な人口統計学的性質よりも深く掘り下げることができることを忘れないでください。 製品の使用状況、購入理由、購入時期、バイヤーズジャーニーのステージなど、本質的な行動でセグメンテーションすることで、コンテキストを提供することができるかもしれません。
消費者の旅を詳細にマップ化する必要があります。
オンライン、オフラインを問わず、さまざまなプラットフォーム、デバイス、タッチポイントにおける顧客とブランドとのインタラクションを知るために時間を費やす必要があります。
選んだルートのうち、どのルートが目的の結果を得るために必須かを決める。 ユーザーが「成功への重要なルート」と呼ばれる特定のステップを踏むことで、最終的なゴールに到達することができます。 オンボーディング、コンバージョン、カスタマーリテンションのすべてに、これらの手順が有効である可能性があります。
データのソースを決定する。
データ収集の開始まであと少しです。 ただし、まずはデータの出所を発見する必要があります。 バイヤーズジャーニーは多数のプラットフォーム（モバイル、オンライン、アプリ、店舗など）にまたがっているため、すべてのデータをどのように結びつけるかを決定する必要があります。 顧客体験分析の統一的なビューが必要な場合は、クロスプラットフォームの行動分析用ソリューションだけで十分です。
質的・量的データ（スタッフアンケートやクライアントフォーカスグループなど）がなければ、一面しか見ることができないのです。 現状を把握し、未来に向けてイノベーションを起こすためには、あらゆる角度からの視認性が欠かせません。
状況を分析する。
データを集めたら、そろそろ分析を始めましょう。 現在進行中のインテリジェンス・ソリューションの文脈で、次の質問を考えてみてください：
- 商品を買いたい人の入り口は共通ですか？
- 個人の購買意欲を高めるものは何か？
- 売上アップに効果的な製品の特性は？
- お客様は、以下の機能をどの程度重視されていますか？
- 割引やインセンティブは、顧客維持に影響しますか？
- どのように、なぜ、顧客を失っているのか？
定性的データと定量的データを比較する必要がある。 モニターした出来事や成功への本質的なルートを分析することで、改善すべき点、摩擦のある領域、あるいは積み重ねられる成果を見つけることができるかもしれません。
学んだことを実行する。
この機会にぜひ、新しい理解を試してみてください。 新しい広告キャンペーン、新製品の発売、サービスの提供方法の変更など、結果を実行に移します。 新しい取り組みを始める前に、何をテストし、何を求めているのかを明確にしましょう。
測って、繰り返す。
新しい取り組みを実施する際に、行動調査に基づいて顧客がどのような反応を示すかを予測する。 ステップ1で立てた施策を使って、予測と照らし合わせて、修正したことの成果を評価してください。
行動分析学に関する結論
1回目のテストで思うような結果が出なくても、辞めないでください！ テスト、テスト、テスト！ 新しい方法、または現在の戦略の異なるバリエーションを試してみてください。 先に述べたように、行動分析学は終わりのないプロセスであり、進むにつれて知識を得て、より熟練していくことになります。
行動分析学は、現在のプロセスに段階的な調整を加え、絶えず変化する顧客の要求、市場動向、外部変数が消費者の信念、動機、行動にどのように影響するかを把握し続けることができます。
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