皆さんこんにちは！
最近では「カート落ちをとにかくやりたい！」「セグメントにアクセスログを使ってみたい」
など、これまでCRMに活用したことのないデータを扱いたい、というご相談が増えてきました。
その背景としてよくあるご状況としては、
・「One to Oneマーケティングが出来ていない」
・「会社から”データ活用をして収益を上げよ”と言われているが何から手をつけていいか分からない」
というケースが多いです。
しかし、冒頭で出てきたお話は、「どのデータを活用するか」という手段の話で、本来はカスタマージャーニーに基づき何を発信してどの部分を改善したいのか、をまずはしっかりと考えなければ成果に繋がりません。
今日は、統合マーケティングプラットフォームb→dashが沢山の企業様を支援する中で、お客様がよく使う「あるある施策」とそのためにどのようなデータを活用する必要があるのか、を少しだけご参考にご紹介したいと思います。
EC企業だけでなく幅広い業界で活用できる汎用的なものなので是非ご活用ください！
○＝初級編＝閲覧したが、購入しなかった人に訴求する
○＝中級編＝仮会員の人を、本会員に引き上げる
○＝上級編＝特定の商品を購入した人に、関連商品を訴求する
〇「最難関」データ活用の落とし穴を回避するには
〇＝初級編＝ 閲覧したが、購入しなかった人に訴求する
1．顧客の状況
ここではECで航空券を販売する企業を例にとってみましょう。
あるお客様が、5月ごろに夏休みハワイ特集ページを閲覧していました。
セッション3分以上閲覧しているので検討フェーズと見受けられますがまだチケットは未購入のようです。
2．実施施策
このお客様に対し3日後、夏休み特集キャンペーンをメールで送付。
その中のオススメキャンペーン一覧の上部に閲覧していたハワイ、その他にオーストラリアやバリなど、リゾート情報を配置しました。
これまでのように、ただリマーケティング、リターゲティングで広告を打つだけでなく、メールでも閲覧内容に合わせた訴求を行うことで購入してもらえる可能性が高まります。
3．活用データ
このような施策を行うためには、
（1）顧客属性データ（名前やメールアドレス等の情報）
（2）閲覧履歴データ（cookieの情報）
（3）購入履歴データ
の合計3つを統合しておく必要があります。
どういうことかと言いますと、まずは顧客情報と閲覧履歴データの2つを一意のキーで統合することで、どのお客様がどのページをどれだけ閲覧していたかということが分かります。
その次に購入履歴データから既にハワイ、または何らかの夏の旅行を予約しているかという情報を持たせます。
まだ何も予約していなければ、顧客は未購入であるか、他社へ流れてしまったかのどちらかなので、チャンス有です。
急いで顧客の検討期間中にメールを送りましょう。
4．ポイント
①検討期間の平均日数をKPIに
企業によっては最初に旅行を検討してから実際に購入するまでの平均日数をKPIとして置き、その期間中に広告やメール、LINEで興味があると思われる情報を多く露出しようとします。
頻繁に購入しないようなサービスの場合、いかに顧客の必要なタイミングで逃さず購入してもらうかが非常に重要だからです。
②家族でのアクセスログに注意
便利なcookie情報ですが、使う時には慎重にならなければいけません。
なぜなら、同じパソコン・環境下で別の人が利用しているかもしれないからです。
特に家族で家庭用パソコンを共有している場合、以前アクセスしたのは母、今回アクセスしたのは娘ということもありえます。
〇＝中級編＝仮会員の人を、本会員に引き上げる
1．顧客の状況
次に、マンガや雑誌などを電子コンテンツで提供している企業を例にとってみましょう。
このサービスではお客様が、お試し版の閲覧のために仮会員登録が必要で、購入するには本会員になる必要があります。
今回、仮会員のまま、本会員登録をしていないお客様へのCRMを例に挙げてみます。
2．実施施策
このお客様に対し、本会員にならなければ読めない本のお知らせをLINEで通知します。
その中に、以前お試しで読んだ本の続編の刊行情報を載せておきました。
3．活用データ
上記の施策を行うためには、仮会員のリストから本会員になった人を除外しなければなりません。
データの持ち方は企業により様々ですが、仮会員のデータテーブルと本会員のデータテーブルが異なる場合も多く、その場合は1つの顧客データとして統合する必要があります。
（1）仮会員顧客データ
（2）本会員顧客データ
（3）閲覧履歴データorダウンロード履歴データ
これにより、まだ仮会員のステータスのお客様に対して本会員登録を促すための、One to One マーケティングが可能となります。
4．ポイント
似たようなサービスを行っているサイトが多いからこそ、ユーザーはそのサイトと接点がどれくらいあるのか、コンテンツがいかに自分のニーズを満たしてくれるか、が大切になってきます。
そのため、一度利用してくれたユーザーの興味が他社に移ってしまう前に、もう一度自社のサービスを利用したいと思わせることが大切です。
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〇＝上級編＝ 特定の商品を購入した人に、関連商品を訴求する
1．顧客の状況
今回は、ECで衣類を販売するアパレル小売企業を例にとってみましょう。
あるお客様が、夏にワンピースを購入しました。
2．実施施策
過去の利用者の傾向を分析したところ、
夏にワンピースを購入したお客様は秋にカーディガンを購入する割合が高いことがわかりました。
そこで、先ほどのお客様に対し、9月末にカーディガンについて特集したメールを送付しました。
3．活用データ
「どんな人が・いつ・何を購入したが」が整理されれば、統計をとることができます。
このためには、少なくとも以下3つを統合する必要があります。
（1）顧客データ
（2）受注データ
（3）受注明細データ
※必要に応じて商品マスタデータも必要
「いつ・誰が購入したか」が蓄積された受注データと、
「何が・何個購入されたか」が蓄積された受注詳細データをIDナンバーでもって統合することで、
POSデータの分析だけでは見えてこない、顧客分析が可能となります。
4．ポイント
比較的リピートチャンスの多い複数商材を扱うサービスでは、いかに顧客が欲しいものを提案し、再度買って頂くか、であるとか、1回の顧客単価を上げていくかが重要です。
沢山商品があればあるほど、また同じような競合サービスが多いほど、一斉配信のメルマガや同じ内容のリマーケティングは限界があります。
これらは一例ですが、どんな施策をやりたいかによって、どのデータが必要で、何を組み合わせて活用しなければならないのか様々です。
〇「最難関」データ活用の落とし穴を回避するには
これまで3つご紹介してきたのは、幅広い業界でご活用頂ける一般的で成果を出しやすい施策です。
しかし、注意しないとかえって仇となってしまう場合もあります。
例を使ってご説明しましょう。
＝初級編＝ 閲覧したが、購入しなかった人に訴求する場合、一見とても良い施策に感じますが、工夫をしないと次のような事態が起きてしまいます。
・「すでに別の目的地の航空券を買ったにも関わらず、紹介メールが届く。」
・「何点も商品を見比べたお客様に、見た商品の数だけメールが送られてしまう。」
これではイメージダウンに繋がってしまい、最悪、メールの配信停止手続きをされてしまうと今後一切メッセージを個別に届けることが出来なくなる可能性も十分あります。
このように、データの活用は実施施策によってある程度パターン化はされていますが、企業ごとにデータの定義や、特殊な例外状況が発生するなど個別の事象が確実に発生します。
そのため、どのようなレギュレーションを引けば問題ないのか綿密に検証する必要があります。
この作業はベンダーに任せてしまってはなかなか洗い出しきれませんので、社内のマーケター、情報システムも一緒になり確認作業を行ってください。
また、なかなか社内のリソースだけでは予期しきれないパターンも多くありますので、外部の知見を頼るのもオススメです。
b→dashの場合ですと、既に施策要件が決まっていても、必ずプロジェクトがスタートしたら、改めてビジネスインパクトが最も大きい施策を想定し、それを実行するためのデータまわりの要件定義を綿密に行います。
社内のデータ活用にお悩みの場合は、是非お気軽にご相談ください。
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マーケティングオートメーション（MA）とは何か
弊社が提供している マーケティングツール『b→dash』 は、マーケティングプロセス上に 存在する全てのビジネスデータを、ノーコードで、一元的に取得・統合・活用・分析することが可能なSaaS型データマーケティングプラットフォームであり、BtoC業界を中心に、様々な業種・業態のお客様にご導入頂いております。
