ユーザー理解から始まる最適な顧客コミュニケーションでファンを作る方法とは？｜セミナーレポート
この記事は、2023年7月19日ウェビナー開催「ユーザー理解から始まる最適な顧客コミュニケーションでファンを作る方法とは？」のセミナーの一部抜粋とアーカイブ動画のご案内をしています。※サッポロビール福吉さまの講演内容につきましては、一部confidentialな内容も含まれますので、アーカイブ動画及びレポート記事上では公開を差し控えさえていただいております。
顧客の興味関心を定量化する方法とは？｜株式会社UNCOVER TRUTH コンテンツアナリティクス事業責任者 伊藤 有紀子
プロフィール
伊藤 有紀子（いとう ゆきこ）
株式会社UNCOVER TRUTH
ビジネスデベロップメントグループ
Content Analytics チームリーダー
あらためてセグメントのお話
ユーザーのセグメントを切るそもそもの目的や、現在のセグメント手法と課題について解説しています。
Webサイトはユーザーの興味関心を測れる宝の山
Webページには様々なコンテンツが散りばめられているため、ページ内のそれぞれのコンテンツを計測できるようになると、ユーザーの興味関心をより深く知れるようになります。当社が提供するコンテンツアナリティクスを使うことで、ページ内のコンテンツは自動で要素分解され、各コンテンツ毎の「表示回数/率」「閲覧秒数」「ゴール貢献回数/率」「クリック回数/率」といったアクセスデータをユーザー毎に蓄積できるようになります。
エビスビールさまでの活用事例をご紹介
下の画像はエビスビールさまの商品ラインナップのページとコンテンツアナリティクスのデータです。閲覧秒数に注目すると、リード文で足を止めて見た後に、サラッと読み進め（立ち止まる秒数が減っていく）、商品ラインナップの詳細や成分、他商品で立ち止まって読み込んでいるのがわかってきます。
他にも、要素分解した各コンテンツにタグを付ける機能を用意しています。下図では、成分部分をまとめて「成分を気にする」というタグをつけています。他にも、自分たちの用途に合わせたタグを付けることで、よりユーザーの興味関心がわかるようになります。
下図の表は、タグ毎のデータです。ここでは「こだわり」というタグのデータを深堀しています。「こだわり」部分を長く見るにつれ、ユーザーのコンバージョンが上がっていることがわかります。さらに、下図の左下の棒グラフは「こだわり」に興味関心が強いユーザーが、他のどのようなタグに反応しているのかを表しています。ここでは閲覧秒数に注目し「こだわり」に興味関心が強いユーザーは「歴史 伝統」のコンテンツを長く読み込む傾向があるのでは？と仮説を立てることもできるようになります。
これらのデータは、ツールによっては直接連携させて、そのまま施策に活かすことができます。または、csvでダウンロードしてから、ツール側に読み込ませて活用することもできます。
ユーザー1人1人の興味関心が分かったその先
コンテンツアナリティクスに溜まったユーザー1人1人のコンテンツデータは、b→dashやKarte等の各種CDPに連携することができます。コンテンツアナリティクスのデータをメアドに紐づけてメルマガに活用したり、Web接客等でよりユーザーそれぞれに合わせた施策を実行できるようになります。
コンテンツアナリティクスのご紹介
コンテンツアナリティクスはWebサイトに訪れるユーザーの嗜好性をコンテンツから導き、精度の高い顧客分析を可能にします。顧客理解を深めることで、ファン育成、リピート率改善など、LTVの最大化を実現し、売り上げ向上に貢献します。専門的な知識や経験がなくても、ツールを使うだけでアナリストレベルで数値に基づいた改善を実現をサポートし、分析で終わることなく顧客アプローチの施策にまでつなげることができる、新しい発想をもつ分析ツールです。
顧客に「伝える」ためのCDP構築とは？～CDPの価値とその活用方法まで徹底解説～｜株式会社データX Marketing Unit 責任者 江波戸 水紀 氏
ここからは、株式会社データX Marketing Unitの責任者である江波戸氏が、CDPとは何か？の基礎的な内容から、データを活用するために必要なデータの抽出、加工/統合、取り込み等のデータの準備について、その方法や手順をb→dashの機能紹介を交えながら解説しています。さらに、CDPを活用することで、どのようなことが実現されるのか？を実際の取り組み事例を交えて解説しています。
CDPとは
CDPは、データ連携/加工/統合/抽出というデータ基盤構築を行い、やりたい施策やありたい状態に向けたデータ活用の準備をする機能を持っています。
データの取り込みとは
データの統合とは
データの加工とは
CDPを活用すると何が実現可能になるのか
下図にあるA社さまは、新規会員獲得が直近で伸び悩む中、既存顧客への施策が未着手であることを踏まえ、1人当たりのLTV向上に向けようと検討していました。
そこで、あらためて既存顧客の現状を確認すると、購入単価は上がっているものの、購入回数は微増な状態でした。
これを踏まえて、A社さまは、既存顧客の購入回数の向上に向けて、リピート率向上施策を検討しました。リピート率向上の実現のためには、顧客が必要なタイミングでの購入だけではなく、さらに能動的に購入していただく必要があります。そのためには、顧客をファン化する必要があり、ブランドの価値を「お客さまに沿って適切に伝える」ことが重要になっていきます。「お客さまに沿って適切に伝える」ことを検討した結果「適切な顧客」へ「適切なチャネル」でアプローチする方向性となり、下図の状態を目指していきました。
このような施策を実現していくためには、ここまででお伝えしているデータの準備が必要となります。A社さまの場合、施策には必要だが、存在していないカラムの追加や、バラバラのカラムを統合する必要がありました。しかしながら、このようなデータの準備は、SQLを理解しているエンジニアに稼働してもらう必要があります。A社さまの場合、このような人材がいなかったため、ノーコードで、データの「取り込み/加工/統合/抽出」が可能なb→dashの導入に至りました。
b→dashのご紹介
b→dashは、SQLを使わずにノーコードで、そしてAll in oneで「データの取込・加工・統合・抽出・活用」を実現できるデータマーケティングクラウドシステムです。
セミナー動画はこちらから
本セミナーレポートは内容の一部を抜粋した内容となっております。すべての内容はぜひ動画内でご確認ください。
外部リンク：ユーザー理解から始まる最適な顧客コミュニケーションでファンを作る方法とは？～コンテンツ単位の効果分析 × CDP構築によるOne to Oneマーケーティング～
コンテンツアナリティクスの活用方法がわかる資料配布中
GoogleアナリティクスのバージョンがUA（ユニバーサルアナリティクス）からGA4に移行された現在、画面操作や分析方法が難しくWebサイト改善やコンバージョン改善に苦戦している企業が増えています。当社CAOの小川卓が「コンテンツアナリティクスを使って自社サイトを分析しました」と題してWebサイト改善で見ていくポイントと活用事例のホワイトペーパーを作成いたしました。ぜひご活用ください。
