株式会社電通クロスブレインは、顧客の実際の行動データからカスタマージャーニーを導き出すソリューション「データドリブン・カスタマージャーニー」を開発し、提供を開始しました。行動の前後の文脈を機械学習で捉え、その背景にある目的や動機まで推定します。顧客がなぜ、どのように動くのかを読み解くことで、マーケティング施策や顧客体験の改善を支援するとしています。

従来型アプローチが抱える課題

本ソリューションは、従来型のカスタマージャーニーが抱える課題の解決を目的に開発されました。同社によると、従来の手法には大きく3つのアプローチがあります。

1つ目は購買プロセスモデルなどのフレームワークに基づく設計ですが、顧客行動の多様化やタッチポイントの複雑化により、実際の顧客体験を十分に反映しにくい課題があります。2つ目は定性調査や現場の知見を組み合わせる方法ですが、主観に依存しやすく定量的裏づけを欠く場合があります。3つ目はオンライン行動ログを活用する方法ですが、デジタル上の行動に限定され、店舗体験や口コミなどオフラインの行動を捉えきれないという側面がありました。

機械学習と定量データで行動の文脈を推定

「データドリブン・カスタマージャーニー」では、時系列の定量データに機械学習のアルゴリズムをかけ合わせることで、データに基づいて構造を導き出します。

検索行動などの前後にどのような行動を取ったのかという文脈を捉えることで、同じ行動であっても「情報収集フェーズ」か「購入検討フェーズ」かといった顧客の目的や動機を切り分けて推定します。行動の移り変わりを確率で表すことで、意思決定の流れまで把握することが可能になります。さらに、オフライン・オンラインを問わない行動や意識の変遷に関するアンケート調査データもモデルに取り込めるため、心理的な変容まで反映できるとしています。

実際のプロジェクトをもとに構成された活用事例として、以下の内容が紹介されています。

• 小売業の顧客行動解明プロジェクト

従来の購買プロセスモデルでは捉えきれなかった行動を分析した結果、店頭で商品を確認した後にスマートフォンなどで検索を行う顧客が多く存在することが判明しました。これにより、店舗とオンラインを一体で捉えた顧客体験（OMO）の検討や、店頭掲示物の見直しなどの施策立案につながりました。

• 高価格商材の主要ジャーニールート・属性解明プロジェクト

会員登録前の顧客が購入に至るまでの行動を分析した結果、ジャーニーは「レビュー・長期利用型」「他ブランド比較型」「価格重視タイプ」の3パターンに分類できることが分かりました。パターンごとに対象商材への価値観や年収といった顧客特性が異なることも判明し、タッチポイントや訴求内容を検討するための示唆が得られました。

株式会社電通クロスブレインの概要

• 所在地：東京都港区
• 代表者：代表取締役社長執行役員 小野 洸一
• 構成：株式会社電通グループ（拠点：東京都港区、代表者：代表執行役社長 グローバルCEO 佐野 傑）と株式会社ブレインパッド（本社：東京都港区、代表取締役社長 CEO 関口 朋宏）の合弁会社
• ホームページ：https://dxb.co.jp/

本記事は株式会社電通クロスブレインの発表をもとに作成しました。

Dellows News編集部

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