「出来るカスタマーアナリティクス」第１回：カスタマーアナリティクスとDMAIC | リアルアクセス解析

ウェブサイトを分析する上で、アクセス解析ツールは欠かせないものになりました。どこからの流入が多いのか？よく見られているページは？どのコンテンツや機能が成果に繋がっているのか？サイト内の行動を中心に様々なデータを取得し活用する事で、サイト改善を進めてきた方も多いのではないでしょうか。

しかし、サイト改善を進める上で１つ大きな課題があります。それは多くの指標は訪問単位であるという事です。例えば「1回の訪問で何ページ閲覧したか」「直帰率」「訪問時の滞在時間」などは訪問単位のデータです。

これらの数値を改善していくことは大切なのですが、こういったアクセス解析ツールで取得出来る「よくある指標」を改善しても、コンバージョン数やコンバージョン率が伸びないという経験をされた方も多いのではないでしょうか？

数値を改善してもコンバージョンが伸びない

目の前の数値は改善しているのに、成果が伸びていかない理由は「カスタマーの態度変容」を起こすことが出来ていないからです。訪問時の平均閲覧ページビュー数や滞在時間が伸びても、「買いたい」「申し込みしたい」という気持ちにならなければ成果にはつながらないでしょう。逆に平均閲覧ページ数や滞在時間が伸びているのは、使いにくくて迷っているからかもしれません。

そこで大切なのは、「カスタマー単位」で集計・分析・改善活動を行っていくことです。そのためには「適切なデータ取得」「ユーザー単位での分析」「顧客の態度変容を促す改善」の３つが大切になってきます。

本シリーズではカスタマー単位の分析と改善を実現するための「カスタマーアナリティクス」について紹介していきます。第１回は、カスタマーアナリティクスとは何なのか？そして今までのやり方と何が違うのか？を紹介していきます。

改めてカスタマーアナリティクスとは何なのか？日本ではまだ書籍等は少ないですが、海外では数多くの書籍が販売されています。

 https://www.amazon.co.jp/s?k=Customer+Analytics&__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&ref=nb_sb_noss

様々な定義があります名前の通り大切なのは、データ取得から改善施策を顧客視点に基づいて一気通貫に行うという部分になります。言葉だけだと分かりにくいかと思いますので、それぞれのステップでの考え方を見ていきましょう。

「DMAIC」のプロセスにおいて、カスタマーアナリティクスを取り入れるとどのように変わるのかを見ていきます。

今までのアクセス解析の場合
目標やKPIに関しては「売上」「会員登録」「検索流入数」「問い合わせ数」「購入率」などを設定し全体の数値あるいは件数を見ていることが多い

カスタマーアナリティクスの場合
上記の一部に加えて、特定の状態にすることが出来た「ユーザー群」をKPIとする。例えば「真剣に商品を検討している人数」「サービスに興味を持ち理解しようとしている人数」「愛用をしており継続的に来訪している人数」といった形です。

単位は必ず「人数」あるいは「サイト全体における人数の割合」となります。どのようにユーザー群を決めればよいか？に関しては詳しくは触れませんが、コンセプトダイアグラム という手法と相性が良いので、あわせて確認してみるとよいでしょう。

今までのアクセス解析の場合
Google アナリティクスなどのアクセス解析ツールをとりあえず導入して目標設定して利用している

カスタマーアナリティクスの場合
Google アナリティクスなどのアクセス解析ツールを導入するという意味では一緒だが、態度変容やユーザーの具体的な行動をとるためのデータ設計が必須になります。例えば「しっかり読んでくれた」「興味関心を持ってお気に入りに追加した　あるいは　シェアをした」「スコアリング」などを計測することになります。分析を容易にするために、各種IDやタイムスタンプの取得も欠かせません。

また他のデータソースとアクセス解析データの連携も大切になってきます。お問い合わせ後の成約に関する情報やユーザーのアンケート結果や属性なども連結することが大切になってきます。アクセス解析だけでは把握しきれないユーザーの態度変容や行動結果をつなぎこんでいきましょう。

スコアリングの例

今までのアクセス解析の場合
Google アナリティクスの画面で主に訪問単位での分析を行い、コンバージョン率の改善に繋がる気づきを発見する

カスタマーアナリティクスの場合
ユーザー単位での行動把握と分析を行います。コンバージョンした時に見ていたページや流入元というような集計された状態ではなく、個客一人一人の行動を見ることも必要です。

例えばコンバージョンする30分前や直前に見ていたページは何なのか、コンバージョン後の動きに気になる特徴は無いか？コンバージョンする人をいくつかのグループに分類できるか？などしっかり深堀りを行っていきます。ユーザーの心理を知るための分析という風に理解いただければ間違いありません。

ユーザーの行動をしっかり見ていくために、自分の目で確認を行ったり、ユーザーをクラスタリングしたりしていきます。分析の方法や観点については今後の記事にて詳しく紹介する予定です。

今までのアクセス解析の場合
次のステップ（例：一覧から詳細に進んでもらう）といったファネルを進んでもらうための改善、またはコンテンツ作成やレイアウト変更などの施策が中心となっている。

カスタマーアナリティクスの場合
ユーザーの態度変容を起こすための施策や機能追加などを考える。

例えば「サービスの申し込みを考えているが、運営会社に対して不安を抱えている方にはどのように安心してもらえるのか？」「複数ある選択肢の中で長い期間迷っている方にどのように決断してもらうのか？」といった観点で施策を考えて実行していきます。

またユーザーごと（あるいはユーザー群ごと）の状態や求めているものは変わってくるため、1to1（あるいはユーザー群ごと）に内容とタイミングが最適化された施策を行う必要があります。このテーマに関しては第4回の記事にて詳しく取り上げていきます。

今までのアクセス解析の場合
流入・コンバージョン率・コンバージョン数・売上・CPA・CPCといった運用レポートを活用しながら改善施策を考えていくが、ネタがつきてしまったりレポートが活用されなかったりという課題を抱えているケースが多い

カスタマーアナリティクスの場合
通常のレポートに加え、「ユーザー群」の数値を見ていく。２つの広告が同じ流入量やCPAでも、より態度変容を起こすことが出来た流入の方を高く評価するなど、今までとは違った視点の見方やKPIを設計する事が可能になる。

継続的な改善を実行するため、行う施策が「どのユーザー群」のためなのかというのを理解した上で実行なる。今までとは違った施策を行いやすく、Measureのパートでデータ設計と取得を行っていれば、ユーザーの態度変容を計測して評価する事が行いやすくなる。

カスタマーアナリティクスの考え方を中心に紹介してきました。今までのアクセス解析を元にした分析や改善との違いが少しでも伝わっていれば何よりです。確かに今までのアクセス解析の手法よりは難易度が高いです。しかし、「すでにある程度良いサイトが出来上がっている」「サイト内改善を行っているが成果が出ていない」といった場合は、カスタマーアナリティクスに是非チャレンジして欲しいと考えています。