花王ヘルシア 戦略の再考につながったID活用とその準備

花王 辻本光貴氏

花王株式会社の辻本です。

花王「ヘルシア」は、「モニタリングヘルス」というサービスを提供しています。このサービスでは、生活者の許諾を得て収集したデータを利用し、生活者の健康的な毎日を支えるサポートを行っています。

ビッグデータ活用時代と言われて久しいですが、今や一般的な事業会社においてもデジタルデータを活用した事業戦略策定や商品・サービス開発が一般的となりました。Cookieやプライバシーの規制強化に伴って、正しい形でIDデータ（顧客IDに紐づいた属性データや行動データ）収集・利活用を行う重要性が一段と増しています。

IDデータ収集には、生活者の許諾が必須です。ただ集めるだけでなく、生活者に新たな価値を提供しなくてはなりません。生活者がメリットを実感し、納得することで、企業は新しくて正確なIDデータを得ることができます。

今回は、私が昨年まで担当した緑茶系特保飲料「ヘルシア」を例に、IDデータの収集と、収集したIDデータを効果的に利活用するためにどのような準備作業を行ったか、その手順と注意するべきことをお話しします。

企業がIDデータを収集する2つの理由

企業がIDデータを収集する目的は、以下の2つに集約されると私は考えています。

• ユーザーフロー（認知から購入までの流れ）のボトルネックを見つけるため
• 商品購入・サービスの利用動向を確認し、ユーザーの特徴を理解するため

特に重要なのが2点目。収集したIDデータをもとに、ユーザーの特徴を分析し、類似ユーザーにアプローチすることで、新規顧客を獲得できる可能性があります。

顧客基盤をより盤石なものにするためにも、IDデータ収集は企業にとって有益であり、重要な業務であると言えます。

しかし、自社のメリットばかりを考えるようではいけません。収集したIDデータから、どのような価値を生活者に提供できるかを考えることも、とても大事なことです。それができなければ、生活者はただ「企業にデータを吸い取られた」としか思いません。そうした不快な気持ちは、企業への信頼感を損ねるでしょう。

ヘルシアの「モニタリングヘルス」

生活者が納得する価値をどのように提供するか。「ヘルシア」では、「モニタリングヘルス」というサービスを開発し、2020年3月から運用を開始しています。

「モニタリングヘルス」とは、服を着たままの全身写真を2枚、スマホで撮るだけで、内臓脂肪レベルを推定算出してくれる、無料のWebサービスです。LINEのヘルシア公式アカウントに友だち登録をして、基本情報（性別・生年月日・身長・体重）を入力した人が利用できます。

たった2枚の写真から内臓脂肪レベルがわかる――この驚きの仕組みには、「5つの指標（性別・年齢・身長・体重・腹囲）から内臓脂肪レベルを推定するアルゴリズム」と、「AI身体採寸テクノロジーBodygram」が使われています。

提供開始後のアップデートにより、現在は、歩数や血圧を計測・記録し、内臓脂肪レベルと併せて、健康状態を把握できるようになっています。

「モニタリングヘルス」は、生活者の許諾を受けてデータをいただく代わりに、生活者の健康的な毎日を支えるサポートをするというメリットを提供しています。マーケティング的な視点では、「内臓脂肪の計測」「運動」「ヘルシアの飲用」の3つを習慣づけることで、生活者の健康意識を醸成しながら、「ヘルシア」のリピート購入を促すという販促効果を狙っています。

IDデータ収集・活用に向けた準備

「モニタリングヘルス」でIDデータの収集・利活用を行うために、まずは、IDデータ活用に向けた準備フローを作成しました。

 

データ収集というと、「何が必要かわからないけど、とりあえずいろいろな種類のデータを取ろう」「今すぐにデータを収集しよう」と言う人も少なくありませんが、使うあてのないデータを収集しても無駄です。

何のために、どんなデータが必要か。目的を明確化し、そのための計画と準備を怠ってはいけません。そのためにこの5つの手順が必要なのです。

1. システム構成とデータ管理の確認
2. ユーザーフローの整理
3. データ定義
4. サービス利用の可視化
5. 実践・振り返り・軌道修正

それぞれの手順を詳しく解説します。

①システム構成とデータ管理の確認

「モニタリングヘルス」のシステム構成図（簡略版）は下記のとおりです。最初にこのシステム構成図を見て、1つのIDデータで統合できるかどうかを確認しました。

 

「システム構成図なんて見てもわからないから、社外に任せよう」と考えてはいけません。マーケターがITシステムの深い知識を持つ必要はありませんが、自分たちが活用するシステム構成を理解して、事業戦略に合うサービス提供とデータ分析が実現できるかどうかは、きちんと自分の目で確認すべきです。

そのためにも、プロジェクトメンバーには、情報システム部門のような、ITシステムに詳しい人材を加えることをお勧めします。プロジェクトメンバー内にそういった人材がいない場合は、必ず社内で最適な人材を探して依頼しましょう。

②ユーザーフローの整理

次に、「モニタリングヘルス」の利用を通して購買に至るユーザーフローを整理します。ヘルシアの場合は、「認知」「LINE登録」「ユーザー登録」「サービス利用」「体験」というフローが根幹です。ここではそれぞれのフェーズを進んでもらうための細かい施策は省略することで、大きな流れを把握します。

 

③データ定義

ユーザーフローの整理と並行して、「フロー内のボトルネック」「モニタリングヘルスの利用状況」「サービス利用者・購入者の特徴」の3つを確認できるように、データ定義をします。

 

「モニタリングヘルス」の場合、ユーザーフローの各フェーズで、人数・利用深度に該当するデータを抽出できるように開発会社へ依頼しました。これらのデータがIDデータに紐づくことで、購入者の特徴も把握できます。こうした依頼も、最初にデータ収集の目的を明確にしているからこそできることです。

④サービス利用の可視化

次に、サービス利用動向を詳しく見ていけるように、人数データと利用深度データを組み合わせて、下図のようなセグメント表を作成しました。

横軸にログイン状況、縦軸に内臓脂肪計測回数を置くことで、「モニタリングヘルス」の利用動向を見ながら、セグメントごとの特徴を探れるように設計しました。

 

全セグメント共通のアンケートや、セグメント別の分析をすると、それぞれのセグメントの違いがわかるだけではなく、今後とるべき戦略や戦術が明確になります。

たとえば、セグメントDのヘルシア購入者数が他セグメントと比べて非常に多い場合、下記の2つの仮説を踏まえて調査と分析を行い、今後の策を検討します。

• 「モニタリングヘルスの利用は、ヘルシアの購入につながっていないかもしれない」→セグメントDと似た人を潜在顧客と考え、アプローチ策を検討

• 「モニタリングヘルスの利用が、ヘルシアの購入につながっているかもしれない」→「モニタリングヘルス」の利便性を聴取して、UX・UIの改善を検討

1つ注意点があります。データ定義だけでなく、データ提出タイミングも目線合わせしておきましょう。

データには、すぐに入手できるものもあれば、加工に時間がかかるものもあります。関係者全員で、どのデータがどのタイミングで提出できるかを確認し、週次や月次で報告するデータを決めておくと、後々にトラブルが発生しません。

⑤実践・振り返り・軌道修正

施策を回しながらIDデータを収集し、下記3つを繰り返し行います。

• ユーザーフローの人数データで、認知から体験までのボトルネック確認
• セグメント表による利用動向の確認（下図参照）
• セグメントごとの特徴確認

 

「モニタリングヘルス」の施策実施中にも、登録が当初の予定よりも進まない時期がありました。

その原因として、「登録の仕方がわからないからかもしれない」と仮説を立てて、詳しい登録手順を、LINEで配信しました。その結果、配信当日に、普段の10倍の登録が集まりました。このように、常に仮説を立てて、PDCAサイクルを回し続けることが重要です。

また、継続的に「モニタリングヘルス」を活用してもらうことで、データをより多く収集できるような企画も実施しました。

ヘルシアのコアターゲットである40〜50代男性に人気の仮面ライダーとコラボして、オリジナル動画やオリジナルグッズが当たるキャンペーンを織り交ぜて、楽しく続けられる仕組みを用意しました。

 

戦略の再考につながるID活用

ID活用しながら施策を展開していくうちに、あることがわかりました。

当初は「モニタリングヘルスの利用が、ヘルシアの購入につながる」と仮説を立てましたが、実際は因果関係が逆でした。「ヘルシアの購入が、モニタリングヘルスの利用につながる」ことがわかったのです。

ユーザーフローが違えば、とるべきアプローチも変わります。「モニタリングヘルス」がトライアル喚起につながらなかったことは反省点です。

一方で、既存顧客のロイヤルティ向上につながることがわかりました。加えて、目的を明確化させたIDデータの取得によって、ブランド戦略を再考できた点は、大きな成果だったと思います。

IDデータ活用への取り組み姿勢は、企業によって異なります。これから始める企業もあれば、もうすでに始めている企業、活用見込みがあるか検討中の企業などさまざまです。

これまで花王でIDデータ活用に取り組んできて思うのは、「とりあえずやってみよう」は戦略ではない、ということです。大切なのは下記の3つです。

• IDデータをただ収集するのではなく、目的をもって収集する
• 収集したデータを分析して、生活者を理解する
• データをもとに生活者に価値を還元する

生活者が納得してデータを提供してくれる仕組みを作ることが、何より大事だと思います。今回の記事が、同じような課題に取り組む皆さんにとって、何らかの参考になると嬉しいです。