Webのコト、教えてホシイの!

顧客にタイミングよく情報を届けられる企業と、タイミングの悪い企業、何が違うの?/トレジャーデータの佐藤さんに聞いてきた

チャネルごとにバラバラの顧客データを統合し、一貫した顧客体験を提供するためにはどうすればいいか解説してもらった。
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Webのコト、教えてホシイの!

ピコーン
ピコーン
ピコーン
うるさいっ!
どうしたんですか?
以前通販サイトで
買った商品の
宣伝メールが
その後もしつこく
来るんですよ
まぁ
こっちのタイミング
無視して
来ますよね
けどタイミングよく
興味があるものの
通知が
来たりすることも
ありますよね
!
確かに
ありますね
タイミングよく
通知してくる
会社と
タイミングが
悪い会社
何が違うと
思いますか?
運ですね
そんなわけ
ない
でしょっ!
実はCDPという
サービスを使えば
タイミングよく
通知することが
できるんです
嘘だぁ
本当です
それじゃあ
CDP国内
シェア1位の
トレジャー
データの
佐藤さんに話を
聞きに行きましょう!
はいっ!!

どうも
こんにちは
トレジャーデータ
エバンジェリストの
佐藤です
トレジャーデータ株式会社
エバンジェリスト
佐藤純平さん
えっ
佐藤さんって
使徒と
戦ってるん
ですかっ!
へ…
どういう
ことですか?
それは
エバンジェリスト
じゃなくて
エヴァン○リオン
でしょ
あれ じゃあ
何しに
来たんでしたっけ?
タイミングよく
通知してくる
会社と
タイミングが
悪い会社の
違いでしょ
そうでした
早速ですが
なぜ差が
生まれるので
しょうか?
そうですね…
色々と
理由は
考えられますがー

マーケ施策を
行っている企業の
「顧客理解の深さ」に
差がある
のだと思います
ちょっと
待って
ください
はい?
色んな会社に行って
お話を聞かせて
もらってますが
どこの企業も必死に
顧客を知ろうと
頑張ってますよ
もちろん
それは
わかっています
ただ
カスタマージャーニーの
チャネルごと
個別に施策を
行っていて
他のチャネルと連携していないことが
多いんです
チャネル?
つまり
チャネルごとに
顧客データが
分断して
十分に活用できずに
顧客理解が
浅くなって
しまうんです
具体的には
こんな感じですね
ひゃぁ
顧客データが
バラバラじゃ
ないですかっ!!
そうなんです

日本企業は
縦割りになりがちで
会社全体で
データを
統合できているところは
多くないですからね
統合されると
どうなるん
ですか?
収集したデータを
個人ごとに名寄せをして
関連データを
継続的に紐付けることで
情報を拡張
していきます
そのため
顧客一人ひとりを
鮮明に 深く
理解することが
できるようになり
よりその人にあった
コミュニケーションが
できるように
なるんですよ
けどたくさんの
チャネル
全てのデータを
統合するシステムを
作るなんて
大事業じゃないですか?
それが簡単に
できるのが
CDPです
CDPとは
なんですか?
CDPは多種大量のデータを
収集・統合・分析して
顧客理解を深め
顧客一人ひとりに適した
体験を提供するための
データプラットフォームのことです

簡潔に
図解すると
こんな
感じですね
ちなみに弊社のが提供する
TREASURE DATA CDPは
CDPの国内トップシェアです
おぉ
トップ
御社の強みはなんですか?
色々ありますが…
データ収集が
めちゃくちゃ簡単なところですね
膨大な数のコネクタを
用意してまして
日本企業が望まれる
大抵のデータソースと
デジタルツールにつながります
その数170以上です!
おぉ
すごいっ!

集めた情報の
使い道を
教えてください
喜んで!
機械学習で
データを
分析することが
できます
分析?
具体的には
このような問いに
答えを
導き出してくれます
・LTVの高い顧客群に共通する特徴は何か?
・ブランドのファンになる可能性が高いのは誰か?
・直近で商品Aを購入する可能性の高い顧客は誰か?
・どのような顧客が解約しやすいか?
・クロスセル・アップセルの可能性があるのは誰か?
おぉっ
もうちょっと
わかりやすく
お願いします
ええっ
例えば
星井さんが
CDPを導入している
ある企業の商品を
購入したと
しましょう
その企業には
星井さんの属性情報
ウェブやアプリの閲覧データ
リアル店舗での
接客履歴などの情報が
どんどん貯まります

それらを
機械学習を使って
分析すると
膨大な
顧客データの中から
星井さんに
類似する特徴や
行動している人を
探し出し
リスト化することが
できます
そしてそのリストを
MAツールなどと
連携して
プロモーションを
行うことで
コンバージョンの
可能性が
上がるんですよ
なるほど
CDPって
うまく使えば
無限の
可能性がありそう
ですね…
他にも
使い方って
あるんですか?
もちろんです!
例えば
リアル店舗でも
顧客一人ひとりに
最適な商品を
オススメしやすくなりますし
コンタクトセンターでも
リアル店舗に
訪れたデータや
サイトの
閲覧情報などをもとに
相談にのることができます
さらに
BtoBの場合は
購入検討のプロセスが
複雑ですし
会社によって
違います
なので
担当者個人だけでなく
企業全体で
統合することが
重要です

けど
注意してほしいのは
データの統合が
ゴールでは
ありません
むしろ
スタート
え
まさか
今までの話は世間話で
今から取材
スタートするって
ことですか?
違いますっ!!
組織横断で
データ活用できる
状態になってはじめて
色々な施策に
チャレンジができる
ようになるんです
CDPを
導入したら
終わりってわけじゃ
ないんですね
そうですね
顧客データを
統合することによって
ターゲティング
できる
根拠が生じる
さらに
データが集まれば
純度が上がり
効果の
切れ味が増します
経済産業省が
進めている
DXも
同じ考え方
ですよね
そうですね
長年の勘などの
根拠が弱いものではなく
しっかりと
企業のデータを
活用する
それが
効率よく
できるのが
CDPなんです
それでは
最後に
読者に一言
お願いします
はい

データは宝です
しかし
そのままでは
意味が
ありません
企業がもっている
データを
統合し一貫した
顧客体験を
提供できるように
取り組みましょう!
そのお手伝いを
トレジャーデータ
がします!
CDPの
必要性が
よくわかりましたね
経済産業省も
『2025年の崖』と
警告してますから
早い導入が
望まれますね
『2025年の崖』
って
なんですか?
DXが進まず
既存のシステムを
残していると
2025年から
様々な
問題が噴出し
数百億の
経済損失がでると
言われてるんです
2025年か…
まだまだ
先ですね
いやいや
あと3年
しかないから…

次回に続く

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