Sprocketがデータ分析ツール「Sprocket Insights」に「行動クラスター分析」を実装

CX(顧客体験)改善プラットフォーム事業のSprocket(スプロケット)は、同社のデータ分析ツール「Sprocket Insights」に「行動クラスター分析」を実装した、と11月12日発表した。ユーザーの行動パターンを機械学習で自動分類し、似た行動を取るユーザーグループ(クラスター)をAI(人工知能)が生成。行動データに基づいて分類するため、ウェブサイトの利用実態が客観的に分かる。

デジタルマーケティングで重要になるペルソナ(典型的なユーザー像)設計やセグメント施策を行う際、性別や年齢といった属性情報だけではサイトでの行動実態が十分に反映できない課題があったため、行動クラスター分析を実装。機械学習とAIの活用で、データ分析の専門知識がなくても「何を見たか」「どう行動したか」という実行動データに基づいたユーザーの分類が可能になる。

「どのページを何回閲覧したか」の行動データが分類の基準となる。サイト内のURLごとにユーザーの平均ページビュー数を算出し、その傾向からクラスターを作成。「商品比較を重視」「特定のカテゴリーに集中」といった行動パターンの違いが明確になる。AIはクラスターの特徴分析に加えて具体的な施策を提案。比較表の最適化、関連商品のレコメンド強化などの対応につながる。