安心安全かつ効果的に、顧客データを扱うためには?

個人情報を、制約のある中で安心安全かつ効果的に活用するためには、どうすればよいのか?  を私になりにまとめました。今後、顧客データを扱う人向けに書いています。
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イベント中止や、アポのリスケが相次ぎまして、今けっこう暇です…。
誰かデジタルマーケティング関連の開発の仕事ください!お願いします!

 

…さて、本記事は、今後、顧客データを扱う人向けに書いています。

個人情報を、制約のある中で安全安心かつ効果的に活用するためには、どうすればよいのか?

それを私になりにまとめました。

リモートワークの合間に一読くださいませ。

 

筆者:株式会社EVERRISE 伊藤孝

企業の「攻めのDX」を支援するシステム開発会社EVERRISEの取締役。創業メンバーで14年目。 情報専門卒→大手SI→小規模SI→起業後現職。 中1からプログラムが大好きで、ずっとPGの道を進んできたが経営を安定させるため営業に専任。現在はDXコンサル営業。アドテクも得意。

 

個人情報を取り巻く状況

2007年のiPhone(スマホ)発売以後、個人の情報は簡単に取得できるようになりました。

「個人情報 = スマホ端末 = サイト・アプリ内の行動」
と思ってください。

1人1台のスマホ保持は当たり前なので、ほぼ全ての人のデータに何らかのアクセスができるようになりました。
 

その結果、様々な事業社が、様々なサービスで個人情報を利用し始めました。
利用方法については、詳細な説明や許諾を得ないケースが多かったのは残念ながら事実です。

その結果が、GDPR、CCPA、3rdパーティCookie規制、巨大プラットフォーマー規制などにつながったわけです。
これらの規制により、様々な事業社が右往左往しています。

 

また、上記の規制話とは別に、一昔前にあった「Suicaのデータ販売中止」や、最近あったものだと「リクナビDMPを利用した内定辞退率販売」など、利用者からのクレームでも問題にもなりました。

リクナビなどは、大量の利用者離れを産んでしまい、今も復活できてないようです。

Suicaのデータ販売中止騒動、個人特定不可なのになぜ問題? ビッグデータの難点

リクナビ「内定辞退率」問題、りそなHD、京セラなど利用企業にも行政指導などの方針(追記あり)

 

これらの規制や問題を見ると、個人情報を集めて利用することが「企業リスク」に感じるのも無理はありません。

たしかに間違った利用をしてしまうとリスクになってしまいますが、正しい知識を持ち、正しく利用すれば、上記のような問題は起こりません。
 

「リスクを恐れて利用しない」という選択肢もありますが、マーケティングのIT化、企業のDX化の流れは止められません。「Digitize or Die」ですね。
その際には、必ず利用することになります。

そうであるならば、早いうちに手を打っておいた方が、ずっと有利に進められます。

 

今後の利用をどうすべきか?

最初に一番大事な説明をしておきます。
 

顧客データと個人情報は違います!
顧客データと個人情報は違います!

(大事なので2回言いました)

 

「氏名、住所、電話番号、メール等」に関しては個人情報になりますが「会員ID**番の人が、この日に何をいくら買ったか」等の情報は個人情報ではありません。

詳しくはこういったところをご覧ください。
1-1.「個人情報」って何だろう?~その1:あなたを特定できる情報~
 

もちろん、そういった行動ログも「紐づくと個人情報になる」との指摘がありますが、紐づけられなければ個人情報には当たりません。
 

このことを正確に把握しておく必要があります。
端的に言えば、顧客データだけを扱う分には何のリスクもありません。
 

注意点としては、個人情報と顧客データの境目が曖昧なことです。
Cookieの利用などは、まさにその曖昧な領域です。
曖昧な領域のデータを利用する際には、現状しっかりとした個人情報利活用の同意を得ることが重要です。

インフォマティブデータという単語も覚えておいて損はないでしょう。
インフォマティブデータとは

 

・個人情報と顧客データは違うと理解する
・曖昧な領域のデータ活用はしっかりと同意取得する

さて、上記二つの点をしっかり抑えるとして、せっかく集めた顧客データをどのように利用していけばよいでしょうか?

私なりに以下の5つにまとめました。

1.分類
2.アプローチ
3.接客
4.分析
5.データ交換

各項目について、それぞれ説明していきます。

 

1.分類

分類は個人情報と顧客データをかけ合わせて、様々な軸で行います。
セグメントとも呼ばれるものです。

企業としては、全ての顧客に単一のコミュニケーションを取るわけではないですし、かといってOne To Oneほどの細かい粒度でコミュニケーションを変えるのはコスト的に厳しい。
そのため、ある程度の粒度で分類した方が良いでしょう。

 

この際、RFM分析で分類するにして、全ての顧客を同じ指標で分類するわけではなく、人別に閾値を変えるなどの工夫をすることも重要です。

 

例えば、ほぼ毎日利用する人と、毎週利用してくれる人では、Frequencyから考える離脱のタイミングが異なりますよね?
これを間違えると、無駄に離脱防止施策を打つことになります。

※詳しくはRFM分析に貼ったリンク先も見てね

 

2.アプローチ

顧客へのアプローチは個人情報を利用します。
というより、個人情報を利用しないと、個別にアプローチが出来ません。

 

住所宛にDM発送、メールアドレスにメール配信、LINEにメッセージ送信、保有Cookieにリタゲ広告等を送るのがアプローチです。

 

この際、同意をしっかり得ておくこと、配信解除をしやすい設計にすること、送信頻度をその顧客のサービス依存度に対して高すぎないようにすることなど、気を付けないといけません。

(ブランドのファンの方は依存度高めなので、毎日メールしてもOKみたいな)

 

3.接客

・・・ ・・・ ・・・

続きはこちらから

 

※EVERRISEへの問い合わせは、コーポレートサイトからどうぞ!

 

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