行動データから真の顧客動機を推定、電通クロスブレインが「データドリブン・カスタマージャーニー」を提供

　電通クロスブレインは、顧客の実際の行動データからカスタマージャーニーをデータドリブンに導き出すソリューション「データドリブン・カスタマージャーニー」の提供を開始した。

データドリブン・カスタマージャーニーの全体像

　従来型のカスタマージャーニー設計には、固定的なフレームワークによる実態との乖離、定性調査に偏る主観の混入、あるいはオンライン行動のみに限定されオフラインの意思決定を見落とすといった課題があった。新ソリューションは、これら一長一短のアプローチの限界を克服すべく開発されている。

検索行動の文脈から目的を推定するイメージ

　最大の特徴は、定量データに機械学習のアルゴリズムをかけあわせる点にある。単なる行動の集計や遷移割合の算出にとどまらず、行動の前後に生じる文脈をとらえることで、その背景にある顧客の目的や動機までを推定する。たとえば同じ「ブランド名検索」でも、事前の行動履歴からそれが初期の情報収集なのか、購入直前の比較検討なのかを判別し、意思決定の流れを高い解像度で可視化する。

小売業における分析事例

　さらに、アンケート調査のデータを取り込むことで、店舗での体験や口コミといったオフラインの行動、心理的な変容をも統合したカスタマージャーニーの構築が可能となる。実際の小売業プロジェクトでは、店頭で実物を確認した後にスマートフォンで検索を行う顧客が多い事実が明らかになり、オンラインと実店舗を融合させた顧客体験（OMO）の検討に繋がっている。

高価格商材におけるルートパターンの分類

　また、高価格商材の分析事例では、購入に至るルートが「レビュー・長期利用型」「他ブランド比較型」「価格重視タイプ」の3パターンに大別できることが判明した。ジャーニーパターンごとに顧客特性が異なるため、ターゲットに応じた最適なタッチポイントや訴求内容の設計に役立つ。