個々のユーザーの使いやすさや利用目的が考えられていない、情報が散乱したWebサイトのように、従来のマス的な発想では顧客はすぐに離れてしまいます。情報が氾濫するデジタル時代においては、一人一人に最適なメッセージを最適なタイミングで届ける、“個客”を意識したマーケティングを行う必要があります。そのような中でデータを活用する企業も増えていますが、アクセスの増減や流入別のコンバージョン、CTR・CPA、月次売上といった企業視点の指標だけを見ても本質的な改善にはつながりません。顧客の体験視点で見るべきデータを捉えなおすことが重要です。講義では、PDCAや効果測定ではなく「顧客中心のプロセス」にWebサイトを改善するためのカスタマーアナリティクスの考え方とノウハウを学びます。

カスタマーアナリティクスはログ分析やアクセス解析などのアナリティクスの進化形の一つです。セグメントや予測分析などが、従来の分析手法とは異なり、「人」視点の分析を行うことが特徴です。そのためには購買前のニーズから購買後の満足度まで、顧客理解が不可欠になります。その目的は、顧客へ関連度が高く、望ましいオファーをタイムリーに提供し良い顧客体験を醸成することにあり、ページや施策の効果測定を行うことは目的ではありません。ここでは、顧客の視点でデータを取得・活用し、顧客体験を向上させるサイクルを回すために必要な考え方を、5つのステップごとに分解して身に付けていきます。

Webサイトや施策の効果・成果を測定するだけではなく、顧客の体験もデータで計測する必要があります。どんな人がどのような状態でどうなったのか、顧客視点のデータ統合や視覚化によって、行動や心理の変化まで把握します。その時に重要なことは、取得するべきデータの整理です。ユーザー属性、ユーザー状況、状態変化につながる行動、ローデータと繋ぐ場合の繋ぎこみを行うべきフィールド等、主に4つのデータを整理、分析します。また、どういったレポートを作成したいかというアウトプットを事前にイメージしておくことで、必要なデータの粒度や項目が見えてきます。講義では分析のためのポイントやノウハウを、事例と演習を通じてお伝えしていきます。

顧客体験を意識したレポートを作成するためには、「一定期間に◯◯した人」というような母集団を設定し、長期的な行動・心理変容を指標で把握することが基本になります。顧客視点でサイトを分析するためには、「セッション」ではなく「ニーズ」や「ステージ」で顧客をグルーピングする必要があります。そして次のステージに移った人の特徴を見つけて分析し、施策の評価を行っていきます。特徴ごとにグルーピングされた顧客に応じて、サイトの改善方針や次のステップに必要なアクションを整理することが重要です。また、顧客体験をペルソナで分類し、どのような人がなぜ購入しているのかを、ペルソナ別の顧客体験として評価していくことで、長期的な指標として継続した顧客体験向上のためのサイクルを回せるようになります。