2021.12.28 コラム
CDP活用方法：データ分析でマーケティングを強化
● はじめに
CDPを導入したいけど活用方法がいまいちイメージできない、あるいはCDPを導入したは良いがうまく活用できていないといったお悩みはありませんか？
今回は、 データ分析を軸としたCDPの活用方法 をいくつかご紹介します。
- ペルソナ分析 ＜顧客理解の深化＞
- クラスター分析 ＜類似顧客をグルーピング＞
- 時系列分析（n=1） ＜行動を可視化＞
- 機械学習 ＜行動予測＞
● ペルソナ分析 ＜顧客理解の深化＞
ペルソナ分析では、属性・購買履歴・サイト内行動・興味関心データなどを組み合わせて顧客の特徴を明らかにすることで、顧客理解を深めることができます。
深く、多角的に顧客を知ることによって、より適切なメッセージでのアプローチが可能となります。
【概要】
| 分析内容 | 顧客ひとりひとりのペルソナを可視化 |
| 施策展開 | 特性に応じたCRM、広告のコミュニケーション設計 |
【活用イメージ】
| （例）ペルソナ分析を基にした施策展開 KPI：ECサイト購入促進/新規顧客獲得 |
| 既存顧客向け施策 | 属性を意識したメッセージングで商品購入率アップ |
| 新規顧客向け施策 | ペルソナを基に、「女性30代」「美容関心層」「ファッション系メディア」等のセグメント設計や配信先メディア選定に活用し、親和性の高い新規ユーザーの流入増加 |
● クラスター分析 ＜類似顧客をグルーピング＞
クラスター分析では、母集団の中から類似したもの同士で集団を作る（クラスタリングする）分析手法です。
そうすることで個々のグループに適したコミュニケーション設計が可能となります。
【概要】
| 分析内容 | 行動データや属性データなどを用いて顧客をグルーピング |
| 施策展開 | それぞれのクラスターに適したメッセージングで顧客ナーチャリング |
【活用イメージ】
| （例）クラスター分析を基にした施策展開 KPI：アプリ課金促進 |
| LTVに応じたCRM施策 | 低・中LTV顧客を引き上げる施策、高LTV顧客を維持する施策を実行。 初回アプリ課金特典等のキャンペーンやおすすめコンテンツのレコメンドなど、それぞれのステータスに最適なナーチャリング施策を設計。 |
● 時系列分析（n=1） ＜行動を可視化＞
時系列分析では、代表的な顧客をサンプリングしKPIまでのカスタマージャーニーを可視化します。行動を把握することで、タッチポイントの設計など、コミュニケーション戦略の策定に役立てることが可能となります。
【概要】
| 分析内容 | 顧客のKPIまでの行動を可視化 |
| 施策展開 | 広告のターゲティングやマイクロコンバージョンの設計、コンテンツマーケティングに活用 |
【活用イメージ】
| （例）時系列分析を基にした施策展開 KPI：商品Aコスメのオンラインショップ購入 |
| 広告施策 | ・美容情報サイトへの広告出稿検討、比較検討の最終ステップを意識したメッセージ設計 ・一度広告接触したユーザーやサイト来訪実績のあるユーザーに対して、購入直前で閲覧していた診断コンテンツページへの広告誘導を検討 |
● 機械学習 ＜行動予測＞
機械学習を活用することで、顧客の特定の行動を予測する等、より高度なデータ分析が可能となります。
【概要】
| 分析内容 | 解約しそうなユーザーなど、特定のターゲットユーザーを機械学習で予測 |
| 施策展開 | 予測結果をセグメント化しCRM活用 |
【活用イメージ】
| （例）機械学習による行動予測を基にした施策展開 KPI：サブスクサービスの解約防止 |
| 解約防止施策 | スコアが高い顧客に対してメールでサービスメリット訴求 |
| ＋ペルソナ分析 | ペルソナ分析を合わせて、解約の確率が高い顧客の特徴を可視化したうえで最適なメッセージを検討 |
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● さいごに
CDPに統合したデータを、分析を軸にマーケティング活用する方法をご紹介しました。
DataCurrentでは、CDP導入支援はもちろん、CDP活用支援もご提供しています。
マーケティング課題を基に、データ分析からマーケティング施策設計までサポートしています。
CDPを使いこなせない、人的リソースが足りず活用しきれていない、などお困りごとございましたらお気軽にお問い合わせください。
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