アシストが説く、消費者行動を迅速にマーケターの力で導き出すITツールの活用術 - (page 3)

 最後に、ここまでの作業でできあがったデータをBIツールで分析していく。BIツールは「Qlik Sense」を使用。クーポン別の割合、商品別の売上、都道府県別の売上、などがグラフ化される。これだけでもかなりの消費者行動が見えてくる。

Paxataから出力したデータをBIツールに流し込むと、何が一番使われたクーポンなのか、都道府県別や年齢別の利用状況などが簡単に分析できる
Paxataから出力したデータをBIツールに流し込むと、何が一番使われたクーポンなのか、都道府県別や年齢別の利用状況などが簡単に分析できる

 さらに、ここへスマホアプリのデータも結合する。スマホアプリのデータは、形式が違うので通常なら面倒な作業が発生するが、ITツールを使えばデータをアップロードするだけで、エクセルのデータのような構造で整理してくれる。この作業だけでもかなりの時短になる。

 ただ、今アップロードしたデータには顧客マスターとの紐づけはされていないため、一度紐づけ作業する前に戻して、再度やり直すという作業が必要になってくる。ところが、ここまでの作業手順がすべてPaxataで記録されているため、順番を自由に入れ替えられる。これにより、スマホデータを読み込む順番をInstagramのデータを読み込んだあとに実行するように並び替えるだけで、簡単に望んだ処理をしてくれる。つまり手戻りなしで作業を進められる。

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↑サンプリングしながら操作していくとどうしても手戻りが発生する。その時間を「なかったこと」にするのがITツールの役目
サンプリングしながら操作していくとどうしても手戻りが発生する。その時間を「なかったこと」にするのがITツールの役目

 こうして得られたデータをBIツールで読み込むと、消費者行動が変化していることがわかる。たとえばスマホアプリのデータからは圧倒的にコーヒーが飲まれていて、ハンバーガーが1番利用されているわけでないことが確認できる。こうして、複数のチャネルをマージして加工することで、より詳細な消費者行動がわかるのである。

↑棒グラフの赤い部分がスマホのデータ部分。チャンネルによって消費者行動の違いが明確にわかる
棒グラフの赤い部分がスマホのデータ部分。チャンネルによって消費者行動の違いが明確にわかる

 実はここで実演したのは、米国の大手ファーストフードチェーンの事例を基に再現したもの。クーポンの利用履歴と顧客データをマーケター自らが統合・分析し、顧客体験を加速させたいとして、Paxataを活用しているという。これにより鮮度の高いうちに分析できるため、モバイルやSNSを通じて、ブランドやサービスに対する消費者のエンゲージメントを迅速に測定することが可能になっている。ビジネスに必要なデータを反復的に準備し、マーケティングの仮説を証明できるとしている。

 ほかにも、米国大手テーマパークのオーランドにおける事例も紹介された。テーマパークが扱う顧客情報は、オンラインでチケットを購入したり、商品を買ったり、実際現地を訪れてチケットを買う人、ショッピングする人、さらにコールセンターへの問い合わせた人などさまざま。このように複数あるチャネルを、いかにお客さまへのエンゲージメントを上げ、顧客体験を向上させるか。マーケティング担当が、Paxataを活用することで、お客さまのパーク訪問前から訪問中、訪問後の顧客行動を迅速に把握できるようになったという。

分析では、仮説検証を繰り返して分析や施策の精度を上げていく。Paxataでデータ準備の短時間を短縮することで、分析を早くスタートできるようになり、分析のサイクルを繰り返しまわせるようになる
分析では、仮説検証を繰り返して分析や施策の精度を上げていく。Paxataでデータ準備の短時間を短縮することで、分析を早くスタートできるようになり、分析のサイクルを繰り返しまわせるようになる

 花井氏は最後に「データは企業の資産ですから、共有や再利用が重要で、ガバナンスも大事になってくる。そのためには、みなさんがすべての操作を記録管理しながら共有もでき、いいものは再利用し、監査もできる透明性の高いプラットフォーム上で、自由で安全に使ってもらうことが重要になる。Paxataをうまく使うことで、マーケターのみなさんの現場の気付きや知見をデータとともにフル活用してほしい」と語った。

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