DXとマーケティングその60：タッチポイントの強化・置き換えのパターンの検証
分析屋の下滝です。
DX（デジタルトランスフォーメーション）とマーケティングとの関係を考えてくシリーズの60回目です。
ここ数回は、最近発売された『コトラーのマーケティング5.0』におけるDXとその他のDX書籍での方法論とがどのように関わり合うのかを分析しています。
DXが全社的な取り組みであるとした場合、その実行のプロセスには、整合性や一貫性が求められます。各DXの方法論において、マーケティング5.0がどのように関係するのかを分析することで、それら方法論にマーケティング5.0の考えを組み込めるかどうかを評価でき、その評価に基づき、適切な方法論を作りだせる可能性があります。
分析の最終的なアウトプットは、各方法論をベースに、マーケティング5.0の要素を組み込んだ新たな方法論となります。以下は『DX実行戦略』の書籍の場合です。
今回のテーマでの連載の議論の流れとしては以下を考えています。
１．マーケティング5.0におけるDXを確認する（第40回の内容）
２．これまでの連載で扱っていたDX関連書籍である『DX実行戦略』『デザインド・フォー・デジタル』『DXナビゲーター』との関係を分析していくにあたり、準備を行う（第41回の内容）。
３．各DX関連書籍での「DXの定義」と比較を行い、共通点や異なる点を明らかにする（第42回の内容）。
３．１．比較を行うにあたり、枠組みを定義する（今回の内容）。
４．これらDX関連書籍での「方法論・手法」の中に「マーケティング5.0でのDX」がどのように位置付けられるのかを明らかにする。
５．これらDX関連書籍での「方法論・手法」の中に「マーケティング5.0」がどのように位置付けられるのかを明らかにする。
がどのように位置付けられるのかを明らかにする。
これまでの記事
これまでの連載記事に関しては以下の記事から確認できます。
これまでの話：マーケティング5.0におけるDX
マーケティング5.0に関しての概要と、マーケティング5.0でのDXの位置付けに関しては過去の記事を参照してください。
これまでの話：比較のための枠組み
分析をしていくにあたり、マーケティング5.0の領域とDXの領域をつなぐ独自枠組みを定義しました。詳細は過去の記事を参照してください。
議論の地図
議論の流れで迷子になると思いますので（私もなっています）、どのような流れで議論を進めていこうとしているのかをここに整理しておきます。
マーケティング5.0の領域とDXの領域をつなげるあたり、共通の枠組みが必要だと考えました（過去の記事）。以下の図は、この枠組みにおいて、それぞれの領域でのDXの定義が、この枠組みの要素とどのように関係するのかを示したものです。DXの領域では『DX実行戦略』の定義をここでは使っています。
DXの領域では、定義上は、顧客と関係するようなものとはなっていませんが、実際は、顧客と無関係ではないと考えられます。というのも、ビジネスモデルが有効かどうかは顧客によって決まると考えられるためです。しかし、どのような顧客に対してなのか、という点で、DXの領域がどのように顧客を捉えているのかは分析しておく必要があると考えました。
したがって、デジタル対応顧客（デジタル化した顧客）とその顧客のニーズの定義がまずは必要と考えました。とっかかりとしては、『マーケティング5.0』での顧客の捉え方をベースにしています。
やろうとしていることは、以下となります。
１．デジタル化した顧客（デジタル対応顧客）とはどのような顧客なのかを定義する
２．その顧客のニーズとなるものを定義する
３．『DX実行戦略』といったDX書籍において、デジタル化した顧客がどのように扱われているのかを分析する
この分析結果は、最終的には『マーケティング5.0』と『DX実行戦略』の統合を検討する際に使われます。両領域での顧客の捉え方の違いが、整合性や一貫性を考え上で影響する可能性があるためです。
『マーケティング5.0』での記述をもとに、デジタル化した顧客かどうかを区別するための3つの基準を定義しました。
3つの基準とは以下です。
・どのような行動をするかどうかの基準
・どのような評価をするかどうかの基準
・行動するかどうかをどのように判断するのかの基準
ただしこれら3つの基準で十分なのかはわかりません。結局の所、デジタル化した顧客とは何であるかの定義が不明確なためです。
そこで、まずは、デジタル化した顧客とは何であるかを議論するための基盤となる枠組みを考えました。基本的には、３つの基準を含むような枠組みとして考えました。
この枠組みだけでは、デジタル化した顧客の定義をしたことにはなりませんが、この枠組みの要素を用いることで、デジタル化した顧客の定義を議論しやすくなると考えられます。
今回の話
これまでの記事を通じて、以下の図に示すような、デジタル対応顧客（デジタル化した顧客）を表現するための行動体験モデルを議論してきました。
図の左下の「デジタル行動」や「デジタル体験」がある顧客は、「デジタル対応顧客」と呼ぶとして考えてみよう、という議論になります。
これまでの記事では『マーケティング5.0』での議論を参考に、デジタル顧客かどうかを判別するための基準を例として使い、上記のモデルの表現力を確認してきました。以下は、特に行動と体験に関わるとして考えている基準です。
１．顧客がデジタルに精通しているかどうか。
２．顧客がデジタルプラットフォームで取引しているかどうか。
３．顧客が製品・サービスを消費または使用するときデジタル・インタフェースで接しているかどうか。
４．顧客が行うカスタマー・ジャーニーが、全部または一部がオンラインで行われているかどうか。
５．顧客が、デジタル・テクノロジーによって置き換えられ強化されたタッチポイントを体験しているかどうか。
そして、これらを「デジタル行動」と「デジタル体験」という上記のモデル要素で表現できるかを確かめてきました。しかし、４つ目と５つ目の項目は、他と少し抽象度が違うように思えます。
今回は、前回から引き続き、５つ目の項目を考えます。
・顧客が、デジタル・テクノロジーによって置き換えられ強化されたタッチポイントを体験しているかどうか。
この表現は、実際は、『マーケティング5.0』では次のように表現されています。
「顧客がイライラする物理的タッチポイントは、デジタル・テクノロジーによって置き換えられ、強化できる」
ここの数回の記事のゴールは、タッチポイントを置き換えるという概念をモデル化し、モデルをもとに５つ目の項目を表現すること、です。
そのために、過去３回の記事では、以下の順序でのモデル化を行いました。
１．タッチポイントのモデル化
２．タッチポイントのパターンのモデル化
３．タッチポイントの変化のパターンのモデル化
２と３では、「接客」というタッチポイントをもとにモデルを構築しました。今回は、モデルの表現力を検証するため、他のタッチポイントを対象とします。
おさらい：タッチポイントとチャネル
これまでの記事では、『マーケティング5.0』と『マーケティング4.0』でのタッチポイントの定義をもとに、タッチポイントの概念を、行動体験モデルで表現できるかどうかを確認しました。
タッチポイントとは、インタラクションであり、行動であるとされていました。具体的な行動の例としては以下が述べられていました。
・製品について知る
・製品を買う
・その製品を使う
・その製品を修理する
さらに具体的に例をあげると、『マーケティング4.0』では、自動車の購入でのタッチポイントとなる行動には以下が述べられていました。
・広告でその自動車について知る
・広告のCTA（行動喚起）をフォローアップする
・別のブランド/モデルについて情報を得ようとする
・試乗の予定を組む
・試乗する
・自動車を先行予約する
・代金を支払う
・自動車を使う
・自動車を修理する
・その自動車を推奨する
タッチポイントは、チャネルを使って行われるとして表現されます。チャネルとは『マーケティング4.0』によれば「ブランドが顧客とインタラクションをするために使うオンラインまたはオフラインの媒体手段」でした。
ここで、媒体手段という表現がわかりにくいと思われます。チャネルは「～で」「～を使って」「～により」というものに対応するものと言えそうでした。以下の例では太字がチャネルに対応します。
・顧客は、バナー広告により、その自動車について知る
・顧客は、コンテンツサイトを使って、別のブランド/モデルについて情報を得ようとする
・顧客は、修理工場で車を修理する
・顧客は、ソーシャルメディアでその車を推奨する
これまでの記事では、「顧客」と「チャネル」からなる組み合わせのパターンを、オンライン・オフラインの観点からモデル化するとともに、デジタルなタッチポイントを行動体験モデルの要素で表現できるかどうかを確認しました。
このモデルでは、議論を簡略化するため、「コミュニケーションチャネル」と「販売チャネル」の分類は省略しています。
「顧客」と「チャネル」の各組み合わせのパターンに関して、次のように考えました。
・オンラインの顧客：たとえば、ウェブサイトやアプリ、その他のデジタル端末を通じての行動。
１．オンラインチャネルの人間（デジタルインタラクション）
・例：人によるチャット接客
２．オンラインチャネルのAI（デジタルインタラクション）
・例：チャットボットによる接客
３．オフラインチャネルの人間
・存在しない
４．オフラインチャネルのAI
・存在しない
・オフラインの顧客：たとえば、物理空間、部屋、店舗内、店舗周辺などにいる状況での行動。
５．オンラインチャネルの人間（デジタルインタラクション）
・例：人による遠隔接客
６．オンラインチャネルのAI（デジタルインタラクション）
・例：AIによる遠隔接客
７．オフラインチャネルの人間（物理的インタラクション）
・例：人による物理的な接客
８．オフラインチャネルのAI（デジタルインタラクション）
・例：ロボットによる物理的な接客
ここで考えているモデルをもとにすると、可能な組み合わせは3と4を除く、6つだけでした。
これら6つの組み合わせのなかで、タッチポイントとしての行動が行われます。上記では、「接客」という行動を例にしています。ただし「接客」という行動がどのような範囲や内容を意味するのかは、業種や企業によって異なると考えられます。
以下の図では、「オンラインの顧客」「オフラインの顧客」のそれぞれで、各チャネルのでのタッチポイントが置き換え可能なのかどうかを表しています。置き換え可能だとしても、それぞれのチャネルでのできることの制限や強み・弱みといった特性の違いは存在します。
モデルの表現力の検証
今回は、「接客」ではないタッチポイントを具体例として考えて、モデルの表現力を確認します。
今回扱うタッチポイントは、前述に例としてあげた
「顧客は、コンテンツサイトを使って、別のブランド/モデルについて情報を得ようとする」
で確認してみます。
タッチポイントは行動でしたので、「情報を得る」がタッチポイントに対応します。
「情報を得る」タッチポイント
「顧客は、コンテンツサイトを使って、別のブランド/モデルについて情報を得ようとする」というタッチポイントは、以下のモデルで表現できるでしょうか。
まず、オフラインチャネルなのか、オンラインチャネルなのかですが、コンテンツサイトであるため、オンラインチャネルに分類されます。
人間かAIかの分類はどうでしょうか。どちらも当てはまらないように思えます。
ここでは、コンテンツのサイトなので、「コンテンツ」という分類を追加して考えてみたいと思います。
なお、参考として、コトラーらは、コミュニケーションチャネルの分類を大きく、「人的コミュニケーションチャネル」と「非人的コミュニケーションチャネル」にわけています。人的コミュニケーションは、人間が直接コミュニケーションを図るものです。「非人的コミュニケーションチャネル」は個人的な接触によらずにメッセージを伝える媒体のことです。
本記事では「コンテンツ」という分類で仮に捉えますが、コトラーの定義にあわせて「メディア」でも良いかもしれません。
では、「情報を得る」というタッチポイントを考えていきます。「コンテンツ」が増えることで、組み合わせが増えました。
・オンラインの顧客：たとえば、ウェブサイトやアプリ、その他のデジタル端末を通じての行動。
１．オンラインチャネルの人間（デジタルインタラクション）
・例：人とのチャットにより情報を得る
２．オンラインチャネルのAI（デジタルインタラクション）
・例：AIとのチャットボットにより情報を得る
３．オンラインチャネルのコンテンツ（デジタルインタラクション）
・例：コンテンツサイトにより情報を得る
４．オフラインチャネルの人間
・存在しない
５．オフラインチャネルのAI
・存在しない
６．オフラインチャネルのコンテンツ
・存在しない
・オフラインの顧客：たとえば、物理空間、部屋、店舗内、店舗周辺などにいる状況での行動。
７．オンラインチャネルの人間（デジタルインタラクション）
・例：人とのチャットにより情報を得る
８．オンラインチャネルのAI（デジタルインタラクション）
・例：AIとのチャットにより情報を得る
９．オンラインチャネルのコンテンツ（デジタルインタラクション）
・例：コンテンツサイトにより情報を得る
１０．オフラインチャネルの人間（物理的インタラクション）
・例：人との会話により情報を得る
１１．オフラインチャネルのAI（デジタルインタラクション）
・例：ロボットとの物理的な会話により情報を得る
１２．オフラインチャネルのコンテンツ（物理的インタラクション）
・例：印刷媒体により情報を得る
念のため「接客」のタッチポイントも改良したモデルで考えてみましょう。
・オンラインの顧客：たとえば、ウェブサイトやアプリ、その他のデジタル端末を通じての行動。
１．オンラインチャネルの人間（デジタルインタラクション）
・例：人によるチャット接客
２．オンラインチャネルのAI（デジタルインタラクション）
・例：チャットボットによる接客
３．オンラインチャネルのコンテンツ（デジタルインタラクション）
・「接客」に求められる機能にもよるが、存在しない
４．オフラインチャネルの人間
・存在しない
５．オフラインチャネルのAI
・存在しない
６．オフラインチャネルのコンテンツ
・存在しない
・オフラインの顧客：たとえば、物理空間、部屋、店舗内、店舗周辺などにいる状況での行動。
７．オンラインチャネルの人間（デジタルインタラクション）
・例：人による遠隔接客
８．オンラインチャネルのAI（デジタルインタラクション）
・例：AIによる遠隔接客
９．オンラインチャネルのコンテンツ（デジタルインタラクション）
・「接客」に求められる機能にもよるが、存在しない
１０．オフラインチャネルの人間（物理的インタラクション）
・例：人による物理的な接客
１１．オフラインチャネルのAI（デジタルインタラクション）
・例：ロボットによる物理的な接客
１２．オフラインチャネルのコンテンツ（物理的インタラクション）
・「接客」に求められる機能にもよるが、存在しない
コンテンツをチャネルとした場合、「接客」に求められる機能にもよりますが、このパターン（３、９，１２）は存在しないと思われます。
タッチポイントの遷移
「情報を得る」というタッチポイントもとに、異なるチャネルへの遷移が可能可能化を確認します。
オンラインの顧客の場合は、コンテンツであっても、互いに置き換えが可能だと思われます。
オフラインの顧客の場合は、コンテンツであっても、互いに置き換えが可能だと思われます。インタラクションの分類としては人間のチャネルと同じ「物理的インタラクション」であるためです。もちろん、チャネルを置き換えたとしても、同じ結果が得られるとは限りません。たとえば、印刷媒体で得られる情報量は、人から得る情報量よりも少なかったり、知りたいことが知れない可能性があります。
次に「接客」というタッチポイントでは、遷移できる先が限られており、コンテツへの遷移は無さそうでした。
ただし、「接客」という業務をさらに分解することで、個々の業務では、遷移可能な場合が出てきます。ChatGPTに飲食店での「接客」業務を細かく分けるとどのようになるのかを聞いてみました。
・挨拶：お客様が来店した際に、笑顔で挨拶し、席に案内すること。また、席への誘導や、コートや傘のお預かりなども行う。
・メニュー説明：お客様に料理やドリンクのメニューを説明し、おすすめや特長を紹介すること。また、食材の特徴や調理法についても説明する。
・オーダーテイク：お客様が注文する料理やドリンクを受け取り、正確にオーダーを取ること。また、お客様がアレルギーや好みに合わせたオーダーを取れるようにする。
・食器の提供：料理やドリンクをお客様の席に運び、適切なタイミングで提供すること。また、適切な量を提供することで、食材の美味しさを引き出す。
・テーブルマネジメント：お客様の食事の進み具合に合わせて、テーブルの空き皿や飲み物の補充、テーブルの片付けなどを行うこと。また、お客様が快適に過ごせるよう、温度や照明などを調整することもある。
・レジ業務：お客様からの支払いを受け取り、正確に計算しておつりを返すこと。また、クレジットカードや電子マネーの決済処理も行う。
・アフターサービス：お客様が店を出る際に、お礼の言葉を述べること。また、お客様からのクレームや要望に対応し、改善点を吸い上げることも大切である。
たとえば、「メニュー説明」は、顧客からの視点では「メニューを知る」というタッチポイントだと考えられます。この場合、たとえば、以下を遷移元として
７．オンラインチャネルの人間（デジタルインタラクション）
・人からメニューを知る
次のコンテンツチャネルへの遷移が考えられます。
１２．オフラインチャネルのコンテンツ（物理的インタラクション）
・印刷媒体でのメニューを知る
９．オンラインチャネルのコンテンツ（デジタルインタラクション）
・デジタル媒体でメニュー（店内に設置されているタブレットなど）を知る
なお、店内タブレットでメニューを知ることをオンラインと見なすかどうかは、議論が必要かもしれません。
さらなる議論
タッチポイントに関しての引き続きの分析に興味ある方は、以下の記事をお読みください。DXとマーケティングというテーマからは独立して議論を続けていきます。
まとめ
顧客がどのような手段による行動によってブランドと接点を持つ（タッチポイント）のかは、その顧客がデジタル化された顧客なのかどうかを判断するための基準の一つとなりえます。デジタルによる手段でブランドと接する顧客は、デジタル化された顧客と判断できそうです。
今回は、「ブランドに関する情報を得る」というタッチポイントをもとに、前回のモデルを検証しました。結果として、チャネルとして「コンテンツ」を新たに追加してモデルを改良しました。
次回は、これまで議論してきた、デジタル顧客かどうかを区別する基準をまとめとして振り返ります。
株式会社分析屋について
ホームページはこちら。
noteでの会社紹介記事はこちら。
https://note.com/bunsekiya_tech/n/n57015bfb071a
【データ分析で日本を豊かに】
分析屋はシステム分野・ライフサイエンス分野・マーケティング分野の知見を生かし、多種多様な分野の企業様のデータ分析のご支援をさせていただいております。 「あなたの問題解決をする」をモットーに、お客様の抱える課題にあわせた解析・分析手法を用いて、問題解決へのお手伝いをいたします！
【マーケティング】
マーケティング戦略上の目的に向けて、各種のデータ統合及び加工ならびにPDCAサイクル運用全般を支援や高度なデータ分析技術により複雑な課題解決に向けての分析サービスを提供いたします。
【システム】
アプリケーション開発やデータベース構築、WEBサイト構築、運用保守業務などお客様の問題やご要望に沿ってご支援いたします。
【ライフサイエンス】
機械学習や各種アルゴリズムなどの解析アルゴリズム開発サービスを提供いたします。過去には医療系のバイタルデータを扱った解析が主でしたが、今後はそれらで培った経験・技術を工業など他の分野の企業様の問題解決にも役立てていく方針です。
【SES】
SESサービスも行っております。