HEARTCOUNT Analyticsにより顧客分析をデータドリブンで強化する方法
顧客分析にHEARTCOUNT Analyticsを活用する方法を具体的に紹介します。このブログはHEARTCOUNT AnalyticsのオフィシャルパートナーであるCOKOOZ合同会社の東（あずま）がご説明します。
顧客分析の重要性
顧客満足度の向上
顧客満足度を高めることは、企業の持続的な成長に不可欠です。顧客分析を通じて顧客のニーズや期待を理解し、適切な対応を行うことで、顧客満足度を向上させることができます。
過去の顧客施策では新規獲得の施策がかなり重視されていました。よって新規の顧客を発見するか、もしくは今すぐに買いそうな人を予測すると言うことが重視されていました。
逆に自分自身が消費者となるとそのようなプロモーションが大量に来るのは迷惑になりますし、内容も本人の興味のないようなもの、関係のないものが来るようでは満足度が下がります。その満足度の低下が顧客離れにつながりかねません。
顧客ロイヤルティの強化
顧客ロイヤルティを強化することもまた重要です。ロイヤル顧客は繰り返し購入を行い、口コミで新たな顧客を紹介してくれるため、企業の収益に直結します。顧客分析を通じて、ロイヤルティの高い顧客の特性を理解し、彼らに合ったサービスを提供することが求められます。
そのために、今後、多くの企業が「買ってくれる人を探す」ことではなく、「顧客にとって付き合いたい会社」になることにデジタルやAIの活用をしていくことになります。
そのためにも顧客に対するDXやAIの活用は多くの顧客にたいして、「自社のことをこう思ってほしい」という要望・目標やエンゲージの強化が大事になります。
よってデジタルマーケティングやAI・DX・顧客分析を、「今すぐ買ってくれる顧客」という「都合の良い顧客」を見つけてきてくれるという「魔法の杖」ではないと言うことを理解することが重要です。
顧客のニーズを把握し、セグメントを構築し、何を望んでいるかを推定して、それに基づいてパーソナライズされた施策をデータに基づいて（データドリブンて）実行します。
そうすることでロイヤリティが高まり、ようやくファンになり、そして購入や契約に結びつくということを理解する必要があります。
HEARTCOUNT Analyticsによる顧客分析
データ分析初心者でも顧客セグメンテーションを行う方法
顧客セグメンテーションは、顧客を共通の特性や行動パターンに基づいてグループ分けするプロセスです。これにより、マーケティング戦略をセグメントごとに最適化することが可能になります。
ここでは何よりデータの整備が重要になります。ただ、集めるだけではなくどのようなことを見つけたく、どのようなデータが関係ありそうかの仮説を立てながら繰り返していくことが必要です。
いきなり巨大なデータ基盤を構築しても、何も結果が出ないということがあります。スモールスタートで進めていくことも重要です。
「モデルありき」ではなく、まずはEDAの手法を活用して、仮説と可視化から全体像の把握を掴みながら進めていきましょう。複雑な統計的な手法だけでなく、可視化やこのようなデータ探索ツールをうまく使えば、様々な結果が得られます。
ワインの購入回数（Y軸）は、収入（Income）とWebでの購入回数（色）の関係性が強い
デモグラフィックデータによるセグメンテーション：
年齢：顧客の年齢層に応じた特徴を把握し、それに合った商品提案やマーケティングメッセージを作成。
性別：性別により異なる購買傾向を特定し、効果的なキャンペーンを実施。
収入：収入レベルに合わせた嗜好性、行動の違いを発見して、望まれそうな商品やサービスの提供を実施。
行動データによるセグメンテーション：
購入履歴：過去の購入データを基に、リピート購入の傾向や購買頻度を分析。
ウェブサイトの訪問履歴：訪問ページや滞在時間を分析し、興味関心の高い分野を特定。
カート放棄データ：カートに入れた商品を購入せずに離脱した顧客に対して、リマインダーや特別オファーを送付。
サイコグラフィックデータによるセグメンテーション：
ライフスタイル：顧客の趣味やライフスタイルに基づいたマーケティング戦略を立案。
価値観：顧客が大切にする価値観を理解し、それに合ったコミュニケーションを実施。
このようなデータが揃えられれば、以下のような決定木などを使った顧客分類の手法を活用して、特徴のあるセグメントを発見することが可能です。単に予測だけではなく、データを掘り下げて深い理解を行う「データマイニング」と言われる方法です。
過去に「ワイン」「肉類」「店舗購入」などの回数などに応じて、キャンペーンの反応率が異なる。
このような用意されたデータを投入することで誰でも可視化やアルゴリズムによる分析が実行可能です。ノンプログラミングでビジュアルでもわかりやすいアウトプットを獲得することです。
可視化での分布、決定木や回帰分析の傾向分析で、データに潜むビジネスルールを発見し、洞察を得ることも可能になるでしょう。
顧客分析のユースケース
小売・流通・ECなどではHEARTCOUNT Analyticsを導入し、顧客セグメンテーションとパーソナライゼーションを行い、セグメントごとに最適なプロモーションの展開のためのターゲティングや企画をデータ・ドリブンで可能とします。
導入のメリット
HEARTCOUNT Analyticsの導入で、以下のようなメリットが得られます。
データドリブンな意思決定：正確なデータに基づいた意思決定が可能になります。
効率的なマーケティング：顧客セグメンテーションとパーソナライゼーションにより、マーケティングの効率が向上します。
顧客満足度の向上：顧客のニーズを正確に把握し、適切な対応を行うことで満足度が高まります。
HEARTCOUNT Analyticsを活用することで、企業は顧客分析を強化し、顧客満足度とロイヤルティを向上させることができます。データドリブンなアプローチで、持続的な成長を実現しましょう。
まとめ
HEARTCOUNT Analyticsを活用することで、顧客のニーズや行動を深く理解し、効果的なマーケティング戦略を展開することが可能になります。全く業務知見がないと洞察が得られませんが、今まで、データによる裏付けがなかった場合には、データドリブンなアプローチで信頼感が高められます。
顧客満足度とロイヤルティを高め、ビジネスの成功を実現しましょう。
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