属性データだけでは不十分！？
近年、DX・AI化の波にもまれる日本企業の多くがコストと時間を費やして収集・管理している顧客データのほとんどは、属性データと呼ばれる情報である。
属性データとは、顧客の年齢・住居地・職種などの性質および特徴付け（カテゴライズ）を行う情報のことを呼ぶ。属性データは商品を売り込む際のターゲティングには非常に便利だが、属性データのみでは適切な顧客のペインポイント（＝Pain Pointコストをかけてでも解決したい悩みや不安）とペインポイント発生のタイミングを捉えることは困難である。
そこで属性データとともに活用すべき重要なデータが行動データである。
行動データとは、企業がどのような方法で顧客と接点を持っているかによって収集方法は異なるのだが、例えば購買履歴やGPSから得られる顧客の習慣や状況（＝行動フロー）、または自社HPやアプリの滞在時間やページごとの閲覧回数を蓄積（＝オウンドメディアを活用など）した情報である。
行動データの有効的な活用方法の事例として、DXおよびAI導入に大成功した中国平安保険グループのサクセスストーリーを例に挙げたい。
中国平安保険では、保険のプランやパックという自社商品の他に国内にある病院の診察予約が無料でできるアプリケーションを製作し、訪問営業の際にアプリケーションのインストールを顧客に促した。
顧客は顔馴染みの保険屋さんから「便利なアプリを作りました、しかも無料です。」と使い方まで丁寧に説明されたら悪い気分にはならないだろう。
このようにして顧客との日常的な”高頻度接点”を確保し、顧客がいつ、どのような体の不調で病院を受診したのかをアプリケーション内に記録されするようにした。すなわち行動データを取得して蓄積できるシステムを業界でいち早く構築したのだ。
よって、中国平安保険は最適なタイミングで、最適な商品を、ピンポイントで顧客へ提案できるようになり、他社と大きな差をつけて国内最大手の保険会社へと成長した。
このように行動データは顧客との“高頻度”な接点を確保することが重要である。加えて、膨大なデータの中で必要なデータと発展の余地あるフローを選別し、AIに学習させ、アルゴリズムを研磨し、それらをどのような方法で顧客に還元するのか（＝UX）を考えなければならない。この数年で情報インフラは急速に整い、多種多様な便利ツールによる業務効率化もなされているが、自社で全てのプロセスを担うのは未だ困難を極める。
これらの社会情勢と各企業様の状況を鑑みて、エム・ティ・ストラテジー株式会社ではプロジェクトマネジメント事業のほかにAIコンサルティングを新たに事業化した。この事業部では、データ蓄積プロセスの定常的な構築方法やツールの販売・選別に加えて、データの有効的な活用方法についてのノウハウをフォーマットにし、これらを実際の現場で試行錯誤させながら日々進化させている。
今回のコラムは記念すべき第一回目の投稿となりますが、同業界やAIに携わる人々だけでなく、日々目まぐるしく発展を遂げるAIおよびIT技術の進化についてすべての業界の皆様に有益かつ耳寄りな情報をお伝えしたく存じます。
今後とも、不定期な投稿とはなりますが温かく見守ってくださると大変うれしく思います。
エム・ティ・ストラテジー株式会社
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