企業は、消費者の購買パターンを知るために、顧客行動観察という試行錯誤の方法を用いています。 ビジネスにおいてコンバージョン、エンゲージメント、顧客維持を高めるためには、オーディエンスを理解することが不可欠です。
行動データを活用し、マーケター、開発者、エンジニアの多様なチームが、顧客の購買ニーズに直接応える魅力的なコンテンツ、エキサイティングな製品、ユニークな顧客体験を生み出すことができます。
このブログでは、行動データとは何か、その重要な種類と例について説明します。
行動データとは？
行動データは、顧客、パートナー、アプリやシステムとのインタラクションを記述することで、あなたの会社の明確なイメージを描きます。
この情報は、ウェブサイト、アプリ、IoTデバイス、インフラ、サーバーサイドアプリケーション、CRMなど、お客様のデジタルおよび物理的なプロパティから得られるもので、イベントの列として表示されることが多い。
カスタマー・ジャーニーは、お客様との出会いごとに、各イベントに含まれるエンティティやプロパティ（ページやイベントの場所などのコンテキスト情報）を結びつけることで作成されます。
何を」「どのように」を超えて、ビジネスのコンバージョン、エンゲージメント、リテンションを向上させるために活用する必要があります。 これは、顧客がどのようにあなたのビジネスに接するかに関係しています。 顧客の行動データにアクセスできるようになると、今度はその行動の「なぜ」を研究することができるようになります。
例えば、お客様が特定の商品をじっくりと眺めながら、購入に至らないのはなぜでしょうか。
行動データにおける「顧客」は、個人の購入者、企業、企業の代理で購入する人などが考えられます。 ここからが重要な情報です：エンドユーザーが既知であろうと未知であろうと、常に1人のエンドユーザーとリンクしています。
行動データの重要性
お客様の行動データは、企業のデジタル業務への移行に伴い、その価値を高めています。 ウェブサイトの訪問、製品の閲覧、購入、コンテンツ提供ページのダウンロード、ニュースレターの登録、その他のユーザーとの対話活動を通じて作成されます。
ウェブサイト、モバイルアプリケーション、CRMプラットフォーム、マーケティングオートメーションプラットフォーム、ヘルプデスクは、デジタル組織の主要な行動データソースです。
より良いデータ
行動データは、お客様を個別に理解し、ビジネスを強化するのに役立ちます。 Webサイト、アプリ、デバイスのデータと企業のデータを組み合わせることで、マーケティング活動やパーソナライズされた提案に変化を与えることができます。 これにより、このデータを使用して、訪問者や顧客の体験をカスタマイズすることができます。
ベター・アナリティクス
QuestionProのようなアンケートツールを活用して徹底的に分析し、フィードバックすることは、顧客にパーソナライズされた体験を提供するための第一歩です。 このツールにより、アナリストは生データをダッシュボード、チャート、調査によるビジュアライゼーションにまとめ、データとインサイトをさらに検討することができます。
より良い意思決定
行動データがパイプラインにあれば、意思決定を改善することができます。 ビジネスルールに基づき、特定の商品をショッピングカートに入れた訪問者のオーディエンスを確立しようとするブランドがあります。
ビッグデータから、一人ひとりの趣味や志向を推定することができます。 過去のウェブサイト訪問者の行動が予測に反映されます。 これは、あるグローバルなテクノロジー企業が、どの訪問者が特定の製品を購入するかを予測し、ターゲットキャンペーンに追加するモデルを構築する方法です。
ベターアクション
お客様がどのようなものを見て、どのような順序で、どのような商品を選んで購入されたかを把握し、お客様の旅の適切な段階でこれらのオプションを有効にすることが、行動データの究極の価値となります。
行動データの種類と例
組織は、既存のSaaSソリューションからのデータ排出を利用して、顧客の行動データをデータアプリケーションや分析に利用することしかできませんでした。 その方法をご覧ください：
- 行動データの枯渇
複数のSaaS製品からデータを引っ張ってきて、行動データの排出を行う。 そのため、さまざまなレベルの集計やSaaS専用のロジックが含まれており、品質や完全性の度合いも異なっています。
その結果、このデータがソースから取り除かれると、意図しない使われ方をしてしまうのです。
例えば、Salesforceのデータと、主にGoogleのUIで見ることを前提に作られているGoogle Analyticsのページビューデータを組み合わせて、読者の行動の全体像を把握しようとすることが挙げられます。 2つのデータを結合する前に、内部ロジックや構造を分離することが必要である。
- 行動データを作成する
顧客に製品を説明するのに、一般的な文章を使うことはないでしょう。では、なぜ一般的なデータを使ってユーザージャーニーを説明するのでしょうか？ 一長一短で、すべての人にフィットするとは限りません。
データクリエーションは、これからの時代。 データ商品ごとに意図的に行動データを作成することです。 各指標は、貴社でカスタマイズ可能です。 あらかじめ定義されたセッションの長さや命名規則は、データにはありません。 イベントの文脈上のエンティティ/プロパティをデータに含めることができます。
このカスタムデータの使い方の良い例が、デジタルウェアラブルを製造しているStrava社にあります。 例えば、1日に何分間活動したか、1セッションで何マイル走ったかなど、高度にカスタマイズされたユーザージャーニーを定義する指標を作るのです。 これは難しいし、排気データを使うときだけうまくいくのですが、「データクリエーション」を使えば簡単にできます。
結論
行動データは、行動、インタラクション、エンゲージメント、意図、結果の間のつながりを示す貴重なリソースです。 これは非常に広範または一般的なものであっても、ユーザーやイベントのより具体的な特性を調べることもできます。
企業や組織は、行動データから慎重にいくつかの結論だけを導き出さなければならないし、あまりに多くの主張をするのもよくない。 MLモデルのようなシステムのトレーニングにデータを使用する場合、差別やその他のバイアスを避けるために、ユーザーのプロパティを注意深く見る必要があります。
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