行動分析とは

行動分析を理解する

行動分析とはビジネス分析の概念であり、Web サイト、e コマース、モバイル アプリ、チャット、メール、接続された製品/モノのインターネット (IoT)、その他のデジタル チャネルでの顧客の行動について、インサイトを導き出します。ユーザーがデジタル チャネルを操作するたびに、顧客プロファイルの通知に使用できる情報である購入意思など、ニーズと需要に関する重要なシグナルをもたらします。

デジタル分析 による行動分析の目的は、顧客が体験のどこにいるのか、次に求められる情報やサポートは何か、それを妨げる困難はどこかを理解して、顧客のニーズを事前に予測することです。この目的は多様なデータと分析を利用して達成できますが、ユーザーが生成した具体的なデータによって非常に正確に意図を予測できる点で、行動データは特徴的です。さらに、過去のトランザクションや統計情報など、他の種類の顧客データとクロス チャネル行動分析を組み合わせることで、より充実したインサイトを導き出し、より深くパーソナライズされたエクスペリエンスを促進できます。

つまり、ビジネスの成長には行動分析が不可欠で、それを活用して既知でも未知でも新しい顧客を獲得し、実際のやりとりや利用状況に基づいて既存の顧客を維持します。

行動分析を必要とするユーザー

行動分析の優れている点は、チームに導入して顧客プロファイルの通知に利用すると、組織に属するすべてのレベルのユーザーが、そのインサイトからすぐにメリットを享受できることです。こうした種類の分析は組織に属するすべてのメンバーの役に立ちますが、最も大きなメリットを引き出せる特定のロールが存在します。

マーケティング担当者

マーケティング担当者は、行動分析を利用してコホート データを構築することで、キャンペーンから最大の効果を引き出し、顧客獲得を最適化して、維持率とコンバージョンを最大化できます。さらに行動データをトランザクション データや統計情報と統合すると、より充実した顧客プロファイルを多次元的に作成する際に使用できます。そして顧客に関するインサイトと予測は、パーソナライズされた、より関連性の高いエンゲージメントをもたらします。

営業

マーケティング担当者と営業チームは、戦略の成功に向けて行動分析をもとに連携できます。マーケティング チームが行動データをもとに優れたキャンペーンを推進すると、営業チームはこうしたキャンペーンで実際の投資収益率 (ROI) を証明し、さらに幅広い対象者を的確に絞り込むことができます。たとえば、ユーザーの日常的な閲覧と反響を追跡することで、対象の特典に反応する可能性が最も高い顧客に製品のアップセルとクロスセルを実施するチャンスを明らかにし、結果として売上とボリュームを伸ばします。

データ分析

データ アナリストは、行動分析によって学習したシグナルを利用して、ユーザーの意図と実際の結果を比較し、顧客体験全体を解釈できます。また、離反の可能性が高い顧客と、今後もロイヤルティを期待できる顧客を、この情報をもとに特定します。データ アナリストは複雑なデータをもとにユーザー分析を実行して、情報から実用的なインサイトを導き出すことができ、マーケティング担当者はこうしたインサイトを利用して、ワークフローの合理化についてデータに基づく意思決定を実施し、最大の価値を生み出す活動にチームを専念させることができます。

顧客サービス

需要の予測を実施しても、顧客の選択を見逃す可能性があります。ソーシャル チャネル、オンライン チャット、メールなどのオンライン エンゲージメントで、ユーザーはマーケティング キャンペーンを受け入れないことを通知します。多くの場合、その情報を真っ先に受け取るのは、顧客サービス チームです。最前線を担うチームが行動分析を利用することで、適切な対応を準備でき、顧客体験に関する重要な情報を営業チームやマーケティング チームと簡単に共有できます。

行動分析とビジネス分析の比較

行動分析はビジネス分析と混同されがちですが、実はビジネス分析のサブセットの 1 つです。両者の概念は似ているように見えますが、重要な違いがいくつか存在します。ビジネス分析とは、ビジネス インテリジェンスの一種であり、統計的な手法とテクノロジを使用して過去のデータを分析するプロセスです。一方で行動分析は、ユーザーのセグメント化と行動やイベントの追跡という 2 種類のテクノロジを組み合わせることで、より的を絞った結論を導き出します。

セグメント化は、バケット顧客に使用する特性やデータに基づきます。セグメント カテゴリにはさまざまな種類がありますが、行動のセグメント化は、ログイン頻度、費やした時間、一般的なエンゲージメント レベルなど、ユーザーのアクションを定義します。

ビジネス分析では、ユーザー、対象、場所、タイミングに幅広く注目しますが、一方、行動分析では、行動をピンポイントで予測します。行動分析を利用して、ユーザー体験の一見無関係なデータ ポイントからエラーの予測と特定を行い、未来のトレンドを予測して、うまくいけば完全な顧客体験が得られます。

ユーザー データの種類

行動分析は、デジタル チャネルに対するユーザーの反応とやり取りについて、ユーザー レベルの行動データを提供します。複数のデジタル ソースやデバイスから取得したユーザー データは、クロス チャネル分析として呼ばれ、一般的に 3 つのカテゴリに分類されます。理想的には、これらの種類をすべて利用して、生データから貴重な情報を導き出します。

1. 登録データ。 カスタマー リレーションシップ マネジメント (CRM) ツールまたはマーケティング ツールに格納されているデータ
2. 観測データ。 Web サイトやアプリのさまざまな要素とのやり取りを含む、ユーザー エクスペリエンスの概要
3. 消費者の声。 事後か事前かに関わらず、顧客がどのように感じているか、そのセンチメントをオンラインで表現する際に選択した方法

ユーザーの行動分析を成功に導く 5 つのステップ

ビジネス プロセスに行動分析データを実装するには時間がかかることがあります。適切な種類の分析情報を確実に入手するには、技術、分析、戦略的なタスクを通じて成功を収めることに集中する必要があります。ユーザーの行動分析プロジェクトを開始するには、次の 5 つのステップが必要です。

1. アチーブメント メトリック、KPI、および目標を選択します。
2. 顧客とビジネスのどちらも満足させる、最も望ましいユーザー体験を定義します。
3. ユーザー フローに基づいて追跡すべきシグナルを決定し、追跡計画を通じて特定のイベントを強調して、必要に応じて変更します。
4. 顧客とビジネスについて理解するために、トランザクション、統計情報、行動データを統合して、顧客プロファイルの構築と強化を実施できます。
5. 行動データ分析の統合エクスペリエンスを実装することで、機械学習モデルの開発、トレーニング、微調整をすばやく実現します。AI/ML のカスタム モデルでイノベーションに対応し、継続的な学習によって追跡計画を一貫して更新する柔軟性を提供します。