どのランクの顧客がどのような意見を持っているのかを可視化

　カスタマーリングスに蓄積される、メールへの反応を含めた顧客情報は、そのまま（2）の優良顧客分析を行う母集団になる。リピート購入客の特徴を分析し、それに近い顧客データを見込み顧客リストから呼び出してアプローチするといったことも容易だ。

　さらに、アンケート収集とテキストマイニング機能を用いて、（3）顧客のリアルな声を分析できる。特にこれまで困難だったのは、前後の文脈の判断が必要なテキスト分析。一つひとつ読むとなるととても時間が足りないが、「高い」「安い」といったワードで単純に分類・定量化しても意味がないのがテキストマイニングの難しい点だ。

　その点を、カスタマーリングスでは非常に重視し、分析の精度を高めている。「フリーアンサーの分析には特に力を入れている。日本語を正しく分析し、文章という定性的な回答を定量化することで、満足の声は商品キャッチやランディングページに反映、不満の声は商品の改善に活かしていくことができる」と山崎氏。

　もちろん、「友人に薦めたい」と言っている人に紹介キャンペーンを案内するなど、ニーズに合った次なる施策も柔軟に企画できる。顧客情報と紐づいているため、どのようなランクの顧客がどんな意見を持っているのかも可視化されるのだ。実際に（1）～（3）を実施したA社では、それぞれについてPDCAを回し、優良顧客化を大きく促進した。

ソーシャルメディアで潜在顧客を発掘、一気通貫のCRMを

　カスタマーリングスは顧客のステップアップのほかにも、休眠顧客の活性化、クロスセル促進など、施策内容次第でさまざまな目的に活用できる。プラスアルファ・コンサルティングの導入後サポートや勉強会などにより、多くの企業でメール開封率やURLクリック数などが向上しており、中にはコンバージョンが5倍近く上がったケースもあるという。特に売上データと連携できる点が、精緻なセグメントとアプローチを可能にし、こうした高い成果を生み出していると言えるだろう。

　今、山崎氏が次に注目しているのがソーシャルメディアの活用だ。「ソーシャルCRMという言葉も使われ始めましたが、見込み顧客以前の生活者と緩やかな関係を築けるのが、ソーシャルメディアの利点だと思う」と山崎氏。それを加味して、カスタマーリングスではソーシャルメディア上の発言の検索やリプライの内容、過去の応対の履歴なども顧客情報として管理できるので、潜在的な顧客の発掘にも大いに役立つ。

　カスタマーリングスはSaaS型なので、常に最新の機能が追加されていく。「いずれ、ソーシャルメディアのアカウントがメールアドレスのような登録情報に扱われる時代が来るのでは、と思う。潜在顧客発掘から優良顧客育成まで一気通貫で行えるように、これからもブラッシュアップしていく」と山崎氏。CRMを強力に推進するシステムが、顧客との関係づくりの大きな弾みとなるはずだ。