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楽天銀行が抱いた「アンケート結果への疑問」を払拭した、楽天リサーチのWeb Log分析

 アンケート調査を実施したところ、回答結果に対して違和感を持つ。そのような経験をしたマーケターも少なくないのでは? 楽天銀行では、この「何かおかしい」という曖昧な疑問を解き明かすため、Webサイト訪問前後の行動を可視化する、楽天リサーチの「Web Log分析」を活用。ユーザーの認識と行動の乖離を実数値として把握し、対策を打ち始めている。今回、調査の流れと結果の詳細を取材した。

楽天銀行が取り組んだ新たな調査とは

 ネット銀行最多の口座数(※2016年9月時点)を誇り、急速に利用者数を伸ばしている「楽天銀行」。同社は楽天リサーチをマーケティングリサーチのパートナーとして、アンケートやインタビューといった消費者調査、およびアクセスログ解析を進めている。

 同社は、定性・定量調査から見えてくる楽天銀行への評価と、提供するサービス実態の間に横たわる違和感を解き明かすべく、アンケート調査とWeb上のアクセス解析(Web Log分析)をかけ合わせたマーケティングリサーチを行った。そこから見えてきたものは何か。詳しい話を取材した。

左:楽天銀行株式会社 個人営業本部 個人営業推進部 部長 黒川智玄氏、右:楽天リサーチ株式会社 第一事業部 部長 兼 営業企画部 プロダクトマネジメントチーム チームリーダー 中村俊也氏
左:楽天銀行株式会社 個人営業本部 個人営業推進部 部長 黒川智玄氏
右:楽天リサーチ株式会社 第一事業部 部長 兼 営業企画部 プロダクトマネジメントチーム チームリーダー 中村俊也氏

全国約9万台のATMに対応も「ATM少ない」の声が集まる矛盾

――急速に顧客数を伸ばしている楽天銀行ですが、徹底したマーケティングが功を奏していると伺います。そこになぜ、何を目的として、Web Log分析を活用するに至ったのでしょうか。

黒川:楽天銀行はネット銀行最多の口座数(※2016年9月時点)を有していますが、世間の認知・理解は十分とは言えません。そうした中で、私が部長を務める個人営業推進部では、ユーザーのインサイトに応じた適切なマーケティング施策の立案・実行を重要な業務としています。

 昨年、アンケートとインタビューによるユーザーニーズに対する定性・定量調査を行ないましたが、さらに深い分析をして施策に活かすために、ユーザーのネット上の行動を分析することにしました。

中村:楽天銀行さんにご利用いただいたWeb Log分析は、当社の「楽天アクセスログリサーチ」サービスの一つです。もともと楽天リサーチは、アンケートおよびインタビューによる定性・定量のマーケティングリサーチを提供していたのですが、楽天グループの強みを活かすべく2016年より「楽天アクセスログリサーチ」を開始しました。サービス内容は大きく3つに分かれます。

 まず1つめがクッキー情報を利用して、特定のサイトや広告を閲覧した人にアンケートを実施する「Web Tracking Panel」です。広告に接した人が「サイト外で商品を購入したか」「ブランドにいいイメージを持ったか」など、コンバージョンやクリック率では測定できない部分を補完することが目的です。

 そして、2つめが「Real Timeアンケート」。特定のページを訪問した方に直接アンケートを行うものです(こちらの記事で事例を紹介しています)。3つめが今回ご利用いただいた「Web Log分析」です。Webサイト訪問前後の行動を可視化するサービスで、蓄積済みのデータを活用するため、即時の分析や追跡調査が可能です。訪問ページや検索キーワードなどがわかり、自社だけでなく競合他社のデータも分析対象とできるため、その差分から課題やビジネスチャンスを発見することができます。

黒川:まさにそこが選定ポイントの一つでした。ユーザーが銀行を選ぶときの基準、重視する点、情報収集方法などを調査し、意思決定および行動プロセスを可視化することで、効果的なコミュニケ―ション戦略を立案するための楽天銀行の“強みと弱み”を見出したいと考えていました。

 実は、昨年実施したアンケートでは、インターネット銀行を開設した理由として「ATM数の多さ」をあげるユーザーが多かったのですが、楽天銀行を開設したユーザーは、他のインターネット銀行と比較すると開設理由に「ATM数の多さ」をあげたユーザーの割合が少ないという結果が得られました。しかし、実際には全国約9万台のATMに対応しており、決して他社にひけはとりません。そこで、「お客様の認識と実態に差があるのではないか」「お客様の言葉と行動に乖離があるのではないか」と考えたのです。本当に顧客が重視しているものは何か、またその領域でのコミュニケーションが適切に行われているか、検証のためにWeb Log分析を行ったわけです。

中村:アンケートで聴取できる自己申告による「意識データ」と、Web Log分析で得られる「行動データ」の両方をみていくことで、新たな気づきを得られる可能性があります。1つの調査結果で決めつけるのではなく、多面的に事象を捉えることが大切です。

「Web Log分析」の詳細をチェック!

 本記事で紹介した「Web Log分析」の資料が公開されています。サービスのより詳しい説明や、自動車業界での活用事例が収録されていますので、ぜひ、ご確認ください!ダウンロードはこちらから

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この記事の著者

伊藤 真美(イトウマミ)

フリーランスのエディター&ライター。もともとは絵本の編集からスタートし、雑誌、企業出版物、PRやプロモーションツールの製作などを経て独立。ビジネス系を中心に、カタログやWebサイト、広報誌まで、メディアを問わずコンテンツディレクションを行っている。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

【AD】本記事の内容は記事掲載開始時点のものです 企画・制作 株式会社翔泳社

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MarkeZine(マーケジン)
2016/12/16 19:12 https://markezine.jp/article/detail/25694

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