「デジタル個客」を知るためのカスタマープロファイル

　デジタル領域で取得できるお客さま情報、カスタマープロファイルの種類については大きく5つにまとめてみることができます。

1. Environment Variables（環境変数)
2. Online Behavior Variables （オンライン行動履歴変数)
3. Offline Variables（オフライン変数)
4. Temporal Variables（時間的変数)
5. Referrer Variables（リファラー変数)

　環境変数とはお客さまがどのような環境からアクセスしているかを示した情報で、IPアドレスやデバイスタイプ、画面解像度といった技術的な情報を含みます。

　オンライン行動履歴変数とはお客さまのサイト上でのアクションに関する情報で、オンラインでの購入履歴や訪問回数、ページの閲覧状況などが該当し、これらの変数はリマーケティングなどで既に活用されている方も多いかと思います。

　オフライン変数とはDMの送付状況やコールセンターの情報など、自社サイト以外で取得された情報を取り込むことで利用できます。

　また時間的変数とはお客さまがアクセスしてきた時間や曜日、訪問頻度といった情報を指します。そしてリファラー変数とはサイトに流入してきた際に得られる情報で、リファラードメインやキャンペーンID、流入元種別等を含んだ変数です。

　デジタル上での個客、「デジタル個客」を知るためには、これら5つのカスタマープロファイルの切り口から、現在自社のサイトではどのようなカスタマープロファイルを利用することができているのか、まずは洗い出してみることをお奨めします。

個客を知る目的は?

　それらのカスタマープロファイルを使うことで「デジタル個客」を知ることができるわけですが、それで終わり、ではありません。「個客を知る」目的は、個客の情報をどう活用すれば売上／利益につながるのかを見出していくことではないでしょうか。そのため、実際に売上／利益につながるカスタマープロファイルは何かを見定めることが重要です。言い換えるならば、ターゲティングで成果を出せそうなセグメントを定義できるカスタマープロファイルは何か、を見つける必要があります。どのカスタマープロファイルが有効かどうかは、業種業態などによって異なってきます。

　例えば環境変数であるIPアドレス。そのままでは少々使い途が見出だせないかもしれませんが、IPアドレスをアクセス元の企業名／業種に変換すればBtoBビジネスにおいては非常に重要なプロファイルとなり得ます。

　このカスタマープロファイルの選定においては、まずは仮説をベースにアナリティクスでデータを分析するところから始めてみるのが良いでしょう。