分析迷子にならないためのフレームワーク

　ここまで紹介してきたように、データクリーンルームを活用し、様々なデータを掛け合わせられるからこそ得られる示唆がある。これらは、顧客理解を深め、新たな顧客体験を生み出すという点で非常に有用だ。大広の久野氏は、データクリーンルームを活用した分析を行う際の参考として、下図のフレームワークを紹介した。

　「最初に考えるのは、プロモーション課題です。そして、課題解決のためにはどういった分析結果（示唆）が欲しいのか、そこからどのような顧客体験が考えられるかを引き出していきます。その後、結果を導き出していくにはどのような分析手法、そしてデータの掛け合わせが最適かを考えていきましょう。

　多くの場合、課題を見つけたら次は分析仮説へと進めるかもしれませんが、このようなステップを踏むことで分析迷子にならず、結果にコミットできる分析を行えるようになります」（久野氏）

データを紐解き、顧客との対話を繰り返していこう

　データを掛け合わせて分析することの有用性や考え方のポイントがわかったとしても、実際に取り組むとなるとコストや手間がかかる。データクリーンルームに関しても、様々なソリューションがあるため、自社の課題や目的に合ったソリューションを見つけて活用していきたい。

　たとえば、大広が提供する「decins（ディシンズ）」は、汎用的な分析がダッシュボード上でできるデータクリーンルームソリューションだ。広告出稿によって得られたプラットフォーマーデータと、ブランドの保有するファーストパーティデータを掛け合わせることで、フルファネル分析やコンバージョンリフト分析、ロイヤルティマップ分析などが可能になるという。

　また、同じく大広が提供する「顧客ラボ」は、キャンペーンを通じて顧客と繋がり、顧客と企業・ブランドの関係性を豊かにするプラットフォーム。キャンペーンを手軽に開催できる機能が揃っているほか、顧客と繋がり続け、ファンへと育成する過程で顧客価値を高めることもできる。より良い顧客体験を生み出すデータクリーンルームソリューションが「decins」、その顧客と繋がり豊かな関係性を築いていくソリューションが「顧客ラボ」ということになる。

　最後に久野氏は、「顧客を中心に、顧客との対話（企業側からの発話である“顧客体験”と、その顧客体験から得られる“顧客理解”への傾聴）を繰り返すことが、今後より重要になっていくでしょう」と語り、講演を締めくくった。