膨大な自社データを、どう「利益」につなげるか

──AIの急速な進化を受けて、マーケティングリサーチおよび顧客データ活用の現場は、どのようなフェーズを迎えているのでしょうか。

　AIの進化により、マーケティングリサーチは大きな転換点を迎えています。

　1990年代後半にインターネット調査が登場して以降、データ収集の速度とコストは大きく改善しました。しかしその裏側では、アンケート画面の作成や配信、集計、レポート作成といったオペレーションの多くが、人の手により行われていたのです。現在はそれらの一部がAIに置き換えられつつあり、事業会社がより速く、より安価にデータを手に入れられるようになりました。

　また、AIは顧客データ活用にも大きな影響を与えています。ここ数年はスマートフォンアプリの普及などにより、デジタル上の顧客接点が格段に増えました。これに応じて、企業が自社で保有する購買履歴や行動ログといったデータが爆発的に増加しています。AIは大量のログデータを高速で分析することを得意としますから、事業会社にとって、膨大なファーストパーティデータを収集・分析する環境が整いつつあると言えます。

　これらの変化により、現在のマーケティングリサーチや顧客データ活用の現場は、データ基盤を整える「整備」のフェーズから、大量のデータを活用して顧客と自社双方の利益を生み出す実践的なフェーズに突入していると言えるでしょう。

「行動と動機」の理解から始まる、最適な顧客体験

──膨大なデータを利益に還元するためには、何が鍵となりますか。

　前提として、私たちが考える「利益」とは、売上増や増収だけを指すものではありません。適切なタイミングで欲しい情報が届く体験や、手厚いサポートによる満足度など、「顧客が享受する価値（＝顧客利益）」も含まれます。

　行動ログデータ単体でも、需要予測やUI改善といった多様な施策を展開できます。しかし行動ログデータが示すのは「何が起きたか」という結果でしかありません。そこで、事実を示す行動ログデータに、アンケートなどで収集する「意識データ」を掛け合わせることで「なぜ顧客はその商品を選んだのか」「なぜアプリを開かなくなったのか」という「動機」を把握できれば、顧客解像度は格段に向上します。

　そのうえで最適な顧客体験を設計し、顧客の利益を生み出すことができれば、継続的な取引につながり、結果として自社の事業成長につながる。こうした「利益創出のスパイラル」を実現できるのです。