4日間で200人分を収集・分析する「AIインタビュー」

　続く「顧客リサーチ」では、2つの層にアンケートを行います。

　1つは自社データ分析に用いた自社会員を対象としたアンケートです。最初のステップで分析した行動ログの裏側にある「何を価値に感じたのか」を把握します。

　もう1つは、弊社が保有する3,200万人の生活者モニターを活用し、比較対象データを収集して「自社データの分析から見出したターゲット層が市場にどれだけ存在するか」などを分析します。

　さらに、CEPs（Category Entry Points、カテゴリーエントリーポイント）分析を用いて取りこぼしている想起ポイントがないかも検証し、顧客理解の客観性を高めていくのです。

──最後の「インタビュー」のステップでは、AIを活用した新たな手法を用いているそうですね。

　はい。「自社データの分析」「顧客リサーチ」によって立てた仮説が正しいか検証する際に「AIインタビュー」を実施しています。

　従来の対人によるインタビューでは、日程調整や発話の文字起こし、分析に膨大な時間を要し、少ないサンプル数しか得られませんでした。

　一方、AIインタビューは事前に設計した質問ロジックに基づき、指定URLにアクセスした対象者に対してAIがリアルタイムに質問を展開します。そして対象者が回答した発話内容をAIが自動でテキスト化・集計・分析することで、人の手を介さずに大規模な定性調査を実行できます。ある飲料メーカー様の事例では、4日間で200人分のインタビューを実施できました。従来なら数ヵ月はかかるサンプル数ですから、大幅な増加と言えます。

　さらに、AIインタビューでは、200人の発話データから特定の単語が出現した回数をカウントしたり、特定のテーマについて話している動画パートだけを抽出して要約動画を生成したりすることも可能です。これにより、仮説検証の質とスピードを格段に向上させることができるのです。

　行動ログデータで調査の狙いを定め、定量調査で全体像の分布を把握したうえで、特定セグメントに対してはAIインタビューを重ねる。この3つのステップに当社が伴走し、当社のお客様が保有する自社データを、顧客理解と利益創出につなげる道筋を整えていきます。

「連続性」のある意識データが利益創出の鍵に

──こうした調査の結果を最大限に活かすために、どのような視点が求められますか？

　重要なのは、キャンペーンやUI変更などの施策の前後で意識データをトラッキングし続けることです。連続性のあるデータを見て初めて、顧客の意識がどう変わったかが確認でき、成果が出た理由・出なかった理由を検証できるからです。これにより意思決定の精度が上がることで、施策の最適化や顧客体験の向上、最終的な利益創出が可能になります。

──最後に、CRMや顧客LTVの向上を目指して日々試行錯誤されているマーケティング責任者へ、メッセージをお願いします。

　AIの進化により、データの収集や分析のハードルは劇的に下がりました。しかし、その分析結果を、企業の利益につながる確かな意思決定に変えることは、決して容易ではありません。自社のデータをどう活用すべきかお悩みの際は、顧客理解を利益に変える伴走パートナーとして進化した当社へ、ぜひ気軽にご相談ください。