既存の型でも、生の声でも、ログデータでも捉えきれないもの

　電通クロスブレインは、電通グループとブレインパッドが2020年に設立した合弁会社である。市場・顧客の理解から戦略の策定、施策の設計・最適化、効果検証・改善まで、マーケティングプロセスの全域に伴走する。

　中村氏はまず、同社が大切にする2つのスタンスを示した。1つは、前提が本当に正しいかをデータで確かめること。もう1つは、あぶり出した事実を渡して終わりにせず、議論の起点にすることである。AIが最適解を出せるのは、あくまで与えられた土俵の中にすぎない。その土俵自体を問い直すのは人の仕事だ、というのが中村氏の見立てである。

　その上で中村氏は、カスタマージャーニーの「従来の捉え方」を3つに整理した。1つ目は、AIDMAやAISAS、5Aといった型をもとに設計する方法だ。これらを用いればジャーニーを比較的容易に設計できる一方で、顧客行動の多様化とタッチポイントの複雑化が進む今、実際の顧客体験を反映しきれない場面が増えている。

　2つ目は、型に定性調査の知見を組み合わせる方法だ。定性的な声を聴くことで企業独自のジャーニーを描ける半面、その声は「主流」とは限らないことに加え、解釈に設計者の主観が入り込む点に注意が必要となる。

　3つ目は、実際の行動ログで可視化する方法だ。主観は排除できるが、ここにも抜け落ちるものがあると中村氏は指摘する。

　「ログは、あくまで何をしたかという事実です。その裏でお客様が何を思いどう感じていたのかは、単純集計には表れません」（中村氏）

　既存の3つの捉え方には、それぞれ死角がある。「その死角を埋める方法はないか」という問いが、同社の取り組みの出発点だった。

行動の“順序”を機械学習で読み解く「データドリブン・カスタマージャーニー」

　型に縛られず、主観に頼らず、心の動きまで捉える。この条件を満たす手法として同社が開発したのが、「データドリブン・カスタマージャーニー（以下、DCJ）」である。顧客一人ひとりの行動の「順序」を表す定量データをもとに、機械学習でカスタマージャーニーの構造を構築する手法だ。

　DCJのプロセスは3段階からなる。まずは顧客が接触した情報や行動を時系列に並べた定量データを入力する。次に、その並びの文脈を機械学習のアルゴリズムが読み取る。そして、カスタマージャーニーの構造をデータから組み立てる。

　この構造は、顧客が実際にたどった行動から立ち上がるものだ。従来の行動ログ分析との違いを、中村氏はこう説明した。

　「行動を一つひとつ数えるのではなく、お客様がどんな順番でたどったのか、その流れごと捉える。これが、DCJの基本的な考え方です」（中村氏）

　なお入力データには、購買や閲覧のログに限らず、行動の順序を尋ねるアンケート調査の回答を用いることもできる。アンケートであれば行動の順番を尋ねる設問に加えて、そのときの気持ちも合わせて聞けるため、行動と意識を同じ流れの上に載せられる点も、DCJの特徴といえる。