電通クロスブレインは、仮説や型に頼らず顧客の実際の行動データからカスタマージャーニーを導き出すソリューション「データドリブン・カスタマージャーニー」を開発し、提供を開始した。これにより、行動の前後の文脈を機械学習でと捉え、その背景にある目的・動機まで推定することで、マーケティング施策や顧客体験の改善を支援する。
同社は従来型のカスタマージャーニーを、購買プロセスモデルなどのフレームワークに基づくもの、定性調査や現場の知見を加えたもの、オンライン行動データを活用したものの3つに整理。それぞれ実際の顧客体験を反映しきれない、担当者や調査対象者の主観に依存する、店舗体験や口コミなどオフラインの行動を捉えられないといった課題を挙げている。
新ソリューションでは、顧客がゴールに到達するまでに接触した情報や行動を時系列に並べた定量データに機械学習を適用する。たとえば「自社ブランド名検索」という行動を、前後の文脈から「情報収集フェーズ」と「購入検討フェーズ」に切り分けるなど行動の意味を推定し、行動間の移り変わりを確率で表してジャーニー全体を描く。オフライン・オンラインを問わない行動・意識の変遷を尋ねたアンケート調査データも取り込める。
活用事例では、小売業において、店頭で商品を確認した後にスマートフォンで検索する顧客が多いことが判明し、OMOの検討や店頭掲示物の見直しにつながった。高価格商材では購入までのジャーニーが「レビュー・長期利用型」「他ブランド比較型」「価格重視タイプ」の3パターンに分類され、パターンごとに価値観や年収といった顧客特性が異なることも明らかになった。
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