中堅中小企業に向けたカスタマーインタラクション分析の基本ガイド

(この記事は、 A Basic Guide to Customer Interaction Analytics for Small and Medium Businesses を翻訳したものです。)

顧客に対する理解が深まれば、ビジネスは何を達成できるでしょうか？ Gartner が 2022 年に実施した調査では、カスタマーサービスおよびサービスサポートリーダーの 84% が 2023 年に組織目標を達成する上で、顧客データと分析が「非常に重要」または「非常に重要」と回答しています。中堅中小企業の経営者にとって、こうした顧客データの洞察は極めて重要ですが、他の重要なビジネス課題に加えて、これらすべてを大規模に管理する時間を見つけることは困難です。

ビジネスの成長を加速し、顧客基盤を拡大しながら顧客維持率を向上させるには、データを深く掘り下げる必要があります。カスタマーインタラクション分析によって製品開発や特別なオファーに影響を与える実用的な洞察を生み出すことができます。このブログ記事では、カスタマーインタラクション分析を行うメリット、役立つツール、顧客データの活用事例に焦点を当てます。

カスタマーインタラクション分析とは

カスタマーインタラクション分析は複数のチャネルで収集された未加工の顧客データを統合し、実用的な洞察を生み出します。たとえば Web ページのユーザーコンバージョン率を確認したい場合は以下に挙げるデータが用いられます。

• アプリケーションのクリックデータ
• 商品購入の取引データ
• オンラインレビューまたはカスタマーサポートフィードバックからの定性データ

これらの情報を統合することで、ユーザーの行動パターンを発見し、製品機能の調整や新しい市場へのターゲットを絞った働きかけなどの新しい取り組みの可能性を引き出すことができます。簡単に言えば、競争上の優位性をもたらすための知見となります。大企業ではこれらの情報を定期的に確認し、結果を経営陣と共有する専任のデータ分析チームがあります。従来、財務部門の責任者はビジネス分析の領域を所有していましたが、通常は収益性に関する指標のみに焦点を当てていました。

皆様のビジネス現場では技術スキルを持った人材が不足している状況にあるかもしれませんが、顧客データ分析を行うにはエンジニア、データサイエンティスト、または開発者である必要はありません。顧客行動のインタラクションデータは、多くの場合、場所、時間、その他の指標に基づいてフィルタリングできるダッシュボード（または未加工データを視覚的に解釈したもの）に表示されます。顧客データ分析によって業務改善ができる方であれば、未加工データを手作業で確認しなくても、よりスマートな意思決定を行うために必要な洞察を引き出すことができます。

カスタマーインタラクション分析を活用するメリット

企業が経験などの不確かな証拠に頼っている場合や、何を測定すべきかわからない場合は、顧客データ分析がビジネス上のよりスマートな意思決定に役立ちます。 Amazon Web Services ではこれから分析に取り組む企業を支援するために、次の 3 つのメリットを提供しています。

顧客をよりよく理解する

カスタマーインタラクション分析を活用して、ユーザー全体、主要なユーザー属性、さまざまな製品や機能との関わり方を深く理解しましょう。それらのパターンを特定し、将来の利用状況を予測することで、新しい市場、業界、地域に拡大できます。たとえば、新しいサービスをマーケティングする場合、特定の地域で使用量が具体的に増加しているかどうかを確認し、販売（および e コマース）の取り組みをさらに集中させてビジネスを成長させることができます。

新たなビジネスパターンを認識する

ユーザーの行動パターンを見つけることは、主要なビジネスイニシアチブについてデータ主導の意思決定を行うことに役立ちます。顧客とのインタラクションにおける幅広いテーマを発見することで、企業は戦略的に新製品の開発、マーケティングメッセージの更新、よりスマートな販売投資などを行うことができます。さらに、複数のチャネルにわたるエンドユーザーの使用パターンを観察すると、何が注目を集めているのか、どこにイノベーションを起こすべきかという新たなテーマが明らかになります。たとえば、同じ期間におけるネガティブなコールセンターのデータと Web サイトのインタラクションを比較すると、Web サイトのユーザビリティの問題が明らかになる可能性があります。

手動分析なしで迅速に移行

企業は第三者調査会社と契約する代わりに、統合されたデータをオンデマンドで利用できるようにすることで、機敏な意思決定を行い、ひいては市場投入までの時間を短縮できます。カスタマーエクスペリエンスデータを活用したビジネスインテリジェンスツール（ダッシュボードなど）を利用すると、意思決定を簡単かつ迅速に行うことができます。これにより、製品の構想、開発、市場投入までの時間が短縮されます。技術的なソリューションを構築しなくても、ビジネスインテリジェンスが戦略的な投資判断に役立ちます。

顧客を深く理解するために使用できるデータの種類

顧客データ分析が非常に重要である理由がわかったところで、次は顧客分析の導入を妨げる可能性のある課題を克服する方法について詳しく見ていきましょう。よくある課題は、①さまざまなタイプのデータを適切に格納する方法を見つけること、②セルフサービスダッシュボードを効果的に使用すること、③クエリを使用してデータを大規模に分析することです。企業が洞察を得るために役立つデータのカテゴリは次のとおりです。

• エンタープライズシステムからの構造化データ: 例としては、顧客関係管理 (CRM)ソフトウェア、エンタープライズリソースプランニング (ERP) ツール、およびその他のデータベースが含まれます。これらのデータが個別に利用可能であっても、互いに同期できない場合があります。
• テキストファイル、ドキュメント、画像、ビデオ、オーディオなどの非構造化データ: 企業にはサイズにかかわらずこれらのファイルが大量にあります。ビジネスの多くはこれらの連携していないファイルで行われていますが、その価値を軽視すべきではありません。
• 電子メールや XML などの半構造化データ: 未加工の XML ファイルから検索および予約データを取得すると、オンライン旅行ビジネスの予約率が低いことを特定するのに役立ちます。メールの内容を分析すると、顧客維持率の向上に役立つセンチメントの傾向とパターンが明らかになります。

カスタマーインタラクション分析で直面する 3 つの課題と推奨する解決策

課題 1: 企業が保存しているさまざまなデータで何ができるか?

データからビジネス価値を生み出すことに成功した組織は同業他社よりも優れたパフォーマンスを発揮します。データストレージのニーズが高まるにつれ、企業はデータをホストするためのスケーラブルで費用対効果の高いソリューションを検討しています。データレイクは、すべての構造化データと非構造化データをあらゆる規模で保存できる一元化されたストレージです。データレイクには、基幹業務アプリケーションからのリレーショナルデータと、モバイルアプリ、IoT デバイス、ソーシャルメディアからの非リレーショナルデータが格納されます。

ABERDEEN の調査によると、データレイクを導入した組織は、有機的な収益成長において類似企業を 9% 上回っています。これらのリーダーたちは、ログファイル、ウェブサイトのクリックからのデータ、ソーシャルメディア、データレイクに保存されているインターネット接続デバイスなどの新しいソースに対して、機械学習などの新しいタイプの分析を実行することができました。これにより、顧客を引き付けて維持し、生産性を高め、積極的にデバイスを保守し、情報に基づいた意思決定を行うことで、ビジネスの成長の機会をより早く特定して行動できるようになりました。

AWS LakeFormation は安全なデータレイクを簡単に作成し、データを幅広い分析に利用できるようにします。 Lake Formation を利用すると、業務効率の向上、データの一元化と民主化、アドホックレポートの作成と公開が可能になります。

課題 2: データを視覚化する使いやすいセルフサービスツールがあるか?

クラウドビジネスインテリジェンスツールは、ビジネスの意思決定者がインタラクティブなダッシュボードを作成したり、データを視覚化したり、パターンを検出したり、データ内の外れ値の特定に役立ちます。これらのダッシュボードを作成すると、さまざまな部門の運用指標をまとめることができるため、多くのレポートを 1 か所に集約できます。

Amazon QuickSight は統合されたビジネスインテリジェンスによってデータ駆動型の組織を強化します。QuickSight ダッシュボードを活用して隠れた傾向を明らかにし、コスト要因を認識し、小売販売実績、製造効率、医師の品質評価などの分野の予測を改善します。自動化に関心のある場合は、レポートの頻度をスケジュールすることから始めるのが最適です。最終的には QuickSight などの分析ツールが新しい機会を開拓し、社内の業務効率を向上させます。

課題 3: データのクエリと分析を簡単に行うにはどのようなツールを使用できますか?

全文検索、リアルタイム分析、機械学習などのセルフサービス データ分析メカニズムは、ビジネス オーナーが有意義な洞察を発見し、独自に予測を生成するのに役立ちます。

AWS での分析は、高い費用対効果、スケーラビリティ、最低コストを実現する専用のサービスを提供します。大規模な分析を行うことで、企業はマーケティングキャンペーンのデータを解釈し、コンテンツエンゲージメントを追跡し、過去の履歴に基づいて製品価格モデルを生成し、顧客獲得戦略を改善できます。

製造業事例：分析を活用して顧客の購入意向をよりよく理解する方法

Mikatasa はインドネシアを拠点とする家族経営の会社で、40 年以上にわたって塗料と接着剤を製造してきました。彼らの製品は高品質で定評があり、15,000 を超える国内小売店で販売されています。 Mikatasa には 30 人のメンバーからなるチームがいて、バックエンドのタスクに集中していました。 AWS のフルマネージド分析サービスを利用することで、メンテナンスに必要なリソースを 50% 削減し、顧客向けのフロントエンドソリューションの構築に集中できるようになりました。 AWS クラウドへの移行は小売データの収集と分析の基礎を築くのに役立ちました。

Mikatasa のマネージングディレクター Martin Hendriadi Fu 氏は次のように述べています。「私たちは未加工データの上に何層にも重なる情報を構築していますが、AWS はそのデータにアクセスして分析し、情報共有を容易にするという便利な機能を備えています。

ヘルスケア業界事例：データソースを接続して社内外の効率を向上

Healthvana は米国を拠点とする企業で郡や市の機関を含む医療提供者に代わって患者に健康記録を提供しています。Healthvana は複数の AWS サービスを活用しています。 データ分析は Healthvana の製品とその将来の成長にとって極めて重要です。

Healthvana は AWS 上でサービスを拡張し、3,500 万件を超える新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) 検査結果と新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) ワクチン接種記録を提供しました。Healthvana は Amazon Redshift データウェアハウスサービスを使用して、重要な顧客の健康記録レポートを迅速に生成します。また、データウェアハウスをほぼリアルタイムで更新することもできます。顧客にレポートを送信できるようになったと同時に、初期対応者や医療従事者からの医療記録リクエストの管理に費やす時間を削減することもできました。社内的には価値の低い活動に費やす時間が削減されるため、コスト削減を実現し、イノベーションを加速するのに役立ちます。

次のステップ

顧客データ分析を使用することで、企業は顧客の好み、行動パターン、問題点に関する貴重な洞察を得ることができます。これにより、製品やサービスを改善し、マーケティング活動をパーソナライズし、最終的には顧客満足度とロイヤルティを高め、収益と成長機会を増やすことができます。AWS はお客様のあらゆるデータ分析ニーズを満たす幅広い分析サービスを提供し、あらゆる規模や業界の組織がデータを活用してビジネスを改革できるようにします。データ分析を活用してビジネスをスマートにする方法について詳しく学びましょう。

翻訳はソリューションアーキテクトの酒井 賢が担当しました。原文はこちら です。