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【カスタマージャーニー型】ウェブ解析実践講座
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Akihiko Uchino
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【カスタマージャーニー型】ウェブ解析実践講座
1.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. 「カスタマージャーニー型」 ウェブ解析実践講座 内野明彦 2013/7/6
2.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. http://www.fitch.com より引用 そもそも 「カスタマージャーニ-」 とは
3.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. http://www.fitch.com より引用 そもそも 「カスタマージャーニ-」 とは
4.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. 自分なりに言葉でまとめると・・ 『カスタマージャーニー』 顧客と企業とのあらゆる接点を時系列に見 通して、顧客との最初の接点から始まる一連 の体験ストーリー(直接接点、間接接点、 心理状態、態度変容など)をパターン化・可 視化し、「顧客の理解」や「ブランドの一貫性 の維持」、「顧客価値の最大化」などを行うた めの基盤/マップとなるモノ、もしくはそれらを 総称する概念。 4
5.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. 通常の ウェブ解析 通常のアクセス解析と「カスタマージャーニー型」の比較 カスタマー ジャーニー型 解析 分析の範囲 ウェブ 中心 顧客 接点 全体 最適化の対象 流入構造 サイト構造 ユーザ行動 プロセス・ LTV 訪問者の行動をサイトの構造 (流入・入口・サイト内回遊・購 入フロー)毎に分解して施策単 位での最適化を図る 段階的なユーザとの接点・体験を どのように設計して、最適化をする か、という時間軸・成長軸を踏まえ たコミュニケーションの最適化を図 る ウェブ解析と『カスタマージャーニー型』の違い 5 分析の単位 セッション 単位 ユーザ 単位
6.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. ビッグデータ時代、、 6 営業接 触履歴 WEB購 入履歴 コールセ ンタ受 注履歴 パネル データ WEBログ 媒体 ビュー データ アンケー トデータ 店舗購 入履歴 顧客 属性 情報 メール 配信履 歴 ユーザを取り巻く『データ』は今 後、急速に増加していく。入手 も出来る/しやすくなる・・
7.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. 少なくとも、データ処理コストは飛躍的に下がっている 7 大量のデータを処理す るコストも劇的に低下し てきている・・ データ 処理 コスト 分析データ量 分析データ量 10年ほど前は数千万件 のデータ分析に・・数千万円規模 数十万円規模 データ 処理 コスト 数千万円規模 ←数千万件規模のデータ
8.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved.8 http://office.microsoft.com/ja-jp/excel/HA101810443.aspx マイクロソフト社サイトより引用 「PowerPivot」 とは?? Excelで数千万件のデータを高速に分析できる
9.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. (参考)オープンソースETL Pentaho 9 また、非常に安価なデータ処理インフラ/アプリも確保可能
10.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. とはいえ、分析はやってみないと効果が出るかわからない、、 10 最終的には 「分析ROI」 が重要 分析 ROI 分析データ量 ?
11.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. 実習(1) 実際に存在するサイトのRAWデータを 用いて、PowerPivot への取り込み→ ユーザー単位での分析環境整備までを行う。 (1)-1 ~ 基本的なPowerPivotの使い方を理解する (1)-2 ~ DAX関数を活用して、ユーザ単位での分析環境 を構築する 11 だったら、自分自身で分析が出来れば・・
12.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. 実際に、WEBのRawデータを用いて、カスタマジャーニー型解 析を行う 12 ユーザA ユーザB ユーザC ユーザD ユーザE データ抽出期間 ユーザ セッション ページ CV ページ 時系列 A-1 B-1 B-2 C-1 C-2 C-3 D-1 D-2 D-3 E-1 E-2 E-3
13.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved.13 実際に、WEBのRawデータを用いて、カスタマジャーニー 型解析を行う
14.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. 実習(2) ユーザー単位での分析環境が整ったので コンテンツのアトリビューション(貢献度) 分析を試行的に行ってみる。 14
15.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. まとめ 15
16.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. 「カスタマージャーニー型」 ウェブ解析実践講座 16 ・対象はサイトや広告ではなく「カスタマー」であること ・施策の評価ではなくマーケティング全体の評価 ・部分最適から全体最適に
17.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. 「カスタマージャーニー型」 ウェブ解析実践講座 17 ・すべてのコンタクトポイントを網羅的に見通したユーザ 体験の時系列的な変遷 ・マルチ(クロス)チャネル ・非サマリ(明細)データ
18.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. 「カスタマージャーニー型」 ウェブ解析実践講座 18 ・講義だけでなく実際に手を動かすことで、身につける ・実在サイトのRawデータを利用する ・本講座ではWEB領域データのみを扱うが、マルチ チャネルへの応用は可能
19.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. 「カスタマージャーニー型」 ウェブ解析実践講座 19
20.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. この講座を受けると良いと思われる人(企業) • ウェブ解析を一通りやってきて、次の段階に進みたい人(企業) • カスタマージャーニー型の解析を試してみたい人(企業) • オフラインの状況を加味して解析をしたい人(企業) • データ分析に関して、興味はあるけれど行動を踏み出せない人 • 「データサイエンティスト」に興味がある人 20
21.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. 前提 ~各人がExcel2010以降と PowerPivot最新バージョンのインストールされたPCを持参する →PowerPivotのバージョン確認(Excel2010の場合) 21
22.
Copyright (C) ,
Akihiko Uchino All rights reserved. PowerPivotのバージョン確認 22 上記より前のバージョンの方は、 「Powerpivot ダウンロード」 で検索して最新化してください
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