顧客行動分析ソリューション

データドリブンマーケティングで成長戦略を

メインタイトルイメージファイル。顧客行動分析により、市場トレンドや顧客ニーズの変化を先読み。顧客視点でのマーケティング戦略へ

こんなお悩みはありませんか？

良質な製品やサービスの提供に努めているが、顧客が増えない。むしろ、減っている
顧客満足度の低下要因を把握しようとデータ収集してみたもののうまくいかない
さまざまな市場変化に持続的に対応しているつもりが、良い効果が得られない
以前は販促施策を行えば右肩上がりに顧客が増えていたのに、増えなくなってきた

等々

ビジネスの成功には、自社の顧客に対する深い理解と顧客視点でのマーケティング戦略が極めて重要です。近年、製品やサービスに対する個別化がますます求められるようになってきた一方で、デジタル化の進展で顧客行動から得られるデータ量が爆発的に増え、顧客の意識や行動まで分析・把握することが可能となってきています。顧客の行動や嗜好、購入パターンを深く理解し、新規顧客の獲得やリテンション促進など、迅速かつ効果的な販促施策を講じることで、競争の激しい市場で差別化を図り、ビジネスの成長と収益の拡大を実現します。NTT-ATは、データから顧客行動を分析し、それを効果的なアクションにつなげる活動を支援します。

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「顧客行動分析ソリューション」のおすすめポイント

NTT-ATのデータ分析チームは、豊富な経験・実績と深い知識をもとに、お客さまへ下記の価値を提供しています。

直感的な顧客行動の理解

顧客の行動ログに対し、実績に裏付けされたさまざまなデータ加工を施し、適切な見える化技術を選定・可視化することで、特徴的な顧客セグメントをあぶり出し、課題実現のヒントを得ることができます。単純なグラフ化ではなく、直感的に傾向を把握できる「見える化」を実現します。また弊社独自開発の離脱予測アルゴリズムを活用すれば、サービス利用ログから容易に離脱予備軍を抽出することもできます。BIツール「Spotfire^®」を利用し、ドリルダウン機能*と組み合わせることで、直感的かつ迅速に市場トレンドや顧客ニーズの変化も把握できます。経営層に説得力のある分析結果を訴求し、意思決定の加速に寄与します。

*ドリルダウン機能は、情報の詳細を階層的に掘り下げて表示する機能です。具体的には、初めに概要や全体像を表示し、その後、より詳細な情報を取得することができます。例えば、離脱分析の場合、最初に全体の離脱傾向を表示し、その後、離脱者の属性（性別や年齢層など）など、より具体的な詳細情報を表示することができます。

ビジネスに価値ある知見の獲得

多角的なデータ分析により、ビジネスに価値ある知見を抽出します。顧客の行動パターンの的確な把握には、一つのデータだけに留まらず、購買履歴やウェブサイト、アプリから得られる行動データや、デモグラフィック情報（年齢、性別、地域など）、アンケート情報、気象データ、SNS情報など、あらゆる角度から分析することが重要です。さまざまな視点から詳細に分析することで、購買動機、購入時期・周期、購入方法、購買行動間の関連性などを明らかにします。顧客の関心や不満点といった普段は見えにくい情報も把握します。これらの知見は、製品開発、販促、顧客満足度管理など、マーケティング戦略に活かすことができます。

ビジネス戦略へのフィードバックと自立化

多角的な分析から得られた知見をマーケティング戦略にフィードバックすることで、顧客の真のニーズを捉え、かつ顧客視点での競争力を強化するとともに、個別マーケティングの精度が向上し、投資対効果を最大化します。これらは、新規顧客の獲得・リテンション促進・エンゲージメント強化・休眠/解約防止などのあらゆる局面に対して活用できます。お客さま自身で、継続的・自立的に顧客行動分析を行うツールやテンプレートなどを提供します。ご要望に応じて、顧客行動分析の内製化・自立化を視野に入れたAI人材の育成を支援します。

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顧客行動分析ソリューションの流れ

顧客行動分析ソリューションの基本的な流れは、下図の通りです。顧客行動の生データはさまざまな視点を与えてくれます。新規顧客獲得・既存顧客増・休眠/解約/返品防止、在庫仕入れ/食品ロス対策（SDGs対応）、優良顧客判別などお客さまの戦略検討に役立つ知見を提供します。お客さま自身で顧客行動分析などができる環境構築やAI人材の育成も支援可能です。

ソリューションの動作の流れ。ヒアリング、初期コンサルティング、データ分析、アウトプット提供の順に実施します。

実施項目	実施内容
ヒアリング	目的や課題のヒアリングを行います。その他、業務プロセスや保有されているデータについて伺います。
初期コンサルティング	お客さまの課題を明らかにし上で、課題解決をするために使用するデータの種類と形式などを理解し、データの性質や特徴を確認します。データの意味を理解するためのドメイン知識の取得なども実施します。その上で、高い分析力を持ったデータサイエンティストで構成される分析チームが分析方針を決定します。
データ分析	目的に応じた可視化、分析手法を駆使して分析結果から現状把握をおこない、そこから得られた情報を理論的に洞察します。
アウトプットのご提供	分析結果をお客さまのビジネスへ即座に活用できる形にレポート化します。必要に応じて、追加データの取得のご提案や、購買行動分析のお客さま環境の構築やAI人材の育成の支援なども行います。

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適用事例

下記は解約予備軍分析、購入ユーザ分析の適用例となります。

解約予備軍分析

事例①：サブスクリプションサービスの利用傾向から見た解約予備軍の分析例

サービスの解約は収益減少に直結するため、解約を最小限に抑えることが重要ですが、事前に解約者を見つけることは難しいです。平均値や単純な「一時点」の切り出しでは見えない顧客一人ひとりの利用傾向を見える化し、利用回数変化の観点でのサービスラインナップ効果を明らかにすることで、解約予備軍を抽出します。解約予備軍を見つけ出すことで、予備軍の全体の傾向、特徴的なグループの発見、個々の顧客の特徴などを把握します。各特徴を把握することで、それぞれの特徴に合わせた対策を効果的に打つことが可能になります。対策として、メッセージ送信、特典やリワードの提供、またはサービス改善のためのフィードバック要請などが実施することで、顧客の満足度とロイヤルティを高め、解約率を抑制することができます。またサービス全体の品質向上に寄与し、新規顧客獲得にもつながります。

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事例②：学習塾などの成績監視

学習塾などでは、退塾者がでると評判や実績の低下、収益減少へとつながるため、退塾者を極力抑えることが重要です。退塾者を出さないため、一人ひとりのデータを管理・見える化を行い、成績や出席状況などを直感的にも把握します。退塾の大きな要因の１つに「成績の低下」があります。成績の変化から生徒の成績マップを見える化(右図)すると、生徒一人ひとりの状況や退塾の候補者などが見つけやすくなります。講師の情報や通学している学校の情報などと合わせて多角的に分析することで、より高度な分析も可能となります。分析によって得られた結果は、個人ごとの学習効果の最大化施策のレコメンド(左図)、退塾の候補者抽出、講師側の質向上に活用します。退塾の候補者には、生徒や生徒の親などと個別面談を効果的に実施することで、退塾を防ぐなどの効果が期待できます。

購入ユーザ分析

事例：ユーザ嗜好を考慮した購入商品・状況の分析例

ユーザは、さまざまな嗜好にもとづいて商品を購入しています。その嗜好も、１つではなく複数の特徴が混在し、その特徴の割合は個々人で異なります。売上を拡大するためにはユーザごとの嗜好の特徴を把握し、それに合わせた施策が有効です。データ分析を実施しユーザごとの特徴クラスタを把握することで、ユーザごとの特徴の傾向に合わせた販促施策を効果的に打つことが可能となります。購入個数の追加を促すもの、購入回数の増加を促すもの、アップセルやクロスセルを促すものなどユーザの特性に応じた各種割引や効果的な実施時間帯に施策を実施することで、定着ユーザを増やし、売上を上げることができます。その他、これまでユーザが気付いていない有用品購入のレコメンドが可能となります。これらによって、顧客満足度やLTVの向上につながります。

ソフトクラスタリングを用いた分析例

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※当社とNTTコムオンライン・マーケティング・ソリューション(株)は、Spotfireの販売契約を締結しています。
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