withコロナの時代に考えるべきおすすめの先端CRMテクノロジー4選

2021.09.17

おすすめの先端CRMテクノロジー

はじめに

初めまして。DearOneでカスタマーサクセスを担当している赤木です。これまでのキャリアではクライアント様のデジタルマーケティング支援に一貫して従事しており、特にマーケティングテクノロジーの戦略的導入・活用について日々思慮を巡らせています。(マーテック -MarTech- が好きなだけ、とも言えます。)

withコロナの時代に入りしばらくの月日が経ちました。その間我々生活者を取り巻く環境は大きく変わり、その中でも成功を続ける企業がより目立つようになったかと思います。

特に、デジタルディスラプターと呼ばれるようなビジネス界での巨人(Netflix、Google、Amazon、Salesforce等)はこの状況下でも確実に成長を続けています。

こうした先進企業の共通項 は圧倒的なファンベースの構築が出来ている点だと考えます。言い換えれば、圧倒的に利用継続性の高いサービスを展開している企業達とも言えます。そして、これらの企業が徹底的な顧客理解を元にビジネスを展開しているのは既に有名な話です。すなわち、これからの時代は顧客をどれだけ理解しているか、それをビジネスに還元できているかが鍵となっており、改めて真の意味でのCRM(Customer Relationship Management)が重要になっていると考えています。

顧客理解を元にプロダクト/サービスの一早い改善や、顧客にとって最適なコミュニケーションが求められる時代。上記のような先進企業に近づいていくために検討すべき先進のCRMテクノロジーをご紹介します。

顧客データ統合(CDP)

Webサイトやアプリのデジタル上の行動だけでなく、オフラインの行動も含め顧客タッチポイントとしてデータ化が可能な時代。オンライン、オフラインを横断して集まる複数チャネルのデータを一人の顧客の行動として統合することで顧客理解をより深めることが出来ます。

そのための複数チャネルのデータを一人の「顧客」として統合可能なプラットフォームがCDP(Customer Data Platform)です。

さまざまなデータソース、いわゆるマーケティングツールやDWH(Data Ware House)、API(Application Programming Interface)等からのデータインポートに対応し、収集した数多の顧客データの統合が可能です。一方で、単に「顧客IDが統一されたデータベースとテーブル」の状態では意味をなしません。

顧客属性のアップデートや、ログデータを顧客行動イベントとしてしっかりと定義、CDP利用者に浸透していくことが肝になります。データ統合はあくまでも手段。このデータを起点に、アナリストやマーケターが顧客理解のための分析や施策実行を行う前提での設計の意識が重要です。

国内ではTreasure data(トレジャーデータ), Tealium(ティーリアム)が有名なプレイヤーになりますが、海外では尖った特徴をもった選択肢が増加しています。特にグロースの分野ではモバイルアプリやデジタルデバイスのログデータをリアルタイムに収集、ID統合する事に強みを持ったmParticle(エムパーティクル)が勢いを増しています。今後のデジタルマーケティング、特にCRM領域では基盤としてより必要不可欠な分野になると考えます。

顧客行動分析(プロダクトアナリティクス)

顧客分析の重要性を認識しつつも、データから示唆を見出すこと、そしてそれをスピード感を持って、かつ試行回数を高めるのは非常に難易度が高い取り組みです。

また分析アプローチの視点で見ても、売上額やアクティブ数などの結果指標の定点観測は出来ているが、結果指標の再現性に寄与する先行指標の発見まで深掘りした分析に踏み込めていない会社様も多くいるのではないでしょうか?

(先行指標と結果指標について詳しくはこちら

先行指標はプロダクトのグロースの側面では非常に重要です。

顧客の行動データを深く分析し、行動の特徴・特性を見出すことで先行指標を発見することが出来ます。先行指標が見つかれば、その内容を元にエンゲージメントシナリオの実装やUI/UXの改善に役立てられます。とはいえ、こうした分析には専門知識や高度なデータエンジニアリングの技術が必要不可欠です。

こうした分析にかかる作業リソース、専門性の課題を解消できるのがプロダクトアナリティクスと呼ばれるツール群です。特に欧米では普及が加速しています。

Amplitude(アンプリチュード)やMixpanel(ミックスパネル)などのツールが有名ですが、昨今ではGoogleがGoogle Analytics4をリリースし、この領域に参入しています。前述のCDPとセットで、統合データの構築、それを分析するツールとしてデファクトな分野になっていくことが推測されます。

パーソナライゼーション

顧客エンゲージメント向上のためのOne to Oneマーケティングの実現自体は長く重要視され「パーソナライゼーション施策」に取り組む方も多くいらっしゃると思います。

ですが、生活者の行動傾向や嗜好性、利用するチャネルは多岐に渡り一人ひとりに合わせた最適なコミュニケーションを実現するのはより難しい状況になっています。

こうした状況を打開できるのがBraze(ブレイズ)、MoEngage(モ・エンゲージ)などの先進エンゲージメントツールです。大きく3つの軸でのパーソナライズを実現できます。

  • チャネル:ユーザーごとにもっとも最適なチャネルを選定、出し分け(メール、プッシュ通知、アプリ内メッセージ等)
  • セグメント:デモグラや購入実績に留まらない、より緻密な行動軸のセグメンテーション
  • 配信トリガー:ユーザー行動に合わせて、最適なタイミングでのコミュニケーション実行(位置情報の活用、ユーザーの活動時間に合わせた配信等)

これまでもMA(Marketing Automation)は海外製品、国内製品含め複数存在していましたが、特に昨今の生活者行動に寄り添ったエンゲージメントシナリオを実行するには機能がない、ないしは制約があるなど活用が難しい側面も出てきています。

こうしたエンゲージメントシナリオの実行に課題をお持ちの方は、一度見直してみると良いかもしれません。

NPS調査/分析(エクスペリエンスマネジメント)

行動分析が定量的なログデータから示唆を得るのに対し、NPS調査は顧客体験を定性的に評価する手法として有効です。経営指標のひとつとしてNPSを採用する企業も増えており、重要視する機運が高まっていると感じます。

NPSは他者への推奨度合いを10段階で評価するアンケートを顧客から取得し、その結果を元に推奨者、中立者、批判者とセグメンテーションすることで測定を行います。

外部の調査会社を利用するケースが多いですが、自社顧客にダイレクトにアンケート作成からWeb、メールでの回収、分析までワンストップで実行可能なソリューションも採用例が増えています。Qualtrics(クアルトリクス)、 Emotion Tech(エモーションテック)などが国内では有名です。

ツールでのNPS調査の内製化のメリットとして、批判層の顧客の検知、顧客フォローアップ、フィードバックを元にした改善のクローズドループの高速化、ワークフロー化があげられます。また前述の行動分析との掛け合わせで、推奨者/批判者の先行指標を求めることができれば、更なる改善アイデアの発見に期待ができると考えます。

まとめ

いかがだったでしょうか?

withコロナの時勢やテクノロジーの発展に伴い生活者の行動が大きく変わる中、CRM施策をより良いものにし、顧客とより深くつながるために役立つ4つのテーマを紹介しました。

上記は独立して検討もできますが、Best-of-Breedの考え方で、自社にとって最適な組み合わせでロールアウトしていくことでよりそれぞれの価値を高めることが出来ます。

個々のテーマの検討はもちろん、CRM施策のグランドデザインを考える上での一助となれば幸いです。

今後は各テーマに対してより理解を深めていく記事や、新たなトレンドが出てくればそれを取り上げるなど、引続き皆様のお役に立てる情報をご提供できればと思います。

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