顧客行動モデルの作成を開始するための5つのステップ（およびそれらが必要な理由）

過去数年にわたって、マーケターはこれまでになくはるかに多くのデータ駆動型ツールと方法論を採用し始めました。 彼らの顧客（および潜在的な顧客）について入手可能な膨大な量のデータが、どのタイプのデジタルマーケティングの取り組みが最も効果的であるかについて結論を出すのに十分であるため、彼らはそうしました。 そのデータを使用して予測分析操作を促進することは、現在、デジタルマーケティングの世界では標準的な操作手順と見なされています。

今日、この分野の最先端のアプローチの1つは、顧客の行動を予測しようとするモデルの構築を伴います。 そうすることで、将来を見据えて、顧客の旅のさまざまな段階に合わせて、開始する前であっても、マーケティング計画を作成することが可能になります。

ただし、有用で正確な顧客行動モデルを作成するには、多くの計画が必要です。 また、慎重な実行とかなりの量の実験が必要です。

これは、関心のある企業がそのプロセスを開始するのに役立つステップバイステップガイドです。

利用可能なデータソースのカタログ

顧客行動モデルの構築を開始する前に、企業がすでにアクセスしている顧客データを把握する必要があります。 これは、新しいモデリングイニシアチブをサポートするために、データ収集の変更がある場合はそれを作成する必要がある場合のロードマップとして機能します。 ほとんどの企業では、次のようなソースから、利用可能な膨大な未開発のデータプールがすでに存在するはずです。

• 販売履歴
• ウェブサイト分析データ
• 顧客調査データ
• カスタマーサービスの記録
• 以前のマーケティングキャンペーンの結果

… その他。

最良の状況では、このデータのほとんどは既存のCRMシステムに含まれているため、分析作業での使用が容易になります。 そうでない場合は、データを一元化して、分析のために適切にクリーンアップおよび標準化できるようにするための手順を実行する必要があります。

回帰分析から始める

利用可能なすべての顧客データを使用する準備ができたら、それを使用していくつかの基本的な回帰分析研究を実施することをお勧めします。 これは、購入履歴、マーケティング応答統計、および明らかな相関関係があるその他のデータポイントなど、すぐに利用できるデータを使用する場合に最適に機能します。

この種の分析により、マーケティング費用と販売量の関係など、いくつかの基本的な結論を導き出すことができます。 また、特定の顧客の行動を望ましい結果に結び付けるのにも役立ちます。 たとえば、回帰分析を使用して、すべての顧客がコンバージョンに至るまでに到達するカスタマージャーニーの共通点を特定できる場合があります。

この種の洞察により、マーケターは、販売ファネルの初期段階でより多くのリードを獲得し、統計的に販売のオッズを高めるプロセスの特定のポイントに到達するようにキャンペーンを調整することができます。 これは、デジタルマーケターが夢見ていた正確な取り組みであり、現在は適切なデータ分析によって可能になっています。

顧客セグメントの作成

上記の手法を使用すると、企業はデータを使用して、顧客に関する一般化されたトップラインの結論を引き出すことしかできません。

データをさらに活用するには（そして実際の顧客行動モデルの作成に近づくために）、顧客データをより小さなセグメント化されたグループに分割する必要があります。

マーケターにとっての朗報は、この作業の多くは、オンライン顧客のパーソナライズにおける以前の取り組みの一環としてすでに完了している可能性があることです。 もしそうなら、この目的のために作成されたセグメント化されたグループは、さらなる顧客行動モデリングの良い出発点です。 そうでない場合は、いくつかの一般化されたセグメンテーションカテゴリから始めるのが最善です。 次に、データに含まれる顧客に関する特定の属性に基づいて、それらをより小さなグループに絞り込むことができます。

各セグメントのトレンドを探す

データの準備が整い、顧客が適切にセグメント化されたら、次のステップは、データを調べて（セグメントごとに分類）、いくつかの傾向を見つけることです。 コンバージョンへの一般的な障害、つまり顧客が購入する可能性が高い時期を示唆するマーカーを探します。基本的には、すべてのセグメントメンバーが共有するすべてのアクティビティです。

ここでの朗報は、今日のトップマーケティング自動化プラットフォーム（顧客行動モデルを機能させるために使用する）の多くには、Webサイト、CRMソフトウェア、さらにはスタンドアロンデータベースから情報を引き出して顧客を探すことができる分析ツールがすでに含まれていることです。トレンド。

たとえば、一般的に使用されるHubSpot Marketing Hub内で、顧客セグメントを設定し、セグメントメンバーに関するすべてのデータを結び付けることができます。 たとえば、次の図に示すように、特定のアクションの完了を追跡し、アクティビティをセグメントごとに簡単に解釈できる視覚化で表示する自動レポートを作成できます。

そこから、出現する行動パターンを探すためにデータを監視するだけです。 同じ種類の視覚化を作成して、メールの開封率やカスタマーサービスのインタラクションデータをコンバージョンアクティビティと一緒に追跡するなど、因果関係を関連付けて、マーケティングおよびサポート業務が売上にどのような影響を与えているかを確認することもできます。

マーケティングオートメーションプラットフォームをまだ採用していない企業でも、データを調べてトレンドを探すことは可能です。 Google Analytics（または他のWeb分析ツール）は、視覚化を使用して単純で詳細なデータ比較を行い、トレンドを探すことができます。これは、あらゆるビジネスを開始するのに最適な場所です。 それらはセットアップが簡単で、使いやすく、企業のマーケティングと広告の取り組みがオンラインの特定の活動にどのように変換されているかを明らかにすることができます。

簡単な比較は次のようになります。

Google Analyticsがすぐにアクセスできるデータにはいくつかの制限がありますが、プラットフォームはさまざまなCRMソフトウェアや外部データソースと統合することもできます。 つまり、既存のソフトウェアを破棄してゼロから始めることなく、顧客セグメント分析をサポートするために必要なインフラストラクチャを構築することが可能です。

このステップから得られた洞察は、顧客のペルソナを開発するための基礎となり、それが各顧客グループの行動モデルにつながります。 目標は、コンバージョンプロセスを通じた各タイプの顧客の旅を説明できるマップを作成することです。 これらのマップは、コンバージョンへの道を歩み続けるために必要なマーケティングについてすべてを知らせることができます。

テスト、改良、繰り返し

この時点で、あとはトレンド分析から導き出された結論をマーケティングキャンペーンに適用するだけです。 特定された傾向が実際に統計的に健全である場合、それらをガイドとして使用したマーケティングキャンペーンは見事に成功するはずです。 そうでない場合は、データを再検討して、パンアウトしなかった要因を排除します。

このプロセスを数回繰り返すことで、結果を導き出さなかった結論を除外し、実際に機能するものだけを残すことができるはずです。 プロセスが作成するように設計された顧客行動モデルになるのは、各顧客セグメントに関する結論です。 実際のキャンペーンテストで徹底的に精査された後は、それらがどれほど価値があり有用であるかにほとんど制限はありません。

モデルを機能させる

上記のプロセスで適切な結果が得られた場合は、新しい顧客行動モデルを企業のデジタルマーケティング活動のほぼすべての側面に適用できます。

それらは、既存のデータ駆動型UX設計の取り組みを強化することができます。

また、Webサイト、広告、電子メールマーケティングキャンペーンなど、すべてのマーケティング活動でパーソナライズを推進することもできます。

これは、ヨーロッパ最大の航空旅客保護会社の1つが、新規およびリピーター向けの動的なランディングページを作成するために使用した戦術です。

彼らの場合、サイトへの訪問者は、ビジネスとの以前のやり取り、関連する閲覧履歴、時刻、地理的位置データなどに基づいて、ランディングページのさまざまなバリエーションを見ることになります。

これにより、最新の動的なアカウントベースのマーケティングパーソナライズの消費者向けバージョンのように、考えられるすべてのオーディエンスに適合する動的なランディングページを設計する可能性が生まれます。

顧客行動モデルは、ビジネスがソーシャルメディアマーケティングの進化する顔の一歩先を行くのを助けることさえできます。

これらの正確なタイプの顧客行動モデルを使用することで、ファッション小売業者のCloset Londonは、旅の各部分で予想される行動に基づいて、新規および既存の顧客を対象とした継続的な自動パーソナライズされた電子メールキャンペーンを作成できました。 キャンペーンには、離脱の「リスクがある」とラベル付けされた顧客に割引の形でターゲットを絞ったインセンティブを提供し、過去の購入データを使用して厳選された電子メールオファーを送信することが含まれていました。 初めてのお客様も、リピートビジネスを促進するために、より小さな割引を受けました。

結果？ コンバージョン率が大幅に向上し、収益が2900％増加しました。 そして、それはすべて、顧客行動モデリングのおかげで可能でした。

ただし、どのように使用されても、他のすべてのマーケティングツールと同様に、顧客行動モデルが明確に設定されていないことを認識することが重要です。

彼らが代表する顧客と同じように、彼らは正確で関連性を保つために細心の注意と注意を払う必要があります。 これは、顧客行動の多くの側面が時間の経過とともに変化するためです。 これらの変更に対応するには、ここで説明されているプロセスを何度も再検討する必要があります。 また、データ入力の変更に直面してプロセスを変更する必要があります。 そうすることを約束している限り、顧客行動モデルは、提供し続けるマーケティングの贈り物になり得ます。 それらを上手に使ってください！