行動分析とは、 基本的には、消費者が何をするか、どのような行動をとるかを理解することを意味します。 彼らの行動を明確に把握することにより、その動機や特定の条件下で彼らがとりうる行動に関し、十分な情報に基づいて推測することができます。

消費者の行動に影響を及ぼすための知見

つまり、優れた行動分析により、マーケティング担当者は各顧客層に適したオファーを適切なタイミングで提供することができます。 Amazonが誇るレコメンドエンジンや選挙運動のマイクロターゲティングなどの手法は、行動分析の代表的なビッグデータの活用企業例です。

行動分析は顧客に対する理解の基盤

行動分析は顧客に対する理解の基盤

顧客の思考を理解するには、まず彼らの過去の行動について正確かつ信頼できる情報を手に入れる必要があります。これが行動分析の出発点です。 しかし大半の企業は、ロイヤルティプログラムをもってしても、自社のウェブサイトに登録しているtaro@ippan.comがソーシャルメディアでブランドをフォローしている@t-ippanと同一人物であることすら認識しきれていないのが実情です。

明確な顧客プロファイリングは、いつ、誰が、どのチャネルを通じて何を購入したかなど、取引に関する基本的な知見を得るのに必要なステップです。 これは、どの製品、どの顧客タイプが最も利益性が高いかを正しく理解するためにも不可欠です。 そして、複数要因の関連付けを通じて顧客の行動の動機を知ることが価値曲線における次のステップであることは言うまでもないでしょう。

顧客のインタラクションと動態に対する理解

しかし、行動分析は人々の動きを追跡するだけではありません。 プロセスや機械、装置のほか、マクロ経済のトレンドなどのインタラクションや動態に対する理解にも役立ち、ビジネス上のリスクや機会に対する新たな発見につながるでしょう。 ビッグデータの分析手法を使って、顧客行動に関する豊富な知見を活用すれば、市場の動向をより詳細かつ正確に把握できます。 これによって、先を見越した投資を行い、貴重な機会を獲得する上で圧倒的な優位を確立できます。

最大の機会は対市場または顧客中心というコンテキストで見出されるかもしれませんが、サプライチェーンの強化やその他の業務改善の機会も行動分析によって特定され、パフォーマンスに価値あるメリットをもたらすでしょう。

行動分析の活用例

  • 金融サービス機関は、行動分析を活用して不審または異常な行動パターンを特定し、不正防止能力の強化に役立てています。また、顧客層に関するデータやトラフィックパターンを顧客プロファイルとリンクさせ、これを基に支店やATMの配置を決定しています。
  • 小売業者は、さまざまなチャネルにおける顧客の行動(顧客が実店舗を含む各チャネルをいつ、どこで、どの程度の頻度で、どのような取引に使用しているか、あるいはメールでのキャンペーンやモバイルクーポン、テレビコマーシャルにどのような反応を見せたかなど)を綿密に追跡しています。
  • 通信プロバイダは、外部ソースとネットワーク利用パターンを活用して顧客に関する充実した情報を入手し、契約者の行動に対する理解を深めています。 ヨーロッパのある電話会社は、全体像の把握により40%のコスト削減を実現しました。
  • eコマース企業は、具体的なシナリオのテストを行い、すべてのクリックを追跡して、顧客がショッピングカートを途中で放棄したり、会計を済ませずにプロセスを中断してしまう理由を追求しています。

行動分析の未来 - そのメリットの活用

行動分析は、マーケティングや顧客インテリジェンスの分野に限らず幅広く活用できます。 たとえば、センサーデータからトラフィックパターンを追跡できるシステムは、「スマートシティ」化に役立ちます。 また、冷蔵倉庫チェーンの故障や輸送中における薬剤の汚染などの確認も可能です。 グローバルサプライチェーン内の商品の移動に関し、これらの詳細な最新情報を得られることは、行動分析の利点のひとつです。

ビッグデータ全般についても同じことが言えますが、問題は、行動分析に必要なデータを保有しているかどうかではありません。 それ以上に、人々の行動(ならびにプロセスや装置、その他資産の動作)に関するより有効な知見を得るための適切なデータを、拡張・アクセス可能な形で収集および管理、分析するのに最適な戦略を見極めることが重要です。

ビッグデータの先進企業はすでに長期にわたってこのような戦略を展開し、高い行動分析能力を確立している点に注目してください。テラデータの多くのビッグデータ所有企業を支援しております。 彼らの多くが業界のリーダーでもあるという事実は、おそらく偶然ではないでしょう。

行動分析の未来 - そのメリットの活用