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CDP活用!集まったデータはダッシュボードで可視化しよう

こんにちはDXnoteです。

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これまでは、データをどう集めてどう分析していくか?についてのnoteが多かったですが、今回はデータの「可視化」という点で、ダッシュボードの活用についてお話しします。

|はじめに

まず、ダッシュボードの説明ですが「ダッシュボード」=「データをグラフィカルにまとめ、サマライズされた画面」のことをここでは指します。CDP構築以前でも、日ごろからBIツールなどを使用し、ダッシュボードを作成している方も多いのではないでしょうか?

CDPを構築することで、サイロ化していたデータが集まり、自社顧客の様々なデータがCDPに格納されます。CDPのデータはそもそも「全社にとって価値あるデータ」であるため(必要なデータを精査して集めている想定であるため)多くの関係者にデータを見てもらい、顧客の理解や施策の立案・検証に活用していきたいですね。

CDPツールによっては、直感的な操作でCDP内のデータを確認できたり、ツール内にダッシュボード機能があり、容易にデータを理解することができたりもします。

|ダッシュボードの作り方

前段では、ダッシュボードの必要性を説いてきました。
ここでは、どのようなダッシュボードをつくればいいのかを説明します。

ダッシュボードは、一目見て理解できるものが望ましく、ビジュアライズするグラフはシンプルにしましょう。

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著) 書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:103

実際、作業にとりかかると、見た目の調整よりも、どのようなデータをダッシュボードで可視化するかを決める方が難しいです。

初めからなんでも見れる理想的なダッシュボードをつくることは難しいので「CDP構築初期」⇒「顧客分類やKPI設計後」⇒「施策検証」という目的やフェーズに合わせて、見るべき項目を洗い出し、バージョンアップしていくことをおススメします。

併せて「フィルター」機能も必ず作成しましょう。
「アクセスログ対象期間」や「会員登録期間」といった集計対象期間や、「会員フラグ」「購買フラグ」「アクセス訪問フラグ」など各種データの有無があるとよいですね。

データやグラフ自体がシンプルでも、このフィルターを用いることでデータを比較したり深掘りしたりすることができるようになるので、ダッシュボードの活用が進みます。

ちなみに、見るべきデータの項目は「KGI・KPI」「属性」「行動」の3分類で考えると整理しやすくなります。

~見るべきデータ項目~

★KGI・KPI
・総顧客数、成果指標(購買、売上、申込など)
・顧客分類ごとの顧客数
・その他KPIにあたる行動指標 など

★属性
・デモグラフィック情報
・アンケート情報
・各種ID保有状況 など

★行動
・トランザクションデータ(アクセスログ、購買履歴、メルマガ開封)
・クリック
・キャンペーン応募など

|フェーズ別のダッシュボード

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著) 書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:104

上の図を参考にフェーズ別のダッシュボード要件を説明していきます。

◆CDP構築初期
CDPが構築された直後を想定しており、統合されたデータを関係者が確認し、共通認識をもつためのダッシュボードを作成しましょう。

データが統合され始めると、見たいデータが多くありますが、それを全部見れるようにしてくと、気づいたときには収拾がつかないダッシュボードになっていることも少なくありません。

そのため、まずは「統合されたデータを把握する」ということを目的とします。KGI・KPI部分は、統合データでの顧客数や成果指標を把握するために利用します。属性と行動は、どのような人か?どのような行動をしているか?が簡易的にわかるデータ・グラフのみで問題ありません。

前述のとおり、グラフ単体がシンプルでも、「フィルター」を活用することでデータの深掘りができます。これが「CDP構築初期」のダッシュボードであることを認識し、まずはここから関係者全員がデータ活用できる土台を作っていきましょう。

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著) 書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:104


◆顧客分類やKPI設計後
顧客分類ごとの顧客数や、KPIにあたる行動指標を可視化します。

ここまでつくりこめると、日々の進捗や目標に対して「なぜこのような数値なのか」を意識して観測できるようになるため、顧客インサイトの発見につながりやすくなります。

例えば、新規顧客層が前月に比べて増加傾向にあるとわかったときに、新規顧客層に絞って属性と行動のデータを見ることで、その属性や行動のデータ傾向から、新規顧客が増加した要因に気づけるようになるでしょう。

属性・行動部分においても、よりデータを深掘りできるような項目を増やします。属性ではアンケート情報や獲得・流入チャネルなど、行動ではアクセスログも閲覧ページだけでなく遷移行動などを追えるようにします。遷移行動まで可視化することで、特定ページからどのように顧客が動いているのか、またどのページに遷移するとよいのか気づくことができ、ページやサイトの改善に活かせるでしょう。

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著) 書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:105


◆施策検証
CRMなどの施策の効果を検証しながら改善サイクルを回すことが定着するよう、ダッシュボードを構成します。

前段のダッシュボードでも流入チャネルデータや閲覧ページといった行動データをもとに施策の振り返りはできます。さらに、施策対象者の行動を深堀りできるよう、施策にあたった顧客の判別ができるフラグを作成したり、施策ごとの詳細データ(例えばメルマガにおけるメルマガ内のURL別クリックデータなど)を用意したりすることで施策の効果検証を細部まで行うことができます。

また検証だけでなく、施策立案につなげられるように顧客分類ごとの行動データも可視化しておきましょう。例えば、下図のように顧客分類ごとの購買履歴を比較しながら見られるようにします。ロイヤル顧客とロイヤル以前の購買特徴の差分からロイヤル転換へのキードライバーが推察できることで、施策において何を訴求すべきかのヒントが得られます。ここまでつくり込むとデータ量も多くなるため、ダッシュボードで見る必要があるのか、アドホック分析として切り出すかの精査は必要ですが、汎用的に使えることを意識するとよいでしょう。

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著) 書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:106

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集約されていくデータを、顧客の理解や施策の立案・検証などに最大限に活用していきたいですね。今回のnoteが皆さんの状況や目的に合わせたダッシュボード構築のお役に立てば幸いです。では、また次のnoteでお会いしましょう。

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