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『CDP×AI』で『未来の顧客』を創造する

こんにちは、UNCOVER TRUTHの小畑です。今日はCDPの顧客データをAI活用するお話です。最近とっても期待している分野になるので、是非みなさまと一緒に学んでいきたいと思います。

DXnoteでは、企業のDX推進に貢献するため、データ基盤(DWH/CDP)・マーケティング基盤(MA/接客など)の側面から情報発信をしていきます。

|データ分析は過去を知れるだけなのか?

データ分析の世界って基本的には全部そうなのですが、「過去のデータ」を取り扱う領域なんですよね。なので、データって過去はどうなっていたかを把握するための情報ソースなんです。

わかりやすい例を挙げてみましょう。

■前年対比の分析
前年度の売上数値から、今年度の予算計画を策定しましょう。とか、前年度でうまくいった施策アイテムを抽出して、今年度の施策計画に盛り込みましょう。とか、過去の情報を参考にして計画を作ったりしますよね。
■行動傾向の分析
LTVの高いユーザー群(ロイヤルユーザー)を抽出して、特徴的な行動パターンを導き出す。その行動パターンをモデリングして、MAの施策シナリオに投入する。のようなデータの活用方法もありますよね。

ほんの一例ですが、データを計画や施策に活用する企業って多いと思います。もちろん根拠のある実績値をベースにするので、計画の妥当性や施策の成功打率がグンっと上がります。

■リアルタイム分析
例えばECサイトの例です。特定条件のユーザーが商品詳細ページに訪問して10秒以上滞在したらクーポンのオファーをポップアップ表示する。これも過去の購買傾向を分析して、10秒以上迷う(滞在時間)と、離反確率が高まるからお得なオファーで行動を誘発する施策です。

リアルタイムの場合は、ユーザーのモーメント(※)に基づいた瞬間的な施策になるので、よりパーソナライズされた、ユーザーに寄り添った施策が実行できます。このように、取得したデータから自動化された施策を繰り出すこともデータ活用の醍醐味のひとつです。
(※モーメントについて詳しく知りたい方は、Reproさんのこちらの記事へ)

|データは過去と現在の情報ソースである

さて、上記では一般的なデータ活用をおさらいしました。ここからが今日の記事のテーマである「AI活用によって未来の顧客を創造する」お話に移りたいと思います。

CDPとAIで未来データ化

青の点線とオレンジの点線の範囲は前段落までの図式化です。図下部の黄色の点線がAI活用の領域になります。

過去から現在までの顧客データをAIエンジンにかけることで、将来の顧客ポートフォリオを見通すことができます。抽象的でわからないですよねw。具体的には、以下の通りです。

■顧客ポートフォリオの学習
過去から蓄積した顧客データを用いて、既存顧客をAIが学習します。どのようなトリガー(行動やコンバージョン)があることで顧客単価などのLTV関連指標が伸びるのか理解します。
■顧客ポートフォリオの予測
次に既存顧客のデータを用いて、将来的に既存顧客が生み出すLTVを予測します。つまり未来の売上が予測できます。Sランクユーザーがどのくらい生み出されるか?それは事業成長計画に足りうるか判断材料になります。
■将来に対する対策(人間が考えるところ)
未来予測のデータがCDPに格納されます。顧客レコードに対して、現在のランクに加え未来の予測ランクが付与されます。もしSランクやAランクに育成できる顧客が不足していると判断できれば対策も立てられるでしょう。

|CDPの顧客データをAIでフル活用しよう

AIには大別すると「識別系」「予測系」「会話系」「実行系」とタイプが存在します。CDPの顧客データに対して「予測系」のAIを連携することで、未来の顧客ポートフォリオを読んで字の如く「予測」することが可能です。

将来の顧客ポートフォリオが見通せるようになると、どんな施策を考えることができるでしょうか?ひとつ例をあげてみます。

AI予測9セグ

1年後の未来予測をしたとしましょう。新規獲得は変わらず投資をしていく想定です。図の通り新規獲得は順調に増えていることが予測できました。しかし、現在の顧客データから予測をかけると、離反顧客が多く休眠化してしまうことが想定(予測)されていました。

このように現在の所有データから将来を予測することで、顧客のポートフォリオを見通すことができます。事業の成長シナリオのどこにリスクがあるか判定することが可能となり、CRMへの注力や投資、獲得ユーザーをLTVの高いユーザーにより注力した獲得手法の開発が急務だと言うことがわかってきます。

これは1つの例ではありますが、将来の顧客がどのような収益ポートフォリオに属するようになるのかがわかれば、未来から逆算した戦略を立てられるかもしれません。データは分析するだけでは収益には全く貢献しませんが、分析や予測をした結果から、効果的な実行戦略を導き出すことができれば、データ活用の価値は飛躍的に高めることができるようになります。

ぜひみなさまも顧客データを完備して、戦略策定に活かすためにAIの活用にもチャレンジしてみてください。ご参考になれば幸いです。

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