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コンテンツマーケティングを利用したカスタマーエクスペリエンスの実践と事例紹介
〜カスタマーエクスペリエンスマネージメントの最新情報〜
2016年4月株式会社ジゾン
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WEBはユーザーのタッチポイント
2Copyright 2016 XyXon Inc. All Rights Reserved and Confidential
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情報の氾濫 = 探さない
3Copyright XyXon Inc. All Rights Reserved 2016
2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年
2000ペタバイト
1400
1200
1000
800
600
1800
1600
400
全世界で生み出されるデジタル情報量
650億件米国内で毎年追加される、位置情報付きの支払い履歴数
1540億通米国で1日に送信される電子メールの数
87%携帯電話から位置を補足できる
米国の成人の割合
2000%全世界のデータの
2020年までの増加率
111MBフェイスブックに保存されている利用者1人当たりの映像と
画像サイズ
75%全てのデジタルデータのうち
消費者が作成するデータの割合
出典:IDG、ラディカルグループ、フェイスブック、TRリサーチ、ピューインターネット・アンド・アメリカン・ライフ・プロジェクト
$
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今後のWEBに必要な物
今後のWEBに必要な物
4
お も て な し
カスタマー・エクスペリエンス・マネージメント
すでに起こった未来を探す
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5
CMS CRMMarketing
Automation
CXM
CXMとはどんなもの?
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様々なベンダーがCXMのマーケットへ
6
様々なマーケットベンダーが同じCXMのマーケットへ別の角度からアプローチ。CRMやCMS、MAからの流入が盛ん。
特にホットな市場は、マーケッティング・オートメーションからCXMへの参入です。世界中のMAツールがCXMに参入をしてきており、シェアを拡大しています。
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CXM市場の問題点
7
マーケターの三人に二人は既存のマーケティング自動化ソフトウェアに大なり小なり不満である。Bluewolfの調査報告書“State of Salesforce”は、マーケティングソフトへの投資のわずか7%しか、まともなROIを得られないと報告されています。ほとんどのツールが、複雑怪奇な設定が必要で、実行する場合も運営側に相当な労力を課す事を必要としているからです。例えば、MAツールの中でも、CXMの機能を網羅している、あるソフトの設定画面ですが、積み木ゲームのような、推奨ワークフローになっています。これが良い顧客を見つけ出すための必要な、普遍的な法則とされています。
問題点は、具体的なデータに基づく指針になっていないことです。例えば: “ユーザがこのリンクをクリックして、そのあと、あのリンクを二度クリックしたら、二日後にこのメールを送りなさい…”。これが、絶対的なルールとして書かれている。Webサイトのデザインを変えたら、この(多くの人が無視したであろう)ワークフローは、もう使えない。
CXM製品の殆どは多様な現実への対応がほとんどできないCopyright 2015 XyXon Inc. All Rights Reserved and Confidential
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なぜCXM・デジタル・マーケティングなのか
• 2000年初頭のCRMは結局うまく行かないということが判明し、2010年まではWEB分析が中心の戦略になっていました。2012年位から、顧客経験を中心とした考え方の製品が台頭してきており、WEB戦略は顧客経験が基礎になってきています。
1. プロダクトファースト → カスタマーファースト
2. Webを分析する → 顧客を理解する
3. マルチチャネル → オムニチャネル
4. コンテンツを量産 → 文脈を持ってコンテンツを作成、設計、提供
5. 効率的 → 効果的
これがWCM、からCXMへの流れとなっています。
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デジタルエクスペリエンスのポイント
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• 市場の細分化とターゲット層の抽出、ターゲット層に対する競争優位性の設定
• 1960年代終盤に提唱されたコトラーのSTP理論顧客ターゲティング
例えば、探さなくても、すぐに見つかるコンテンツ複数のデバイスで見ても、同じ経験が得られる
ピーター・モービル氏のUXハニカム
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特定したユーザーに対して、ユーザーの属性から最適な情報を提供
これまで これから
全てのユーザーが共通の情報を利用
共通 A B C D
ユーザーごとに最適化された情報を利用
ユーザー情報で最適化
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特定したユーザーに対して、ユーザーの行動履歴から最適な情報を提供
いつアクセスしても同じ情報が提供される
企業規模や閲覧履歴に合わせて最適な情報が提供される
初めて 2回目 初めて 2回目 3回目 4回目
ユーザー情報で最適化
これまで これから
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デバイスごとに別のユーザーとカウント
デバイスをまたいで1人とカウント
異なるユーザー
としてカウント 同一ユーザー
としてカウント
デバイスで最適化
どんなデバイスからアクセスしてもユーザーを特定することが必要
これまで これから
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アクセスするデバイスに対して情報をセレクトして提供することが必要
どのデバイスでも共通の情報 デバイスによってプライオリティや情報量を最適化
デバイスで最適化
これまで これから
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CXM:リードナーチャリング
ユーザーがたどった動線を解析し、コンテンツやサイト構成の改善に役立つデータを提供します。どの動線がよく見られているか、HeartCoreCXMでスコアを付与し、リードナーチャリングを実施することができます。
訪問者の行動パターンを分析し、適切なコンテンツで確実に会員を増やす
A
B
C
D
E
A→C→B
B→D→E
+30点
+10点
ナーチャリングの実現
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CXM:リードナーチャリング
リードナーチャリングによるランディングページの自動生成
スコアによって、ランディングページを自動で生成します。
ランディングページB
A
G
C
D
H
ランディングページA
A
B
C
D
E
スコアで判定
ナーチャリングの実現
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Customer Experienceの構成要素
Customer Experienceにおける注意点
今どんな商品が我社に重要なの?
パーソナル コンテキスト
どんなサービスが我社にあってるんだろう?
リレーションシップ コンテキスト
いますぐに、どうしたらいいの?
タイム コンテキスト
どこでやればいいのだろう?
ロケーション コンテキスト
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カスタマードリブンなプランの必要性
Customer Experienceにおける注意点
パーソナライズとカスタマージャーニー
をベースに
全てのチャンネルとタッチポイントを包括
顧客のデータを組込み、行動履歴と
トランザクションデータを用いた処理
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Customer Experience における5つの代表的なミス
Customer Experienceにおける注意点
常にターゲットを決めてスタート全体のプロセルの一部だと忘れないこと
ビジネスのゴールを失念
顧客のニーズが作業の必要性を示唆それによって利用するツールが決まる
テクノロジーに依存既存のコンテンツをそのまま利用
認識可能で、管理可能なペルソナに焦点をあてパーソナライズ用のコンテンツの質をあげる
最初から大きなゴールでスタート、もしくは小さなトリックを散在させる
様々なデータや導線から全方位的に顧客を分析し、成功するための最も高い指標を設定する
チャンネルとデータソースを分けて利用
長期的に考え、マインドセットを切り替える結果と捉えどのように作用したかを繰返し試行
パーソナライズ・A/Bテストをプロジェクト、キャンペーンと考える
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使いやすいツールで操作性を上げ、社内でアジャイル的に管理する
Customer Experienceにおける注意点
• 誰もが使える操作性である必要がある外部の運用チームを使わないと管理ができないではダメ
• 5つのミスを無くすためには、社内の各部門の担当者が利用できないとゴールは永遠に来ない
• 最新の技術が出た時に、それをすぐに取り込み利用できる、カスタマイズが自由なシステムでないと、5年後には陳腐化して利用できない
• AIの力でビックデータ、顧客データや、動線、行動履歴の分析を行い、最適なコンテンツを最適なタイミングで、最適な人物に出すことで、かなりの部分を自動化することも可能
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豊富な導入実績
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国内実績400社
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その他のお客様 実績(海外3,500社、国内400社)
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なぜHeartCoreが選ばれるのか?
1.既存サイトのコンテンツ移行が非常に容易他のCMSの場合は、大きな工数が掛ります
2.移行後のスマートフォン、携帯電話対応がすぐに可能他のCMSの場合は、大きな工数が掛ります。また、レスポンシブWEBデザイン対応は非常に困難です
3.集客力が桁違い(自動SEO搭載の唯一のパッケージ)通常はSEO対策を行い、検索エンジンの上位に表示させ、集客力を上げますが、余計なコストが不要です
4.パフォーマンスが圧倒的に良い動的なCMSが主流になっていますが、他の製品に比べてパフォーマンスが数倍から数十倍良くなっています。つまり、サーバーの構成も少なくてすみます
5.必要な機能が全てあるオールインワンパッケージWEBを運用するためには、サイト毎に違った機能が要求されます。通常は複数のパッケージを組み合わせて使います。HeartCoreなら全ての機能が統合されているため、どんなお客様の要求にも応えられます。
6.開発が容易他のCMSと違い、Java,PHP,.NETの知識があればCMSの機能を知らなくてもカスタマイズが可能です。また、既存のプログラムを流用することもできるため、開発工数を大幅に削減できます。
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デジタルエクスペリエンスのポイント
• ビックデーターとか、XXXオートメーションに惑わされない
• 自分の今までの経験と勘を信じ、捨てないこと経験の運用
性別
年齢
未既婚
職業
収入
家族構成
居住地
学歴
・・・・・・
実際の購入・所有・利用行動
購入決定要因・嗜好性
ライフスタイル・価値観見えにくい
見えやすい
行動的区分・心理的区分
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入手したサイト訪問者の情報
Google Analytics
ビックデータ(ログ情報等)
会員DBIP アドレス等
ペルソナの作成
年齢性別住所身長体重
サイズ
趣味趣向食事飲料色
四季場所流行天気
商品情報
運用者の知識と経験
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25Copyright XyXon Inc. All Rights Reserved 2016
顧客ターゲティング顧客のプロファイル端末:スマフォ性別:男性年齢: 30代場所: 東京
顧客のプロファイル端末:性別:年齢:
場所:
スマフォ:PC
男:女
20代:30代:40代
東京:その他の地区
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デジタルエクスペリエンスのポイント
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• シンプルで必要と思われること
• プル型の戦略としてのパーソナライズ活用の見直し
パーソナライゼーション
直感的ルール
(ビジネスと戦術主導)
統計学(高度な顧客分析)
コミュニティ(セグメンテーション)
役割(ロール・フィルタ)
デバイスと環境(チャンネルの最適
化)
間接的行動のトラック
(その場の行動に最適化)
フィードバックと学習(行動とその結果に基づくプロフィールの更新)
格付け(第3者の評価に基づくコミュニティ)
通知メール
(ターゲットされたキャンペーン)アラート
(利用者が知るべき情報の展開)メッセージ
(プッシュ戦略)
プル戦略パラメータの検索(推奨される検索)
全文検索(サイト内+SEO)
(コンテキストに沿った結果の提供)メニュー
(最適化されたUI)
プレイバック(顧客とのつながり)
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デジタルマーケティング機能
特定オーディエンスやセグメントの情報を包括的に表示する機能
過去のアクセスの履歴、訪問の頻度などはもちろん
どういった地域からアクセスが多いのか、スマートフォンでのアクセスとPCのアクセスどちらなのか
主にどういった世代や地域に居るのかなど、オーディエンスを可視化します。
HeartCore CXMを利用すれば、ここから
特定のキャンペーンを見た
同様にスマートフォンでアクセスする
まだ、ある商材を購入していない誰か・・・・
というセグメントを瞬時に作成可能です
作成されたセグメントをさらに微調整してキャンペーンの対象件数を調整したりも可能です。
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デジタルマーケティング機能
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セグメント作成機能
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デジタルマーケティング機能
クリエイティブの選択によって、結果に大きな差がでることはすべてのマーケティング担当者が知っている確かな事実です。
幾多のクリエイティブから最適な1点を選択して採用するプロセスを簡単にする仕組みです。
HeartCoreのサービスが提供する優位性は2点です。
統計学を用いた検定を実施して意味のある結果だけを採用します
不特定多数となるオーディエンス全体に対しての最適解だけではなく、小さなコミュニティ (セグメント) に対しての特殊な最適解も導き出し、これをターゲティング・ルールとして採用可能です。
A/Bテストの検定結果はどのオーディエンスに対しても必ず同じ結果ではありません。HeartCoreのサービスを利用すると、不特定多数のオーディエンス全体に対して “いわゆる初期または標準値” としての検定結果と、個々のオーディエンスに応じた別の異なる検定結果を見つけ出せます。これによって、個々の利用者に応じた最適な接触点がダイナミックに構成可能になるのです。
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マルチバリュエイトA/Bテスト機能
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検索機能
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なぜサイト内検索エンジンが必要なのか?
ピンポイントでページを見つけたい
・サイト内訪問者の50%がサイト内検索機能を利用!
・例えばEC分野では、検索利用者のCV率は3倍!
キーワードやフレーズでも類似検索が可能
・「二重」で検索結果は多いが、同じ「ふたえ」だと検索結果が少ない・・・
・キーワード全文検索を圧倒する回答力を実現!
サジェスト機能をサイト内検索で実現
・検索サイト (Google等) で慣れた検索方法が、サイト内検索で実現!
・文字の候補が自動的に表示されることで、探したい(見せたい)ページに誘導!
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パーソナライゼーション
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33
機械学習型AIエンジン(PredictionIO)を搭載
世界でも評価の高い、PredictionIOをOEMで搭載、予知型AIエンジンとしても利用可能です。
Webサイトのデータだけではなく、ビックデータや、電力メーター情報、IoTの膨大なデータ群を人工知能で分析判断を行い、最適な情報を出し分けることが可能にします。
RFPの中にもAIの活用と記載がございましたが、本AIエンジンは非常に強力で、広範囲に適用可能です。Web以外にも利用可能なソリューションです。
AI機能
HeartCoreの機能紹介
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パーソナライゼーション
直感的ルール
(ビジネスと戦術主導)
統計学(高度な顧客分析)
コミュニティ(セグメンテーション)
役割(ロール・フィルタ)
デバイスと環境(チャンネルの最適
化)
間接的行動のトラック
(その場の行動に最適化)
フィードバックと学習(行動とその結果に基づくプロフィールの更新)
格付け(第3者の評価に基づくコミュニティ)
通知メール
(ターゲットされたキャンペーン)アラート
(利用者が知るべき情報の展開)メッセージ
(プッシュ戦略)
プル戦略パラメータの検索(推奨される検索)
全文検索(サイト内+SEO)
(コンテキストに沿った結果の提供)メニュー
(最適化されたUI)
プレイバック(顧客とのつながり)
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デジタルマーケティング機能
35Copyright XyXon Inc. All Rights Reserved 2016
レポート機能