ダブルファネルマーケティング

顧客資産価値のマネジメント/『ダブルファネルマーケティング』特別公開#2-4+おわりに

ダブルファネルマーケティングを成功に導くための、顧客資産価値のマネジメントを解説

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この記事は、書籍『ダブルファネルマーケティング』全3部のなかから、内容の一部をWeb担の読者向けに特別にオンラインで公開しているものです。

第2部 ダブルファネルマーケティングの理論と実践

第2部 第4章 顧客資産価値のマネジメント
行動(AOC)と発言(VOC)のリスニング

第2章のケーススタディからもわかるように、ダブルファネルマーケティングを成功に導くには、顧客体験の創出施策や良質なクチコミの確保と拡散施策を立案・実行し、その効果や反響を測定してPDCAサイクルを回し、顧客体験を含んだ顧客の行動や発言のデータをリスニングし、消費者にどのようなブランド体験が発生しているのかを把握しなければならない。

顧客体験データは大きく定量情報と定性情報の2通りに分けられる。本書では、前者をAOC(Activity of Customer)データ、後者をVOC(Voice of Customer)データと呼ぶ。AOCデータは、POSや顧客データベース、Webアクセスログなどの形で蓄積された行動履歴から抽出できる。AOCの定量分析や行動観察を行うことで、顧客体験の発生頻度や発生しやすい時期・状況を明らかにし、その背景にある顧客のニーズやライフスタイルについての仮説を構築できる。AOCのような数値データに秘められた顧客の声ならぬ声を「リスニング」するのである。一方のVOCデータは、コンタクトセンターやソーシャルメディアに集まった発言履歴から抽出できる。VOCの定性分析や心理考察を行うことで、顧客体験による消費者の購買動機・態度態様の変化や原因・理由を明らかにすることが可能になる。

図2-15は、AOC/VOCデータをリスニングしてPDCAサイクルを回していくための一連の工程を整理し、リスニング・プラットフォームの全体像を模式化したものである。これから分かるように、リスニング・プラットフォームは「インプット(収集・蓄積)」「スループット(分析・共有)」「アウトプット(立案・実行)」「ガバナンス(企画・統制)」の4つの業務領域に分けることができる。各々の役割は次の通りだ。

図2-15 AOCとVOCのリスニング・プラットフォーム
図2-15 AOCとVOCのリスニング・プラットフォーム

「インプット」は、消費者が様々な顧客接点を通じてブランドに接触・体験した記録をAOC/VOCデータの形で収集し、各々のデータベースに所定の形式で蓄積していく機能を担う業務領域である。

「スループット」は、多種多様なデータベースから分析対象となるAOC/VOCデータを抽出・統合し、分析・解釈することで有意義な知見を導出し、それをレポートやBI(ビジネスインテリジェンス)を通じて社内の関連部門と共有できる状態に加工する機能を担う業務領域である。

「アウトプット」は、様々な分析結果を組み合わせて戦略や施策を立案し、実際の施策(アクション)に移すことで、直接的ないしは間接的に顧客体験を創出し新たなAOCやVOCを生み出していく機能を担う業務領域である。

「ガバナンス」は、「インプット」「スループット」「アウトプット」という一連の工程をもう一段階上の立場から見直し、リスニング・プラットフォーム全体を企画・統制する機能を担う業務領域である。

AOC/VOCデータのリスニングでは、全体を企画・統制する「ガバナンス」の担当者が中心的な役割を担うべきだ。そして「ガバナンス」担当者が必ず行うべきことは「データ」というものに対する統一見解を関係部門間で形成することである。なぜなら、各業務領域の担当者によって「データ」に対する考え方や向き合う姿勢が異なっていることが多いからだ。

「インプット」の担当者にとってAOC/VOCデータとは、顧客とのコミュニケーションを遂行する上での「記録」である。キャンペーンの申込み履歴や、店頭やコンタクトセンターでの応対履歴のように、顧客との接触情報をなるべく正確かつ効率的に記録し、必要に応じてトレースできるような形式で残すことに関心を寄せていることが多い。

また、「スループット」の担当者にとってAOC/VOCデータとは、主に調査・分析業務を遂行する上での「標本」である。調査・分析の客観性や信頼性を損ねないように、抽出・加工のプロセスや変数・項目の定義を明確にし、なるべく分析結果にバイアスを発生させないようにすることに関心を寄せていることが多い。

そして、「アウトプット」の担当者にとってAOC/VOCデータとは、効果的・効率的な施策案や実行計画を練るための「素材」である。例えば、特定の行動条件に合致した場合にのみターゲティング広告を表示したり、同じような購買履歴を持つ顧客に協調フィルタリングでレコメンドメッセージを発信したりするなど、AOCデータをトリガー(発動条件)として活用する。また、サンクスメールやユーザーレビューをダイレクトメールやWebサイトのクリエイティブに用いるなど、VOCデータそれ自体をコンテンツとして活用するミッションを担う。

このように、業務領域によって「データ」に対する考え方や姿勢の違いはあっても、最終的に目指すべきゴールを提示し共有することで、データに対する統一見解を形成し、円滑な連携を図ることは必要不可欠である。そして、データ分析を起点にしたPDCAサイクルを実現するためには、データに対する統一見解に基づいた業務連携を行う組織体制と業務フローを整備すべきだ。そこで「ガバナンス」の担当者がまず行うべきことは、AOC/VOCデータの「活用目的」を定義し、それに応じた「インプット」「スループット」「アウトプット」業務のグランドデザインを関係者に提示、共有することである。

AOC/VOCデータのリスニングを行う場合は、分析結果を事後にどのような業務や用途で活用するのか、すなわち具体的な「活用目的」を定義して、分析対象となるデータの収集方法や使用する分析手法の設計、最終的なアウトプットの形式や内容をデザインする必要がある。例えば、活用目的が既存顧客の維持・育成なのか、新規顧客の開拓・獲得なのかによって、「インプット」「スループット」「アウトプット」の一連の工程で行うべき業務の内容や注力してリスニングすべき事柄も大きく変化する。

既存顧客の維持・育成に向けた分析を行う場合は、POSデータやコールログなどの内部データに集まるAOCとVOCを組み合わせた分析を行う。現状のリピート率や離反要因を明らかにし、解約しやすいあるいは継続しにくい既存顧客に対する継続促進キャンペーンの企画や、コンタクトセンターでの解約受付時のカウンタートークの作成を行う。

それに対して、新規顧客の開拓・獲得に向けた分析を行う場合は、ソーシャルメディア上の「いいね!」の履歴やユーザーレビューなどの外部データに集まるAOCとVOCを組み合わせた分析を行う。ポテンシャルの高い顧客の規模感の推計や新たな顧客ニーズの仮説を立案し、新規顧客層にリーチするためのメディアプランニングやクリエイティブで使用する訴求メッセージの制作を行う。

大事なことなので繰り返しになるが、AOC/VOCデータのリスニングにあたり「ガバナンス」の担当者が必ず行うべきことは、データの活用目的を定義し、目的に応じて業務全体のグランドデザインを関係者に提示し、共有し、「データ」に対する関係者の考え方や姿勢を一致させるよう働きかけることである。それを怠れば、データに基づくPDCAサイクルは間違いなく機能不全に陥り、「勘と経験」や「気合と根性」による非科学的なオペレーションが跳梁跋扈(ちょうりょうばっこ)することになるだろう。

顧客資産価値(CVI)と顧客感動(CDI)

ダブルファネルマーケティングにおいても、AOC/VOCデータにより個別施策の効果測定を行い、「小さなPDCAサイクル」を回すことで、なるべく短い周期で素早く施策を改善していくことはもちろん大切である。しかし、一方で個別施策の集合体であるマーケティング戦略全体の成果やROIを1年以上の周期で測定し、今後の戦略方針や業績予測を練るための「大きなPDCAサイクル」も同時に回す必要がある。

言い換えると、閲覧率・受注率・継続率といったプロセス別のKPIや、KPIに影響を与えるSub-KPIを設定・管理する「小さなPDCAサイクル」を回すと同時に、事業戦略全体のKGIを設定・管理する「大きなPDCAサイクル」も並行して回すことでダブルループ学習を進めるべきである(図2-16)。

図2-16 PDCAサイクルのダブルループ学習
図2-16 PDCAサイクルのダブルループ学習

では、ダブルファネルマーケティングのKGI(Key Goal Indicator)とはどのようなものか。その問いに答えるためには、まずは顧客資産価値マネジメントという概念を導入する必要がある。

顧客資産価値マネジメントとは、顧客一人ひとり(個客)との絆によって生み出される収益や情報を企業にとっての「資産」と捉え、企業の顧客資産価値を最大化すべく事業を強化することが、企業の存在価値と顧客満足の向上につながるという考え方である。従来のCRM理論におけるLTVの考え方は、個客から得られる長期的な収益を考慮し、その生涯価値を計測するというものであった。顧客資産価値は、そうしたLTVの考え方に加え、企業の収益基盤となるファンや既存顧客の人数、顧客が創造・発信する情報の価値も企業の顧客資産価値として加味した概念である。

ダブルファネルマーケティングによって生み出された顧客資産価値を実際に数値として計測するためには、売り上げやLTVのように個客が直接的に事業にもたらしてくれる収益と、クチコミを通じて新規顧客を呼び込むような間接的に事業にもたらしてくれる収益の両面を考慮する必要がある。

具体的には、プロモーション、アクイジション、リテンションの各フェーズにおける事業への直接的成果と、インフルエンスによって前工程の効率を押し上げる間接的成果をKPIとして設定する。そして、それらのKPIを個客別に集計し合算したCVI(Customer Value Indicator)と呼ばれる指標をKGIとして用いる。従来のLTVは直接的成果にのみ着目した指標であったが、CVIは間接的成果を加味しており、最新のWeb広告理論でいうところの「アトリビューション」的な発想を取り入れた概念といえる(図2-17)。

図2-17 CVIの算出公式
図2-17 CVIの算出公式

CVIは顧客資産価値を事業の価値と捉え、その収益性を企業視点で評価するための内部的な指標である。一方で、企業の存在価値を客観的に評価するためには、企業視点ではなく顧客視点で改めて企業の存在価値を捉えなおし、マーケティング活動によってどれだけの顧客を生み出し、どれだけの顧客満足を獲得することができたかを測定する必要がある。

そこでダブルファネルマーケティングでは、LTVの概念をCVIに拡張したことに呼応する形で、CSI(Customer Satisfaction Indicator)を概念拡張したCDI(Customer Delight Indicator)を外部評価指標として用いる。CSIとCDIの違いは、「社会性」と「期待値」という2つの要素を重視している点である。

CDIの「社会性」の要素とは、CDIが利己的な顧客満足度だけでなく社会的な顧客満足度も加味した概念であることを指している。従来のCSIは、企業が提供する商品・媒体・売場・サポートに対し個客自身に完結した、いわば利己的な顧客満足度であった。しかし、ダブルファネルマーケティングでは、コミュニティに対する満足度や自分が他者に及ぼした影響力から得られる社会的な顧客満足度も計測することが求められる。

CDIの「期待値」の要素については、CDIが図2-18のように、いわゆるCS理論における「期待効用仮説」に準拠した概念であることを指している。そもそも顧客満足度とは、顧客が事前に抱いている期待値や要求水準に対し、商品・サービスの購買・使用などの体験を通じて得られた効用によって、どのくらい満たされたのかを数値化した充足度のことを指す。だが、事前の期待値や要求水準と同レベルの顧客満足を提供するだけでは、ダブルファネル効果を生み出すような良質なクチコミを発生させ、拡散させることは困難である。そこでダブルファネルマーケティングにおける顧客満足度を測定する際には、顧客満足(カスタマーサティスファクション)ではなく顧客感動(カスタマーディライト)を用いることになる。カスタマーディライトとは、顧客の期待を超えるような効用をもたらす商品・サービスの体験を提供することで、予想外の歓びや感動を与えた度合いのことである。

図2-18 カスタマーディライト
図2-18 カスタマーディライト

CDIの測定に当たっては、事前の期待値と事後の満足度のクロス集計を行い、期待値<満足度となる顧客の比率を指数化する。さらに、数値データの集計を行うだけでなく、顧客が期待を超える歓びや感動を覚えた具体的な理由やエピソードのVOCを直接あるいは間接的に聞き出すことで、カスタマーディライトを生み出すための具体的な施策のアイデアやヒントを得て、事後のアクションにつなげていく。具体的にどのような取り組みがなされたのか、航空会社D社における取り組み事例を紹介しよう。

D社は、他社同様マイレージプログラムを導入しており、優良搭乗者をいくつかのステイタスに分類し、それぞれに異なるサービスを提供している。D社が実施したステイタス別のCS調査結果からは、優良搭乗者のD社への満足度は非常に高いものの、優良顧客のほとんどは複数の航空会社を頻繁に利用するフリークエントフライヤーであり、他社でのステイタスもD社同様最も高いものであることが分かった。つまり、他社でもD社同様の「最高のおもてなし」を受けており、D社が少しでも気に入らなくなればいつでもスイッチしてしまう可能性があることが判明した。一方で、そのような優良顧客はビジネスシーンでの利用が多く、利用時のクチコミや評判は社内で共有されていることも分かった。そこでD社は、目先のサービスだけを見直すのではなく、顧客はいつ、どんなとき、何に感動し、どのように優良顧客になるのかを改めて調査することにした。

調査手順は以下のようなものである。まず、D社のデータベースの中から優良顧客を抽出し、顧客が自社を認知し利用するきっかけとなる「ブランディング」、マイレージカードを持つことになる「エンゲージ」、その後に継続利用する「リテンション」、家族や同僚にD社を推薦する「インフルエンス」など、いくつかのフェーズにおいて事前の期待値と実際の利用によって得られた充足度を計測し、どのフェーズにボトルネックとなっている課題や想定外の喜びがあるのかを定量的に明らかにした。あわせて、極度に利用頻度の高い顧客や、長年ステイタスを維持し続けている顧客など、特徴的な顧客に直接インタビューを行い、不満や喜び、驚き、感動の具体例を詳細にヒアリングして把握した。

CDI調査から、D社の顧客は、同じような社会的立場の人から「D社の最高ステイタスを持つといかに便利か」をクチコミで知り、実際に最高ステイタスになった際に得られるメリット、すなわち優先予約、購読紙の確保、優先アップグレードなどが、いかに神経をすり減らす出張時の手間を煩わせないかを実感し、感動することで再び同僚にクチコミするという構造を把握できた。

また、本来冬は暖かいおしぼりを配布するところ、暑がっている自分には氷で冷やしたおしぼりを持ってきてくれた、疲れきった顔をしていたら、そっと労いの言葉をかけてくれた、現地の美味しい店を教えてくれたなど、マニュアルにはない臨機応変なキャビンアテンダントの気遣いが彼らの心に刺さることも分かった。逆に、不満は少ないと思われていたマイレージカードの入会時に、コンタクトセンターのコミュニケータの応対が丁寧すぎて冗長、慇懃無礼で温かみがないという印象を持たれているという事実も把握できた。

D社では、このCDI調査結果に基づき、感動を与えられる接客を目指したキャビンアテンダント教育方針の見直しや、意外と喜ばれやすい機内食の企画を進めることになった。さらに、入会時にコンタクトセンターのコミュニケータが使用するトークスクリプトの見直しとトークスキル研修などを行った。

以上、CVIとCDIの内容と重要性について説明してきたが、これまでのCRM戦略やCS活動においても、LTVやCSIなどの成果管理指標の設定と運用の重要性は再三にわたり指摘されてきた。しかし、現状の企業においては、KPIの計測はおろか、各種施策のKPIの定義・設定すら放置されていたり、指標自体が形骸化し、「勘と経験」による場当たり的な施策を乱発していたりするのが実情ではないだろうか。

ダブルファネルマーケティングにおけるCVIやCDIも同様の末路を辿らないとは限らない。CVIやCDIを測定しPDCAサイクルを回していくための組織体制や情報環境をいかに整備できるかで、ダブルファネルマーケティングの成否が分かれるといっても過言ではないだろう。

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ダブルファネルマーケティング
  • ダブルファネルマーケティング
  • トランスコスモス・アナリティクス 著/北出大蔵 編
  • ISBN 978-4897979106
  • リックテレコム 発行

この記事は、書籍『ダブルファネルマーケティング』 の内容の一部を、Web担の読者向けに特別にオンラインで公開しているものです。

マーケティング、CRM、データ分析の観点からソーシャル時代に適応するための処方箋

ソーシャルメディアの拡大により、クチコミの影響力が飛躍的に高まり、消費者コミュニケーションの主役は企業から「個客」へと移行しています。ダブルファネルマーケティングは、このような時代の変化に適応すべく、既存顧客の共感・感動体験のクチコミを新規顧客に共有・拡散することで、認知度・受注率・継続率などを底上げするような好循環を生み出し、顧客資産価値や顧客の感動を最大化していくための統合マーケティング戦略です。

その戦略の成功の鍵を握るのは、企業の「データガバナンス」力。顧客の行動/発言データを収集・分析・活用しPDCAサイクルを回すには、その推進役を担うデータサイエンティストの育成や、知的業務の効率化に向けたKPO(Knowledge Process Outsourcing)の活用が不可欠です。また、データや分析に対する考え方についても発想の転換が求められます。従来のような「統計的に正しい知識」を得るための分析(アナリシス)に終始せず、社内外の膨大かつ多様なビッグデータの統合(シンセシス)をもっと重視すべきでしょう。なぜなら、出現率の低いレアケースの行動/発言のタイムラインを観察し「個客」のインサイトを深めることが、クチコミの源泉となる「感動体験の創出に役立つ知恵」を得ることにつながるからです。

本書は、このような新しい時代のマーケティングやCRM戦略、およびデータ分析の理論と技法を、国内外の事例を交えて体系化したものです。

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