データ資産からジャーニー指標へ

この記事では、データの蓄積からジャーニーの洞察に至るまで、この進化のプロセスを詳しく調べ、企業が単純なデータ資産管理からよりインテリジェントで包括的なジャーニー指標システムに移行する方法を明らかにします。

デジタル変革に直面している多くの企業は、データ資産とジャーニー指標に重点を置いています。デジタル変革後の一般的な問題は、データの爆発的増加です。従来のチャネルからアプリやミニプログラムなどのオンラインチャネルに拡大した後、企業は5倍、10倍、さらには数十倍のデータ増加に直面することになります。技術アーキテクチャに課題をもたらすだけでなく、データ資産とその価値検証に対するプレッシャーも同時に増大することになります。

ビジネス アプリケーションの成長のプレッシャーとデータ資産の成長のプレッシャーは同期しており、最終的には「データ資産の成長の価値は何か」という本質を問う質問に戻ります。

データ資産蓄積のジレンマに対する解決策は、主に、データ資産の高品質な成長とジャーニー指標の継続的な蓄積という 2 つの部分を中心に展開されます。

1. データの高品質な成長

デジタル変革のトレンドの下、データ増加の中核となるのは顧客データの急速な増加です。顧客の行動やステータスから製品データまで、すべてが急増します。

顧客データを抽象化すると、それを Excel スプレッドシートのように考えることができます。テーブル内の行と列がデータベースを構成します。表内の「行」の増加は、主にユーザーとジャーニーの増加によるものです。テーブル内の「列」の増加は、主に、ユーザー タグ属性の増加など、顧客と製品の複雑さの増加によるものです。そして、テーブル内の「保持」の増加は、継続的な正のフィードバックと負のフィードバックに依存します。自動車会社を例にとると、自動車販売台数の伸びは「行」の成長であり、一方、車種の拡大、製品ラインの増加、ショッピングオプションの増加は、顧客の需要をより複雑にし、「列」の成長をもたらします。

業界の高品質な成長を維持するにはどうすればよいでしょうか? 「ユーザー」を再定義し、「ジャーニー」を整理し、データ増加の考え方を解放する必要があります。一般的に、「顧客」とは支払いや消費行動を行った人と考えることができ、「ユーザー」は「顧客」の概念を拡張したものです。支払う前にブランドに注目し、製品を理解する人は誰でも私たちのユーザーです。従来の変革企業にとって、この違いによってもたらされる変化は、顧客第一からユーザー第一へとジャーニー設計を再考することを促します。デジタル広告、ランディング ページ ファクトリー、インテリジェントな顧客サービス テクノロジーのアプリケーションはすべてこのセクションに属します。視点をオンラインからオフラインに移し、最前線のサービススタッフ向けの制作ツールをデジタルにアップグレードすることで、元々のオフラインの顧客ジャーニー、特に顧客サービスに影響を与えるノードがさらに定量化されました。

「列」の急速な成長を維持するにはどうすればよいでしょうか?列の増加は、ユーザーのニーズ、消費の可能性、ジャーニーの段階など、さまざまな属性データの増加を反映します。適切な製品機能により、列の拡張をより適切に行うことができます。検索機能や商品詳細ページは、ユーザーの需要意図やレベルを理解するのに役立ちます。評価フィードバックは、顧客の態度や経験を理解するのに役立ちます。フォームやアルゴリズムを通じてマイニングや精製を行うことで、ユーザーのライフスタイルや可能性を理解するのに役立ちます。より多くのユーザー行動データを取得することで、より優れたユーザー洞察を得ることができます。

「行」と「列」の後には、継続的な正のフィードバックを形成する必要があります。データは正確かつ高速であり、高品質データの継続的な成長のための肯定的なフィードバックの中核となります。不正確なデータ収集は技術的な理由による部分もありますが、ビジネス、データ、技術的認識、セマンティクスの調整によるところが大きいです。データの「速度」とは、本質的には、限られた計算能力の下でデータ使用のニーズをいかに満たすかということです。したがって、データ適用シナリオを明確に定義する必要があります。重要なのは、オフライン、準リアルタイム、リアルタイム コンピューティングのいずれであっても、さまざまなユーザーとビジネス シナリオを区別することです。

2. ジャーニーメトリクスの成長

ジャーニー指標は 3 つあり、事前に想定されたビジネス知識に基づいて、顧客ジャーニー記述システムを取得するためのデータ集約計算ルールが設計されています。ジャーニー指標は、ビジネス上の問題を解決するために定量化および検証可能に設計されており、ビジネス パフォーマンスの継続的な最適化の基盤として機能します。

旅程指標を組み合わせるプロセスは、次の 4 つのステップに分かれています。

1. 目標と顧客グループの定義: ビジネス目標と対応するユーザー グループを明確にします。
2. ユーザーの需要段階の定義: 顧客調査や専門家へのインタビューを通じて、このタイプのユーザーのニーズの発展経路と段階を明確にし、定義します。小売業向けの AIPL やインターネット向けの AARRR など、参考として使用できる既製のモデルがいくつかあります。
3. ユーザーの明示的な行動を整理する: 各ジャーニー段階でのユーザーの主観的な考えとタッチポイントのやり取りに基づいて、典型的なユーザー行動の結果タイプを整理します。
4. ジャーニー指標マッピング: 上記のデータ指標のパフォーマンスに基づいて、顧客需要ジャーニーの各段階を反映する行動結果セットを整理できます。例えば、AIPLのブランド「理解」では、具体的にどのようなタッチポイント行動が関与しているか、それが何回発生したか、どのくらい滞在したかなどがわかります。ユーザーはブランドの「理解」を完了したとみなすことができます。

3. 顧客ジャーニー分析

ジャーニーの指標をまとめたら、それを分析する必要があります。カスタマージャーニー分析は、次の 3 つのステップに分かれています。

1. 現状の確認: ジャーニー指標を整理した後、ジャーニーの顧客カバレッジの全体データ、各ノードのデータの豊富さ、回転率などを確認し、全体的なジャーニー設計が合理的かどうかを判断します。
2. 機会を見つける: ノード間のコンバージョン率を観察し、ジャーニーにおける典型的な「低い」および「遅い」障害を特定し、ジャーニーの設計を調整して価値を最大化します。
3. 判断の可能性: ビジネスの反復にはコストがかかります。一部のジャーニー ノードは、ビジネス モデルの制限または業界の上限制限により、パフォーマンスが「低い」または「遅い」ものになります。ビジネス改善の可能性を判断するには、業界データを参照するか、より長い時間軸でノードのデータ変動を調べる必要があります。