カスタマーアナリティクスとは、アクセスデータや顧客データを、ユーザー属性や状況などの細かい視点・複数の視点で切り分けて分析することです。切り分けて分析することで、【ユーザー属性や状況】と【実際に取った行動】の因果関係、顧客のニーズや気持ちを理解することが目的です。カスタマーアナリティクスを行い、アクセスアップやコンバージョン獲得、優良顧客の育成に役立つコミュニケーションなど、目的達成のために活かしていきましょう。

一般的なアナリティクス（アクセス解析）とカスタマーアナリティクスのもっとも大きな違いは、情報の切り分けを行う角度です。カスタマーアナリティクスを掲げていなくても、アクセス数やコンバージョンの取得・分析を行っているサイトがほとんどでしょう。記事の公開タイミングによるアクセス数の違いや、複数のバナーを使ってのCTA設置など、より細かい視点でデータの切り分け・状況判断を行うサイトも多いと思います。

しかし【ユーザー単位】【顧客単位】での情報の切り分けや、切り分けたデータの活用は、カスタマーアナリティクス、すなわち【顧客の行動や感情を理解する】という目的を意識的に持っていなければなかなか行われません。

これはカスタマーアナリティクスに限ったことではありませんが、取得したデータをただざっくりと見るだけでは、有用なデータや施策のヒントは見えてきませんよね。データから有効な情報を取り出すためには、具体的な目的や仮説に沿って、細かくデータを切り分け、深く分析することが必要です。

顧客の姿や要望、適切な対応のためのヒントを知りたい、と思う場合も同じです。カスタマーアナリティクスでは、顧客獲得、優良顧客とのより良い関係構築という目的に沿って、アクセスユーザーのデータや顧客のデータを切り分け、分析し、行動や心理変化を追っていきます。

その行程においては、たとえば【自社サイトに興味を持ってくれているユーザー属性】や、反対に【うまく情報が届いていない層】などなどを割り出せます。そのようなデータを、目的達成を阻む要因を取り除いたり、よりアピールすべき層や方法を判断したりなど、より適切な運営に活かしていきましょう。
 

セグメンテーションは、アクセス解析の基本です。データを細かい単位で切り分け、小さなグループをいくつも作って多面的な分析を行うことを指します。カスタマーアナリティクスだけのプロセスではありません。

コンテンツマーケティングを実施するサイトでのアクセスアップを目的としたアクセス分析など、その他のシーンでも非常に重要な手法なので覚えておきましょう。

たとえば、コンテンツマーケティングを行う花屋さんのブログで、アクセスユーザー全体の2%がメルマガ登録を行っているとします。このデータを見ただけでは「ふーん」で終わってしまうかもしれません。

しかし、より細かい単位でデータを分けてみると「メルマガ登録にいたる可能性が比較的高いグループ」、すなわち属性や状態と行動との因果関係を割り出すことができます。こうなれば「ふーん」では終われませんよね。次の行動、施策につなげていけます。

データの切り分けの例としては【アクセス経路となったキーワードやコンテンツ】【利用環境（スマートフォンかPCか）】【アクセス時間帯】などが考えられます。

データを切り分け、メルマガにいたった可能性の高いグループを割り出すことができれば、効果的なキーワードやコンテンツ、スマートフォン対応が必要か否かなどのの運営のヒント、適切な記事公開タイミングなどが見えてきます。
 

メルマガ登録にいたったユーザーの利用環境（スマートフォンかPCか）から見える「スマートフォン対応が必要か否かなどのの運営のヒント」について、もう少し触れておきたいと思います。

メルマガ登録ユーザーの利用環境としてPCが多い場合、スマホからのアクセスがそもそも少ない、という可能性がまず考えられます。BtoBサービスの場合は特に、PCからのアクセスが多い傾向があります。

しかしその一方で、スマホ対応がうまくいっていない、というケースもあります。メルマガ登録にいたったユーザーの利用環境はPCが圧倒的に多いが、サイトのアクセスユーザー全体で見ればスマホユーザーが多い、という状態になっている可能性もあります。

この場合、スマホからのアクセスユーザーの多くがメルマガ登録にいたらず離脱してしまっていることになります。これは重大な問題です。スマホからの利用に問題はないか、そもそもスマホからアクセスやメルマガ登録できるのかなど、早急に確認し、適切な対応を取りましょう。

このように、セグメンテーションにおいては複数のグループ（異なる単位での切り分けデータ）を利用することで問題の原因や解決策、より適切な判断のヒントが見えてきます。仮説を裏付けるデータがあったとしてもすぐに判断せず、異なる視点から分析を行いましょう。

カスタマーアナリティクスは、アクセスデータを「ユーザー」や「顧客」という単位で切り分け、行動や心理を詳しく分析するものです。アクセス解析を行う際には、セグメンテーション、そしてカスタマーアナリティクスの視点を持ってより深くデータ分析を行いましょう。

カスタマーアナリティクスでは、PVや離脱率といった「アクセスの質」を軸として切り分けるのではなく、個々のアクセスユーザー・顧客を切り口として流れを追っていきます。

1人の属性やステータスと合わせて行動データを取得し、その上で全体を見ることで、効果的な接触方法やコミュニケーションの取り方、より適切なターゲットなどが判断できるのです。

特にBtoBの商品やサービスを扱う企業では、企業と見込み客との最初の接触（サイトへのアクセス等）の後、問い合わせや購入にいたるまでに時間がかかるケースが大半です。実際に商品やサービスを利用する現場担当者、情報収集や手配を行う調達担当者、商品やサービスの利用や購入を承認する責任者が異なっている事情もあり、長期間を要するケースも少なくありません。

情報収取担当者による複数回のサイトへのアクセス・問い合わせなど、時間がかかるプロセスが発生し、情報収集が終わっても社内での検討に時間がかかります。しかし、このような複雑な流れ・長期間を経て購入にいたった顧客の属性、状況ごとの行動やタイミングの情報は、より具体的なペルソナ・カスタマージャーニー作成に大いに役立ってくれます。サイトに足りていないモノやアプローチすべき時期、内容などの重要なヒントが見えやすくなるわけですね。利用しない手はありません。

また、顧客の属性・状況・行動の追跡データは、顧客満足、ロイヤリティの向上にも役立ります。顧客の属性や行動の因果関係、ニーズ、満足している点・不満を持っている点などの詳しいデータは、顧客が求めるより快適なコミュニケーション、満足してもらえるサービスのヒントです。より長く続く、より良い関係を築くために役立てましょう！