はじめに
ROI（投資収益率）は、アッパーファネルマーケティングでアカデミー賞を受賞したようなものだと言えるでしょう。新規顧客が競合他社を見つける前に、まず新規顧客を見つけ、既存顧客が競合他社を再発見する前に、既存顧客を育成する......そして、それをコスト効率よく行う。
今日の混雑したデジタル市場で成果を最適化するには、パーソナライゼーション（適切な製品や機能に関する適切なメッセージを、適切な見込み客や顧客に、適切なタイミングで届けること）以上に、それをいつでも、誰にでも、大規模に行うことが必要です。それにはスターパワーが必要です。そのためには、効果的な顧客モデルが必要です。
カスタマー・モデリングは、カスタマー・モデリングではありません。
顧客セグメンテーション、プロファイル、ペルソナなどの言葉を聞いたことがあるかもしれません。これらの言葉はカスタマーモデリングに似ているため、同じように使われることが多いです。しかし、これらは実際には非常に異なっており、データの新しい層がそれ以前の層の上に積み重なっていくという進歩的なものです。これが、用語やそれぞれの役割が分かりにくい理由のひとつです。
つまり、プロファイル、ペルソナ、顧客セグメンテーション、顧客モデリングは、同じ、あるいは似たような響きを持つ情報を使用していても、その深さやダイナミズムの度合いは異なるのです。しかし、おそらく最も重要なことは、これらが2つの異なる視点を反映しているということです。どのようなタイプの顧客が当社に適しているのか？どのようなタイプの顧客が当社に適していると考えているのか？
つまり、カスタマーモデリングは、マーケターが自らの偏見を克服し、顧客や見込み客の優先事項をより深く理解するのに役立つのです。それでは、最も一般的なものから最もパーソナライズされたものまで、見ていきましょう。
プロファイルやセグメンテーションは、より一般的なお客様の見方です。
プロフィール は、デモグラフィック、サイコグラフィック、アクショナブルなデータを使用します。
- デモグラフィックデータとは、基本的に消費者の全体像を示すもので、年齢、居住地、性別、学歴、配偶者、子供、軍歴、職業、収入、宗教、車の種類や年齢、持ち家など、消費者データの中でも最も幅広く、最も動きの遅いカテゴリーです。
- サイコグラフィックデータとは、消費者が関心を持っていること、持っていないことの時間的なスナップショットです。これには、ポップカルチャーの好み、参加するイベントや避けるイベント、参加する交流や避ける交流、価格や製品に対する反応、推奨事項などが含まれます。
- アクショナブルとは、「ランチをしましょう」という意味で、マーケティング担当者が消費者がどのように関わりたいかを理解するのに役立ちます。消費者はEメールと郵送のどちらを好むか、オンラインで買い物をするか、直接会って買い物をするか、それとも注文するか、クーポンを使うか使わないか、どのような出版物を読むか、それとも嫌いか、などなど。
プロファイルは、主に固定された、あるいは動きの遅い特性を用いて、マーケティング担当者に消費者全体のより狭く、より具体的な見解を与えるものだと言えるでしょう。このように、小さくても比較的大きな市場を把握することは、製品や新規事業の開発者が製品デザインを改良するのに役立ちます。市場調査員は、市場規模を把握するためにこれらを利用します。デマンドジェネレーションやコンテンツマーケターは、キャンペーンを展開する際の出発点として利用します。
顧客セグメンテーション は、消費者を共通のニーズ、行動、好みを持つグループに細分化することで、市場の見方を洗練させます。
セグメンテーションは、マーケティング担当者がマーケティングプランを精査するのに役立ちます。セグメンテーションは、顧客獲得やロイヤルティプログラムにも利用できます。データの観点から見ると、セグメンテーションは、プロファイリングで使用されるのと同じデータ要素をベースにしていますが、サイコグラフィックデータやアクショナブルデータの要素をより重視しています。セグメンテーションは、ターゲティングとエンゲージメントの効果を高めることができます。
ペルソナとカスタマー・モデリングでマーケターはパーソナルになる
パーソナライゼーションの課題は、それを大規模に行うことです。人工知能やその他のテクノロジーがそれを変えつつあり、消費者を理解するスピードも追いついてきています。ペルソナは、プロファイルやセグメンテーションに比べて特異性が高いとはいえ、その特異性はまだそれほど動的ではありません。パーソナライゼーションが本格的に始動するのは、顧客モデルです。
ペルソナは、顧客プロファイル（およびセグメンテーションを使用している場合はセグメンテーション）の基本的な前提条件に基づいて構築された架空のキャラクターで、感情や行動のきっかけも含まれています。ペルソナは、お客様のプロファイルに含まれる大まかな購買パターンを特定します。このような追加的な洞察は有用ですが、比較的ゆっくりとした動き、つまり大規模なグループ全体のデータパターンを一般化したものです。
それに比べてカスタマーモデリングは、様々な角度から消費者データを分析して行動を予測するために使用されます。これは、パーソナライゼーション、市場対応力、ROIの鍵となるもので、顧客プロファイルやペルソナをベースに構築されます。
重要な違いは、引用すると ジム・ノボは、行動に焦点を当てています。カスタマーモデリングでは、年齢、Eメールの好み、住所などの静的な識別子を超えて、時間の経過とともに起こりうる行動を特定します。例えば、「このお客様が今後Y日間にXをした/しなかった場合、Zをする可能性は低い」といった具合です。このような行動を理解するために必要なデータは、静的なものではなく、1つまたは数個のドメインにきれいに収まるものでもありません。例えば、ソーシャルやオンラインでの行動は、行動情報の宝庫です。潜在顧客はどのような情報を共有しているのか？どのくらいの頻度で？親しい友人、家族、同僚など、誰と？何に同意する必要があるのか？識別子をどのようにリンクさせるのか？朗報は、今日のデジタルの世界では、これらの情報がすべて規模に応じて利用できるということです。
顧客モデルとは、ブランドが必要としている質問を理解し、必要な収集ポイント、測定、追跡要素を設定することです。
ROIのためのモデリング。すべては行動...そしてデータから
実際には、マーケターはこれまでと同じように、行動のパターンを探しています。変化したのは、今日のテクノロジーがマーケターに利用させることのできるパターンの幅と深さです。それは、データと規模の問題であり、マーケターが顧客やビジネスの要求に追いつくためのスピードの問題であると言えます。
ROI最適化のためのカスタマーモデリングは、顧客の価格弾力性を測定することで、各顧客に最適な価格が提供されるように機能します。これは、価格設定やチャネリングの目的に加え、最も効果的な媒体を決定する際にも有効で、利益率の向上に貢献します。
ROIを超えた、モデリングの他の用途
レスポンスモデリングでは、顧客の反応データや情報を検証・テストし、プロモーションへの反応の良さに基づいて顧客をランク付けします。グループ分けやサブグループ分けは、キャンペーンのニーズに合わせてさらに細かく設定することができます。
顧客の行動を予測するモデルは、購入の確率や頻度、消費能力、サポートサービスの利用状況、ロイヤルティ、つまり顧客の生涯価値を予測するのに役立ちます。このようなモデルは、キャンペーンの設計と最適化に特に役立ち、より信頼性の高い予測、開発、顧客および資産管理の結果をもたらします。
市場への影響を測定 する際には、多次元的なモデリングを行うことで、ノンストップで混雑し、競争の激しいデジタルの世界から生じる可能性の高いバイアスや混乱を軽減したり、コントロールしたりすることができます。このデータは、キャンペーンの効果を測るだけでなく、財務予測、資産管理、顧客予算管理にも役立ちます。
デジタル社会が加速する中、消費者はカスタマーモデリングが可能にする本物のパーソナライズされたマーケティングを求めています。輝く準備はできていますか？カーテンコールをする時が来ました。
カスタマー・モデリングのさまざまな活用法
テイクアウェイ
カスタマーモデリングは、顧客セグメンテーション、プロファイル、ペルソナとは異なり、主に静的な過去のデータに基づいたより一般的なグループ分けです。一方、カスタマー・モデリングは、顧客や見込み客の将来や、より具体的な行動面に焦点を当てます。モデリングは、アッパーファネルのマーケティングキャンペーンや戦術をパーソナライズし、ROIを確保するための強力なツールです。
