顧客データ分析とは何ですか? どのように機能しますか?

企業は日々、顧客から膨大な量のデータを収集しています。 データを収集した後、彼らはそれを使用して、消費者の性質についてさらに学ぶのに役立つ洞察を得る. 顧客データを収集する目的は、ビジネスの継続的な成功に貢献する戦略的意思決定を支援することです。

顧客データ分析は、業界を問わずあらゆるビジネスの健全性にとって不可欠です。 最近の市場調査によると、顧客の 52% は、サービスがパーソナライズされていない場合、ある会社から別の会社に移行することを厭わないことが明らかになりました。

ソース

このような情報を収集することで、顧客のニーズを満たすことができます。 テクノロジーにより、ビジネスの利害関係者は、特定のビジネスの成功を促進する意思決定を支援する重要なデータ要素にアクセスできるようになります。

このブログ投稿では、顧客データ分析と、知っておくべきすべてのことを定義しています。 より実用的な洞察については、この記事をよく読んでください。

顧客データ分析の定義 

顧客データ分析には、さまざまなソースからのデータの収集が含まれます。 これを使用して接線メトリクスを比較し、さまざまなサービスの欠員を比較して輸送で利用可能な仕事の数を見つけるなど、実用的な洞察を得ることができます。

より一般的なアプリケーションには、消費者調査の実施や広告ネットワークの分析が含まれます。 収集されたデータには、購入の好み、人口統計、サイトの行動など、顧客の特徴が含まれます。

収集したデータを組み合わせて、顧客とターゲット市場の全体像を作成します。 このモードのデータ分析は、より具体的なエクスペリエンスを顧客に提供し、顧客が望むものに基づいて新しい戦略を調整します。

この運用モードは、需要創出の開始から見込み顧客の創出までのカスタマー ジャーニーに従い、すべてが正しい方向に進んでいることを保証します。 この時点では当て推量は必須ではないことに注意してください。

正確さと効率を保証する唯一のことは、顧客データを効果的に使用することです。 データを使用することでビジネスに大きな違いをもたらし、目標を達成できるようになります。

顧客データ分析の仕組み

顧客分析は、業界を問わずあらゆるビジネスの基本です。 この戦略により、顧客が会社の製品やサービスとどのようにやり取りするかがわかります。

データから意味を抽出するのは難しいですが、グループ ツールとテクノロジを使用してプロセスを要約することができます。

データの視覚化は、データを分析して洞察を引き出す最も簡単な方法です。 データが何であるかを理解するために、スプレッドシートで苦労し続ける必要はありません。 魅力的な顧客体験を提供するには、力を合わせて仕事を成し遂げる必要があります。

さらに、ビジネス環境内のすべてのチームが平等な立場で作業していることを確認してください。

目標は、すべてのチーム メンバーと部門間の最大限のコラボレーションです。 さらに、顧客とやり取りする社内の全員が重要なデータにアクセスできる必要があります。

顧客データ分析の重要性

顧客データ分析は、あらゆる企業の成功に大きな影響を与えます。 この戦略は、企業が長い間悩まされてきた問題の解決策を見つけることができるように機能します。

さらに、ミドルウェアなどのクラウドネイティブな可観測性ツールを組み合わせることで、企業はユーザーの行動、パフォーマンス メトリック、システム ログなどの膨大な量のデータを収集して分析できます。

オブザーバビリティにより、企業は、最初のエンゲージメントからコンバージョン、リテンションまで、カスタマー ジャーニーをより包括的に理解することができます。

複数のタッチポイントでデータを監視および分析することにより、組織は機会のある領域を特定し、カスタマー エクスペリエンスを最適化して、顧客ロイヤルティと収益の向上につなげることができます。

顧客を引き付けると、彼らがあなたのビジネスに費やす可能性のあるお金が増えます。 コンバージョン率が自動的に向上し、より多くの収益が記録されます。

顧客分析は、顧客の直帰率と顧客がカートに商品を残すケースを減らす1 つの方法でもあります。

顧客データ分析の潜在的な用途

• エンゲージメントを促進

データ分析により、顧客の好みに基づいて顧客のプロファイリングを行うことができれば、より多くのエンゲージメントを促進するより優れたマーケティング イニシアチブを作成することが容易になります。

顧客との距離が近くなり、エンゲージメントや意見交換が容易になります。 その結果、エンゲージメントレベルが劇的に向上します。

• 顧客プロファイリング

顧客プロファイリングは、パーソナライズされたサービスを提供することに専念するビジネスにとって不可欠です。 顧客をプロファイリングすることで、顧客の行動をより簡単に読み取ることができます。

顧客プロファイルに基づいて、顧客が何を望んでいるかに応じて、製品とサービスを迅速に提供できます。

• 売り上げを伸ばす

ソース

あなたのビジネスの成功について話し合うとき、セールストピックは重要な側面です。 データ分析は、製品をアップセルおよびクロスセルする最良の方法を提供します。 ビジネスに最適な収益チャネルを簡単に見つけることができます。

顧客に関する情報を収集する方法

顧客のショッピング データにより、ビジネス関係者は迅速かつ効果的な意思決定を行うことができます。 データ分析は、顧客が特定のタスクを完了するのを妨げている障壁を特定します。

その結果、これは彼らが特定の購入目標を達成するのに役立ちます. 企業は、カートの商品を放棄する顧客を注意深く監視する必要があります。

このデータを分析することで、ビジネス関係者は需要の高い製品やカテゴリを立ち上げることができます。 以下は、事業主が顧客の行動を理解するために考慮すべき事項です。

• 調査 

ソース

調査を実施することは、ターゲット ユーザー全体のデータを収集するための最良の方法です。 ビジネス オペレーションの改善に不可欠な特定の情報を顧客から収集するのに役立ちます。

定期的な調査により、顧客のニーズや好みを簡単に把握できます。 アンケートを使用するときに、質問をする基準を設定できることに注意してください。

• クッキー

Cookie は、最良の消費者データ収集方法リストの一番上にあります。 このアプローチを使用して、ページの見込み客の訪問、関心のある製品、およびクリックした広告を追跡できます。

• ソーシャルメディア

ソース

ソーシャル メディアは、顧客データを収集するための最良のアプローチを提供します。 このアプローチを使用すると、最新のデータをリアルタイムで取得できます。

顧客はソーシャル メディアを介して簡単にブランドにアクセスし、購入することができます。

これらの統計を分析する方法

顧客から収集したデータを分析することは困難です。 以下は、データを分析するときに使用する秘密です。

• 目標の設定

ソース

すべてに集中するのは魅力的に聞こえるかもしれませんが、最善の方法は、すべての焦点を特定のポイントに向けることです。

広く広めるのではなく、自分の行動を非常に具体的にするようにしてください。 集中する分野が多ければ多いほど、成功する可能性は低くなります。

• フレームワークを開発する

顧客データを分析する場合、フレームワークを作成することが重要です。 このフレームワークは、実行中の分析にのみ重要で大きな影響を与えることに集中するのに役立ちます。

次に、コンセプトに適合する最善の方法を見つけ、それを裏付けるデータを特定する必要があります。 ワークフロー ソフトウェアを使用して、チーム内の任意のワークフローを作成、自動化、および変更し、実行に集中する時間を節約することを検討してください。

• 情報を収集する

ソース

データ分析に飛び乗ってください。 まさに多くの生データを取得できる場所です。 目を横切るすべてのデータ要素を収集するのではなく、重要な行に集中する必要があります。

重要なデータ ポイントに集中すると、目的のデータを取得するのに役立ちます。

• データを並べ替える

データを収集したら、まずそれを整理します。 収集したデータの一部のみが重要です。 一部のビジネス分析指標は、より重要である必要がある場合があります。

それらの側面を排除し、構造を整理する必要があります。

顧客からのデータを分析する際のベスト プラクティス

ソース

顧客データの分析は、やみくもに作業するだけではありません。 作業を容易にするためのベスト プラクティスを理解する必要があります。 以下に概説されている方法を確認してください。

レポートを作成する前に目標を特定する

顧客データ分析では、フィードの指示によって異なる結果が得られる場合があります。 特にビジネスの目標を理解するのに助けが必要な場合は、混乱する可能性があります。

前進する唯一の方法は、最終結果を見る前に、目標にすばやく取り組むことから始めることです。

• データの誤解を避ける 

顧客エンゲージメントが大幅に低下したことに気付いた場合は、経済のせいにすることに集中しないでください。 最も強力なツールを使用したとしても、数字を理解していないと先に進むことができません。

販売目標到達プロセスで問題を見つけてみてください。

• より良い収益源を発見する

顧客データを使用すると、ビジネスを発展させるより良い収益の流れをすばやく見つけることができます。

顧客の生涯価値、ネット プロモーター スコア、コンバージョン率などの指標に焦点を当てる必要があります。

最高の顧客データ分析ツール 

顧客データ分析を行う場合、仕事を遂行するためのツールとテクノロジーが必要です。 以下は、仕事を成し遂げるのに役立ついくつかのツールとテクノロジーです。

• グーグルアナリティクス

Google アナリティクスは、ウェブサイトのトラフィックとユーザーの行動に関する詳細な情報を明らかにするように調整された素晴らしいツールです。

分析機能により、顧客の行動を Web サイトから直接簡単に吸収できます。 Google アナリティクスを使用すると、さまざまなシステム用にパイプライン化されたデータを簡単に設定できます。

• チャートエキスポ

ChartExpo は、複雑なカスタマー ジャーニー データを洞察に満ちた視覚化に変換するシンプルなノーコード ツールです。

過去のデータをトレンド チャート、フロー チャート、サンキー チャートなどのカスタマー ジャーニー ビジュアライゼーションに変換することで、50 以上のビジュアライゼーションを作成して顧客の行動を予測できます。

Google スプレッドシートと Microsoft Excel の両方でアドオンとして利用できます。

• ハブスポット

Hubspot は、さまざまなマーケット ジャーニーで貴重なデータを収集し、すべてのビジネス部門が収集したデータに基づいて十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにします。

このツールを使用すると、特定の顧客セグメントを作成できます。 このツールは、データを最適化するための豊富な機能を備えた顧客関係管理ソフトウェアとしても機能します。

• アドビ アナリティクス

Adobe Analytics は、Web サイトの分析から店舗内のデータまで、さまざまなアクティビティを処理できるツールです。

このプラットフォームは高いレベルの柔軟性を備えて構築されているため、顧客データ分析に最適なオプションとなっています。

結論

顧客データ分析は、組織が健康のために重要な洞察を収集するのに役立ちます。 ただし、これはビジネスの変革の基本的な側面に取って代わるものではありません。

顧客にサービスを提供する古き良き方法は、ビジネス開発において依然としてかなりのパートタイムの役割を果たしています。

これらを運用モデルと組み合わせることで、ビジネスの継続的な成長に大きな影響を与えることができます。

優れた顧客サービスを提供し、問題を解決することによってのみ、顧客を維持できることを忘れないでください。

この顧客データ分析ガイドには、顧客を理解するために知って習得する必要があるすべてが含まれています。

顧客のニーズと好みを学び、習得したら、ブランドを変革します。

著者略歴

Srushti Shah は、野心的で、情熱的で、枠にとらわれない思考の女性であり、デジタル マーケティングに多くの経験を持っています。

彼女の主な焦点は、彼女の分野における最新のイノベーションでクライアントにサービスを提供し、迅速かつ効果的な結果を導き、期待を超えて働き、彼女の専門家のモットーで可能な限り最高の結果をもたらすことです.

仕事以外にも、旅行、新しいことの探求、家族と充実した時間を過ごすことが大好きです。 TwitterまたはLinkedInでSrushti Shahに連絡してください