顧客データ分析

顧客データ分析の基礎をコミュニティ文脈で捉え直す

データの種類（ゼロ/ファースト/セカンド/サード）と
コミュニティで取れる行動ログ

顧客データ分析で活用されるデータには4つの分類があります。

• ゼロパーティデータ：顧客が意図的・積極的に企業と共有する情報
  家族構成、趣味嗜好、購入意向などアンケートなどから収集
• ファーストパーティデータ：自社が直接取得した情報
  会員ID、指名、住所、メールアドレスなど会員情報や購入履歴、WEB閲覧履歴などから取集
• セカンドパーティデータ：他社から入手した情報
  他社が保有するファーストパーティデータを提供してもらう
• サードパーティデータ：データ収集専門企業から取得した情報
  ユーザーのWEBサイト行動履歴、属性、興味関心など第三者の外部企業から購入

また、コミュニティログには顧客の属性や行動履歴、投稿内容履歴があります。

分析プロセス（統合→ID解決→品質→可視化→活用）の全体像

顧客データを分析するときは、まず複数に分かれた顧客情報を統合します。収集データの中からID、シングルサインオンなどを基に同一個人だと判断できる情報を紐づけるID解決によって、データの正確性や安全性・一貫性などをチェックしてデータ品質を向上させます。データをグラフやマップなどで可視化して分かりやすくし、分析をすることで活用に繋げます。

ファンコミュニティ×顧客データの活用設計

オンボーディング最適化と初回アクティベーションKPI

初回ログイン後に行ってもらいたい新規ユーザーの具体的な目標を設定し、顧客のクリック率や利用頻度などのデータから離脱のケースを分析してチュートリアルの強化や誘導を分かりやすくするなどオンボーディングを最適化します。

投稿・イベント・学習行動とLTVの関係を測る

LTV向上のためには、投稿やイベントへの参加による購買頻度の増加や平均購買単価のアップなどの購買行動が強く関係していることが考えられます。購入履歴や解約率、イベントの参加データ、投稿データなどから相関関係を分析し、具体的な施策立案に繋げます。

データ基盤とID設計

CDP/データレイク、スキーマとイベント設計の最小構成

顧客データを統合してマーケティングに活用したり、後から活用するためデータを一元的に保存したりします。また、特定の目標達成のために重要となる最小のイベントを設定して、データソースを特定した上でデータを集めることもできます。

SSO/外部ID連携、重複解消とプロフィール統合

SSO/外部ID連携は、複数のチャネル・サービスにまたがる顧客情報を一元化するために欠かせません。また、データの信頼性を高めるために同一人物・同一企業を特定して重複を解消した上でデータを活用していきます。

プライバシー・バイ・デザインと同意管理（CMP）

取得目的の明確化、選好管理、撤回と証跡

システムやサービスの企画・設計段階でプライバシー保護対策を組み込むプライバシー・バイ・デザインでは、個人情報の取得目的をあらかじめ明確にしておくことが大切です。同意を取得するチェックボックスを設け、初期設定で自動的に同意が選択されないようにします。また、個人データはいつでもその同意を撤回できるようにして撤回の手段を初期段階から組み込むことや、個人データ取り扱いの証跡を記録することで適切な管理が行われていることを示すことができるような設定も重要です。

データ最小化と保存期間、目的外利用の線引き

収集する個人情報は目的のための最低限のものにすることも、データ侵害リスク低減につながります。また、プライバシー・バイ・デザインに具体的な保存期間設定があるわけではありませんが、利用目的に応じた保存期間を設けて期間経過後に速やかに削除することが求められます。保存期間は個人情報保護法では3年間となっています。

本人から同意を得た目的以外で、個人情報を利用することは出来ません。目的外利用を防ぐために、設計段階で目的外利用ができないようにしておくこと、目的でしかデータが利用できないように限られた範囲内でのみデータが使えるようにすることなどが対策として求められます。

よくある失敗と回避策

収集過多・可視化止まり・短期KPI偏重・サードパーティ依存

データを集めすぎて何が分かったのかが見えなくなってしまった、データが分散されてしまいうまく整備できなかった、可視化止まりで具体的な施策に繋げられなかったなどが顧客データ分析の失敗例として挙げられます。また、短期KPIを達成することに偏ってしまうと最終目標と解離したり表面的なデータ分析だけになってしまったりするケースもあります。利用するデータをサードバーティに依存するとデータ漏洩リスクやベンダー依存 リスクが生じます。

これらの失敗を回避するためには、目的と課題を明確にしてデータ基盤を整備する、限定したテーマから分析を行う、セキュリティ対策をしっかりとっているサードパーティを選定する、ファーストパーティデータを重視することが重要です。

データ・コンプライアンス・モデレーションの連携不全

各部門がそれぞれデータを収集して管理することでデータに一貫性がなくなりますし、散在しているデータを収集して形式を統一させるために多くのコストと時間がかかります。また、モデレーションについても分析結果をスピーディに共有しなければ不適切な情報が表示され続けて顧客満足度が低下する恐れがあります。

このような失敗を回避するためには、部門間で連携して組織で一元化したデータプラットフォームを導入すること、明確なルール作りを行うことなどが重要となります。

信頼起点経営へ

信頼指標（同意・透明性・満足・推奨）を経営KPIに組み込む

顧客データ分析で会社の信頼を損ねないようにするためには、ユーザーが信頼するための指標を経営KPIに組み込むことが大切です。顧客データへの同意をオプトイン率に、データ透明性をプライバシーポリシーに関連すると考えられ、同意と信頼が基盤として構築されることにより顧客満足度アップや推奨への波及効果が期待できます。

投資判断・報酬制度・ロードマップに「信頼」の物差しを入れる

顧客データの正確性などを投資判断に応用することで、信頼性を確保することができます。また、データ分析が成果につながることは従業員のモチベーションにもなるため報酬制度に活用する、ロードマップに信頼できるデータとして意識的に使うことも信頼を高めることに繋がります。

【目的別】ファンコミュニティ
プラットフォームサービスおすすめ3選

多くの企業が注目するファンコミュニティですが、サービスによって「得意なこと」は全く異なります。今回は、主要なプラットフォームを目的別に3つのタイプに分類。自社のフェーズや目的に合わせて必要なサービス選びの参考にしてみてください。

メーカー・ブランド向け
ファンと一緒に
「ブランドを育てる」なら

Commune

画像引用元：Commune公式
（https://commune.co.jp/community/）

特徴

• 実績に基づく継続的なファン育成 食品・小売・製造業など多様な業界での構築実績によりLTV向上に繋がる「継続的な関係性」を育てるノウハウでコミュニティ構築をサポート。
• インサイト活用と伴走支援 ファンの行動データや本音（インサイト）を分析し新商品開発に活かせるほか、戦略立案から運用代行まで専門家が幅広くサポート。社内リソース不足でも導入可。

こんな会社におすすめ

• 価格競争機能競争に疲弊している
• 「売り切り型」ビジネスから脱却したい
• 広告依存の集客に限界を感じている

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ゲーム・アプリ会社向け
「遊び」の手を止めずに
交流する場を作るなら

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画像引用元：Discord公式
（https://discord.com/）

特徴

• URL不要の「常時接続」ボイス 電話やZoomのような「 URL発行・待機」は一切不要。部屋に入室するだけで即会話が始まるため、ユーザー同士の自発的な交流が活性化。
• デバイスを問わずシームレスな体験 PCでのゲームプレイ中も、移動中のスマホでも。デバイスの壁を越えて途切れずに繋がり続けられるため、生活のあらゆる隙間時間がコミュニティへの参加機会になる。

こんな会社におすすめ

• ユーザーの離脱・過疎化を防ぎたい
• テキスト交流の限界を感じている
• イベント時以外も日常的に滞在する「居場所」を作りたい

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画像引用元：FANTS公式
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