オンライン顧客のペルソナを作るにあたっての昨今の難点は、どの日を例に取っても非常に多くのサイト来訪顧客がいることです。顧客は世界中からアクセスしており、年齢層も多岐にわたるゆえ、購買傾向もバラエティに富んでいます。
情報の取得元にもよるものの、最近はオンライン顧客を4種類から8種類の大まかなタイプに分けるという説が多くありますが、これらはペルソナを作るのに役に立つとは言えません。どの説を信じるかという問題を抜きにしても、ほとんどのターゲティング手法は顧客を個別に識別する方法に触れず、顧客の属性や属性をベースにターゲットする手法に論点を絞っているからです。
このような状況に対応するため、私たちはマーケターの皆さんに活用いただける「オンライン上の顧客行動」、つまりオンラインショッピング中に見られる意図的な行動や受動的な行動のデータを収集しています。顧客分析やセグメンテーションの質を改善するために着目すべき顧客行動について、特に重要度の高いものを下記にまとめました。
サイト来訪顧客の滞在時間は、顧客がサイトについてどう思っているかを知る最も直接的な方法の一つです。例えば、顧客がサイト来訪1分後に離脱しているとすれば、それはコンテンツや商品に興味がない可能性が高いと考えられます。
セッションの長さはサイト来訪顧客が何らかのアクションを取っている期間であるため興味の有無を判断する良い指標です。また、サイト上での他の行動と組み合わせてみると、セッションの長さはどの顧客が貴社に興味を持っているか、また、顧客の関心が高いものが何かを明らかにする指標にもなり得ます。
顧客のマウスの動きからも、多くの情報を得ることができます。例えば、マウスが素早くかつ明確な意図のもとで動かされている場合は、欲しい物がどこにあるか分かっていての動きと考えられるため、その顧客は過去来訪顧客である可能性が高いと言えます。一方で、マウスの動きが遅く迷いが見られるような場合は、初回来訪顧客であるか、サイトのどこに何があるかを把握しようとしている顧客と推測することができます。
また、マウスの動きをトラッキングすることで、マーケターはサイト来訪顧客がどのようにサイト内を動いているかを知ることができ、UXやUIの観点で改善すべき要素を把握することもできます。
顧客がページをスクロールダウンするということは、より多くの情報を得たいという意思の表れであり、一般的には好意的な行動とされています。しかし、ページ割りもなく、顧客がスクロールダウンする限りコンテンツが続くウェブデザインが主流の時代では、興味関心の有無以上にスクロールから読み取れる情報があります。
例えば、同一カテゴリー内で多数の商材を扱うサイト上では、スクロールに伴ってクリックも発生している場合、顧客は商品比較をしていると捉えられます。一方で、スクロールはしているもののクリックは発生していない場合、顧客は特に目的なく商品を閲覧している、または購入確度が低いと考えられます。
Appierの強み：400以上の行動変数のトラッキング・収集・分析
どの行動や挙動も、単一の要素では顧客を完璧に判別することはできず、どういった意図でどのような購買行動を取っているかを知ることはできません。また、オンライン上には限定的な顧客タイプしか存在しないと推測することも、サイト上の多くの顧客を誤って認識するリスクを孕んでいます。
AppierはAIの力を活用して400以上の行動変数をトラッキング・収集・分析し、顧客行動の多様な組み合わせや、顧客の購入を促すものが何かといった、実用的なインサイトを提供しています。
購買行動において、マーケターの究極の悩みは、顧客が購入をするのかしないのかということに尽きます。そのため、AppierのAiDealは各顧客の迷い検知、つまり購入確度を算出することに特化しています。
400以上のオンライン上の顧客行動を収集することで、AiDealは各顧客の迷いスコアを自動で算出します。そして、各顧客のスコアが予め設定された閾値に達したタイミングで、AiDealは一定時間限定のプロモーションが記載されたポップアップを表示し、購入を促します。
このアプローチは、オンラインショッピングが一般的になったころから横溢している「オンライン上の5つの顧客タイプとそのターゲティング方法」といったようなアプローチから脱却することに繋がります。顧客を分析したりセグメントしたりする前に、何よりもまず各顧客を個として見るのです。このステップを踏むことで、マーケティングにおいてエッジを効かせることが可能になります。
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