カスタマー インテリジェンス 101: 顧客の心をつかむためのガイド

顧客が何を望んでいるのかを正確に知りたいと夢見たことはありませんか?

そのような知識があれば、彼らが必要としているもの、つまり完璧な製品と最も信頼できるカスタマー サービスを提供できます。

これがあなたの評判、ビジネスの成功、収益にどのように影響するか想像してみてください!

良いニュースは、それをすべて行う方法があるということです。それはカスタマー インテリジェンスと呼ばれます。

カスタマー インテリジェンスとは

顧客インテリジェンス (CI) は、ビジネス インテリジェンスのサブセットです。 同社のクライアントに関するデータの検索、収集、分析、および管理に重点を置いています。 処理された情報は視覚化されて関係者に提示されるため、利害関係者はリアルタイムで洞察を引き出し、顧客体験を改善する新しい方法を見つけることができます。

顧客インテリジェンスの最終的な目標は、企業が顧客の問題点、ニーズ、および好みをよりよく理解し、顧客の期待を満たすだけでなく、それを超える製品と顧客サービスを提供することです。

理論的には、顧客インテリジェンスを手動で管理したり、さまざまなソースからのデータを相互参照したりすることは不可能ではありませんが、専用の顧客インテリジェンス プラットフォームを使用することをお勧めします。

これらのツールは、人工知能と機械学習を使用して情報を処理し、時間の経過とともに接続を確立し、視聴者に関するユニークで貴重な洞察を提供できるパターンを特定することを学習します。

カスタマーインテリジェンスと市場調査の違い

顧客インテリジェンスと市場調査は、しばしば重複する 2 つの密接に関連する分野です。

それらの主な違いは、顧客インテリジェンスの目的は会社の既存のクライアントを幸せにすることであるのに対し、市場調査の目的は潜在的な顧客を理解し、ビジネスがそれらを引き付けることができることです.

言い換えれば、顧客インテリジェンスは、企業が見込み客の期待に応え、市場の需要に対応し、新しい市場にうまく参入できるようにすることを目的とする市場調査とは対照的に、顧客体験を今すぐ改善し、顧客維持を促進することを目的としています。 .

さらに、顧客インテリジェンスは継続的なプロセスです。 企業は、デジタル チャネルから継続的にストリーミングされるデータを収集、分析し、活用しています。 彼らはこの情報を使用して、日常的にリアルタイムの意思決定を行っています。 彼らが見つけた洞察は主に短期計画に使用され、常に更新されています。

市場調査は、多くの場合、毎年または事前に設定された期間で実施されます。 デジタル ソースからのデータを使用し、インタビュー、フォーカス グループ、観察研究など、潜在的な顧客だけでなく、顧客との一連の対面会議を含みます。研究の結果は、長期的な計画に使用されます。

顧客情報源

顧客インテリジェンスに適したデータは、企業が顧客と接触するあらゆる場所で見つけることができます。

情報を得るソースが多ければ多いほど、顧客をさまざまな視点から見ることができ、顧客のプロファイルと行動をより有意義に理解できるため、プロセスがより効率的になります。

さらに、前述のように、最新のカスタマー インテリジェンス プラットフォームは、人工知能と機械学習を使用して情報を処理します。アルゴリズムをトレーニングしてより正確な結果を提供するには、大量のデータが必要です。

顧客インテリジェンス データの最も一般的なソースには次のものがありますが、これらに限定されません。

• CRM
• メール分析
• ソーシャルメディアリスニング
• ウェブサイト分析
• 顧客サービス
• 調査
• 市場調査
• お客様調査の声
• 内部データベース
• 外部データベース
• フィードバックとレビュー
• NPS スコア
• 顧客努力スコア

カスタマー インテリジェンス データの種類

クライアントの 360 度ビューを構築できるようにするには、クライアントに関するさまざまな種類のデータを収集する必要があります。

人口統計情報

人口統計データは、オーディエンスに関する基本的な情報を提供し、簡単なセグメンテーションを可能にします。

年齢、性別、教育、婚姻状況、信用履歴、およびその他の重要な要因に基づいてクライアントをグループ化すると、さまざまなグループの人々がどのように反応し、ビジネスとやり取りするか、およびその目的を明確に定義できます。

これにより、キャンペーンのターゲットを絞り込み、ニーズに応じて顧客にアプローチできます。

地理データ

人のニーズに関しては、場所が決定的な要因になる可能性があるため、地理データの収集は重要です。 顧客がどこにいるかを知ることで、より良いサービスを提供し、特定の問題点に的を絞ったソリューションを提供できます。

さらに、ローカル クライアントのみに対応している場合や、さまざまな地域や国にオフィスがある場合は、ジオタグ データを活用してローカライズされたコンテンツをクライアントに提供し、クライアントのエクスペリエンスを向上させることができます。

ビジネスプロフィール

どのタイプのクライアントと仕事をしているかにもよりますが、彼らのビジネス情報は販売を行う上で不可欠です。

B2Bでは、業種、業種、従業員数、顧客数、純資産などを知る必要があります。

一方、B2Cでは、顧客がどこで働いているか、ポジション、意思決定レベルなどを知りたい場合があります。

どちらの場合も、顧客に関するこれらの詳細を知ることは、顧客のニーズをよりよく理解し、パーソナライズされたソリューションで顧客にアプローチするのに役立ちます.

個人プロフィール

クライアントの個人情報は人口統計と重複しますが、それだけではありません。 ツールは、価値のある追加の要因を検出する場合があります。

これには、ユーザーの興味、好きな余暇活動、スポーツ チームへの忠誠心、趣味、ブラウジングの習慣、デバイス、および製品に関連するその他すべてが含まれます。

行動データ

行動データは、顧客とのすべてのタッチポイント (Web サイトでの顧客の行動、ソーシャル メディア エンゲージメント、電子メール エンゲージメント、カスタマー サービスのやり取りなど) から引き出すことができます。

デジタル製品の場合、これにはオンボーディング、使用統計、問題とトラブルシューティング、アクティビティ マッピング、フィードバックなどのアプリ内動作も含まれます。

彼らの行動を監視して分析することで、彼らが製品やサービス、デジタル チャネルとどのようにやり取りしているか、改善するために何ができるかについて重要な洞察を得ることができます。

感情分析

感情分析と意見マイニングにより、顧客がブランド、イニシアチブ、およびマーケティング キャンペーンについてどのように感じているかについての洞察が得られます。

他の要因 (新しいリリース、イベント、公式声明と出演、ニュース、ソーシャル メディア活動など) と相互参照することで、視聴者の一般的な態度を測定し、口コミを活用し、アプローチをリアルタイムで改善します。

さらに、センチメント分析は危機管理において非常に貴重であり、PR の惨事からあなたを救うことができます。

カスタマー インテリジェンスの利点

カスタマー インテリジェンスの最も重要な利点は、顧客を真に理解できることです。 ビジネスの才能と組み合わせると、この知識は顧客の心をつかむための片道切符になる可能性があります。

製品を改善して貴重な競争上の優位性を獲得できるだけでなく、顧客との永続的で有意義な関係を築き、顧客のロイヤルティを確保することができます.

さらに、カスタマー インテリジェンスには次の利点があります。

• リアルタイムの洞察。 前述のとおり、CI は進行中のプロセスです。 つまり、いつでもカスタマー ジャーニーの概要を把握でき、カスタマー エクスペリエンスを最適化するために改善や調整を行うことができます。 これにより、クライアントの満足度が向上し、定着率が向上します。
• オンボーディングを改善します。 カスタマー インテリジェンスを使用すると、顧客が製品のどこで問題に遭遇したかを確認できます。 これは、導入の初期段階では特に価値があります。ユーザーに、挫折を克服して効率を高める方法に関するタイムリーな情報を提供できるからです。
• 導入を促進します。 顧客が製品のメリットを最大限に活用する方法を知っている場合、製品を使用し、より多くの購入を行い、計画を徐々にアップグレードする可能性が高くなります。 これは、クロスセルおよびアップセル戦略に貢献できます。
• チャーンを減らします。 顧客が製品をどのように使用しているか、製品の好き嫌いを監視すると、製品の離脱を防ぐ可能性が高くなります。
• マーケティング ROIの向上。 クライアントをよりよく理解することで、クライアントとのコミュニケーションを微調整できるだけでなく、マーケティング キャンペーンの効率を高めることができます。 その結果、あなたの努力はより高い ROI で報われます。
• データ主導の意思決定。 信頼できるリアルタイム データを自由に利用できる場合、十分な情報に基づいた意思決定を行い、自信を持ってビジネス上の選択を行うことができます。
• 予測分析。 顧客データを継続的に収集および分析することで、正確な予測モデルを構築して、ビジネスおよびマーケティング活動に情報を提供できます。 行動パターンと傾向に基づいて、顧客が将来の変化にどのように反応するかを予測し、それに応じて戦略を調整できます。

カスタマー インテリジェンス プロセス

カスタマー インテリジェンス プロセスは、次の 5 つの主要なステップで構成されます。

1. ソース識別。 前述のように、各企業はさまざまなソースから顧客インテリジェンス データを取得できます。
   貴重な洞察を提供できる実行可能なチャネルを見逃さないようにするには、組織内のさまざまな部門が使用するツールを確認し、それらが収集する情報の種類を評価する必要があります。
   データの一部が顧客のプロファイルをより完全で有益なものにするのに役立つと思われる場合は、必ずそのソースをリストに追加してください。
   さらに、ソースが CI プラットフォームと統合されているかどうかを確認する必要があります。
2. コレクション。 情報の収集方法は、使用するプラットフォームによって異なります。 最新のソリューションは、デジタル チャネルやツールと統合して、それらから必要な情報を引き出すことができます。学習したい内容に応じて、焦点を当てるデータの種類を設定し、さまざまなモデルを試してみることができます。
3. 処理と分析。 ツールがセルフサービスであるか専門的なツールであるかによって、プロセスのこの部分はほとんど自動化されるか、情報のクリーニング、分類、整理、および意味を理解するために専門のデータ アナリストが必要になる場合があります。
4. インサイトを引き出す。 データから引き出す洞察の種類は、目標とビジネス ニーズによって異なります。 さまざまな要因、行動分析、センチメント分析、顧客生涯価値評価などに基づくセグメンテーションに焦点を当てることができます。
   または、これまで気付かなかった予期しない洞察を提供するパターンや傾向を探すようにアルゴリズムを設定することもできます。
5. 視覚化。 データが処理されたら、さまざまな視覚化アプローチを使用して、関係者がよりアクセスしやすく理解しやすいものにすることができます。
   これらには、プレゼンテーション、カスタマー ジャーニー マップ、ユーザー エクスペリエンス マップ、図、ダッシュボード、インフォグラフィック、ビデオ、ウェビナー、またはグラフが含まれますが、これらに限定されません。

カスタマー インテリジェンス プラットフォームの選び方

他の最新のテクノロジーと同様に、市場には複数の利用可能なソリューションがあり、それぞれがトップ プロバイダーであると主張しています。

カスタマー インテリジェンス プラットフォームを選択するときは、まずニーズを考慮する必要があります。

結局のところ、これらのタイプのソフトウェアは非常に高価になる可能性があります。 結局のところ、使用しない機能やデータ処理機能に料金を支払う必要はありません。

1. ビジネス ニーズを定義する

中小企業、中堅企業、および大企業では、さまざまな種類のクライアントがあり、さまざまな量のデータを収集し、さまざまなビジネス目標を持っています。

そのため、同じプラットフォームがそれらすべてに適しているとは限りません。

プロバイダーを選択する前に、ニーズのリストを作成してください。

• 何を達成したいですか？
• どのような種類の情報を観察したいですか?
• ソフトウェアを統合するチャンネルのタイプは何ですか?
• 誰がデータを管理しますか (プロのデータ アナリスト、または通常のマーケティング担当者)?
• ツールが生成するレポートの種類は?

2. 調査提供者

さまざまなプロバイダーを調査します。 彼らがサービスを提供している会社の種類とそのレビューをチェックしてください。

次に、ニーズのリストを各ソリューションが提供する機能と相互参照します。

候補を3つ以下に絞り込んだら、相性の良い商品かどうか直接相談する日程を組むとよいでしょう。

3. 顕著な解決策を試す

次に、製品を正しく理解できるように、デモとオンボーディング ドキュメントをリクエストする必要があります。

適切なソリューションをすべて試してみると、使いやすさと結果に基づいて、どれが最良の選択であるかがわかります。

4. チームを作成する

カスタマー インテリジェンス プラットフォームの管理とプロジェクト オーナーになる専任の従業員またはチームを配置します。 彼らはオンボーディングとトレーニングを受け、ツールを適切に使用する方法を学ぶ必要があります。

チームに資格のある専門家がいない場合は、選択したツールの経験があり、目標の達成を支援できる専門家を雇うことを検討してください。

結論

顧客データの管理は複雑で困難です。 どこで情報を探し、それを収集するためのツールをどのように設定するかを知る必要があるだけでなく、事実から何を判断し、そこから正確な洞察を引き出す方法を理解する必要もあります.

顧客インテリジェンスにより、データを最大限に活用し、顧客をよりよく知ることができます。 これは、ユーザーと製品との間の橋渡しとして使用しながら、ユーザーのニーズ、問題点、行動を理解するためです。

同時に、製品の品質と使いやすさを向上させることができます。 このようにして、競争上の優位性を最大化できます。

一言で言えば、AI と ML の力で、顧客の心をつかむことができます。