購買・解約予測、見込み顧客発掘、エンゲージメント向上、顧客中心のサービス開発
モビリティ・自動車業界では以下をはじめとする、様々な企業がTreasure Data CDPを導入しています。
モビリティ・自動車業界でのTreasure Data CDP活用例
100年に一度の変革期と言われる自動車業界。
CASE対応という大きな流れのなかで、車をはじめとした移動体そのもの、そして顧客・見込み顧客との接点から多種多様かつ膨大なデータが次々に生まれています。
一方、それらの様々なデータが社内の各所に散在し、サービス開発や顧客コミュニケーションに十分に活用できていないというケースは少なくありません。
優れたサービスや顧客体験を生み出すためには、データから顧客を深く理解し、サービス設計、顧客体験設計に還元していく必要があります。
この100年に1度の変革期をチャンスに変えるには、統合したデータでどのようなことができるでしょうか？
“Treasure Data CDPで何ができるのかを知ることで、組織のサイロ化はなくなりつつあります。”
ヴィナイ・パント氏
マルチ・スズキ・インディア マーケティング担当ヴァイスプレジデント
パターン1：予測リードスコアリングによる購買予測・解約予測
機械学習機能により顧客の購入・解約を予測。適切な営業・接客を行うことで購入を後押ししたり、将来の解約を防ぎます。
販売店やイベント会場への来場などオフラインのログや、ウェブサイト上の行動データなど複数のデータソースをもとに、購入確率の高い見込み顧客を発見します。
確率が高い見込み顧客には、適切な営業担当を配置することが可能になり、販売店での営業効率を高めます。さらには、シェアリングサービスやサブスクリプションサービスの将来の解約を予測し、適切なフォローアップを実現します。
サブスクリプションビジネスにおいては、サービスの継続率は非常に重視すべき指標です。
Treasure Data CDPに蓄積された顧客情報や過去のクレーム情報、流入元やサイト上の行動などから特定期間内に解約する確率の高い顧客を見つけ出すことができます。
解約しそうな顧客には、特別なオファーやポイント付与、フォローコールなどの施策を行うなど、解約を防ぐためのプロアクティブなアプローチが可能になります。
一度作った解約予測モデルは、簡単な操作でチューニングできるため、「機械学習＋現場の知恵」で、持続的に精度を向上することができます。
パターン2：効率的な見込み顧客発掘
顧客データが購買に至ったジャーニーをもとに効率的に見込み顧客を発掘し、広告やメールなどデジタルでのコミュニケーション施策のROI最大化を実現します。
生活者の情報収集手段がデジタルに大きくシフトしている中、デジタル上の接点から得られる顧客データをもとに顧客をいかに深く理解できるかが、これからの時代の全てのビジネスにおける肝です。
企業が持つ多種多様な顧客データをTreasure Data CDPで統合し、顧客がこれまでにどのようなチャネルで接点を持ちながら購買に至ったかを、一人一人のカスタマージャーニーとして時系列で把握します。
さらに、それらのデータを教師データとして機械学習を行うことで、より見込みの高い顧客を特定し、効率的なアプローチを実現します。
例えば、製品・サービスを未購入で、サイトへ複数回来訪している購入見込みが高い顧客へ絞って広告配信をしたり、LTVが高いと見込まれる顧客に絞って特別なオファーをメール配信、プッシュ通知することなどが可能です。
施策の結果もTreasure Data CDPに統合することで、デジタル施策の精度はさらに向上します。
パターン3：パーソナライズドなコミュニケーションによるエンゲージメント向上
一人一人に合ったコミュニケーション施策によりブランドへのエンゲージメント向上と、新規会員の増加につなげます。
自社サイト、サービスサイト、コネクテッド製品専用のモバイルアプリなどオンラインでの行動データ、オーナー情報や販売店への来店ログ・メンテナンスログといったオフラインデータ、さらには車両やタイヤなどから生まれるセンサーデータなど、各所に散らばっている顧客に関する様々なデータと顧客が利用する製品・サービスのデータをTreasure Data CDPに統合し、一元管理できる顧客統合データ基盤を構築することで、常に一貫した顧客対応が可能になります。
顧客の属性、顧客のあらゆる行動を全方位で捉え、商品やサービスへの興味度・態度変容を独自にスコアリング。
一人一人に合わせたコンテンツやオファーを最適なタイミング、最適なチャネルで出し分け、販売店を含めて一貫したコミュニケーション施策を継続することはブランドエンゲージメント向上、さらにはLTVの向上に繋がります。
また、それらのデータをもとに新規会員の獲得に向けた施策を横断して実施し、新しい顧客の増加にも繋げられるだけでなく、既存顧客への追加提案の機会も発見することができます。
パターン4：利用データ・顧客データを製品・サービス・機能開発に反映
顧客の製品・サービス利用データ(モノのデータ)と顧客データ(ヒトのデータ)を統合することはDXの第一歩。組織のサイロ化の解消や、企業の競争力向上にも繋がります。
顧客が製品・サービスを利用したログは、企業に寄せられる顧客の声以上に多くのことを語っています。
製品・サービスのデータをもとに、顧客がつまずくポイントや、迷うポイントなど顕在化している課題を把握してUXを改善したり、顧客も気づいていない隠れたペインを理解することで、全く新しいサービスや機能の開発にも活かすことができます。
ここでのポイントは製品・サービスのログと顧客データが統合されていること。
顧客一人一人を全方位で捉えられるTreasure Data CDPなら、アジャイルに新たな製品やサービスを投入、テストすることができ、成功確率を高められます。
製品と顧客のデータが統合されている状態は、組織にとってもメリットがあります。
同じデータをもとにビジネス上の意思決定ができることから、組織のサイロ化の解消や、ビジネスの意思決定スピードを加速させることにも役立ちます。ひいては企業の競争力向上にも繋がります。
モビリティ・自動車業界の企業様向けに厳選した、Treasure Data CDP活用事例集です。ぜひダウンロードし、お役立てください。
