LTV向上に必要な顧客データの活用方法とは

2022年05月11日掲載

デジタルマーケティングの普及により、オフラインだけでなくオンラインまで顧客と企業のタッチポイントは多様になっています。顧客にとって便利になった反面、企業にとってはタッチポイントごとに個別の顧客に関するデータが存在するという状況に陥ります。それぞれのタッチポイントを担当する部署やメンバにとっては特に不便がないかもしれません。しかし、顧客視点で考えるとLTV低下を招く可能性があります。LTVとはLife Time Valueの略で、一人の顧客から得られる利益のことです。
本コラムでは、その理由と解決策を紹介します。

企業が取得できる顧客データとは

最初に企業が取得できる顧客データについて触れます。それは「デモグフラフィックデータ」と「行動データ」です。

デモグラフィックデータとは、顧客の氏名・年齢・職業・居住地など顧客の属性を表すデータを指します。一方で行動データとは、例えばECサイトでの購買履歴や交通系ICカードの利用履歴、コールセンターへの問い合わせ履歴など、その名の通り顧客が行動した内容を指します。

デモグラフィックデータは、CRMで管理して全てのタッチポイントで共有されているかもしれません。しかし、行動データはタッチポイントごとに独自のシステムやフォーマットで管理しており、タッチポイントの担当部署以外に共有されていないという企業が多いのではないでしょうか。いわゆるデータのサイロ化です。それは新規事業開発やマーケティング担当者にとって非常にもったいないことです。

LTVを向上させるには
顧客データを横断的に活用し顧客満足度を低下させない

CRMなどで管理されているデモグラフィックデータと、タッチポイントごとにバラバラで管理されている行動データを統合することで顧客満足度が向上し、機会損失を避けることが可能です。

ある洋服ブランドにおける「会員カードを持っている顧客が洋服を購買し、購入後にお手入れ方法について問い合わせをする」という流れを例に、データが統合されていないケースと統合されているケースの比較で説明していきます。

データが統合されていないケース

①SNSで洋服のデジタル広告を見て店舗に来店。実物だけでなく店員の接客もよかったためその場で購入。その際、会員カードも提示。

②購入後、洋服のお手入れ方法について知りたくなり洋服ブランドのECサイトでチャットボットに問い合わせ。会員ナンバー入力後、購入した商品と「お手入れ方法を知りたい」と入力。欲しい回答は得られずカスタマーサポートへ電話するように言われた。

③カスタマーサポートへ電話。会員ナンバーを伝え本人確認した後、購入した洋服とチャットボットで問い合わせた内容を再度説明。お手入れ方法は知ることができたが、チャットボットと同じことを聞かれストレスを感じた。

データが統合されているケース

①SNSで洋服のデジタル広告を見て店舗に来店。実物だけでなく店員の接客もよかったためその場で購入。その際、会員カードも提示。

②購入後、洋服のお手入れ方法について知りたくなり洋服ブランドのECサイトでチャットボットに問い合わせ。会員ナンバー入力後、ボットが表示した購入履歴の中から今回購入した洋服を選択し「お手入れ方法を知りたい」とだけ入力。欲しい回答は得られずカスタマーサポートへ電話するように言われた。

③カスタマーサポートへ電話。会員ナンバーを伝え本人確認した後、オペレーターがすぐにお手入れ方法を教えてくれた。

データが統合されていないケースでは、購入までは顧客の満足度が高かったですが、その後の対応でストレスを感じ、この洋服ブランドそのものに対する満足度は低下してしまいました。満足度が低下すると、今後ほかのブランドで同じような価格とデザインのお気に入りの洋服が見つかったら、そちらで購入しようと思うでしょう。それが顧客離反の要因となり、LTV低下に直結します。

一方、データが統合されているケースでは、店舗での購入内容とチャットボットでの問い合わせ内容がその後のタッチポイントにリアルタイムに共有されるため、最後のタッチポイントとなるカスタマーサポートまで満足度の高い対応をすることが可能となります。その結果、LTV向上にも繋がります。

LTV向上に不可欠なデータ統合　それを可能にするのがCDP

前述のように、LTV向上には顧客に関するあらゆるデータを統合する必要があります。それを実現するのがCDP（カスタマーデータプラットフォーム）です。

CDPは、デモグラフィックデータとWebサイトやデジタル広告のログ、店舗やECサイトでの購買履歴、店舗来店履歴といった行動データを統合するデータ基盤です。さらに、統合されたデータを顧客軸で分析できるため、顧客の理解度（解像度）を高めることができます。