顧客インサイトとセグメンテーションのためのAI：顧客が何を求めているかを推測するのをやめる
顧客データがある。購入履歴。ウェブサイトの行動。電子メールのエンゲージメント。CRMのメモ。サポートチケット製品使用ログ
これらのデータから、あなたの最高の顧客が誰なのかがわかるはずだ。彼らが何を必要としているのか。彼らがいつ離れようとしているのか。誰がもっと買う準備ができているか。
しかし、データを洞察に変える？それには分析が必要だ。ダッシュボードを見るだけでなく、本当の分析が必要だ。そして、ほとんどのチームにはその時間がない。
AIが分析を行う。顧客の行動パターンを発見する。実際に結果を予測するセグメントを作成する。顧客が解約する前に、警告のサインを発見する。あなたのチームは、顧客の行動に基づいて意思決定を行う。
問題：どこにでもあるデータ、どこにもないインサイト
CRMは満杯です。分析ツールはすべてを追跡します。どんな指標でもレポートを引き出せます。
しかし、レポートは洞察ではありません。23%のユーザーがボタンをクリックしたと知っても、その理由や対策はわかりません。
人口統計によるマーケティング・セグメント。中小企業対企業。東海岸対西海岸。ディレクター対副社長。
しかし、人口統計は行動を予測するものではない。肩書きだけでは、その人が離職するかどうかはわからない。会社の規模は、彼らがアップグレードする準備ができているかどうかを教えてくれません。
洞察はデータの中にある。それを見つけるための時間とツールが必要なだけだ。ほとんどのチームにはそのどちらもない。
AIが顧客インサイトにもたらすもの
AIは顧客データを大規模に分析する。人間が見逃すパターンを見つける。人口統計ではなく、行動に基づいてセグメント化する。結果を事前に予測します。
顧客行動分析
顧客は購入前に何をするのか？解約する前？アップグレードする前？
AIは行動パターンを見る：
- パワーユーザーが実際に使う機能は？
- トライアルから有料顧客までの道のりは？
- コンバージョンに至るまでに、どのようなマーケティング・タッチが行われるのか？
- 誰かが去ろうとしていることを示す行動の変化とは？
- どの製品が一緒に買われるのか？
それは推測ではない。どのような顧客行動がどのような結果を予測するかについて、データから実際のパターンを見つけ出すのだ。
そのパターンがルールになる。顧客がパターンに合致すれば、次に何が起こりそうかがわかる。そして、そうなる前に行動することができる。
行動セグメンテーション
人口統計は忘れてください。AIは顧客が実際に何をするかによってセグメントする：
- パワーユーザー： エンゲージメントが高く、機能をよく利用し、他の人に紹介する可能性が高い
- リスクがある： 利用率の低下、サポートチケット、未払い、解約を予測するパターン
- 成長の可能性 基本的な機能は使っているが、アップグレードの兆しあり
- 価値が高い： 大量購入、頻繁な再注文、長い勤続年数
- 価格に敏感である： 値引きでしか買わない、価格でカートを放棄する、競合他社を比較する
これらのセグメントは結果を予測する。パワーユーザーには、リスクのある顧客とは異なるマーケティングを行う。異なるメッセージ。異なるオファー。異なるチャネル。
行動セグメントが機能するのは、人々が誰であるかではなく、何をするかに基づいているからだ。
解約予測
ほとんどの企業は、顧客がすでにいなくなってから解約を知る。その時点で顧客を救うには遅すぎる。
AIは解約を事前に予測する：
- 利用停止
- ログイン頻度の低下
- 増加するサポート・チケット
- 電子メールへの関与が止まる
- 支払遅延または請求漏れ
複数の警告サインが同時に現れると、AIがその顧客に危険フラグを立てます。チームは積極的に手を差し伸べる。ヘルプを提供する。問題を解決する。滞在するインセンティブを提供する。
全員を救うことはできない。しかし、救える者は救える-彼らがすでに去ってしまう前に、彼らが去ってしまうことが分かれば。
顧客生涯価値スコアリング
すべての顧客に同じ価値があるわけではない。ある人は一度買って去っていく。何年も滞在し、友人を紹介する人もいる。
AIが生涯価値を計算する：
- 購入頻度と金額
- 製品ミックスとマージン
- 在職期間と定着パターン
- サポート費用
- 紹介行動
LTVの高い顧客はより注目される。より多くのサポートを。より多くのアウトリーチ。彼らを満足させるために、より良い取引を。
LTVの低い顧客が無視されることはないが、その顧客に不釣り合いな労力を費やすことはやめる。リソースは、リターンを生み出すところに使う。
クロスセルとアップセルの機会
どの顧客にアップセルを試みるべきか？何を勧めるべきか？
AIは購買パターンを調べる：
- 製品Aを購入した顧客は、次に製品Bを購入することが多い。
- ベーシックプランのユーザーは、一定の使用量に達するとアップグレードする。
- この業界の顧客は通常、3カ月後に以下の機能を追加する。
- 機能Xへの高いエンゲージメントは、アドオンYの購入と相関する。
これらのパターンがレコメンデーションとなる。適切なオファーを適切なタイミングで適切な顧客に見せる。スプレー・アンド・スプレー・プロモーションではありません。似たような顧客が実際に購入したものに基づいて、ターゲットを絞った提案を行う。
カスタマージャーニーマッピング
顧客は実際にどのようにファネルを通過するのか？あなたがデザインしたジャーニーではありません。彼らが歩む道。
AIは実際のパスをマッピングする：
- どのタッチポイントが最も重要か？
- 人々はどこで行き詰まるのか？
- コンバージョンする顧客とそうでない顧客は何が違うのか？
- 各ステージにかかる実際の時間は？
- コンバージョンを損なわずにスキップできるステップは？
想定されたカスタマージャーニーではなく、実際のカスタマージャーニーを見ることができる。そして、現実に基づいて最適化する。
これが意味するもの
CMO向け
マーケティング費用は、実際にコンバージョンをもたらすセグメントに使われる。何かが定着することを期待するような大量キャンペーンはもう必要ない。
どのチャネルやキャンペーンが、どのような顧客ではなく、価値の高い顧客を獲得できるかがわかる。予算は推測ではなく、ROIに従う。
解約リスクを早期に発見できるため、顧客維持率が向上する。顧客を維持することは、新規顧客を獲得するよりも安上がりである。AIは、維持する価値のある顧客を維持するのに役立ちます。
意見ではなく、行動パターンに基づいて決断を下す。戦略について議論するのではなく、データによるとどうなるかを検証するのだ。
マーケティング担当者向け
実際に意味のあるセグメント。恣意的な人口統計の箱ではなく、異なる行動をし、異なるメッセージに反応するグループ。
どのキャンペーンでどの顧客をターゲットにすればよいかがわかる。アップセルキャンペーンは成長見込みのある顧客に。リテンションキャンペーンはリスクのある顧客に。セグメントごとに戦略を変える。
行動に基づいているため、パーソナライゼーションが機能する。何が反響を呼ぶかを推測するのではありません。すでにコンバージョンした顧客のパターンを利用しているのです。
カスタマー・サクセス・チーム向け
解約される前に、誰が助けを必要としているかを知ることができる。消極的なダメージコントロールではなく、積極的なアウトリーチ。
価値の高い顧客は優先される。誰を維持するために特別な努力をする価値があるかを知ることができる。リソースは最も重要なところに使われる。
顧客が成功したり失敗したりする理由のパターンが見えてくる。その知識は、オンボーディングや製品開発にフィードバックされる。
ビジネスのために
リテンションが向上するということは、収益が予測しやすくなるということです。問題を早期に発見することで、解約率は低下します。
クロスセルとアップセルがターゲットに絞られているため、平均注文額が高くなる。無関係なオファーで顧客を困らせることなく、顧客が本当に欲しい商品を紹介することができる。
どのような顧客タイプが最も価値があるかを知ることで、獲得効率は向上する。量だけでなく質の最適化も可能になる。
カスタマー・インサイトAIの実例
例1：SaaS企業
あるサブスクリプション・ソフトウェア会社では、年間12%の解約があった。彼らは解約率が高いことは知っていたが、誰がなぜ辞めるのかは知らなかった。
何が変わったのか： AIが解約顧客の行動パターンを分析。ログイン頻度の低下とサポートチケットの増加により、解約の30日前に73%の解約が予測されることを発見。
結果 カスタマー・サクセス・チームは、リスクのあるアカウントに積極的に働きかけた。特別なトレーニングを提供し、問題に対処し、インセンティブを提供した。解約率は6ヶ月以内に8.5%まで低下した。
例2：Eコマース企業
あるオンライン小売業者が、全員に同じ販促メールを送った。購入行動に関係なく、すべての顧客に割引を。
何が変わったのか： AIが行動別に顧客をセグメント化。高価値の顧客は早期アクセスや限定商品を手に入れた。価格に敏感な顧客には割引を。頻繁に購入する顧客にはロイヤルティ特典を。
結果 高価値の顧客が値引きを待つように教育されなかったため、平均注文額は18%増加した。値引きは価格に敏感なセグメントのみに行われたため、利益率が改善した。
例3：B2Bサービス企業
あるプロフェッショナル・サービス会社では、営業サイクルが長かった。どの見込み客がいつ成約するか予測できなかった。
何が変わったのか： AIが過去の案件を分析。特定のコンテンツに関与し、特定のステークホルダーと交流した見込み客は、成約に至る可能性が4倍高いことがわかった。
結果 営業チームはこれらのシグナルを示す見込み客に焦点を当てた。勝率は35%上昇した。見込み客が実際に購入する準備ができている時期を担当者が把握していたため、営業サイクルが短縮された。
AIにできないこと
限界について正直に言おう。
AIはパターンを見つけるが、その理由は教えてくれない。Xをする顧客は解約する可能性が高いことを示すことはできるが、その背景にある心理を説明することはできない。インサイトを解釈するには、やはり人間の判断が必要だ。
AIの予測は完璧ではない。70-80%の精度で解約率を予測することは非常に良いことだが、それは20-30%の予測が間違っていることを意味する。AIのスコアを確実なものとして扱ってはいけない。確率なのだ。
AIは壊れた顧客体験を解決することはできない。製品が機能しない、サービスが悪い、価格設定が間違っている-AIは問題を示してはくれるが、解決はしてくれない。根本的な問題を解決する必要がある。
そしてAIにはデータが必要だ。顧客の行動を追跡しなければ、分析することはできない。Garbage in, garbage outがここに当てはまる。
始め方
一度にすべてを分析する必要はない。影響の大きい分野から始める：
- 解約予測から始めよう。 これはすぐにROIをもたらす。リスクのある顧客を特定し、積極的に接触し、解約が減るかどうかを測定する。
- セグメント・ワン・キャンペーン 既存のキャンペーンを行動セグメントで分割する。ターゲットを絞ったメッセージが、一般的なメッセージよりも良い結果を出すかどうかを確認する。
- 優良顧客を分析する 価値の高い顧客にはどんな共通点があるのか？そのパターンを見つけ、さらにそのような顧客を探す。
- 1つのカスタマージャーニーをマッピングする。 中核となるコンバージョン経路を選ぶ。顧客が実際にどのように移動するのか、あなたが考えている方法と比較してみてください。
- クロスセルの推奨をテストする。 AIを使って次善の商品を提案する。ランダムまたは手動による提案とコンバージョンを比較する。
小さく始める。影響を測定する。うまくいったものを拡大する。目標は実用的な洞察であり、完璧なモデルではない。
結論
顧客インサイトは行動パターンから生まれる。購入、滞在、アップグレード、紹介をする顧客にはどんな共通点があるのか？解約する顧客は何が違うのか？
人間は、何十もの変数にまたがる何千もの顧客のパターンを見抜くことはできない。AIなら可能です。
あなたのチームが戦略を所有することに変わりはない。インサイトを使って何をするかを決めるのはチームだ。キャンペーンや顧客体験をデザインする。データの意味を解釈する。
しかし、もう推測から始めることはない。顧客の実際の行動パターンから始めるのだ。それは、より良いターゲティング、より高いリテンション、そして現実に基づいた意思決定を意味する。
顧客をもっと理解したい？
ビジネスごとに顧客データは異なる。異なる行動パターン。重要な成果も異なる。
私たちは一般的な顧客分析を販売しているわけではありません。お客様のデータを分析します。お客様のビジネスにおいて、どのパターンが実際に結果を予測するかを特定します。お客様の具体的な質問に答えるモデルを構築します。
そして、インサイトをマーケティングオートメーション、CRM、カスタマーサクセスツールに接続します。あなたのチームは、セグメントと予測を確認しながら仕事を進めることができます。インサイトに基づいて即座に行動できます。
誇大広告なし。完璧な予測を約束することもない。ただ、顧客の行動をより良く理解することで、より良い意思決定を行うことができます。
