JAMU株式会社 Producer＆CEO 上田英明氏

新型コロナウイルスの影響で、昨年の購買データやアクセスデータは当てにならず、「リアルタイム行動データ」を活用し、すぐにアクションする事が生き残る術となった。そこで、10年以上も前からサイト訪問者の「行動データ」に注目し、現在では多くの企業の売り上げアップに貢献しているJAMU株式会社Producer＆CEO上田英明氏に話をうかがった。

ユーザー行動を把握するため、自社取得データを重視

――現在のEC事業者は、データをどのように認識して、どのように扱っていますか？

ECで扱うデータは、会員データ・受注データ・商品データなどの「基本データ」と、セッション数や滞在時間などの「アクセスデータ」の、大きく分けて二つあります。そして多くの企業がこの基本データやアクセスデータを基に、社内目標や施策を検討することになりますが、数値を訪問者のナマの行動を示す連続的な「行動データ」ではなく、どのページがよく見られているかのような断続的な「アクセスデータ」でしか捉えておらず、完璧に使いこなせているケースは少ないです。

また、MA（マーケティングオートメーション）のように複数のシステムから取得したデータは整合性が取れていないことも多く、システム開発を含め、膨大な時間とコストがかかってしまいます。

――データの「質」にも問題がありそうですね。

「サードパーティデータ」を利用している事業者が多く見られます。第三者が収集したサードパーティデータは情報量がとても多く、ユーザーの行動分析には必要のないデータもたくさん含まれています。

そこで弊社では「ファーストパーティデータ（自社で取得したデータ）」を活用することを推奨しています。ファーストパーティデータは情報量こそ少ないものの、外部を介さないので精度が高く、自社の顧客を理解して、より優れた顧客体験を提供するために有用です。

行動データをリアルタイムに活用し、今来ている顧客をつかまえる

「自分たちの目」で確認できるファーストパーティデータ

――これからのECにおける「優れたショッピング体験、顧客体験」とは、どのようなものでしょうか？

洋服屋さんに行った時、ゆっくり見て回りたいのに店員さんにしつこく声をかけられると嫌ですよね（あくまで私の場合です）。これはオンラインの世界でも同様で、サイトに訪れたユーザーをよく観察して、分析して、目的や興味に合わせて正しい情報を表示することが重要です。

ユーザーがサイトを閲覧することで生成されるリアルタイムのデータを基に、適切なタイミングでアクションを起こすことで、満足度の高い顧客体験を提供する。弊社ではこの考え方を「ビヘイビアEC」と呼んでいます。

――Behavior（ビヘイビア）、直訳すると「行動」や「習慣」ということでしょうか？

はい。ユーザーの行動データを分析すると、「お客様に、いつアクションすべきか？」が見えてきます。こういった習慣と、自社サイトでのリアルタイムの行動を捉えて、最適な方法でアプローチしていきます。精度と鮮度の高いファーストパーティデータを用いて、「購入確率の高いお客様をつかまえる」のです。

――それは、従来のデータではできないのでしょうか？

簡単なレベルのセグメントなら可能かもしれません。より売り上げに貢献する実用的なデータ、高度な解析を行うためには、他人からもらったデータではなく「自分たちの目」でお客様を見ると、正確にアクションができる上、その結果のフィードバックも正確です（ファーストパーティデータの活用）。

さらに新型コロナウイルスの流行が、この状況に拍車をかけました。過去のデータは、全く頼りになりません。お客様の“今”の行動が見えないからです。その結果、ありがちなパターンでは、最適な施策を検討できず、全員に割引クーポンを配布するなどの施策を実施してしまいます。すると本来値引きする必要のないユーザーまでも値引きし、自社ブランドは低下、さらにはLTV（顧客生涯価値）などの数字も改善されないという悪循環に陥ってしまいます。

また第三者によるデータトラッキングは年々厳しくなり、技術的にもサードパーティデータはダウントレンドで、ファーストパーティデータの重要性がより高まっています。

社会も顧客も変化する現代 カギは“リアルタイム接客”

――リアルタイム接客の重要性は理解できましたが、EC事業者が構築するにはハードルが高そうに感じます。

確かにゼロから構築するのは大変だと思います。時間もコストも多くかかります。そのため弊社では『Fanplayr™（シリコンバレー発の利益構造を改善するデジタルプラットフォーム）』を提供し、Web接客におけるターゲットの選定とアクションの実施、そして正確なフィードバックの“全工程をワンストップ”でサポートしています。

――『Fanplayr™』の強みについて教えてください。

まず扱うデータですが、リアルタイム行動解析に必要なファーストパーティデータを扱うため、数値の質が優れているだけでなく、整合性も申し分ありません。また『Fanplayr™』ではデータの統計解析において、金融ディーリングシステムで培われた金融工学のノウハウが生かされており、膨大なアクセスデータの高度な解析技術によって、行動を予測し、リアルタイムに最も効果的なアクションを実現可能にしています。

したがって、『Fanplayr™』はデータ解析に強く、EC事業者様が会員データや受注データから設計される、いわゆる顧客データ（RFMデータなど）は勿論、顧客育成のために必要なデータセットは標準で整っております。『Fanplayr™』がデータを収集し顧客のさまざまな属性を自動的にセグメント化、あとはセグメントされた層にアクションを行うだけです。アクション前のデータ整理に時間とコストをかけることなく即アクションが可能です。

――アクションとは、例えばどのようなものでしょうか？

たとえば、新規顧客獲得が目的ならば、行動データ分析により離脱しそうな新規顧客のみにポップアップでクーポンを表示したり、アップセルやクロスセルが目的であるならば、AI学習した最適な商品をレコメンドしたりなど機能は豊富です。

また、アクションの対象となる顧客データはリアルタイムで取得していくので、一度表示した告知は同じ人には出さないなど、状況に合わせた非常に細かなパーソナライズが可能です。思い付く施策はほぼ実現可能で、効果測定やA/Bテストも容易に行えます。

――リアルタイム接客は、これからのECのスタンダードになっていくでしょうか？

売り上げアップやブランディングの有効な手段になると考えています。変化の激しい現代において、EC事業者様は常に「今、その瞬間」が求められています。

コロナウイルスの脅威が去った後は、どうしたらいいのか？過去のデータを参照しても答えは出ません。目の前で起こっている事象に対して、リアルタイム解析データを基に対策を立てる。このスキルは、今後のEC事業者にとって必須といえるでしょう。