デジタル分析とは何ですか？ 定義、例、およびツール

デジタル分析は、複数のデジタルソースから製品データを収集および分析して、製品およびマーケティング戦略に情報を提供するプロセスです。 AmazonとNetflixは、デジタル分析を活用して新機能を強化していることで有名ですが、あらゆる規模の企業が、解約の最小化、実験の奨励、既存の顧客の価値の向上など、さまざまな用途にデジタル分析を使用できます。

重要なポイント

• デジタル分析は、すべてのデジタルソースからのデータを収集、分析し、最終的にそれに基づいて行動するプロセスです。
• 企業はデジタル分析を使用して、解約を最小限に抑え、実験を奨励し、既存の顧客の価値を高めています。
• 自社の顧客データの力を利用したいと考えている企業は、Amplitudeのような有能なデジタル分析プラットフォームの支援を必要としています。
• 企業が競合他社に遅れをとる前に、分析優先のアプローチを採用する機会は狭くなっています。

デジタル分析はどこで使用されますか？

NetflixやAmazonがコンテンツや製品の推奨事項をどのように作成するのか疑問に思ったことはありませんか？ 彼らのパーソナライズエンジンは、顧客データとデジタル分析を活用して、最良の推奨事項を作成します。

そしてビッグデータの時代では、このように顧客データを活用できるのは技術の巨人だけではありません。 現在、ほとんどの企業は、分析されるのを待っている顧客データの金鉱に座っています。 顧客は毎日デジタル製品の時間を記録しており、マーケティングおよび製品マネージャーは、何が機能しているか、何が機能していないか、そして将来何が機能するかについて直接洞察を得ることができます。

MicroStrategyが最近調査した企業のうち、94％が分析を成長とデジタルトランスフォーメーションに不可欠であると特定しました。 それにもかかわらず、明確に定義されたデータ戦略を維持している企業はわずか30％です。 さまざまなデータストリームに完全かつ有意義に関与する企業は、アナログ戦略の作成に固執している競合他社よりも有利です。

デジタル分析データはどこから来るのですか？

ウェブサイトデータ

Webサイトのデータは、企業が自分のサイトにアクセスしているのは誰か、そこにアクセスした後は何をしているのかを特定するのに役立ちます。 このデータを評価することは、どの人口統計グループが特定の製品や機能に最も惹かれているか、またはどの取得チャネルが最も効果的であるかを判断するのに役立ちます。

Webサイトのデータは、訪問者がページ間を移動するときに訪問者を追跡する手段としても役立ちます。 ユーザージャーニーを追跡することで、ブログの効果からコンバージョンのための最高のパフォーマンスのページまで、すべてを測定できます。

製品データ

あなたがこれを読んでいる間、あなたの顧客はあなたの製品内で行動データを生成しています。 彼らがあなたの製品を使用する方法には、その可能性と制限についての重要な洞察が含まれています。 製品データの分析により、次のことが明らかになります。

• 最も人気のある機能と最も人気のない機能
• 重要な変換イベント
• チャーンにつながる摩擦点
• 生涯価値の高い顧客間の共通点

デジタル分析は、製品戦略から当て推量を取り除くことを目的としており、製品データはあいまいさの余地をほとんど残していません。 これは、意図したとおりに製品を使用しようとしている既存の顧客からのデータです。 そうでない場合は、彼らの行動を注意深く見ることで、ユーザージャーニーの欠点を特定するのに役立ちます。

デジタルマーケティングデータ

デジタルマーケティングキャンペーンのデータは、見込み客に関する重要な情報を提供します。 例えば：

• キーワードデータ：キーワードを分析すると、これまで未開拓だった市場の急増傾向が明らかになる可能性があります。 最も成功したPPCキャンペーンと最も成功しなかったPPCキャンペーンの両方に、ユーザーになる可能性のあるユーザーの関心と、ユーザーの関心を最もよく表すメッセージに関する貴重な情報が含まれています。

• ソーシャルメディア：報告されているアメリカ人の82％は、少なくとも1つのソーシャルメディアアカウントを使用しています。 それらのすべてがあなたをフォローしているわけではありませんが、意味のある方法であなたのコンテンツと相互作用するものです。 ソーシャルメディアデータは、どのコンテンツタイプ、音声、およびメッセージングが見込み客と顧客のエンゲージメントを同様に促進するかを明らかにします。

内部顧客データ

内部データを調査することは、ユーザーコホートの存続期間と価値を判断するのにも役立ちます。 分析により、顧客がアップグレード、ダウングレード、および解約する可能性が高い時期に関する傾向が明らかになります。

価値の低いコホートは、エンゲージメントを改善するためのインセンティブオファーの対象となる可能性があります。 あるいは、マーケティングキャンペーンを調整して、本質的に価値が高いと特定された顧客をターゲットにすることもできます。

次のようなあらゆる種類の専有分野で有用なデータを見つけることができます。

• 顧客のクレーム
• アカウント詳細
• 取引履歴

ビジネス向けデジタル分析のメリット

デジタル分析ツールが採用される前は、製品マネージャーやマーケターは、直感や過去の経験に基づいて意思決定を行うことを余儀なくされていました。 製品戦略の基礎となる利用可能な唯一のデータは、過去のパフォーマンスであり、顧客の好みの限られた全体像を提供するデータセットです。 顧客があなたの製品についてどう思っているかを知りたい場合は、インタビュー、調査、フォーカスグループを通じて直接顧客に尋ねる必要があります。

顧客はこれまで以上にオンラインになり、思考プロセスと行動についてこれまで以上に洞察を得ることができます。 しかし、これらの異なる情報の流れがまとめられるまで、それらの真の価値を解き放つことができません。

複数のソースからのデータを統合する

分析データを1つの傘の下に統合することで、ユーザージャーニー全体をカプセル化する顧客プロファイルをコンパイルできます。 ウェブサイトのデータは、どの広告が顧客をフォールドに導いたかを示し、製品データは、同じ顧客がオンボーディングを正常に完了するために行ったイベントとアクションを明らかにします。

ただし、統合されたデジタル分析プラットフォームがないと、マーケティングの顧客データを同じ顧客の製品データにリンクすることができなくなります。 カスタマージャーニー全体にアクセスする能力は、いくつかの点でビジネスに利益をもたらします。 デジタル分析は次のことに役立ちます。

チャーンを最小限に抑える

デジタル分析を使用すると、マーケティングと製品の実際のパフォーマンスを通じて、顧客に対する期待を調整できます。 シームレスな音楽ストリーミングエクスペリエンスを約束しているが、最初の曲がダウンロードされる前にチャーンが発生する場合は、分析を確認することで、プロセスのどの段階で摩擦が発生しているかを特定できます。

通信プラットフォーム8×8は、Amplitudeのデジタル分析を使用して、保持の取り組みを強化しました。 彼らの分析の評価は、彼らのアプリ内での使用の不足に関する懸念を明らかにしました。 コンバージョンドライバーを調べたところ、多くのユーザーが適切な製品パフォーマンスに必要なChromeブラウザ拡張機能をダウンロードしていないことがわかりました。 この問題に取り組むための協調的な取り組みの後、8×8では7日目の保持率が2倍になりました。

解約率を改善するための先進的な方法には、デジタル分析を使用してマーケティングキャンペーンのターゲティングを最適化することが含まれます。 あなたのデータはあなたの最も価値のある顧客の人口統計学的および行動的構成をあなたに提供します。 どの顧客が最も多く支出し、最も長く滞在するかがわかったら、同じ人口統計と行動をターゲットにしたマーケティングキャンペーンを作成して、製品に長期的な価値をもたらす可能性が最も高い顧客を呼び込む必要があります。

電力実験

改善は必ずしも製品の問題を修正することではありません。46％の企業がデジタル分析を使用して、新しい収益源の機会を見つけ、新しい機能や戦略を作成しています。 データを分析すると、プレイリスト作成機能が驚くほど頻繁に使用されていることが明らかになる場合があります。 このような実現は、追加のサポート機能やまったく新しい製品の基礎として役立つ可能性があります。

実験は製品マーケティングにも及びます。 おそらく、プレイリストを作成している顧客は、最初の1年以内に解約する可能性が10分の1であることに気付くでしょう。 現在プレイリストを作成していない顧客にメールを送信し、機能自体を強調表示して直接リンクすることにしました。 Amplitudeのようなデジタル分析ソリューションを使用すると、機能の複数のバリエーションをA / Bテストして、どのバージョンが最高のコンバージョン率を提供するかを定量化できます。

パーソナライズを通じて顧客価値を高める

パーソナライズはすぐに将来のマーケティング方法論になりました。 顧客の80％は、パーソナライズされたコミュニケーションとオファーを活用するブランドから購入する可能性が高くなります。 この好みは実際の収益に直接変換され、企業の80％がパーソナライズされたマーケティングコンテンツの使用に由来する売上高の伸びを報告しています。

適切な分析プラットフォームは、以前の購入履歴、プロファイル、および行動の組み合わせに基づいて、顧客が次に何を望んでいるかを予測できます。 推奨事項は、パーソナライズされた顧客体験に貢献するだけではありません。 また、アップセルとクロスセルの優れた機会を提供します。 アマゾンは現在、総売上高の35％を一流のレコメンデーションエンジンに帰しています。

デジタル分析プラットフォームで何を探すべきか

独自のデータのメリットを享受するには、有能なデジタル分析プラットフォームが必要です。 膨大な量の情報から実用的な戦略を作成することは困難です。 Slackのような巨人は、毎日何百万もの顧客に対応しており、それぞれが独自のデータプロファイルを生成しています。 中小企業でさえ、何千もの見込み客や顧客のデータを理解することに取り組んでいます。

大量の顧客データを活用し始める前に、すべてを管理するためのソリューションを見つける必要があります。 デジタル分析ソリューションで探すべき主要なコンポーネントは次のとおりです。

データ統合

各デジタルソースを接続できる分析ソリューションが必要です。 利用可能な顧客データは、「スプレッドシートとデータベース」のアプローチよりも古くなっています。

魔法のようにすべての関連データをスプレッドシートまたはデータベースに手動で記録できたとしても、データを理解するために必要な並べ替えと計算には、数日から数週間かかる場合があります。 Web、製品、および内部データのみを個別に分析するためのツールが存在しますが、分析の真の力は、データストリームの統合にあります。

動的機能

情報のみを保持する分析プラットフォームは、単なる栄光のデータベースです。 デジタル分析プラットフォームでは、次のことが可能になります。

• 実験とA/Bテストを実行します
• カスタマージャーニーを追跡する
• データを使用して予測と推奨事項を作成します
• 過去および予測された行動によってユーザーをセグメント化する
• 保持と価値の構築に取り組むのに最適な時期を決定する

スケーラビリティとアクセシビリティ

成長するビジネスには、増加するデータ負荷を処理するのに十分強力なプラットフォームが必要です。 ボリュームを処理し、新しいソースと統合する分析プラットフォームの機能は、顧客ベースの最も完全な全体像を作成する上で非常に重要です。

デジタルシステムは、成長に対応するために新しい機能が追加されるにつれて、不格好になることがよくあります。 それでも、企業が分析の洞察に依存するようになるほど、プラットフォームを使用する可能性が高い人々の数は多くなります。 スケーリングするだけでなく、会社の大多数の人々にとって使いやすいデジタル分析ソリューションを用意することが重要です。

3デジタル分析ツールの例

企業が顧客データを整理するのに役立つデジタル分析ソリューションは数多くあります。 会社に最適なソリューションは、顧客データの使用方法によって異なります。 いくつかの顕著な例は次のとおりです。

振幅

Amplitudeは、データを最大限に活用したいと考えている企業に最適なデジタル最適化システムです。 Amplitudeの一連の製品（Amplitude Analytics、Amplitude Experiment、およびAmplitude Recommendation）により、チームは次のことが可能になります。

• 単一の製品内で複数のチャネルとプラットフォームからのデータを統合して分析します
• 結果をリアルタイムで分析しながら、A/Bテストと実験を行う
• 予測を作成してテストし、推奨事項を作成します
• ユーザージャーニー全体での顧客行動に関するミクロレベルの洞察を提供する

Amplitudeは、大量のデータから洞察を拾い集めることは、経験豊富な人でも混乱を招く可能性があることを理解して構築されています。 デジタル最適化システムは、すべてのデジタルファーストチーム（製品やマーケティングなど）を念頭に置いて構築されているため、チームはシームレスに洞察を得て行動を起こし、顧客の生涯価値をもたらす成果を推進できます。

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グーグルアナリティクス

Google Analyticsは、多くの企業のデフォルトのWeb分析ソリューションです。 その無料サービスにより、チームは会社のWebサイト全体のトラフィックとアクティビティを追跡できます。 これには、次の機能を含む多くの便利な機能が含まれています。

• Webページのパフォーマンスを追跡する
• オーディエンスコホートを監視する
• マーケティング目標に合わせてコンバージョン率を計算する

Google Analyticsのデジタルツールベルトには多くのツールがありますが、すべての人に適しているわけではありません。 製品チームにとっての主な欠点は、主にWeb開発者とマーケター向けに構築されていることです。 デジタル製品データを利用したい場合は、他の場所を探す必要があります。

ペンド

Pendoは、もう1つの人気のあるデジタル分析製品です。 顧客体験を向上させる手段として、製品データの収集と分析に焦点を当てています。 Pendoを使用すると、次のことができます。

• 顧客の行動を追跡および分析する
• 顧客のフィードバックを収集して、製品開発と新機能を通知します
• アプリ内ガイドと製品ツアーを作成する

Pendoは、UXの改善を優先するチームには適していますが、影響分析や変換ドライバーなどのより深い分析機能には及ばない可能性があります。

新しいデジタル分析戦略を実装する方法

貴重なデジタルデータを十分に活用するには、いくつかの重要なステップを踏む必要があります。

1.現在の制限を特定する

現在、ビジネスでデジタル分析戦略を採用している場合は、アップグレードが必要な理由が必要です。 おそらく、古いシステムでは、計算された予測を行ったり、推奨事項を作成したりすることはできません。 たぶん、A/Bテスト機能は何かが望まれることを残します。 一部の企業は、初めてデータの収集と分析を検討している可能性があります。

2.あなたの目標を決定する

デジタル戦略を採用することにより、チームと企業の両方として達成したいことを完全に説明します。 一般的な目標は次のとおりです。

• 製品の革新と機能開発の推進
• カスタマージャーニーのパーソナライズ
• チャーンを最小限に抑えるための摩擦の特定
• オンボーディングフローの最適化

3.適切なソリューションを選択します

市場に出回っているすべての製品が、目標で概説した結果を提供できるわけではありません。 ほとんどのデジタル分析製品は、デモ、ウェビナー、または無料トライアルを提供して、それらの製品が成功を達成するのにどのように役立つかを強調しています。

たとえば、AmplitudeはAmpliTourを主催しています。これは60分間のインタラクティブなワークショップで、関係者が製品に直接飛び込むことができます。 ビジネスの成功にとってデジタル分析がいかに重要であるかを考えると、最終的な決定を下す前に、時間をかけて利用可能なソリューションを調査する価値があります。

デジタル分析に追いつく（または取り残される）

企業は、デジタル分析に関して独自の岐路に立っています。 データ主導の洞察の利点は、十分に文書化されており、議論の余地がありません。 ただし、多くの企業は、既存のインフラストラクチャを分析中心のアプローチに適応させるのに時間がかかっています。 エグゼクティブチームは、プロセスを新しい標準にいつどのように移行するかについて、行き詰まっていると主張しています。 一方、より機敏な競合他社は、主にデータ主導の戦略に導かれて、彼らを追い越しています。

すぐに、デジタル分析を使用するビジネスと使用しないビジネスの間のギャップは完全に縮小します。 ホールドオーバーは、分析を活用した運用モデルに適応するか、すでに存在するビジネスに置き換えられます。 追いつくよりも、誰もが追いつく方が常に良いです。 適切なデジタル分析プラットフォームで有利なスタートを切ることができます。

参考文献

• Econsultancy ： 2018最適化レポート
• Epsilon：新しいEpsilonの調査によると、ブランドがパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する場合、消費者の80％が購入する可能性が高くなります。
• マッキンゼー：小売業者が消費者に追いつく方法
• MicroStrategy： 2020 Global State of Enterprise Analytics：データ主導のギャップに注意を払う
• NewVantageパートナー：ビッグデータとAIエグゼクティブサーベイ2021
• Triton Digital：インフィニットダイヤル2021