MozCon 2020セッションレポート:顧客を探すための科学

2020.10.21

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この記事の著者

増渕 佑美

2014年に株式会社アイレップに入社し、SEOコンサルタントとして従事。ソリューションビジネスUnitインバウンドマーケティングDivに所属。通販や人材などデータベース型サイトを中心に経験を積んでおり、現在はメディアサイトのSEOも担当し幅を広げている。
好きなこと:散歩、パズル、動物の動画をみること

2014年に株式会社アイレップに入社し、SEOコンサルタント...

MozConとは、SEOに関連したツールやコンサルティングサービスを提供する米Mozが開催している、デジタルマーケティングのカンファレンスです。毎年7月頃に米国シアトルで開催されていましたが、今年は新型コロナウイルスの影響で「MozCon Virtual」として7月14〜15日にオンラインで開催されました。

本記事では、データやテクノロジーを駆使して企業のマーケティングを支援するMerkle社のSenior SEO ManagerであるAlexis Sanders氏(以下、サンダース氏)の「顧客を探すための科学」についてのセッションをレポートします。このセッションでは、顧客を科学的に見つけて理解するための方法が説明されました。

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図1:The Science of Seeking Your Customerと題してセッションを行ったMerkle社のサンダース氏)

 

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「顧客を探す」とはどういうことで、なぜやるのか、いつやるのか

まずサンダース氏は「顧客を探す」について、下記のように説明しました。

・アートでありサイエンス:直観とそれを裏付けるデータの両方が重要
・マクロでありミクロ:大勢のオーディエンスも個人も対象
・多面性を意識する:探している顧客は一次元ではなく、それぞれに人生があり多面的である
・絶えず変化していることを知る:製品の市場での成熟度に応じ、顧客は常に変化していく

また、顧客を探すための基本的な質問(Key questions)として一般的なものを紹介しました。

・彼らは誰か?
・彼らはなぜ買うのか?
・彼らは何が必要か?
・彼らはどのクエリを使用しているか?
・彼らの旅(journey)はどんなものか?
・彼らにとって何が重要か?

これに回答するには、基本的な情報(Key information)、個人のコアとなるもの(Personal core)、製品との関係(Product related)、テクノロジーやWebサイトとの関係(Relationship w/tech)の4つを考える必要があります。

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図2:顧客を探すための基本的な質問に回答するために考えるべきこと)

 

基本的な情報(Key information)には、デモグラフィックデータ(年齢、性別、収入、場所、子供の人数など)と「オーディエンスを説明する上位5つの形容詞」が含まれます。これは、どのような人が製品を購入するかと関連します。例えば、ローカルビジネスをしているならそのエリアで顧客を見つけるためにとても重要な情報になります。

個人のコアとなるもの(Personal core)は、外からではわからない内面的な情報(成し遂げたいこと、モチベーション、評価基準や自己概念、物事に対する態度、興味関心)が含まれ、オーディエンスを人として知るために重要な情報です。

製品との関係(Product related)は、競合製品にどのように勝つか、オーディエンスが本当に求めているものや探しているものは何か、類似製品の中で買う可能性が高い製品はどれか、などの情報が含まれます。

テクノロジーやWebサイトとの関係(Relationship w/tech)は、オーディエンスはテクノロジーやWebサイトとどのように関わっているか、関連製品への年間支出、オンラインでのエンゲージメントが高い場所、デジタルメディアの利用方法が含まれます。

これら4つの情報から、総合的に冒頭の質問の回答を検討することが求められますが、そもそもなぜ「顧客を探す」必要があるのでしょうか。サンダース氏はこの理由について、「オーディエンスとの対話に変化をもたらせるため」と述べています。顧客に関するデータが無い場合、自社製品と顧客の接点がどのようなものなのか、コンテキスト(文脈)がわからないため対話をするのは非常に難しくなります。一方で、顧客に関する調査をおこなってデータを収集していれば、コンテキストを推測しやすくなり具体的に下記に役立ちます。

・適切な質問をすること
・意思決定を促すものをターゲットにすること
・オンラインとオフラインの場所を特定すること
・エンゲージに関与する方法を決めること
・有意義な立場でつながること
・人々にとって本当に重要なことを特定すること
・彼らの価値観を理解すること
・全体としてより良い体験を創り出すこと

あわせてサンダース氏は、「顧客を探す」タイミングは特定の間隔で定期的におこなうことが理にかなっていると述べました。製品開発から市場への参入、成長、成熟、衰退に至るまで、製品の全過程で顧客を知ることは売り上げに貢献するためです。また、過程ごとにオーディエンスが大きく変わっていくことも、定期的に調査をおこなうべき理由のひとつです。

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図3:製品のライフサイクルにおける全過程において、オーディエンスリサーチが有効と述べられた)

「顧客を探す」ためのデータはどこにあるのか

サンダース氏は、大きく分けてファーストパーティとサードパーティのデータがあるとしたうえで、ファーストパーティに分類されるデータについては、Webのパフォーマンスに関するデータ(Web Performance Analytics)とオーガニック検索のパフォーマンスに関するデータ(Organic Search Performance)、サーベイ(Surveying Tools)について説明しました。

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図4:First-partyに分類されるデータ)

 

・Webのパフォーマンスに関するデータ:Google アナリティクス
Google アナリティクスについては3つの機能が紹介されました。ひとつめは"Audience > Interest"(日本語では、"ユーザー > インタレスト")で確認できるレポートです。現時点で関心のあるカテゴリが把握できる「In-Market(購買意向の強いセグメント)」と一般的な興味や趣味が把握できる「Affinity(アフィニティ カテゴリ(リーチ))」をそれぞれ確認することで、顧客が興味を持っていることを調査できます。

ふたつめは、"User Explorer"(日本語では、"ユーザー エクスプローラ")で確認できるレポートです。セッション単位で個別のユーザー行動を分析できるこのレポートは、具体的なユーザーのジャーニーを作成するときに役に立ちます。

最後に紹介されたのは、"Google Analytics Intelligence"(日本語では、"アナリティクス インテリジェンス")です。これはレポートではなく、データへの理解を深められるようにGoogleが機械学習を利用してサポートしてくれる機能です。便利な機能のひとつとして、質問に回答してくれる機能※1を紹介しました。例えば「セッションが最も多いランディングページは?」のような質問を入力するとすぐに回答を得ることができます。
※1:質問に対応している言語は、 2020年9月時点で英語のみ

・オーガニック検索のパフォーマンスに関するデータ:Google サーチコンソール
Google サーチコンソールでは、クリックを伴う行動にどんなストーリーがあるか分析できるとしたうえで、ストーリーのパターンをカテゴライズする手法が紹介されました。手法にはエクセルやスプレッドシートを利用する以外に、ブラウザ上でプログラムを実行してデータ分析を行えるJupyter NotebookやGoogle Colaboratoryの利用、機械学習の利用、手作業での分析があります。このうち、Jupyter NotebookやGoogle Colaboratoryを使用して分析を効率的にするアイデアについて、詳細が記載されたリンク先が紹介されました。
参考:Jupyter Notebook
参考:Google Colaboratory


・サーベイ(ユーザー調査)
サーベイは、求めている情報を具体的に取得できる優れたやり方と紹介し、適切な調査結果を得るためのヒントが説明されました。

・サーベイの専門家の手法を参考にする
・定量的にする
・短い質問を心掛ける
・誘導的な質問を避ける
・わかりやすく平易な用語を使う
・一貫性を保つ
・2択を避ける
・調査自体をテストする
 
また、調査対象者たちとの距離が近く、協力を得られる場合には、一般的な興味を理解するために、Google Discover※2のメニュー画面から確認できる"Interests"(日本語では、"興味、関心")を質問する方法も紹介されました。調査対象者同士の共通点の有無などを調査することで、興味深い傾向が確認できる可能性があります。
※2:Googleの自動システムがユーザーの興味や関心に関連するコンテンツを表示する仕組み

次に、サードパーティに分類されるデータについては、検索されているキーワードに関するデータ(Keyword Search Data)とオーディエンスに関するデータ(Audience Tools)、公表されている研究結果(Research Publications)、CRMに関するデータ(CRM)について説明しました。

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図5:Third-partyに分類されるデータ)

 

・キーワードに関するデータ
Google キーワードプランナーやGoogle トレンドなどが該当し、キーワードデータを検索意図や検索結果の機能ごとに分類したり、検索されているエリアの特徴を調査したりすることにより、人々がWebサイトへどのように訪れるのか推測するのに役立ちます。

・オーディエンスに関するデータ
オーディエンスに関するデータを取得できるツールは、3つ紹介されました。ひとつめは、Google Find My Audienceで、Googleが提供している無料のツールです。知りたいオーディエンスのセグメントを入力するだけで、そのセグメントがよく閲覧しているYouTubeチャンネルや購買意向の高いカテゴリ、そのセグメントが興味を持っている他のカテゴリなどがまとめられたPDFが配布されます。YouTubeで動画を公開している人が対象のツールですが、顧客が興味を持っていることを調べる、という観点ではそれ以外の人にも有益なツールです。
参考:YouTube で視聴者層を見つける - Think with Google

ふたつめは、Facebook Audience Insights(日本語では、オーディエンスインサイト)です。Facebook広告の利用者を対象とした無料のツールで、Facebook内のオーディエンスに関するさまざまな情報を得ることができます。例えば、特定のテーマに興味があるオーディエンスについての、役職や職種、人気のカテゴリ、位置、アクティビティの頻度や利用しているデバイスの種類などを確認することができます。

最後は、SparkToro※3です。これは、Moz社の創設者であるRand Fishkin氏が2018年に新たに立ち上げた企業が運営している、オーディエンスデータに関するツールです。コンテンツやインフルエンサーの観点からオーディエンスのインサイトを分析している場合に特に役立つと説明されています。特定の話題について調べたい場合、その話題に関心のあるオーディエンスのボリュームや、話題にしているソーシャルアカウントなどを把握でき、その話題で影響力の大きい人を見つけることも容易です。話題になっているキーワードを発見することもできるため、ソーシャルリスニングに役立てることもできます。
※3:2020年9月時点では、日本のデータには対応していない

・公表されている研究結果
サンダース氏は、シンクタンクなどが公表している研究結果も、広い意味で顧客を探す際に役に立つと紹介しました。例えば、健康に関わるクライアントを担当している場合、CDC(アメリカ疾病予防管理センター)が発表している情報が参考になる場合もあるそうです。また、大手のコンサルティング企業や研究者により公開されている大量のデータセットは、物事や起こっていることについての推測を可能にし、一般的なオーディエンスの情報を見つけるのに最適です。

・CRMに関するデータ
最後に、ファーストパーティとサードパーティの両方に該当するCRMデータについて説明しました。多くの組織では、SEOチームとは別にCRMチームがあるため、SEO担当者はCRMチームに何を訪ね、どんなデータを求めるべきか知っていることが重要です。また、CRMのデータには、フリークエンシー(基準を満たした頻度)とインデックス(基準となるオーディエンス分布との比較)のふたつの主要な指標がありますが、顧客を探すには高いインデックスを示すデータを増やす必要があると述べられました。サンダース氏は、所属するMerkle社のツールで取得できるデータから、興味深い例をふたつ紹介しました。

<Minute Maid(果実飲料メーカー)の例>
年齢別では35-49歳のインデックスが高く、この年代の人たちはMinute Maidをよく利用していることがわかります。純資産別では150,000ドルから375,000ドルの人たちのインデックスが高いです。また、子供の人数では1人以上子供がいる家庭のインデックスが高くなっています。データを組み合わせてみることで、実際に35-49歳の人がMinute Maidのジュースを多く飲んでいるのか、検討する必要性に気づくことができます。

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図6:Minute Maidに関する年齢別のインデックスデータ)
※グレーの棒グラフは基準となるオーディエンス分布、青の棒グラフがインデックス

 

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図7:Minute Maidに関する純資産別のインデックスデータ)
※グレーの棒グラフは基準となるオーディエンス分布、青の棒グラフがインデックス

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図8:Minute Maidに関する子供の人数別のインデックスデータ)
※グレーの棒グラフは基準となるオーディエンス分布、青の棒グラフがインデックス

<Chipotle(メキシコ料理のレストランチェーン)の例>
Chipotleの利用について、年齢別では76歳以上のインデックスが低い傾向があります。また、祖父母が家で一緒にいるとき、Chipotleを利用しない傾向も確認できます。この例では、この傾向を起点にしてマーケティングの戦略を立てることもできるかもしれません。

 

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図9:Chipotleに関する年齢別のインデックスデータ)
※グレーの棒グラフは基準となるオーディエンス分布、青の棒グラフがインデックス

 

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図10:Chipotleに関する一緒にいる家族別のインデックスデータ)
※グレーの棒グラフは基準となるオーディエンス分布、青の棒グラフがインデックス


サンダース氏は、これまでに紹介した各データのヒエラルキーについても触れました。現状SEOではクッキーやパネルのようなヒエラルキーの下半分が使われていると述べています。また、ヒエラルキーの頂点に位置する、「個人を特定できない」個人別のIDという概念は非常に興味深いこと、既にこのIDに関するデータは拡大しており、多くの企業がデータを収集していることについても述べられました。

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図11:データのヒエラルキーに関するイメージ図)

 

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図12:多くの企業がデータを収集し、相互に接続しながら拡大している)

どのように「顧客を探す」のか

サンダース氏は、抽出したデータを整理するための方法として、brainwriting(ブレインライティング)とmini-charrettes(ミニ-シャレット)を紹介しました。ひとつめのブレインライティングはブレインストーミングと似ています。一般的にブレインストーミングは複数人で集まってアイデアを話し合いますが、ブレインライティングでは各自が事前にアイデアを書いてから話し合う形式を取ります。ブレインライティングには、影響力がある人の意見に左右されにくくなる、内向的な人が意見を発しやすくなる、などのメリットがあり、より生産的な会議にできると述べられました。

ふたつめのミニ-シャレットは、短期間のうちに小さな会議を繰り返し開催してアイデアをまとめていく方法です。サンダース氏は、この方法をとる場合はオンラインのホワイトボードを活用することを推奨しています。

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図13:アイデアを整理するための方法がふたつ紹介された)

 

あわせて、整理した情報を表現するための3つのステップも紹介されました。

1.一般的なユーザーのジャーニーを作成する
オーディエンスまたは特定のユーザーについて、整理したデータに基づき、一般的なライフステージやWebサイトとのタッチポイント、主な興味の中心を特定してマッピングします。オーディエンスは、どのタイミングで、どんなものや情報を必要とするのか、などが該当します。

 

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図14:一般的なユーザージャーニーのイメージ図)


2. Audience brief(オーディエンスの概要)を説明する
次に、Means-ends model(手段-目的モデル)をもちいて、自社にとってのオーディエンスの概要説明を作ります。Means-ends modelについて、サンダース氏は「各個人にとっての機能的なメリットにつながる、製品の具体的なメリットは何か」を明らかにすることと述べています。これには、大量のデータや分析、アイデアなどが必要になりますが、「製品の[属性]は何で、それは[機能上の利点]にどのようにつながり、[ユーザーの気持ち]にどう影響し、[個人の価値観]にどのように反映されるか」を明確にすることで、オーディエンスの概要を表すことできると説明しました。

 

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図15:Means-ends modelのイメージ図)

 

3.自社のコンテンツ戦略に対するユーザーのジャーニーをマッピングする
最後にユーザーの目的や必要とするコンテンツなどを整理し、自社のコンテンツ戦略を踏まえたジャーニーを作成します。これにより、それぞれのチャネルやタッチポイントがどのようにユーザーに関与するかを表現することができます。

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図16:コンテンツ戦略に対するジャーニーマップの例)

まとめ

まとめとしてサンダース氏は以下のポイントを述べました。

・利用できるデータはすべて活用する
・自分以外のチームが持つデータも活用できるよう他のチームと連携する
・顧客を探すための分析は、常に進化している
・パーソナライズ、一人一人に合わせたキャンペーンが重要

最後に、この種の調査は単発的なプロジェクトの形式にするのではなく、継続的にさまざまな分析に取り組むべきであると述べてセッションを終えました。

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参照元 MozCon『The Science of Seeking Your Customer』 (最終閲覧日:2020年10月21日)
(図17:「顧客を探す」調査は継続的にさまざまな分析をおこなうことが推奨された)

サマリー

このセッションでは、「科学的に顧客を探す」をテーマに、その必要性やデータのありか、整理する方法などが体系的に解説されました。紹介されたツールは、広告配信者向けのものやYouTubeでの動画発信者向けのものなど、対象者にばらつきがありましたが、自社にとっての「顧客を探す」という目的では、どの部署にいても確認して活用すべきデータと言えます。自分の分野にとどまらずに他のチームと連携しながら利用可能なデータを活用し、より科学的に自社にとっての顧客を知ることで、さらに良いマーケティングが可能になるでしょう。

 

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