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清水誠がZohoの限界に挑戦
ユーザーが欲しい情報を
適切に届ける
2015-10-21
Makoto Shimizu
published
2
清水 誠 とは
 UX/Analyticsコンサルタント
 楽天で全社展開→米AdobeでツールPM
 電通 iX (Chief Analytics Officer)
 インテリジェンス ビジネスソリューションズ 顧問
 組織を中から変えるChange Agent
 WebCrew→Amway→楽天
 UX系企業の教育・組織支援
3
Overview
 クラフトビールメーカーのサイトにZohoを導入。Zoho CRM
、Zoho SalesIQ、Zoho Campaignを連携させ、購入履歴に
加えてサイト上の回遊行動も加味したスコアリングにより顧
客をセグメント化。その判定結果に応じて表示するコンテン
ツやメールのタイミングと文面を切り替えるパーソナライズ
に挑戦しました。
 大きな投資が必要になりがちなデジタルマーケティングの仕
組みを、Zohoでどのように実現したのか?具体的に紹介しま
す。
4
挑戦したこと
 大企業の取り組みを手軽に実現したい
 低予算でどこまで真似できるのか
 顧客視点でおもてなしを実現したい
 オンライン・オフラインのデータを統合
 単純なスコアリングではなく
 インプットからアウトプットまで
5
の事例
http://www.sanktgallenbrewery.com/
 ユニークな限定ビール
 いつも買える定番の銘柄もある
6
ビジネス課題
1. 不便でも貫くこだわりを理解してほしい
 作りたての味と香りを直送したい
2. お店で買って/飲んでほしい
 足を運ぶ習慣はリピートしやすい
 バーやイベントで楽しく美味しく
3. 定期的に買ってほしい
 「年に一度のぜいたく」「面白い一発芸」ではない
7
 どんな人に
どうなって
ほしいのか?
 ビジネス課題を
ふまえて
ユーザー視点で
ステップを定義
5.レベルUP
1.違いを知る
2.飲んでみる
3.思い出す
悪くない
気になる
エールに限る
飲んでみたい
また飲みたい
4.また飲む
美味しく飲みたい
経験者
顧客シナリオ
8
経験者
5.レベル
UP
良さそう
入口と循環を表現
いいね!
美味しく
飲みたい悪くない
2.飲んでみる 4.また飲む
3.思い出す1.違いを知る
9
経験者
5.レベル
UP
良さそう
変化を起こすための取り組み
いいね!
• 特長
• 歴史
• オンラインで買う
• 飲めるお店を確認
• お知らせ
• 公式ブログ
• ソーシャル
• 広報ブログ
• イベント出店
• 商品詳細
• お試しセット • 同梱レター
• Stepメール
• リマーケ
• 商品企画
• PR
• SEO
美味しく
飲みたい悪くない
2.飲んでみる 4.また飲む
3.思い出す1.違いを知る
• 限定商品
• 頒布会
• ギフト企画
10
ステップ到達(通過)をWebで判定
経験者
5.レベル
UP
2.飲んでみる 4.また飲む
3.思い出す1.違いを知る
11
レポート1:全体の流れ
12
人の行動・心理的な変化を長期で追う
↑ディメンション(区分)=人
レポート2:きっかけ分析
13
ここまではWebだけで
実現できていたが、
今回目指したのは…
14
Web以外のデータも集めて活用したい
1. サイト外の購入経験も
 楽天やAmazon、FAXで買うこともある
 メルマガやソーシャルまで個人単位で追いたい
 お問い合わせの入力内容も
2. 適切な人に適切なアプローチをしたい
 Webのコンテンツをパーソナライズしたい
 メールの内容やタイミングをパーソナライズしたい
15
そこでZohoをフル活用
1. Zoho CRMで顧客情報を管理
 購入履歴はECプラットフォームからインポート
2. Zoho SalesIQでWeb行動を収集
 Google AnalyticsのCookie IDをキーに
3. 行動&購入履歴をWebブラウザに配信
 CV数や購入回数、総売上をCookieと同期
Webとメールの
パーソナライズが容易に
16
画面DEMO
17
Web訪問開始時にCRMレコード作成
 セッションCookieが無い場合にAPI経
由でGA IDを送り、CRMレコード作成
Zoho
CRM
Google
Analytics
• GA ID
Zoho
SalesIQ
JS
Program • GA ID • GA ID
• 推定住所
• 閲覧情報
• 訪問スコア
18
GoogleアナリティクスでIDを取得
 ランダム発行のCookie IDを
カスタムディメンションで取得
 それをクロスドメインで引き廻す
19
レコードの例
GA IDベース
の架空Email 名前も架空
Webからの顧客
IPアドレスから
都道府県、市区
町村を自動判別
自動で取得される
訪問系指標
ルールに
基づくスコア
20
Web行動と購入情報をCRMへ
 データを集めてインポート
Zoho
CRM
Google
Analytics
• GA ID
Zoho
SalesIQ
JS
Program • GA ID • GA ID
• 都道府県
• 閲覧情報
• 訪問スコア
購入
DB
楽天
Amazon
自社EC
• GA ID
• 態度変容系指標
CSVで
インポート
抽出と
変換
• 住所
• Email
• 購入情報
21
CRM情報でパーソナライズ
 Web表示切り替え・個別メール配信
Zoho
CRM
Google
Analytics
• GA ID
Zoho
SalesIQ
JS
Program • GA ID • GA ID
• 都道府県
• 閲覧情報
• 訪問スコア
購入
DB
楽天
Amazon
自社EC
• GA ID
• 態度変容系指標
CSVで
インポート
Cookie メール
配信
抽出と
変換
• 住所
• Email
• 購入情報
指定条件による
コンテンツ出し分け
22
できるようになったこと(例)
 Webコンテンツのパーソナライズ
 お店検索ページで近くの店舗を案内
 同じカテゴリの商品のみリピート購入した
人がWebを再訪問した時にラインアップの
幅広さを訴求
 Emailのパーソナライズ
 過去に買ったことがある限定商品の予約を
開始して3日経ったのにWeb訪問や予約をし
ていない人に案内メールを送信
23
さらに目指すのは・・・
24
広く深く楽しめるようになってほしい
25
も
ら
っ
た
サンクトガーレンのコンセプトダイアグラム
ブランドへの依存度
ビ
ー
ル
マ
ニ
ア
度
広く
深く
味と香りに
目覚める
単商品を
リピート
飲んで
みる
追求
ビール博士
• ブランドKWで検索
• メルマガクリック
• 公式SNSクリック
• 頻繁に再訪問
• 毎年他人へプレゼント
• マニアックな記事を精読
• 幅広く商品を閲覧
• ディープな商品を購入
• イベント系情報をいつもウォッチ
26
これから実現したいこと(例)
 検討・購入の広さと深さを考慮したい
 横断的に幅広く商品を閲覧・検討したか
 芋づる式に詳細情報を深堀したか
 非購入者のEmail紐付け
 配信メールのURLにパラメータを付与し、
クリック訪問時にCRMレコードを更新
 クロスデバイスのGA ID紐付け
仕組みができたので既に実現可能
27
まとめ
28
本日のポイント
1. データは顧客視点でまとめる
 どんな人にどうなってほしいのか?
 その変化を起こすために何をすべきか?
• オフライン含めて長期で追う
• 行動や気持ちの変化をデータ化する
29
本日のポイント
1. データは顧客視点でまとめる
2. デジタルでデータを取得すると便利
 デジタルなら全ての行動を自動取得可能
わかり次第データを充実させていく
(Progressive Approach)
30
本日のポイント
1. データは顧客視点でまとめる
2. デジタルでデータを取得すると便利
3. アクションにつなげる
 データを施策のインプットにする
DMP
MA
Targeting
Campaign
31
Zohoへの期待
 Web行動のスコアリングを柔軟に
 例:URLの商品IDを切り取り、閲覧した商
品の種類数を取得
 反映速度をもっと速く
 クリック前の行動も条件で使いたい
 連携をもっと楽に
 Google Analytics連携を標準機能にしてほ
しい
32
ありがとうございました。
 コンセプトダイアグラムでわかる
[清水式]ビジュアルWeb解析
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