ECで理想的なCRMを実現するために必要なデータ環境構築とは?

EコマースのCRMを進めるにあたり「こんなシナリオを配信したい」というイメージがあっても、そこから実行に移す(CRMツールに設定と入稿を行い配信を開始し始める)ことがうまく出来ない、というケースが多く見られます。

今回の記事ではマーケターがプランニングしたシナリオを実行するために必須の「データ環境の構築」についてお伝えします。

この部分の基本をしっかりと理解しておくことで、CRMの推進、ツールの活用が驚くほどスムーズに進みますので、まずは全体像だけでも把握しておくことをお勧めします。

ECにおけるCRMとは

ECにおけるCRMの定義はEC事業者によって異なります。一般的にはロイヤルティの高いファンの育成が理想論として語られることも多いですが、最終的に目指すところはLTVの高い顧客を増やすことで「リピート売上を増やす」ことです。CRMに取り組んだ結果、具体的な数字としての売上が増えなければ成果が出たとは言えないためです。
そのためには一斉メール配信が中心の画一的なコミュニケーションから脱却し、ターゲットごとに最適なメッセージやコンテンツを、最適なタイミングで伝えるコミュニケーションを実現する必要があります。
そこでプランニングとともに必要になるのが、シナリオ実行のための「データ環境の構築」です。

データ環境構築とは

ECのCRMを実現するにあたってデータ環境構築は外せない必須要素なのですが、あまり語られることがありません。
裏側の話のため、情報もあまり出回っていないのが実情です。
実際にgoogle検索で「CRM データ環境構築」と検索しても実務に役立つ記事はほぼゼロに等しい状況です。

ECのCRMに必要なデータ環境構築とは簡単にいうと「CRMのシナリオ実行に必要なデータを取得し、利用できる形で格納し、必要なセグメント抽出を行えるようにする」ことです。

このときに重要なのが「CRMのシナリオ実行に必要な」という部分です。
つまりどんなシナリオを実行するか先に決まらないと、必要なデータも決まりませんので
無駄なデータを取得・格納することになってしまいます。
ECサイトを運営していれば様々なデータが日々蓄積されていきますが、使える必要なデータは実行したいCRM施策に依存します。

施策に必要のない無駄なデータが増えると、それだけ管理や運用も煩雑になり生産性が下がるばかりでなくデータの保管費用も増えることにつながりますので、データ環境を整える前に実行すべきCRM施策は整理しておく必要があります。

また、単にデータを集めるだけでは意味がなく、顧客一人一人に紐づけることが必要になります。
つまり、施策に活用するためには、この顧客はどんな人で、過去にどんな行動(注文やページ閲覧)をした人だ、というように「顧客の姿を把握できる」形でデータを保持する必要があります。

ECのCRMに活用されるデータ

CRMには様々なデータが利用されます。
ECの場合は主に以下のようなデータが利用されます。

・顧客情報(メールアドレス、都道府県、性別、生年月日など)
・注文情報(注文日、発送日、注文商品コード、商品名、単価、注文個数など)
・商品情報(商品コード、商品名、単価など)
・閲覧情報(閲覧日時、閲覧URLなど)

ここで必要になるのが、顧客を紐づけるためのキーです。
キーとはテーブル内のレコードを一意的に識別するためのフィールドで、多くの場合でメールアドレスや顧客IDが使われます。例えば顧客IDをキーにした場合、顧客IDが同じなら同じユーザーとして扱う、ということです。
キー情報をもとに顧客にまつわる情報(注文履歴や閲覧履歴など)を紐付けます。

もしここで顧客データが一意的でなかったとした場合、重複データとなってしまい正しい分析ができないばかりでなく、同一顧客に重複でメッセージを送信してしまうなど不具合が発生します。個人情報管理の不備で顧客の信頼を失わないようにデータの整備には万全を期す必要があります。

ECで最低限やるべきCRM施策と必要なデータとは?

ECで最低限やるべきCRM施策には、以下のようなシナリオがあります。

・会員登録後フォロー 購入せずに会員登録だけをした顧客に向けたシナリオ
・購入後フォロー   購入した顧客に対し、よりECサイトを理解してもらいロイヤリティを高めるためのシナリオ
・休眠顧客フォロー  最後の注文から一定期間が経過した休眠顧客に対し、再度注文を促すためのシナリオ
・アクティブ顧客のフォロー 頻繁に注文している顧客に対し、よりロイヤルティを高めるためのシナリオ
・カゴ落ち顧客のフォロー  カゴ落ちした顧客を注文につなげるためのフォローシナリオ
・閲覧後離脱フォロー    ページ閲覧後に離脱した顧客を注文につなげるためのフォローシナリオ
・誕生日顧客のフォロー   誕生日顧客に対し、再注文のきっかけを提供するシナリオ
・ポイント有効期限が近い顧客のフォロー ポイント有効期限が間近な休眠顧客を掘り起こすためのシナリオ

上記施策はCRMの中で売上を上げるためには特に重要な施策でありますが、
これらのシナリオを実現するためには、シナリオごとに必要なデータが異なってきます。

例えば会員登録後フォローであれば、購入せずに会員登録だけをした顧客を紐づけるために会員登録日だけでなく顧客それぞれ個人別の総注文回数が必要です。
購入後フォローであれば、商品ごとの初回注文日、初回出荷日だけでなく、シナリオによっては個人別の総注文回数、商品ごとの総注文回数などが必要になる場合もあります。
何度もECサイトで購入してくださる顧客や同一商品を複数回購入してくださる顧客には当該顧客に合わせたシナリオが組めるからです。

プランニングしたCRM施策をスムーズに実行に移すのに必要なスキルとして、
「このシナリオを実現するには、どんなデータが必要で、どんな条件でのセグメント抽出が必要」という条件を自ら考えられることが必要です。

また、プランニングの際には具体的に「誰に」「何を」「いつ」配信したいのか、
どんな場合は除外するのか、といった詳細を設計できる能力が必要になります。
ここが曖昧だとツールへの実装が出来なかったり、シナリオ稼動後に意図しない顧客にメッセージが配信されるなどの問題が起きてしまいます。
また使用しているCRMツール側での設定方法が複雑な場合、シナリオ設計ができ必要なデータもそろっているのに実装に向けて多大な時間がかかることも考えられます。
実装したいCRMのシナリオを感覚的に迅速に設定できるツール選びもCRMを成功させるには必要です。

まとめ

ECのCRMではシナリオ設計ばかりがフォーカスされて語られることが多いですが、
それをCRMツールに実装してシナリオを稼動させるための実装スキルとしてデータ環境構築も同じぐらい重要な取り組みです。
その意味ではCRMのシナリオ設計とデータ環境構築はセットとして語られるべきものです。CRMがデータに基づき意思決定されるものである以上良いデータが集まれば良い施策を打つことができるからです。
もし自社のCRMが上手くいかないことが判明した場合、どこに問題があるのかを細かく分けて分析する必要があります。
大抵の問題はシナリオを設計するプランニングスキル、必要なデータを抽出するためのデータ環境構築、シナリオを実現するためのツール側の問題の3つに収斂されるケースがほとんどです。
CRMの実行フェーズでつまずかないためには、具体的なプランニング、利用データの環境整備も意識したシナリオプランニングを心がけることが重要です。

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