データエンリッチメントとは、既存のデータに補足的な情報や文脈を提供し、付加価値を高めることです。追加データは、同じ組織内の別のデータソースから取得することも、サードパーティのアプリケーションから取得することも可能です。

たとえば、アプリでユーザー名や固有のID番号を表示するとします。エンドユーザーの詳細(実際の名前、関連する電話番号、電子メールアドレスなど)を簡単に参照することができます。これにより、営業チームやカスタマーサクセスチームが実際の情報を使ってユーザーとコミュニケーションをとることができます。

データエンリッチメントによって便利なのは、取引先の顧客についてより深く理解できるようになることです。特に情報が散在し断片的である場合、データエンリッチメントは包括的な結果を出すために重要な役割を果たすのです。

Baremetricsは、あなたが知っている顧客に関する情報を豊かにするための企業です。是非Baremetricsの無料トライアルに登録してみてください。

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Baremetricsの顧客向けデータ拡張

Baremetricsでは、顧客データをリッチ化(拡張)するために2つの機能があります。

Baremetricsの機能の1つである顧客インサイト は、顧客プロフィールに顧客に関する情報を詰め込みます。このツールは、顧客プロフィールに顧客の所在地、本名、電子メールを自動入力します。また、顧客のすべての請求、支払い失敗、取引履歴を簡単に追跡することができます。

また拡張ツールでは、ビジネス指標と外部データを統合し、顧客についてより詳しく知ることができます。例えば、顧客の NPS スコアとその顧客のプロファイルを結びつけることで、次に話をするときにその顧客がどの程度満足しているかを正確に知ることができます。

また、お客様がサポートに連絡した回数とNPSスコアや解約率を関連付けることも可能です。

顧客に関する充実したデータを得るにはどうすればよいか

データエンリッチメントを行うためのサードパーティツールがいくつかあります。どのツールを選ぶか以前に、どのようなデータを探しているのかが重要な問題です。

データの種類や目的に応じて使用するツールは異なります。例えばデータがスプレッドシートであれば、Clearbitのようなデータエンリッチメントツールがあり、.csvの入力を受けて、完全にエンリッチされたデータの.csvを返すことができるだろう。

問題は、.csv形式である場合にエンリッチされたデータをどのように適用するかということです。データが直接アプリ内にあり、それをアプリ内で適用して顧客体験を改善するのであれば、顧客体験のツールキットと直接統合できるBaremetricsのようなツールを使用するとよいかもしれません。

また、どのような情報を求めているかによっても異なります。例えば、フードデリバリーソフトウェアを開発している場合、性別や配偶者の有無といった従来の情報では良いターゲティングパラメータにはなりません。過去の購入履歴や地理的な位置情報があれば、より効果的なターゲティングが可能になります。

どのようなデータが顧客プロフィールを充実させるか?

まず始めに、顧客プロファイルを充実させるために使用できるさまざまな種類のデータについて見てみましょう。

1. アイデンティティデータ

アイデンティティデータとは、氏名、電話番号、電子メールなど、その人のアイデンティティに関するデータのことです。どのような人が自社の製品やサービスに興味を持っているのかを特定する「ユーザー調査」の一種です。

基本的なデータはユーザーがWebサイトにサインアップしたときに収集されます。別の方法としては、サードパーティのツールを使ってインターネット上に散在するデータを統合し、意味を持たせる方法があります。例えば、提供された名前と一致するメールを公共の場から引っ張ってくるなどです。

このようなデータは、豊かにしたい個人に関連する情報をグーグルで検索すれば、自分で簡単に集めることができます。しかし100人単位の規模になると、非常に手間がかかるようになります。大規模に行う必要がある場合は、絶対にツールを使うことをおすすめします

2. 社会経済的な識別子

従来のデータがターゲット・マーケティングへの道を開く一方で、顧客やリードの頭の中を本当に理解できるようにするのは、給与、役職、業界、企業規模、職種などの社会経済的な識別情報です。その人がどのような仕事をしているのかを知ることは、間接的にその人に何を話すべきかということにつながります。

たとえば担当者が経理担当であれば、製品の請求や消費者契約について話をする可能性が高いでしょう。

無料トライアルで得られる収入が、ある国の平均給与よりも低い場合、あなたの製品/サービスのプレミアム版やハイエンド版への投資に興味を持つ可能性は低いでしょう。一方、このシナリオではお金は限られたリソースであるため、限定的でありながら刺激的な機能を備えたリーズナブルなプランを紹介すれば、コンバージョンの可能性を高めることができます。

大企業の社員であればお金の問題はないでしょう。このような見込み客は、低い月額費用で3年契約を結ぶことに興味を示す可能性が高いです。

メッセージングを正しく伝えるには、見込み客の状況を把握することが重要です。

3. 行動データ

行動データには、お客様の閲覧習慣、購買習慣、ソーシャルメディア上の行動などの情報が含まれます。このようなデータは、検索から購入に至る顧客の経緯を評価するのに役立ちます。このような情報があれば、ターゲットを絞ったコミュニケーションによって、より多くのコンバージョンを獲得することができます。最終的には、より多くの利益につながるのです。

Baremetricsが提供する顧客インサイトはこのカテゴリーの一例となります。この機能は、顧客を追跡し、アプリ内での行動をすべて把握する、顧客リッチプロファイルを提供します。

顧客インサイトは、失敗した支払いや顧客のプロファイルを通じて行われたすべてのトランザクションを追跡しています。

アプリ内行動は、販売とカスタマーサクセスの両方にとって非常に重要です。顧客がアプリ内で何をしているのか、何をしていないのかを知ることは、より良いカスタマーケアに繋がります。

4. 定性データ

お客様の基本情報とアカウントに関連する数字がわかったところで、次はお客様がどのような意見を持っているかを調べます。これには、自社製品や市場にある類似製品に関して、既存のバイアス、レビュー、ソーシャルメディアのアカウントに残したかもしれないフィードバックが含まれます。これによって、顧客の好みや、製品について実際にどう感じているかを知ることができます。

例えばスキンケア業界を考えてみましょう。最近この分野は急激に成長しており、さまざまな企業や大量の製品が存在しています。ある製品の中でお客様が好んで使っている成分など、お客様に関する定性的な情報は、提案する際に役立ちます。ニキビ体質の人は、乾燥肌用の保湿剤よりも、ニキビ対策製品を選ぶでしょう。機械学習はテキストやレビューから感情を抽出するのに重要な役割を果たしますが、そもそもデータが十分であればその結果は大幅に改善されます。そこで登場するのが、定性データです。

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データ拡張に最適なツール

サードパーティのアプリケーションはウェブ上に数多くありますが、Baremetricsは、現在あなたのアプリを使用している人のデータを充実させるのに最適です。Baremetricsは、MRR、ARR、LTVなど、ビジネス評価に必要な26の指標を提供する、ビジネスメトリクスツールです。Baremetricsにはさらに、顧客インサイト拡張ツールといった機能もあります。顧客インサイトを使うと、以下のことができます。

1. ユーザーセグメンテーションをカスタマイズする。場所や行動など、与えられた条件に基づいて顧客を分離する。

2. 顧客プロフィールを充実させる。顧客の所在地、取引、活動状況など、さまざまな情報を取得できる。

3. 手動購読の処理。誤ってインスタンスを削除してしまった場合でも手動で顧客を追加し、顧客情報を手動で追加できる。

まとめ

今回は、データ拡張の基礎とその始め方について解説しました。また、さまざまな種類のデータと、ターゲットマーケティングや顧客サービスにおけるその役割についても見てきました。もちろん最初から4種類のデータをすべて持っている必要はありません。最も関連性の高いものだけが必要なのです。

データの充実は、ビジネス・サイクルにおいて非常に重要な要素です。データが不足していたり、バランスが悪かったりすると、機械学習アルゴリズムにバイアスがかかり、後にビジネスの意思決定に致命的な影響を与える可能性があります。そのため、より良いクリーンなデータから始めることが重要です。質の高いデータに投資することで、ブラックボックス化したアルゴリズムのパフォーマンスが向上し、結果的に良い結果が得られるのです。

Baremetricsは、単にデータに付加価値をつけるだけではありません。スマートダッシュボードControl Center予測などを構築することができます。Baremetricsは、業界内であなたのビジネスを比較できるようにするベンチマークを提供し、トライアルインサイトはコンバージョン率を向上させ、パフォーマンスを追跡することができます。

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