カスタマージャーニー / 360

カスタマージャーニーの可視化

マーケティング担当者でもお客様の行動を完全には理解できない

販売サイクルの長期化、多くのタッチポイント、データの多さなどの問題は、見込客を正確に位置付けようとするB2Bの営業担当者の前に立ちはだかる壁です。Chief Marketerが発表した2019年のB2Bマーケティング展望の調査報告書によると、回答者は自社の販売サイクルが複雑になったために、何が1番効果的だったか判断しにくいと訴えています。

企業は、さまざまなチャネルから得られるデータの量の増加、多様化およびスピード化に直面しています。これらのデータには、顧客のバイヤージャーニーに好影響をおよぼすことでビジネスの成長を推進するために役立つ知見が隠されています。

最近のニールセンのレポートによると、メディア支出のROIを測定する能力に高い自信を持っていると答えたマーケティング担当者は25%に留まりました。

営業担当者が直面する壁
従来のデータベースでは不十分なカスタマージャーニー分析

従来のアプローチではお客様の行動を完全に理解できない

従来のソリューションはリレーショナルデータベースを基盤に構築されているので、アカウント、コンタクト、リード、キャンペーン、案件などの情報が、事業区分の種類別に別々の表に格納されています。 

リレーショナルデータベースは、データ処理や基本的な分析を行えるほか、データのインデックスの作成や検索には有効なツールです。しかし、複数の表や事業区分をまたがってデータを紐づけることはうまくできず、そこに隠されている複数のリードやキャンペーン、オポチュニティの関係性、パターンを明らかにすることができません。

リアルタイムのカスタマージャーニー可視化で、TigerGraphのグラフデータベースを活用する理由は?

グラフ分析によるカスタマージャーニーの可視化

グラフ分析でカスタマージャーニーをシームレスに可視化

グラフデータベースによるMDM(マスターデータ管理)を採用すれば、種類の異なる情報を接続できます。例えば、マーケティング担当者は、オポチュニティとなっている主要人物の名前を基に、その人達の役職、関与した日付などを入れたグラフを作成できます。数回のクリックで、オポチュニティ個人個人のさまざまな具体的な行動 (例えば、 ホワイトペーパーのダウンロード、ウェビナーの視聴、会議への出席、開発者エディションのソフトウェアのダウンロード、クラウドベースのトライアルへの登録など ) が把握できます。グラフには各々の行動の実行日が表示されます。

インターネットとeコマースの大手企業GMD Corporation様のTigerGraphの利用を例にとってご説明します。マーケティング担当者は、同社の決済部門の「リアルタイムの不正検出」オポチュニティのグラフを使用すれば、このオポチュニティに関わりのある3人のステークホルダーがいることを確認できるでしょう。1人目はGMD決済部門のアーキテクトSam Eisenberg氏。彼は、tigergraph.comの無料トライアルに2018年の6月11日にアクセスしています。2人目は、クレジットと不正行為の防止サポートのシニアマネージャーのJamie Walters氏。彼は、TigerGraph AntiFraudデモのテストドライブに2018年6月21日にサインインしています。最後に、データエンジニアのJoshua King氏。彼はTigerGraphの無料トライアルに2018年6月23日にサインインしています。

MDMのためのグラフデータベースで顧客エンゲージメント属性のパターンを検出

GMD Corporation様のTigerGraphの利用を例にとってご説明します。GMD Corporation は、インターネットとeコマースの大手で、モバイルウォレットや決済などに事業を多角的に展開している大企業です。決済部門の「リアルタイムの不正検出」のに関する機会をグラフで掘り下げていくと、3人のステークホルダーのプロファイルが浮かび上がります。1人目はGMD決済部門のアーキテクトSam Eisenberg氏。彼は、tigergraph.comの無料トライアルに2018年の6月11日にアクセスしています。2人目は、クレジットと不正行為の防止サポートのシニアマネージャーのJamie Walters氏。彼は、TigerGraph AntiFraud デモのテストドライブに2018年6月21日にサインインしています。最後に、データエンジニアのJoshua King氏。彼はTigerGraphの無料トライアルに2018年6月23日にサインインしています。

6月12日に、GMD社の決済部門の不正検出アカウントにフォーカスしたセールス担当者によってオポチュニティが作成されました。TigerGraphのGraphStudioでアーキテクトであるSam Eisenberg氏のカスタマーエンゲージメントを確認するため、クリックおよびドリルダウンを行うと、Eisenberg氏が、2018年6月11日にTigerGraphの無料トライアルを要求した後、6月14日にTigerGraphとセールスミーティングを行ったことがわかります。彼はまた、6月11日のテストドライブにサインアップして、TigerGraphのAntiFraudデモを視聴しています。さらに、6月21日のGSQLパート1ウェビナー参加が続いており、TigerGraphのポートフォリオに対するこの見込み客の関心が高まっていることが示されています。続いて、2018年8月6日にはTigerGraphベンチマークレポートがダウンロードされており、TigerGraphのパフォーマンスと、Amazon Neptune、Neo4j、ArangoDB、JanusGraphとの比較が行われています。ベンチマークのダウンロードに続いて、Eisenberg氏とGMDの決済部門の他の幹部とのセールスミーティングはさらに2回ありました。ベンチマークのダウンロード後の最初のセールスミーティングは、およそ一週間後の8月13日に行われました。続く2018年9月19日のセールスミーティングの後、2018年9月26日にGMDの決済部門の詐欺検出のオポチュニティは、295,000米ドルで成約となりました。TigerGraphは、すべての見込み客のカスタマーエンゲージメントデータを分析し、Eisenberg氏や契約成立につながった他の見込み客のカスタマージャーニーと比較します。これらの知見によりマーケティング担当者は、ジャーニーに基づいて流れを構築し、あるトピックのセールスカンバセーションに関して最も重要な見込み客を特定し、リードをオポチュニティに、そしてオポチュニティを契約成立へと進める可能性を最大限に高めることができます。

カスタマージャーニー可視化の導入事例