属性データだけではユーザーの求める情報が見えない
2011年にアメリカのニューヨークで創業したBrazeは、ユーザーの属性・行動・嗜好に合わせて、リアルタイムなアプローチを可能にするリアルタイムカスタマーエンゲージメントプラットフォーム「Braze」を提供している。2020年には日本法人を設立し、現在、80社以上の日本企業のマーケティング活動を支援しているという。
「『Braze』は、パーソナライゼーションに欠かせない三つの要素『マルチチャネル（複数の経路での情報提供）』『リアルタイム性（リアルタイムなアクション）』『連続性（定期的なレコメンド）』を備えています。ウェブサイトやアプリ、メール、SNS、外部広告といった各チャネルとの連携が可能です。ユーザーの趣味嗜好やライフスタイルに合った内容のプッシュ通知やアプリ内メッセージを、適切なタイミングで表示できます」（紺野氏）
そんな「Braze」を活用して、サイト内の顧客体験を改善している企業の一つがココナラだ。同社は、知識・スキル・経験をECサイトのように売り買いできるマッチング型プラットフォーム「ココナラ」を運営している。ロゴやウェブサイトの制作といった法人向けから、悩み相談のような個人向けまで、450以上もの幅広いカテゴリーを有する点が特徴だ。一方で、清水氏は「カテゴリーが多い分、多様なユーザーが集まるため、一人ひとりに合わせたコミュニケーションが難しい」と明かす。
「当サービスのユーザーは、ビジネスの専門人材を求める法人、カフェの運営を手伝ってくれる人を探す個人事業主、結婚式の動画の制作を依頼したい個人など多岐にわたります。法人か個人かによって予算や検討期間も異なりますし、継続的な依頼もあれば、単発の依頼もあります。そのため、ユーザーが求める情報も幅広いのです」（清水氏）
こうした課題を解決するため、ココナラが注力しているのがデータ分析だ。
「年齢や性別、職業、法人か個人かといった属性データと、サイト上でのユーザーの行動データを掛け合わせ、ニーズを探っています。たとえばユーザーが法人の場合は、その属性から『個人より予算が多い一方で、社内調整が必要なため購入までの検討期間が長いだろう』と推測可能です。加えて、同じ法人でも閲覧回数が多かったり、見積りを依頼したりしているなら、購入意欲が高いユーザーであると判断できるでしょう。様々な角度からユーザーの感情を読み取るのがポイントです」（清水氏）
