クラスタ分析×Webログから導くペルソナ設計の活用法とは|デジタルマーケターズサミット2020夏 セミナーレポート

クラスタ分析×Webログから導くペルソナ設計の活用法とは|デジタルマーケターズサミット2020夏 セミナーレポート

ウィズコロナ時代を迎えて生まれた新しい価値観や消費者の行動変化。それらをいかに適切に捉えてデジタルマーケティングやデジタルメディア戦略に活かしていくのか。 8月末に行われた、株式会社インプレス主催「デジタルマーケターズサミット2020 Summer」において、従来のクラスタ分析にWeb行動ログを掛け合わせた新しいペルソナ設計手法と、導き出した新しいターゲットクラスタへのメディアプロモーション施策を、株式会社ヴァリューズの岩村大輝が解説しました。
セミナー資料は無料でダウンロードできます。記事下部にあるフォームからお申込みください


図:スピーカー紹介

図:スピーカー紹介

セミナー概要

● 昨今のデジタル上の消費者トレンドから考える、ターゲットのWeb行動特徴理解の重要性
● 従来のクラスタ分析によるWeb行動特徴把握の限界と解決方法
● クラスタのWeb行動特徴把握からデジタルマーケティング施策への接続方法

“デジタルマーケティング施策に使える” クラスタ分析

クラスタリングは何のためにする?

まずクラスタリング分析の必要性について、岩村は次のように解説をはじめました。

岩村:「いわゆる「S(Segmentation セグメンテーション)T(Targeting ターゲティング)P(Positioning ポジショニング)」の整理、言うなれば、限られた資源の投資先の選択と集中を行うことで、費用対効果を高めるために行うと言えます。」

図:クラスタリングの目的

図:クラスタリングの目的

続いて、一般的なクラスタリング分析の手法を、次のスライド資料を用い、アンケート調査での分析例を提示しました。

岩村:「このスライドでは、過去ヴァリューズで行ったダイエットについてのアンケートの回答をもとにし、因子分析(複数のデータの測定値に共通する因子[回答選択に共通して影響を与えている要素]を取り出す)をかけて、クラスタリング分析を行う手法をとっています。」

図:一般的なクラスタリング分析

図:一般的なクラスタリング分析

下記が一般的な手法から導き出されたクラスタの例です。各クラスタごとにアンケート集計することで、クラスタのペルソナ特徴を明確にし、的確に把握できます。

図:クラスタリング分析のアウトプットイメージ

図:クラスタリング分析のアウトプットイメージ

岩村:「ただ、アンケート調査によるクラスタリング分析はデジタルマーケティングの施策に落とし込みにくいと時々耳にします。これはアンケート調査特有の限界が関係するのではと考えられます。」

アンケート調査の限界とは、アンケートを作成する際に設問数に限りがあることや、質問する側の想定、意図できる設問しか設けられない点だと言います。また回答者側も必ずしも正確に記憶しているとは言えないということも挙げられます。

またもう一方で、デジタルマーケティング施策の際、細かく条件設定ができるメリットがあり、アンケート結果よりも細かい粒度の情報でないと実際のデジタルマーケティング施策には使いづらいというケースもあります。

これら2点が「アンケートによるクラスタリング分析からデジタルマーケティング施策を打つ際の課題点」と岩村は語ります。それではその解決策とはいったいどのようなことなのでしょうか。

岩村:「昨今の消費者トレンドを踏まえると、デジタルマーケティング施策を行うには、クラスタ分析をするだけでなく、そこからのWeb行動特徴を把握していくことが必須だと考えています。」

図:アンケートによるクラスタリング分析からデジタルマーケティングへ

図:アンケートによるクラスタリング分析からデジタルマーケティングへ

デジタル上における消費者行動のトレンドを読み取る

デジタル上のトレンド①「Filter bubble タコツボ化」

デジタル上には二つのトレンドが起きていると岩村は解説。まず一つ目の「Filter bubble (
タコツボ化)
」について解説します。

岩村:「スマホのメディアが普及していて、消費者にむけた最適化の波がきています。何か趣向や行動履歴の情報を与えるとすぐにターゲティングされるという、まさに最適化の状態になっていると思われます。これによって何が起こっているのかというと、消費者が限定された情報、プラットフォームの中に閉じ込められるといったことが起こっています。これが「タコツボ化」の状態です。」

図:タコツボ化が進行

図:タコツボ化が進行

では、タコツボ化は本当に起きているのでしょうか。
下記の2016年1月から2019年12月までのサイト利用のセッション数を調べたデータをみてみましょう。

増加傾向にあるのは「YouTube」「Google」。一方で減少傾向にあるのは「Amebaブログ」「NAVERまとめ」や「Yahoo!知恵袋」といったサイトです。これらのデータをみても消費者の利用サイトの二極化が起きていると言えそうです。

図:サイトの二極化

図:サイトの二極化

続いて、一人当たりの利用アプリ数の変化をみてみると、利用アプリ数については上昇傾向にあるという結果が現れました。

図:アプリ数の変化

図:アプリ数の変化

これらのデータから4つのことが言えると岩村はさらに解説します。

岩村:「1点目は利用するメディアの偏りが進んでいるという点です。 ブログやQ&Aを“ランダムにだらだら見る”傾向は減っているというのがわかりました。

続いて2点目。ECでも特定のプラットフォームに依存する傾向が強まっているという状況が見受
けられます。これもメディアの偏りの一つと言っていいでしょう。

3点目、一方では一人あたりの利用アプリ数自体は増加傾向にあるということ。

最後に4点目としては、「Amazon」「メルカリ」「スマートニュース」「Instagram」など、個人の趣向が反映されまさにタコツボ化しやすいアプリの伸長が顕著であったという点です。

こうしたところから、日々の情報収集は利用しているメディアやアプリの最適化された情報下で「タコツボ化」していると言えるでしょう。そして、その中で気になったことを「Google」などで検索するといった行動に、今、転換されているのではないか。「タコツボ化」から見たいものを検索してみる、といった行動が起こっているのではないでしょうか。」

図:日本における「タコツボ化」の実態

図:日本における「タコツボ化」の実態

デジタル上のトレンド②「パルス消費 消費行動の刹那化」

続いてトレンドの2つ目である「パルス消費」について。この「消費者行動の刹那化」というのはGoogle社が発表している情報探索行動の実態に関する研究内容です。

日常のSNSから受動的に「タコツボ化」された情報を集めて、気になったことを検索するという状況ができたことによって、消費者の購買検討行動というものが変わってきたと言えるというこの研究内容。これまでは「AIDMA」という段階を経て購買につながるといった検討行動が通説でしたが、今では普段収集していた情報の中で、突然弾けるように(この弾ける様子をパルスと表現)購入が起こるモデルが「パルス消費」と名付けられています。

図:Googleによる「パルス消費」

図:Googleによる「パルス消費」

そしてこの「パルス消費」につなげるための消費者の検索行動を、下記右図にみられる「さぐる」「かためる」の両局を漂うように動く様から「バタフライサーキット」とGoogle社は発表しています。

図:Google「バタフライサーキットと8つの動機

図:Google「バタフライサーキットと8つの動機

さらに、この「さぐる」「かためる」の行ったり来たりする検索行動には「8つのモチベーション(=検索動機)」が存在すると岩村は解説を続けます。

岩村:「上段の4つは、「さぐる」、いわゆる選択肢を集める検索動機を表しています。下の4つは「かためる」、要は選択肢を決定しにいくための検索と言えます。これら8つの検索動機で消費者は情報探索行動をしているのではないかというのが、「バタフライサーキット」のモデル内容です。

そして、この「バタフライサーキット」と呼ばれる情報探索行動が続いて、突然購入行動を起こすといった「パルス消費」につながっていくと考えられます。」

図:「バタフライサーキット」8つの検索行動

図:「バタフライサーキット」8つの検索行動

デジタルマーケティング施策へ落とし込むためには

前述の昨今の消費者購買検討行動の2つのトレンドをまとめると、「タコツボ化 (filter bubble)」は日常摂取する情報は個人の興味関心で絞られており、見たいものを見る傾向にあるということ。そして「刹那化 (butterfly→pulse)」では、購買検討行動は「リニア」 でなく「漂う」という「バタフライサーキット」と呼ばれるような軌道を表し、 柔らかな日々の情報を軸にふとしたきっかけで購買が決定されるとのことが見えてきました。

ではこれらのトレンドを踏まえ、先にクラスタ分析したクラスタをターゲットにし、デジタルマーケティング施策へ繋いでゆくにはどうしたら良いのでしょうか。

岩村:「まず「タコツボ化」に関しては、クラスタのターゲットがいる”タコツボ"を明確に把握することで、より効果的な戦略が描けるのではないでしょうか。
もうひとつは、メディアやECにおける ターゲットの「バタフライサーキット」のように日頃の「漂っている」検索行動からも、消費者の興味関心の把握が可能なのではないでしょうか。

このようなことから、クラスタリング分析をして判明したクラスタ、いわゆるターゲットに対して、Webの行動特徴をアンケートよりもさらに細かく「タコツボ」や「漂っている場所」を探していくことができるようになると、よりデジタルマーケティング施策に落とし込みやすくなるのではないかと考えています。」

図:デジタルマーケティング施策に繋げるポイント

図:デジタルマーケティング施策に繋げるポイント

クラスタリング分析のWeb行動特徴把握例

料理クラスタの分析事例紹介

では、実際にどのように進めていけば良いでしょうか。今回はヴァリューズが行った「料理クラスタリング分析」の事例を紹介しました。

図:調査スキーム

図:調査スキーム

アンケート調査から因子分析をかけ、下記クラスタが判明しました。実際このクラスタに対してどうWeb行動の紐付けをしてゆくのでしょうか。一例として「料理好きルーキーさん」をフォーカスして解説は進みます。

図:アンケートで分類した料理に対する意識のクラスタリング結果

図:アンケートで分類した料理に対する意識のクラスタリング結果

岩村:「「料理好きルーキーさん」の集計されたWeb行動を追っていくと、他の女性と比べてよく見るサイト・アプリランキングはブログやクチコミサイトの閲覧が多く、一方では、レシピアプリの利用状況が高く現れ、日頃から料理アプリでレシピを確認して料理をしていることがわかりました。

続いて、よく見るECモールの商品カテゴリでは、Amazonで食品・日用品から家電・アウトドアまで多岐にわたって「漂う(さぐる)」行動が特徴的に現れました。加えて、楽天市場での美容に関する「漂う(さぐる)」行動も特徴的でした。

このようにWeb行動分析と掛け合わせると、「料理好きルーキーさん」はネットリテラシーが高く、美容に関する意識が高いクラスタであることがわかると言えます。」

こうしてできたペルソナを元に、どのようにデジタルマーケティング施策をつなげていくのか、岩村はさらに続けます。

岩村:「「料理好きルーキーさん」のネットリテラシーの高さに注目して、先ほどの「タコツボ化」と「パルス消費者」のトレンドを照らし合わせてみます。

まず、このクラスタの「タコツボ」は利用率の高い「Instagram」なのではないかと考えられます。したがって、「Instagram」でコミュニケーションすると「料理好きルーキーさん」にアプローチしやすいのではないかという仮説が立てられます。

もう一つ、「パルス消費:に関連する「漂う(さぐる)」行動について考えます。
「料理好きルーキーさん」は情報収集をする時にはレシピアプリの利用が高く、「かためる」情報収集ではブログを活用していることが分かるので、例えば食品メーカーさんがアプローチを考えるケースであれば、レシピアプリとタイアップして新商品の選択肢を広げるために広告をうつ、といった施策が考えられます。

このようにクラスタリングされたターゲットのデジタル行動(Web行動)を観察することによって、どこに施策を打つべきか、どのメディアでどのような意図のコミュニケーションを持たせるかという具体性を持つことに繋がり、より有効なデジタルマーケティング戦略に結びつくのではないかと考えます。」

図:料理好きルーキーさんへのデジタルマーケティング施策

図:料理好きルーキーさんへのデジタルマーケティング施策

まとめ

クラスタリング分析に、昨今のトレンドの「タコツボ化」と「パルス消費」を踏まえたることで、デジタルマーケティング施策に結びつけるという案を指示した今回のセミナー。

アンケート調査だけでは突き止めきれない、ターゲットクラスタの購買検討行動。この課題に、前述の2つのトレンドを念頭にWeb行動の細かな特徴を把握することで、有効なデジタルマーケティング戦略につながるペルソナ設計にも役立つとの話や、さらに、それらから浮かび上がったターゲットに、Web行動ログとの突き合わせというツールを加えることによって、どんなメディアにどのように施策を打てば良いかという具体例も見え、今抱えているデジタルマーケティングの問題点に、新たなヒントが得られたリスナーも多かったのではないでしょうか。

図:本日のまとめ

図:本日のまとめ

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この記事のライター

マナミナ 編集部 ライター。
金融、通信、メディアなどを経てリサーチ業界へ。
趣味は食と旅行。

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