電通クロスブレイン、行動データから真のカスタマージャーニーを導出する「データドリブン・カスタマージャーニー」提供開始

2026年9月9日 2026年9月9日

コマースピック編集部　プレス配信チーム

株式会社電通クロスブレイン(本社:東京都港区、代表取締役社長執行役員:小野洸一)は、顧客の実際の行動データから真のカスタマージャーニーをデータドリブンに導き出す新ソリューション「データドリブン・カスタマージャーニー」を開発し、提供を開始しました。

このソリューションは、仮説や既存のフレームワークに依存することなく、機械学習を活用して行動の前後関係から顧客の目的や動機までを推定するものです。これにより、顧客が「なぜ・どのように動くのか」を明らかにし、従来にない高解像度での顧客理解を実現することで、マーケティング施策の最適化や顧客体験の向上を支援します。

従来型カスタマージャーニーが抱える課題

同社によると、従来型のカスタマージャーニーには主に3つのアプローチがあり、それぞれに問題点が存在していました。

1つ目は、「認知→興味→検討→購入」といった購買プロセスモデルや業界標準のフレームワークをベースに設計されるカスタマージャーニーです。このアプローチは比較的短時間でジャーニーを作成できる利点がある一方、顧客行動の多様化やタッチポイントの複雑化が進む現代の市場環境では、実際の顧客体験を十分に反映できないという問題があります。

2つ目は、一般的なフレームワークにデプスインタビューなどの定性調査や現場担当者の経験を組み合わせて、企業独自のカスタマージャーニーを構築するアプローチです。この手法では、各企業の商品やサービス、顧客特性を考慮したジャーニーを作成できる可能性があります。しかしながら、その構造が主に定性情報に基づいているため、十分な定量的根拠を持たない場合があります。その結果、担当者や調査対象者の主観に影響されたジャーニーとなり、実際の顧客行動と乖離が生じるリスクがあります。

3つ目は、アプリの利用履歴、Web閲覧履歴、検索行動などのオンライン行動データを活用して作成されるカスタマージャーニーです。行動ログデータは大量かつ高精度であるため、実際の顧客行動に基づく定量的な裏付けを持つジャーニーを描くことが可能です。しかし、このアプローチはデジタル上で観測可能な行動のみが分析対象となるため、店舗での体験や口コミ、対面接客など、オフラインで発生する重要な顧客行動や意思決定プロセスを十分に捉えられないという制約があります。

これらいずれのアプローチにも一長一短があり、カスタマージャーニーを包括的かつ定量的に把握することは容易ではありませんでした。

データドリブン・カスタマージャーニーの手法とは

今回提供が開始された新ソリューションでは、定量データと機械学習のアルゴリズムを組み合わせることで、データドリブンにカスタマージャーニー構造を導き出し、従来型の課題を解決します。

使用する定量データは、顧客がジャーニーのゴールに到達するまでに接触した情報や顧客の行動などを時系列で並べたデータとなります。

ただし、行動の回数を集計したり、どの行動の次にどの行動が多いかを割合で示したりするだけでは、本質を捉えたカスタマージャーニーは描けません。表面的な行動の流れは見えても、その一つひとつの行動が何を意味するのか、背後にある目的や動機までは読み解けないためです。

例えば、ある顧客が「自社ブランド名検索」という行動をとった場合でも、その行動が商品を知るための情報収集なのか、それとも購入を真剣に検討しているのかは、「自社ブランド名検索」という事実だけでは判断できません。データドリブン・カスタマージャーニーでは、検索の前後にどのような行動をとったのかという文脈をアルゴリズムで捉えることで、「自社ブランド名検索」という行動の背景にある顧客の目的や動機を推定することができます。先ほどの例でいえば、同じ「自社ブランド名検索」を「A.情報収集フェーズ」と「B.購入検討フェーズ」に分類できるということです。

このように、行動の背景にある目的や動機を推定し、行動から行動への移り変わりを確率で表すことで、カスタマージャーニー全体を描き出します。顧客行動の真の意味を明らかにすることができるため、「何をしたか」という表面的な行動だけではなく、「なぜそう動くか」「次にどう動くか」といった顧客の意思決定の流れまでを理解することが可能になります。

さらに、このソリューションでは、顧客がKPIへ達するまでのオフライン・オンラインを問わない行動や意識の変化を尋ねたアンケート調査のデータもモデルに組み込めます。これにより、顧客の行動そのものに加えて心理的な変容までジャーニーに反映することができます。

以上の手法により、従来型のカスタマージャーニーの諸問題を解決へと導きます。まず、購買プロセスモデルに基づく固定的なジャーニーでは実際の顧客体験を十分に反映できませんでしたが、実際の行動データから導き出すことで、より実態に即したジャーニーを描けます。次に、定性調査や現場の知見だけでは、担当者や調査対象者の主観によって実際の顧客行動とズレてしまう懸念がありましたが、定量データで裏付けられることで、こうした主観によるバイアスを抑えられます。そして、オンラインの行動データだけでは、店舗体験や口コミなどオフラインの行動を捉えきれませんでしたが、アンケート調査まで組み込めることで、オフライン・オンラインを統合したジャーニーを描き、この見落としを解消できます。

具体的な活用事例とアウトプット

同社は、実際のプロジェクトで得られた知見を基に構成した事例を通じて、このソリューションの提供価値と主要アウトプットを紹介しています。

活用事例1:小売業の顧客行動の解明プロジェクト

従来の購買プロセスモデルでは捉えきれない顧客の行動を明らかにするため、データドリブン・カスタマージャーニーを活用した分析が実施されました。その結果、店頭で商品を確認した後にスマートフォンなどで検索を行う顧客が多く存在することが判明しました。「店頭で商品を確認した顧客は、そのまま購入に至る」という従来の見方を見直すきっかけとなるとともに、店舗とオンラインを一体で捉えた顧客体験(OMO)の検討に向けた新たな示唆を提供しました。さらに、店頭での検索行動を踏まえた店頭掲示物の見直しなど、具体的な施策立案につながるアウトプットを得ることができました。

活用事例2:高価格商材の主要ジャーニールート・属性解明プロジェクト

会員登録前の顧客がどのような行動を経て購入に至るのかを把握するため、データドリブン・カスタマージャーニーを活用した分析が実施されました。その結果、購入までのジャーニーは大きく3つのパターン(レビュー・長期利用型、他ブランド比較型、価格重視タイプ)に分類されることが分かりました。さらに、ジャーニーパターンごとに対象商材への価値観や年収といった顧客特性が異なることも判明しました。これにより、顧客ごとに効果的なタッチポイントや訴求内容を検討するための示唆を得ることができました。