生成AIが行動データから顧客を自動分類し、施策まで提案。データ分析ツール「Sprocket Insights」に「行動クラスター分析」を実装

機能実装の背景

企業のデジタルマーケティングにおいて、顧客理解を深めるためのペルソナ設計やセグメント施策は重要な取り組みです。しかし、従来の属性データのみに基づくアプローチでは、サイト上での行動実態を十分に反映できず、施策の精度に課題がありました。

また、マーケティング担当者の多くは「なんとなく感じているユーザー層の違い」を経験的に認識していても、それをデータで裏付けること、そして、具体的な施策に落とし込むことが困難でした。データ分析の専門知識がなくても、実データに基づいたユーザー分類を行い、施策の材料として活用できる仕組みが求められていました。

このような背景から、機械学習とAIを活用し、誰もが実際の行動データから顧客理解を深められる「行動クラスター分析」を実装しました。

「行動クラスター分析」の特長

機械学習による自動分類とAI解説

「行動クラスター分析」は、ユーザーの行動パターンを機械学習で自動的に分類し、類似した行動を取るクラスター(ユーザーグループ)を生成します。さらに、AIが各クラスターの特徴を解説し、施策の提案も行います。

分類の基準となるのは、「どのページを何回閲覧したか」という行動データです。本機能では、サイト内のURLごとにユーザーの平均ページビュー数を算出し、その傾向をもとにクラスターを作成します。これにより、「商品比較を重視する」「特定のカテゴリーに集中する」といった行動パターンの違いが明確になります。

行動クラスターの特徴と示唆をまとめた画面のイメージ

施策提案と実用的な活用

AIは各クラスターの特徴を分析するだけでなく、クラスター全体の構造を読み取り、具体的な施策案を提案します。

商品比較を重視するクラスターに対しては「比較表の最適化」、特定のカテゴリーに集中するクラスターに対しては「関連商品のレコメンド強化」といった形で、実践的なアクションにつなげることができます。

分析結果は月次で自動更新され、過去の分析結果も閲覧可能です。これにより、時系列でのユーザー行動の変化を把握し、継続的な改善に活用できます。

具体的な活用方法

「行動クラスター分析」は、以下のようなマーケティング施策に活用できます。

ECサイトでは、商品閲覧の多いクラスターに対してカート放棄防止の施策を実施したり、特定のカテゴリーへの関心が高いクラスターに対して関連商品のレコメンドを強化したりすることができます。

ブランドサイトでは、製品情報を深く閲覧するクラスターには詳細スペックの充実を、導入事例を重視するクラスターには事例コンテンツの拡充を図るといった施策が考えられます。

金融サービスサイトでは、ローンページを集中的に閲覧するクラスターには返済シミュレーターへの誘導を強化し、比較検討を重視するクラスターには他社比較コンテンツを充実させることで、それぞれの関心に応じたコミュニケーションが可能になります。

これらの施策は、クラスターの行動特徴を分析した上で、「特定ページを複数回閲覧したユーザー」といった条件に落とし込むことで、新規訪問者を含めた恒常的な施策として展開できます。

データドリブンなマーケティングの実現へ

「行動クラスター分析」により、経験則や直感ではなく、実際の行動データに基づいた顧客理解が可能になります。データ分析の専門知識がなくても、AIによる解説と施策提案により、誰もが次の一手を導き出せます。

これまで数日かかっていたユーザー分類作業が数分で完了するため、ペルソナ設計やセグメント施策の立案が効率化されます。

さらに、実データに裏付けられた施策により、推測ではなく事実に基づいたマーケティング活動を展開でき、施策の精度向上と成果の最大化が期待できます。