CXM 調査レポート：アドビ × 電通デジタル

消費者のデジタル体験に関するインサイトリサーチ

個人データを活用したマーケティング施策の立て方「ヒト起点動的データ」の活用で、コンバージョンの限界を超える
アドビと電通デジタルは、日本の消費者1,000人を対象にデジタル体験の好みや企業への期待などを探る「消費者のデジタル体験に関するインサイトリサーチ」を実施した。この調査レポートでは、調査結果から見えてきた「企業のデジタルマーケティング活動に関する消費者の認知度」「消費者が納得するデータ活用パターン」を踏まえ、「デジタルを活用した顧客体験
管理（Customer Experience Management：CXM）の効果をより向上させる要因」を見つけるための実践手法を明らかにする。

企業のマーケティングに関する消費者の認知度

消費者のweb閲覧履歴や購入履歴、属性情報などを分析し、最適なレコメンドや広告表示などを行うパーソナライズ施策は、デジタル顧客体験戦略の肝となっている。では消費者は、企業が自分の個人情報や行動履歴などのデータをマーケティング活動に利用していることについて、どの程度認知しているのか。認知している場合、自身に起因するデータの利用を消費者はどこまで許容できるのか。調査結果から、消費者が自身のデータを企業が利用することについて、どのように考えているのかを確認する。

マーケティングと消費者の関係

企業がさまざまなデータを参照してマーケティング活動を行なっていることを、ある程度認識していた消費者は61.7％で、60代以上では75％という高い認知度であることがわかった。また直近1年以内にショッピングサイトを閲覧した消費者は84.5％、メルマガやニュースレターを見た消費者は48.9％に上った。

企業がさまざまなデータを参照したマーケティング活動を行なっていることへの認知
男女20～69歳
知らな かった

年代別
知っていた

38.3%

28.8%

41.0%

36.5%

32.9%

30.0%

25.0%

31.0%

35.0%

28.8%

27.5%

28.5%

28.0%

28.5%

31.5%

（N=1,000)（N=200)（N=200)（N=200)（N=200)（N=200)20％

企業がダイレクトメールやクーポンの送付、商品のレコメンドなどの提案を行

25.0%

46.5%

40％

0％

知らな かった

42.5%

60％

そうか もしれ な いと思ったことは ある

そうか もしれ な いと思ったことは ある

38.3%

80％

61.7%

32.9%

知っていた

100％

全体

20代

30代

40代

43.5%

50代

75%

60代

データに基づく企業のマーケティング活動の認知について、年代別に見ると、うためにさまざまなデータを参照していることについて、「知っていた／そう「知っていた」「そうかもしれないと思った」という割合は75％と60代で最もデータ活用について認知していることがわかった。

た。企業からのきめ細かな提案を当たり前とする世代のため、データを参照してかもしれないと思った」という回答は61.7％で、消費者の6割以上が企業の多かった一方、「知らなかった」と答えた年代は30代が46.5％と最も高かっいるかどうか、特に意識していないことが背景にあると考えられる。

今の時代、インターネットやスマホアプリの検索や利用、会員情報や購買履歴、位置情報などを参照して、より精度の高いプロモーションやお知らせをすることが 企業のマーケティング活動で「一般的なこと」となってきています。あなたはこのようなマーケティング活動がなされていることを知っていましたか。
（回答は１つ）

様々なオンラインでの行動の頻度

広告をクリックしたりダイレクトメールを読む頻度

男女20～69歳

男女20～69歳

100%
80%

60%
40%
20%

26.4%

78.7%

76.8%
21.3%

+
71.7%

13.3%

60%
40%
20%

16.4%

0%

スマホでの漫画やゲームなどの課金

20.7%
6.5%

実店舗やタクシーなどでの支払いを Paypay,LINE payなどの QR
コード決済で行う

11.2%

41.5%

実店舗やタクシーなどでの支払いを Suica,Pasmo,iDなどの電子決済で行う

オンラインでの会員登録

買い物を目的にGoogle,Yahoo!
などで﹁検索﹂をする

9.5%

51.5%

オンラインバンキング︵銀行振込・振替など︶

16.1%

オンラインでの買い物︵予約／契約などを含む︶

ショッピングサイトを﹁閲覧﹂する

0%

84.5%

48.9%

47.9%

6.8%

7.7%

+
33.7%
5.4%
W
e
b

23.1%
4.2%
S
N
S

（N=1,000)（N=1,000)

直近1年くらいを考えたとき、あなたはどの程度企業や販売店などに問い合わせをしてい直近1年くらいを考えたとき、あなたはどの程度広告をクリックしたり、ダイレクトメー

消費者は「ショッピングサイトの閲覧」（84. 5%）、「オンラインでの買い物」

企業から送信されるメルマガやニュースレター、ダイレクトメール（郵便）につい

集のためにオンラインを積極活用している。消費者がオンラインで行動する際、

イムラインに表示されるSNS広告についても、状況や内容次第では20～30％以ますか。（それぞれ回答は１つ）ルを読んだりしていますか。（それぞれ回答は１つ）（78.7％）、「買い物を目的にした検索」（76.8％）など、買い物や予約、情報収さまざまな個人データ、例えば消費者の購買履歴や閲覧履歴、登録した住所や電

話番号、メールアドレスやクレジットカード情報などが企業側に蓄積され、消費者の嗜好や行動に合わせた企業のマーケティング活動に活用されることがある。

て、消費者の約半数が閲覧していることがわかった。また、web広告やSNSのタ
上の消費者が「広告をクリックしている」と回答した。このことから、気になる情報や自分にとって必要な情報であれば、これらの情報を利用する消費者は一定数以上いることがわかった。

-2-

企業のマーケティングに関する消費者の認知度

参照しても良いデータ、されたくないデータ

信頼している企業からのプロモーションやお知らせ通知について、自分の個人情報を「参照しても良い」と考える消費者は46.5％、「参照されたくない」という消費者は53.5％だった。また「情報源」「購買履歴」「行動履歴」についても、「参照されたくない」という回答はそれぞれ64.0％、68.4％、70.7％だった。

信頼している企業からプロモーションやお知らせを受け取るうえで、参照されても良いと思える情報
個人情報について
参 照 され たくな い

53.5%

46.5%

情報源について参 照 され たくな い

参 照 されても 良 い
性別／年齢

内訳詳細（複数回答）

37.1%

22.2%
16.1%

趣味／興味／関心
生年月日

出身校／職歴収入

64.0%

ヘルスケア情報

自宅住所

36.0%

内訳詳細（複数回答）

A社の会員登録情報

SNSで公開している情報

クレジットカードや電子決済に登録した情報

20.6%

13.7%

お店のスタッフなどになにげなく話した情報

家族や子供の情報

A社以外の会員登録情報

勤務先※ライフスタイルの変化（N=1,000)

参 照 されても 良 い※転職や引越など

A社=プロモーションやお知らせの発信主体（N=1,000)

自分の興味関心に合った企業からの情報は積極活用するものの、プロモーショ

一方、信頼している企業からのお知らせであっても、個人を特定できるような情

53.5％と過半数に上る。一方、「参照されても良い」と考える消費者は46.5％で、照されたくない」と考えている。また「参照されても良い」情報としては、「そのンやお知らせを受け取る上で、個人情報を「参照されたくない」と考える消費者は報源やクレジットカード情報などの機密情報に関しては、64.0％の消費者が「参その内容は「性別／年齢」（37.1％）、「趣味／興味／関心」（22.2％）、「生年

企業に登録している会員情報」（20.6％）、「SNSで公開している情報」（13.7

月日」（16.1％）だった。これらの「参照されても良い」とされる個人情報は、自分％）で、自分の意思で登録・公開している情報の活用については、消費者側もあの興味関心に合ったレコメンドや提案を受け取るために必要な情報となる。

る程度容認していると見ることができる。

購買履歴について
参 照 され たくな い

68.4%

31.6%

行動履歴について
参 照 され たくな い

参 照 されても 良 い

内訳詳細（複数回答）

日用品の購入履歴

オンラインでの購入履歴
実店舗での購入履歴

チケットやホテルなどの購入履歴
耐久消費財や趣味品の購入履歴

19.1%

12.0%
10.0%

70.7%

ポイントカードの利用履歴

クレジットカードでの購入履歴
現金での購入履歴

29.3%

電子決済、QRコード決済の履歴（N=1,000)

家計簿アプリの情報（N=1,000)

信頼している企業からのプロモーションであっても、自分の購買履歴情報を

内訳詳細（複数回答）

パソコンで見た
ウェブサイトスマートフォンで見た
ウェブサイトマイページでお気に入り
登録した情報ネット接続されたテレビで見たCM番組

SNSでの書き込み、コメント、いいね！などスマートフォンで使ったアプリの履歴

13.2%

9.0%
8.8%
8.7%

音声検索（Siri/Alexaなど）
した情報

プロモーションやお知らせに当たり、自分のオンラインの行動履歴を「参照さ「参照されたくない」という回答は68.4％だった。一方、「参照されても良い」という意見のなかには、「日用品の購入履歴」（19.1％）、「オンラインでの購入

参 照 されても 良 い

れたくない」と考える消費者の割合は70.7％だった。「参照されても良い」という情報のなかには、「パソコンで見たウェブサイト」が13.2％でトップ、その他履歴」（12.0％）、「実店舗での購入履歴」（10.0％）で、過去の購入履歴をベ「スマートフォンで見たウェブサイト」（9.0％）や「マイページでお気に入り登られた。

た。消費者は、よりプライベートな行動履歴を参照することに関し、抵抗があるースに、自分に合った商品や必要な商品の提案については、容認する意見が見録した情報」（8.8％）、「スマートフォンで使ったアプリの履歴」（4.0％）だっ
ことが改めて示された。

カメラ、家電、ファッション、化粧品のような商品のメーカーや販売店（仮にA社）のプロモーションやお知らせについてお考えください。A社は、名前もよく知られた、あなたも信頼している企業です。どのようなプロモーションやお知らせをA社からの受け取れば、あなたは歓迎しますか。（各分類ごとに複数回答）

注：本設問は、項目の一覧を提示し、直接的に聞いているため、組み合わせを提示する中で、トレードオフを考慮した回答を解析的に算出するコンジョイント分析（＊P5参照）の結果とは、一部異なる傾向を示している。また、ここで回答率が低いことが、必ずしもマイナス（抵抗感）を示すとは限らない。抵抗感については、コンジョイント分析をご参照ください。

-3-

消費者が納得するデータ活用パターン

消費者は、企業がさまざまなデータをマーケティング施策に活用していることは認知していても、自身に起因する情報や行動履歴が参照されることに対しては、あまり肯定的ではない。では、どのようにデータを活用すれば、消費者に受け入れてもらえるのか。企業がさまざまなデータを活用する時、消費者が許容できる要素、できない要素は何なのか。各人に適した提案を行うパーソナライズ施策は普及しつつあるが、どうしたら受け入れられるのか。さまざまなデータを組み合わせてコンジョイント分析（＊P5参照）を行い、消費者が納得できるデータの組み合わせパターンを明らかにした。

消費者は企業からのどのようなメッセージに関心を持つか消費者が企業のプロモーションやお知らせに興味を持つきっかけとして、もっとも高かった回答は「受け取る内容次第」で38.9％、また「受け取るタイミン

グ次第」という回答も14.9％に上った。また、プロモーションやお知らせを嬉しいと感じるうえで、プラスに作用する個人情報は「趣味、興味、関心」、次いで「性別、年齢」であることがわかった。

どのようなものであれば、様々なデータを参照した企業のプロモーションやお知らせに興味を持つか受け取る内容次第

21.2%

発信者次第

受け取るタイミング次第

38.9%

20代

30代

40代

50代

60代

14.9%

11.2%
9.4%

7.7%

（N=1,000)

企業が消費者に送るプロモーションやお知らせのほとんどは、性別や年代、過去の購買履歴などのデータを元に、できるだけ消費者の期待に沿う提案になっている。
そんなプロモーションのなかで、消費者が興味を持つのはどのようなものかを尋ねたところ、「受け取る内容次第」が38.9％で最も多く、次いで「発信者次第」（21.2％）、「受け取るタイミング次第」（14.9％）だった。
「内容次第」は当然のことながら、自分のニーズとプロモーションのマッチング度合いを見て、「どの企業が送ったプロモーションか」「ちょうどよいタイミングで送られた提案か」という要素も、興味を持つための重要な要因であることがわかった。

今の時代、インターネットやスマホアプリの検索や利用、会員情報や購買履歴、位置情報などを参照して、より精度の高いプロモーションやお知らせをすることが 企業のマーケティ
ング活動で「一般的なこと」となってきています。そのようなプロモーションやお知らせをあなたが受け取った場合、どうであれば興味を持ちますか。（複数回答）

注：本設問は、項目の一覧を提示し、直接的に聞いているため、組み合わせを提示する中で、トレードオフを考慮した回答を解析的に算出するコンジョイント分析の結果とは、一部異なる傾向を示している。

-4-

消費者が納得するデータ活用パターン

組み合わせ方で変わる、データ活用に対する消費者の感情

企業が発信するさまざまなプロモーションや告知において、属性データやwebでの購買行動や閲覧記録、メッセージの開封履歴といった自身に起因するデータに加え、スマートフォンの位置情報、またクレジットカードの利用状況といった3rdパーティのデータを含め、あらゆるデータが活用できる状況にある。
では消費者は、企業が利用するそれらのデータのなかで、どのような要素をどれくらい重視しているのだろうか。また、自分にとって嬉しいプロモーションであっても、「参照されたくない」というデータを使ったメッセージであれば、消費者はやはり喜ばないのだろうか。様々な組み合わせでコンジョイント分析*を行い消費者が重視しているデータの優先度に加え、メッセージの内容、受け取るタイミングなど、組み合わせ方のシナリオで変化する消費者の感情を見ていく。

参照される情報等の相対的な重要度参照される情報の効用値

重要度は各属性の何がどの程度重視されているのかを表す百分率数値 (%)

数値の大きさ = 受け取るプロモーションやお知らせを嬉しいと感じる上で、プラスまたはマイナスに作用

注：グラフの％値は、P6に示した各属性の効用値の最大値と最低値の差異を、100分率に
直したもの

20％
18％

16％

18.9%

14％
12％

16.3%
13.1％

10％
8％

8.3％

6％

＋0.60 趣味、
興味、
＋0.40

15.2％

＋0.20

11.5％

10.4％

＋0.00
－0.20

6.1％

4％

－0.40

2％

0％

元
照
参
の
報
情

報
情
人
個

歴
履
動
行

歴
履
買
購

＋0.70

＋0.80

関心

＋0.49

性別、
年齢

＋0.21

プロモーションやお知らせを嬉しいと感じる上で、プラス/マイナスに作用する個人情報は何か？

＋0.17

生年月日
ヘルスケア情報

プラスに作用＋0.02

ライフスタイルの変化

－0.60

容
法
グ
内
方
ン
る
る
ミ
取
取
イ
け
け
タ
受
受
る
取
け
（N=1,000)
受

報
情
置
位

勤務先

家族や子供の情報出身校、職歴－0.21 －0.27

自宅住所

収入
－0.29
－0.37
－0.45
マイナスに作用（N=1,000)

企業が活用するデータについて、「情報の参照元」「個人情報」「行動履歴」「購消費者がプロモーションを受け取って「嬉しい」と感じるうえで、プラスまたは「受け取る内容」（各データの属性はP6参照）の3つの条件を組み合わせて相対

味、関心」（+0.70）、「性別、年齢」（+0.49）、「生年月日」（+0.21）だった。

買履歴」「位置情報」の５種類、それに「受け取るタイミング」「受け取る方法」

的な重要度を洗い出したところ、「情報の参照元」と「受け取る方法」が相対的に大きな影響を与えることがわかった。これは、客観的に見て「良い」とされる内容の提案であっても、「情報の参照元」によって、その提案がより良い（あるいはより悪い）と捉えられるということである。また、どんなに良い提案であってマイナスに作用する個人情報を尋ねたところ、プラスに作用するのは「趣味、興一方マイナスに作用する情報は、「収入」（-0.45）、「自宅住 所」（-0. 37）、

「家族や子供の情報」（-0.29）で、よりプライベートに近い情報を参照している
提案は、印象がマイナスに作用することがわかった。

も、メールならより嬉しいが、電話だと迷惑に感じるといったように、メッセージを受け取る手段ひとつで消費者が受ける印象は変化することがわかった。

カメラ、家電、ファッション、化粧品のような商品のメーカーや販売店（名前も知られ信頼されているA社）のプロモーションやお知らせについてA社がどのような情報を参照して、どんなプロモーションやお知らせをするかという複数のシナリオの中から、一番嬉しいと感じる体験（あるいはシナリオ）を1つお選びください。

コンジョイント分析とは？

＊コンジョイント分析とは、複数の要件をランダムに組み合わせた選択肢を並べ、どのような条件下においてどの要件がプラス／マイナ

スに作用するかを分析するもので、主にマーケティング分野でよく利用される手法のこと。たとえば新しく腕時計を開発するに当たり、消費者が時計を選ぶ際に「価格」「機能」「デザイン」「アフターサービス」の各要素を吟味する場合、「価格が安く、機能やデザインがシンプルな製品」「価格が高く、高機能でアフターサービスも充実していてデザインもシンプルな製品」など複数の選択肢を提示し、それぞれに「買いたい」「どちらかといえば買いたい」「どちらかといえば買いたくない」「買いたくない」など段階別に評価してもらう。

このように、どの選択肢で消費者の購買意欲がどう変化するかを明らかにし、どの要件が相対的に重要なのかを明らかにすることで、ベストな組み合わせを見つけることができる。

-5-5

消費者が納得するデータ活用パターン

参照される情報の効用値

数値の大きさ = 受け取るプロモーションやお知らせを嬉しいと感じる上で、プラスまたはマイナスに作用データの参照企業からのプロモーションやお知らせについて、プラスもしくはマイナスに作用する要素をより詳しく見ていくと、自分の意思で登録していない情報や、プライベート

性がより高い情報に基づく通知については、マイナスに作用することがわかった。反対に、自主的に登録した情報や、自身の趣味、興味、関心などの情報を参照することについては、好意的に捉えられている。

A社の会員情報

情報の参照元

クレジットカードや電子決済の登録情報

お店のスタッフなどになにげなく話した情報
SNSの公開情報

A社以外の会員情報

個人情報

＋0.88

趣味、興味、関心

－0.14

生年月日

ヘルスケア情報－0.27

ライフスタイルの変化－0.53

注：A社＝プロモーションやお知らせを発信する企業、
販売店など

勤務先

出身校、職歴パソコンで見たウェブサイト

＋0.21

マイページでお気に入り登録した情報

＋0.49

性別、年齢

＋0.05

＋0.17

＋0.02

収入

−0.45

ポイントカードの利用履歴

＋0.22

＋0.07

日用品の購入履歴

＋0.09

＋0.09

スマートフォンで見たウェブサイト

＋0.06

SNSでの書き込み、コメント、いいね！など−0.12

音声検索（Siri/Alexaなど）した情報

−0.27
−0.29
−0.37

購買履歴

＋0.12

ネット接続されたテレビで見たCM番組

スマートフォンで使ったアプリの履歴−0.21

家族や子供の情報
自宅住所

行動履歴

＋0.70

−0.01

−0.22

実店舗での購入履歴＋0.17

チケットやホテルなどの購入履歴 ＋0.05
耐久消費財や趣味品の購入履歴
オンラインでの購入履歴

＋0.03

−0.04

現金での購入履歴−0.08

電子決済、QRコード決済の履歴−0.17

クレジットカードでの購入履歴−0.08

家計簿アプリの情報−0.19

受け取るプロモーションやお知らせ

受け取る内容については、「セールなど催事の案内」が+0.74と好感度が高く、次いで「関連商品、サービスの案内」が+0.46、「新製品、サービスの案内」が+0.31で、自分にとって利益になるもの、関連のある提案が好まれることがわかった。プロモーションやお知らせを受け取るタイミングとしては、「購入日や会員登録日などの節目」「買い物サイトやアプリにログインした時」など行動した瞬間がより重視されるが、「久しぶり、または頻繁に訪れる店舗や施設に着いた時」など、リアル行動をとらまえた告知タイミングは、マイナスに受け取られる傾向がある。行動のリアルタイムの把握や居場所の特定など、現実の行動のモメンタムに基づく
提案は、内容が良くても好意的に受け取ってもらえないリスクがあると考えられる。

セールなどの催事案内

受け取る内容購入日や会員登録から何周年というような節目に＋0.31

周辺情報を検索しているとき

関連商品、サービスの案内＋0.46

注意喚起のお知らせ＋0.05

新製品、サービスの案内

コンサートやお祭りなどの案内−0.09

趣味に関わる講習会の案内−0.13

A社のグループ企業の商品、サービス、プラン、場所の案内
1つランクが上の商品、サービス、プランの案内

−0.10

−0.18

A社がお勧めする他社の商品、サービス、プラン、場所の案内
仕事に関わる講習会の案内受け取るタイミング

＋0.74

−0.23
−0.83

＋0.22

メールにて

＋0.16

Web広告にて買い物サイトやアプリにログインしたとき＋0.20

A社以外のお店や施設の中で＋0.15

初めて行くA社のお店や施設に着いたとき＋0.06

ネットやアプリでニュースを見ているとき−0.01

A社のお店や施設に行こうとしたとき＋0.02

誕生日や結婚記念日のようなパーソナル記念日に−0.01

久しぶりに行くA社のお店や施設に着いたとき−0.10

インターネットに接続されたテレビを見ているとき−0.10

頻繁に行くA社のお店や施設に着いたとき−0.16

雨や雪の日に−0.22

ボーナス支給や旅行シーズンの前に受け取る方法＋0.77

DM、郵便物にて＋0.68

SNS広告にて

＋0.05

＋0.47

対面（スタッフ）から−0.06

チャット（Web）にて−0.24

対面（ロボット）からチャット（スマホ）にて
電話にて

−0.17

−0.45
−1.06

−0.21

データの参照「位置情報」の提供については、「自分が今いる場所」に基づいたプロモーションや告知については、自宅にいる場合、移動中の場合、それ以外の場所にいる場合でも、あまり差が無く±0に近い数値だった。つまり、位置情報はそれほどネガティブに作用しない、すなわち位置情報を参照されることは頻繁にあるためか、情報の提供に懸念を示す人は少ないと考えられる。
位置情報

自分が今いる場所（自宅）の情報を元に＋0.10

自分が今いる場所（自宅周辺）の情報を元に−0.01

自分が今いる場所（移動中）の情報を元に自分が以前いた場所の情報を元に自分が今いる場所（屋内、屋外施設）の情報を元に

0.00

−0.05
−0.05

-6-

顧客体験をさらに高める要因

本調査で消費者にマーケティングにおける複数のデータ活用例を提示したところ、消費者が最も喜ぶシナリオと同時に、最も不快に感じるシナリオ不満を喚起するマーケティングシナリオの例を洗い出した。ここではその原因を明らかにすると共に、ユーザーがコンバージョンに至った／満足度向上に至った目
的変数、また不快感を喚起した目的変数をディシジョンツリー分析で明らかにし、従来では知りえなかった効果的な要因を見つけることができた。消費者の最終的な感情を左右する因子は、メッセージの内容と直接関係のないものや、プロモーションを行った企業と相関関係がないものが多く、このことか
ら「１社が個別に保有しているデータの活用には限界があり、コンバージョンを上げる因子を見つけるには、3rdパーティデータを含めたビッグデータの活用が鍵になる」ことがわかった。

消費者に不快感を与えるシナリオとその要因

さまざまな体験シナリオを調査パネルに評価してもらったところ、最も不快となるシナリオは「アンチエイジング系商品の広告が頻繁に出てくる」シナリオだった。このシナリオで広告を「嬉しい」と感じた層に対し、目的変数をディシジョンツリー分析したところ、健康を懸念する「疲労や不眠不足の有無」といった要因のほか、「友人が婚約したかどうか」など、通常では想定しないような要因が関係していることがわかった。

様々な体験シナリオに対する評価：アンチエイジング系商品の告知
全体（男女、20-69歳）

最も不快なシナリオ。特に男性40～60代、女性50代は評価が低い。但し、ヘルスケアアプリのデータを活用する場合の方が、外部データよりも不快は少ない。

30

横軸 縦軸

シナリオB

-20

-10

0

総合効用値：-10＋0.48

嬉しい（NET 値）010－2.0 5.0

20

30

最近、スマートフォンを使っていると「アンチエ
イジング」系の商品の広告が、インターネット
でもSNSでもしばしば出てくる。
あなたは、日頃から健康管理には気を遣っており、睡眠時間やストレスを測るスマホアプリも使っている。

シナリオB

情報の参照に気が付く︵NET値︶

総合効用値：
＋0.40

10

シナリオA

シナリオA

20

体験シナリオ（下線部＝違い）－8.6 0.6

最近、スマートフォンを使っていると「アンチエ
イジング」系の商品の広告が、インターネット
でもSNSでもしばしば出てくる。
あなたは、日頃から健康管理には気を遣っており、定期的にクリニックでの診断やリフレ/
マッサージにも通っている。

-20

但し、シナリオAを評価している対象者は、シナリオBは評価していない。
逆も同様でBの評価者は、Aを評価していない。

横軸：もしもあなたが、右上のシナリオのような買い物体験をした場合、あなたはどの程度嬉しいと感じますか。もしくは不快に感じますか。
あなたの実際の家庭環境やライフスタイルなどを基準にお答えください。※値は、嬉しいー不快（NET 値）

縦軸：先ほどと同じ買い物体験について伺います。このような場合、あなたは「何らか情報を参照された」という関連性に気が付くと思いますか。
もしくは気が付かないと思いますか。※値は、情報の参照に気が付くー気が付かない（NET 値）

コンジョイント分析で提示したプロモーション事例のうち、消費者が「最も不快に感じた」パターンを示した。
「最近、スマートフォンを使っていると『アンチエイジング』系の商品の広告が、インターネットでもSNSでもしばしば出てくる。」というプロモーションで、この広告は（1）日頃から健康管理には気を遣っており、睡眠時間やストレスを測るスマホアプリも使っている人、（2）日頃から健康管理には気を遣っており、定期的にクリニックでの診断やリフレ／マッサージにも通っている人、両方に提示された。その結果、年代別に見ると、男性40～60代、女性50代の評価が低かったが、これは「アンチエイジング」という提案内容が、「老齢化」というマイナス印象のある提案に受け取られたためと考えられる。また、参照情報としては、「ヘルスケアアプリのデータ」を活用した方が、リアルな「クリニックやマッサージ店舗のデータ」を使うよりも、不快感が少ないという結果が出た。

-7-

顧客体験をさらに高める要因

ディシジョンツリー
シナリオA

体験シナリオ
最近、スマートフォンを使っていると「アンチエイジング」系の商品の広告が、インターネットでもSNSでもしばしば出てくる。
あなたは、日頃から健康管理には気を遣っており、睡眠時間やストレスを測るスマホアプリも使っている。

※N=500の評価よりも受容性が高い因子を、オレンジでハイライトしている。

(N=500)20.0%(N=479)(N=468)3(N=324)(N=297)

20-24(N=352)/10.8%(N=28)

20-24

9.4%

(N=276)

8.0%

30.0%

(N=11)

27.3%(N=66)(N=94)

3(N=80)(N=10)

8.7%(N=27)

25.9%

1(N=287)

3

39.3%

/

12.1%

/

1

(N=11)

16.7%

13.1%

18.0%

(N=21)

66.7%

72.7%

3

(N=105)

1(N=116)

27.6%

25-29

23.8%

25-29

(N=11)

63.6%

3(N=11)

20.2%

3

54.5%

(N=14)

16.2%(N=14)

/

42.9%

35.7%

上記の「不快なプロモーション」のなかで、「嬉しい」と評価した消費者のインサイトをディシジョンツリーで分析した。
「ヘルスケアアプリのユー
ザーに、アンチエイジング商品の広告を表示する」というプロモーションを「嬉しい」と評価した消費者のインサイトを見ると、「この1年で、疲労や睡眠不足がある」「筋トレ・フィットネスに興味/関心がある」というユーザーだけが評価しているのではなく、むしろ「この1年で、友人が婚約した（または予定あり）」という人や、「直近3ヶ月で、「美容・ファッション」の購買行動をした」「直近3ヶ月で、「音楽鑑賞」の購買行動をした」などの履歴を持つユーザーが「嬉しい」と感じたことがわかる。このことから、アンチエイジングのプロモーション広告に関心を持ちそうな層をターゲティングするに当たり、「フィットネスに興味がある」「3カ月以内に美容・ファッションの購買行動をした」という行動データだけでなく、消費者のライフスタイルを総合的に見てターゲティングする必要があるといえる。さもないと、可能性の高いユーザーを見逃すリスクがある。

-8-

顧客体験をさらに高める要因

消費者に喜ばれるマーケティングシナリオ「ショッピングモールに行く途中／着いた時、好きなブランドから割引クーポンが届く」というシナリオを提示したところ、どちらの場合も「嬉しい」ポイントが20以上だった。その決定に関する目的因子を分析したところ、「お酒に対する興味の有無」や「アイドルへの興味の有無」といったデータが効果的である
ことがわかった。

様々な体験シナリオに対する評価：ショッピングモールのクーポン
全体（男女、20-69歳）

最も喜ばれるシナリオ。行く途中よりは、着いてからの方が効果は高い。SNS 広告へのいいね！を参照していることは、高い確率で気が付かれている。

300

総合効用値：
＋1.52
0

10

シナリオB

20

30

-10

嬉しい（NET 値）

-20

シナリオB

情報の参照に気が付く︵NET値︶

シナリオA

10

-10

シナリオA

20

-20

横軸 縦軸

総合効用値：＋1.40

体験シナリオ（下線部＝違い）

26.0 13.6

この 週 末 、ショッピングモールに行った時 、モールに着いて間もなく、あるファッションブ
ランドから、そのモールにある店舗で使える割
引クーポン付きのアプリ通知が届いた。

20.6 12.0

この週末、ショッピングモールに行こうと思って出かけた途中、電車の中で、あるファッショ
ンブランドから、そのモールにある店舗で使える割引クーポン付きのアプリ通知が届いた。

あなたは、先週、SNSの中で、そのファッショ
ンブランド広告に「いいね！」をしていた。

あなたは、先週、SNSの中で、そのファッショ
ンブランド広告に「いいね！」をしていた。

但し、シナリオ A を評価している対象者は、シナリオ B は評価していない。
逆も同様で B の評価者は、A を評価していない。

横軸：もしもあなたが、右上のシナリオのような買い物体験をした場合、あなたはどの程度嬉しいと感じますか。もしくは不快に感じますか。
あなたの実際の家庭環境やライフスタイルなどを基準にお答えください。※値は、嬉しいー不快（NET 値）

縦軸：先ほどと同じ買い物体験について伺います。このような場合、あなたは「何らか情報を参照された」という関連性に気が付くと思いますか。
もしくは気が付かないと思いますか。※値は、情報の参照に気が付くー気が付かない（NET 値）

コンジョイント分析で提示したプロモーション事例のうち、消費者に「最も喜ばれた」パターン。好きなファッションブランドのSNS広告に「いいね！」をしたユーザーが、「週末にショッピングモールに行く途中の電車の中」、もしくは「ショッピングモールに着いて間もなく」、そのファッションブランドから割引クーポンが届くという施策に対する評価となる。SNS広告にアクションをした履歴も、自分がショッピングモールに行こうとしている（着いている）ことも、すべて企業が把握していると気付いたうえで、「それでも嬉しい」と評価していることから、プライベートな行動を捉えられても、「プロモーション内容が良ければ、プラスとして受け取られる」ことがわかる。

-9-

顧客体験をさらに高める要因

ディシジョンツリー

シナリオA

体験シナリオ
この週末、ショッピングモールに行った時、モールに着いて間もなく、あるファッションブランドから、そのモールにある店舗で使える割
引クーポン付きのアプリ通知が届いた。
あなたは、先週、SNSの中で、そのファッションブランド広告に「いいね！」をしていた。

※N=500の評価よりも受容性が高い因子を、オレンジでハイライトしている。

(N=500)40.2%

3(N=452)35.6%/(N=378)(N=160)30.0%

1(N=29)

37.9%

55.8%

1

(N=48)/

83.3%(N=74)

6.8%(N=218)49.5%

1(N=197)(N=95)

41.3%

3(N=21)

1

81.0%

46.2%

(N=102)37.3%

1(N=66)

63.6%(N=28)

21.4%(N=74)

43.2%

前出の「ショッピングモールに到着して間もなくファッションブランドからの割引クーポンが届いた」というプロモーションを、「嬉しい」と評価した人のインサイトを示す。
「嬉しい」と評価した層をディシジョンツリーで分析したところ、「直近3ヶ月で、『美容・ファッション』の購買行動をした」という要素だけでなく、「業務用のクルマを1台以上持っている」や「この1年で、友人に何らかのライフスタイルの変化があった（予定含む）」「子供と同居はしていない」という人が、このプロモーションを評価していることがわかった。ファッションブランドの場合、自社を含む
ファッション関連商品の購買履歴は社内で把握できても、「子供と同居しているか」「業務用のクルマを保持しているか」「友人のライフスタイルに変化があるか」といったことまでは把握できない。より可能性の高い層にマーケティング施策を打つ場合、自社の情報だけでなく、一見関連の低いと思われる情報も統合してターゲティングすることで、より高いプロモーション効果が期待できる。

- 10 -

ヒト起点のリアルタイムデータ × CXM によるデジタル変革を○ 消費者は、自分にとって嬉しい・役に立つメッセージを受け取れるのであれば、さまざまなパーソナルデータの活用について、必ずしも不快感を感じるわけではない○ コンバージョンにつながる要因はあらかじめ予期できないところにあるかもしれないので、社内データだけでなく、
2nd パーティや 3rd パーティデータを含めさまざまなデータを組み合わせて分析することが必要○ 属性と行動データで顧客像を描くだけでなく、さらに深く顧客を理解し、顧客の行動変化やコンバージョンにつな
げるには、社内外のデータを含めたビッグデータを包括的に活用できる CXM（顧客体験管理）が求められる

総評

今回の調査によって改めてわかったが、消費者は、自分にとって嬉しい・役に立つメッセージを受け取れるのであれば、さまざまなパー
ソナルデータの活用について、必ずしも不快感を感じるわけではない。

消費者の顧客体験への期待値が高まりながらも、カスタマージャーニーがより複雑化する現在において、企業がコミュニケーションに活用するデータも多岐にわたってきている。パーミッションを利用して活用するデータではあるものの、その中においても活用に際して留意する項目は多くある。

企業は細心の注意を払いながら、かつ、いかに消費者のベネフィットに繋げることが出来るか、そこにフォーカスをすることで、初めてデータの利用にポジティブな意味が生まれる。

そしてそういった顧客体験を創出するために社内外のデータを含めたビッグデータを包括的に活用できる CXM（顧客体験管理）が今後さらに必要になると考えている。

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ASJST1659