生成AIが顧客行動を自動分類し施策を提案、Sprocket Insightsに「行動クラスター分析」が実装
株式会社Sprocketは、CX改善プラットフォームを提供する企業として、データ分析ツール「Sprocket Insights（スプロケット インサイツ）」に新機能「行動クラスター分析」を実装したことを発表しました。この機能は、生成AIと機械学習を活用し、ユーザーの行動パターンを自動で分類し、類似した行動を取るユーザーグループを可視化します。属性情報ではなく、実際の行動データに基づいて分類されるため、サイト利用実態を客観的に把握できる点が大きな特長です。
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不可欠です。しかし、従来の属性データだけでは、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、多くのマーケティング担当者が経験的にユーザー層の違いを感じていても、それをデータで裏付け、具体的な施策に落とし込むことは困難でした。このような背景から、データ分析の専門知識がなくても、実際の行動データに基づいたユーザー分類と施策活用を可能にする「行動クラスター分析」が求められていたのです。
「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、具体的な施策の提案まで行います。
分類の基準となるのは、「どのページを何回閲覧したか」といった行動データです。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が作成されます。これにより、「商品比較を重視するユーザー」や「特定のカテゴリーに集中するユーザー」といった行動パターンの違いが明確になります。
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。例えば、「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可能です。分析結果は月次で自動更新され、過去の分析結果も閲覧できるため、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、様々なマーケティング施策に活用できます。
- ECサイト: 商品閲覧の多いクラスターにはカート放棄防止施策を、特定のカテゴリーへの関心が高いクラスターには関連商品のレコメンド強化を実施できます。
- ブランドサイト: 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: 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、「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客観的な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って、誰もが次のマーケティングアクションを導き出せるでしょう。
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。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されます。
CX改善プラットフォーム「Sprocket」について
Sprocketは、MA（マーケティングオートメーション）、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）、BI（ビジネスインテリジェンス）などの機能を併せ持つ、複数のプロダクトからなるCX改善プラットフォームです。データから顧客理解を深め、顧客一人ひとりに合わせたコミュニケーションを取ることで、CXの全体最適を実現します。
株式会社Sprocketについて
株式会社Sprocketは、「テクノロジーで、人と企業が高め合う関係を作る」をミッションに掲げ、企業のマーケティング活動を支援しています。顧客接点の全体最適化ニーズに応えるプラットフォームと、PDCAサイクルを確実に回すための伴走支援をセットで提供することで、企業固有の課題に向き合い、成果創出にコミットしています。
- 名称: 株式会社Sprocket（英文社名 Sprocket Inc.）
- 設立: 2014年4月
- 所在地: 〒141-0031 東京都品川区西五反田7-24-4 K.U.ビル6階
- 事業内容: CX改善プラットフォーム「Sprocket」の開発・運用とコンサルティングによる成果創出コミットメントサービスの提供
- 代表者: 深田 浩嗣（ふかだ こうじ）
AI Workstyle Lab編集部の視点
今回の「行動クラスター分析」の実装は、AIがビジネスの現場にもたらす具体的な価値を示す好例です。これまでデータ分析の専門家でなければ難しかった顧客理解のプロセスが、生成AIと機械学習によって自動化され、かつ施策提案まで行われることは、マーケティング担当者にとって大きな福音となるでしょう。これにより、経験則に頼りがちだった戦略立案が、客観的なデータに基づいたものへと進化します。AIが提供する示唆をどのように実際の業務に落とし込み、顧客体験の向上とビジネス成果につなげていくか。この新しいツールを使いこなし、データドリブンな意思決定を習慣化することが、今後のビジネスパーソンに求められる重要なスキルとなっていくでしょう。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
