顧客エンゲージメントとは、カスタマージャーニー全体にわたって顧客にポジティブなエクスペリエンスを提供する行為です。顧客エンゲージメント戦略は、全体的な顧客体験を形作る重要な要素です。
近年、顧客の期待は高まっており、ブランド・ロイヤルティを以前よりも迅速に乗り換えるようになっています。2024年のIBMの小売業調査では、すべての所得層の消費者の77%が「価格が高すぎる場合は別の選択肢を取る」と回答しています。そのため、組織は顧客満足度を維持するために、顧客ライフサイクル全体にわたる顧客エンゲージメント施策を優先する必要があります。
Salesforceによると、顧客の80%は、販売する製品やサービスと同じくらい、企業が提供する体験を重視しています。1組織は、店舗での応対からソーシャルメディア、Eメール、フォーラム、コンタクトセンターに至るまで、オムニチャネルのカスタマー・ジャーニー全体を通じて顧客とつながる必要があります。オムニチャネルで一貫した顧客対応を行うことが、カスタマー・ジャーニー全体での顧客エンゲージメントを成功させる最良の方法です。
一部の顧客は、製品やサービスを購入する企業とのより深い感情的なつながりを求めています。一方で、購入した商品が問題なく機能してくれれば十分だと考える顧客もいます。
効果的な顧客エンゲージメントは、組織が新規顧客を獲得し、既存顧客を維持するのに役立ちます。
顧客とのやり取りを最適化することで、いくつかの重要なメリットが期待できます。
解約率の低減:エンゲージメントの高い顧客は、好む企業から離反しにくくなります。顧客とのコミュニケーションを重視し、ニーズを理解することで、離反につながる問題を事前に把握して対処できます。
顧客満足度の向上:エンゲージメントの高い顧客は満足度が高まり、友人に企業を推薦する可能性も高くなります。
組織の収益改善:顧客エンゲージメントを高めることで、新規顧客の獲得にかかるコストを抑えられます。新規獲得には、既存顧客を維持する場合の4~5倍の費用がかかることもあります。
自社の強みと弱みの深い把握:顧客エンゲージメントを重視する組織は、既存の製品・サービスの良い点や改善点について、より多くのフィードバックを得られます。成熟した組織はこうした情報を活用して製品を改善し、さらに高い顧客満足につなげることができます。
組織がターゲットとなるユーザーに向けて顧客体験を最適化するために押さえておきたい、重要な顧客エンゲージメントのトレンドがいくつかあります。
賢明な組織は、顧客から問題や質問が寄せられるのを待つことはしません。購入後をはじめとするカスタマージャーニーの要所で proactive に連絡し、ソリューションの使い方に関するフィードバックやアドバイスを提供します。
多くの顧客、特に若い世代の顧客は、商品を購入する企業が自分の世界観や価値観を共有していることを期待します。重要な社会的課題に対してアドボカシーを行う企業もあれば、支援を最小限に留める企業もあります。
個々の消費者は、さまざまな理由でブランドを選びます。高級感やスタイリッシュさ、あるいは持続可能性を重視する人もいるでしょう。賢明な組織は、既存顧客と見込み顧客が何に価値を置いているのかを理解し、それに響くブランド体験を構築します。
組織には、顧客エンゲージメントを向上させるための方法がいくつかあります。
組織が顧客エンゲージメントを測定するために追跡できるKPIには、いくつかの種類があります。リアルタイムの顧客データを活用することで、顧客に関する問題を未然に把握・対応することができます。
2024 年の IBM 消費者調査によると、回答者の半数以上が小売で買い物をする際にチャットボットまたはバーチャル・アシスタント(55%)、拡張現実または仮想現実(55%)、AI アプリケーション(59%)の使用に関心を示していることがわかりました。
生成AI:顧客エンゲージメントを強化するための生成AIの主なユースケースは以下のとおりです。
対話型AI : 顧客は一人ひとり異なります。常にカスタマー・ケア担当者と話すことを好む顧客もいれば、質問への回答を得るためにインテリジェントなチャットボットとのやり取りを好む顧客もいます。対話型マーケティングでは、生成AIを活用して、さまざまなマーケティングチャネルで顧客や潜在顧客とパーソナライズされたリアルタイムのやり取りを行います。これにより、従業員が情報提供する必要性を排除するチャットボットや他のツールが強化されます。
AI支援によるカスタマー・サービス:IBM Institute for Business Value の調査によると、経営幹部の63%が2023年末までに生成AIを活用してカスタマー・サービス担当者を支援する計画を立てています。生成AIは、以前の通話記録や顧客データを検索することで、エージェントが顧客の問題に対する回答を迅速に見つけるのに役立ちます。
予測型カスタマー・サービス:顧客とのやり取りから得られる情報を基に、最もよくある質問と回答をまとめた動的なFAQを作成したり、将来の問題に対する解決策を事前に準備したりできます。
センチメント分析: 生成AIは膨大な顧客データを分析し、傾向、行動、嗜好、感情を抽出します。この情報をキュレートして使用することで、企業は顧客を理解し、顧客とつながり、サービスを提供できるようになります。このようなデータは、たとえばターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーンや製品・サービス提供の改善などに役立ちます。
機械学習(ML):大量の顧客フィードバックを収集する組織は、MLを用いてデータを解析し、実行可能な洞察を得ることができます。MLはデータとアルゴリズムを駆使して、AIが人間の学習プロセスを模倣することを可能にします。
オートメーション: オートメーションは、組織がワークフローを合理化し、エクスペリエンスをカスタマイズするのに役立ちます。オートメーションを採用している組織は、アウェアネス(ブランドや製品の認知)から購入まで優れた顧客体験を提供できます。
例えば、ウェブサイトを訪れた潜在顧客は、AIチャットボットを通じて詳細情報を入手できます。また、メールアドレスを提供することで、さらに詳しい情報をリクエストできます。組織はEメールワークフローを設定して、詳細情報や限定オファーを提供し、フィードバックをリクエストできます。
拡張現実(AR):ARとは、デジタルの情報をユーザーの環境にリアルタイムで統合することを指しています。組織はARを活用して、パーソナルケア製品が実際に身につけた場合や家庭用品が自宅でどのように見えるかを顧客に示すことで、顧客エンゲージメントを向上させられます。
仮想現実(VR): VRを活用することで、組織は顧客により没入感のある体験を提供できます。マーケティング資料、製品の視覚化、その他の体験を作成し、顧客の重要な購入判断をサポートします。
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1 「顧客エンゲージメントとは?」、Salesforce社。