AIカスタマージャーニーマッピング：タッチポイント分析の自動化

はじめに

カスタマージャーニーマッピングは、顧客体験を可視化し改善するための基本フレームワークです。しかし、従来の手法はワークショップで「こうだろう」という仮説を基にジャーニーを描くものであり、実際の顧客行動との乖離が問題でした。AIと行動データを活用することで、この課題を根本的に解決できます。

従来手法の限界

AIジャーニーマッピングの実装

Step 1：データソースの統合

• ·Webアクセスログ（GA4）
• ·アプリ利用データ
• ·CRMデータ（商談、問い合わせ）
• ·メール開封・クリックデータ
• ·店舗POS・来店データ（オフライン）

Step 2：AIによるジャーニーパターンの検出

機械学習アルゴリズム（クラスタリング）を使って、顧客の行動パターンを自動分類。代表的なジャーニーパターンを3〜7つに集約します。

Step 3：タッチポイント影響度の分析

各タッチポイントがコンバージョンに与える影響度をAIが算出。シャプレイ値（SHAP）を活用した帰属分析で、どのタッチポイントが最も重要かを定量的に評価します。

Step 4：ボトルネックの自動検知

ジャーニーの各ステップ間の離脱率をAIが分析し、最も改善インパクトの大きい離脱ポイントを自動で特定します。

• ·認知→興味：離脱率35%（業界平均比+5%）
• ·比較検討→購入意向：離脱率52%（業界平均比+12%）←改善優先度MAX
• ·購入→リピート：離脱率28%（業界平均比-3%）

Step 5：自動更新の設定

ジャーニーマップを月次で自動更新するパイプラインを構築。顧客行動の変化をリアルタイムに反映し、常に最新のジャーニーマップを維持します。

まとめ

AIジャーニーマッピングは、「仮説の可視化」から「事実の可視化」への転換を実現します。データに基づく優先順位付けにより、限られたリソースを最もインパクトの大きい施策に集中させることが可能になります。