カスタマージャーニーとは

ユーザーがどのような導線で、自社のサービスを利用しているかを可視化して把握する手法に「カスタマージャーニー」があります。

例えばコマースでは、一般的にユーザーは商品閲覧後、気に入った商品をカートに投入し、最終的に購入に至るといった導線をたどります。この場合、以下に示すような「カスタマージャーニー」で表す事ができます。

カスタマージャーニー例 | starting with

以下はユーザーが「商品検索」後にどのような導線をたどったのかを集計したチャートになります。

チャート内のノードは「イベント名」と起点ノードから遷移した「ユーザーの割合(%)」が記載されています。「ユーザーの割合(%)」の数値に比例してラインの太さを決定してます。

以下は起点ノード View Search Results から 26.70% のユーザーが Add Item to Favorites を実行した事を示してます。「26.7% のユーザーが、商品検索後に商品をお気に入り登録」した事を示しています。

このような手法で「カスタマージャーニー」を集計すると、直感的にユーザーの導線を把握する事ができるようになります。

カスタマージャーニー例 | ending with

一方、目標となるコンバージョンを設定し、直前の動作を集計して「カスタマージャーニー」を求めて行く手法も有効です。

以下は「商品をカートに投入」するまでのジャーニーを求めたチャートになります。

上記チャートを整理したのが以下の図になります。

今回の集計結果では、「商品のカート投入 (Add Item to Cart)」したユーザーの 70.75% が「お薦めからの商品選択 (Select Recommended Item)」から遷移した事を示しています。

すなわち、「お薦めからの商品選択 (Select Recommended Item)」の実行が 「商品のカート投入 (Add Item to Cart)」へ大きな影響を与えている可能性が高い事が判明しました。

お薦め機能がカート投入に大きな貢献をしている事が判明したので、このサービスでは、次回のバージョンアップより、お薦め機能をさらに強化する事にしました。

カスタマージャーニー作成における課題

このように、「カスタマージャー」はユーザー行動の気付きを与えてくれる非常に協力な手法です。ただし、昨今においては、ユーザー導線が複雑化してきています。

例えば「商品検索」において、ジャンル別、評価順、売れ行き順、お薦め順等の様々な手法が提供されています。また、Web、アプリ、店舗等、複数のチャネルで商品が訴求されています。

これらを考慮しますと、ユーザーがどのような導線でサービスを利用しているかを可視化する「カスタマージャーニー」の作成がさらに複雑化し非常に工数がかかる作業になってしまっています。

Amplitude による「カスタマージャーニー」の求め方

Amplitude では Pathfinder チャートにより「カスタマージャーニー」を秒で求める事ができます。以下の動画でご体験ください。

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