「顧客をもっと深く知りたい。でも、氏名や連絡先を増やし続ける方法でよいのだろうか」。マーケティング担当者にとって、顧客理解と個人情報の保有は結びつきやすいテーマです。個人情報の取扱いを見直す企業が現れるなか、顧客分析そのものが難しくなると感じるかもしれません。
しかし、顧客理解は『誰なのか』を知ることだけではありません。『どんな場面で、何を求めているのか』という行動の文脈を読み解く方法もあります。 個人情報レスマーケティングは、直接識別情報への依存を抑えながら、観測できるデータを使って施策の仮説を磨く考え方です。
記事の案内役：行動シグナルに目を輝かせるiM（アイム）くんと、分析の飛躍を見逃さないMia（ミア）が、分かることと分からないことを整理します。
「名前も電話番号も知らずに『顧客分析』って言えるの？」
「言える場面はあるよ！ たとえば料金表を見た人が、どこで比較をやめたか。個人の名前を知らなくても、改善するページを探せるんだ。」
「ただし、その人が迷った理由までは分からないわね。」
個人情報を減らすと、顧客理解も浅くなるのか？
「誰なのか」を知る分析は、購入後のサポートや本人を特定した案内などに不可欠なことがあります。一方、商品ページの説明順を改善したいなら、ページごとの閲覧・遷移・離脱の傾向を集計するだけでも、着手点を見つけられます。
簗島亮次『個人情報レスマーケティング入門』第3章が提案するのは、属性の固定的な分類から、行動の文脈へと発想を移すこと。年齢や職業だけでニーズを決めつけず、その場で何を選び、何を比較しているかに着目します。
「誰なのか」を知る分析と「何を求めているか」を知る分析
例として、BtoBサービスの資料請求ページで離脱が多いとします。会社名を取得しなくても、説明文の長さ、事例への遷移、フォーム到達数、入力完了率などを把握すれば、改善候補を整理できます。ただし、離脱者の本音は分かりません。比較しているだけなのか、予算が合わないのか、社内承認待ちなのかは別途検証が必要です。
集計データで分かること／分からないこと
| 観測できることの例 | そこから直ちに言えないこと |
|---|---|
| 料金ページの閲覧が多い | 価格が高いと思われている |
| フォーム途中の離脱が多い | 個人情報入力が嫌われている |
| 導入事例への遷移が多い | その企業が今すぐ購入する |
| 広告経由のCVRが高い | 広告がCVを純増させた |
「フォームで離脱した。だから『個人情報を聞きすぎた』が原因？」
「それは仮説の一つだね。項目数かもしれないし、説明不足やエラーかもしれない。切り分けて試す必要があるよ。」
顧客理解に使える3つの情報の層
①サイト内行動――閲覧・経路・離脱ポイント
流入元、読まれたページ、ボタンのクリック、入力段階の離脱などは、サイト改善の出発点になります。目的に必要な範囲で、適切な計測設定と説明を整えます。個人識別子を使う分析であれば、識別子の法的な位置づけや取扱条件も別途確認が必要です。
②集計・統計――群の構成と差分
「比較ページを閲覧した群と閲覧しなかった群」「CVした群としなかった群」などを、一定の集計単位で比べます。小さい母数の群では偶然の差が大きくなり、極端に細かい切り口は再識別リスクの検討も必要です。
③外部の行動・興味関心データ――仮説の補完
自社サイトだけでは観測できない関心領域を、適法に利用できる外部データによって補完する発想もあります。ただし、外部データが常に正確とは限らず、対象者や期間、推定方法、データ連携の条件によって分かる範囲は変わります。
「外部データが増えれば、顧客の気持ちまで読める？」
「それは無理だよ。『このテーマに関心がありそう』という仮説の材料が増えるだけ。行動に結びつくかは別の話なんだ。」
「予測と事実は分けて書く。基本ね。」
顧客分析を「行動の文脈」から設計する5ステップ
- 問いを決める：「なぜCVしないか」と広く置くのではなく、「料金説明の見せ方を変えるとフォーム到達が増えるか」と検証可能な問いにする。
- 群を定義する：期間・流入・閲覧ページ・CV有無を定め、同じ基準で比べる。
- データを選ぶ：最初は自社サイトの集計から始め、足りない部分に限って外部データの利用可能性を調べる。
- 相対的な特徴を見る：人数や割合の違いを観察する。分母・対象期間・データ欠損をそろえる。
- 施策で確かめる：ページの説明、CTA、広告メッセージを小さく変え、比較可能な条件で検証する。
集計で差が見つかった段階は「仮説」です。改善策を実行し、適切な比較を経て初めて、どの程度効果があったかを評価できます。広告接触者の成果が高いというだけで広告による純増効果は判断できません。書籍第6章でも、接触と因果を区別する姿勢が扱われています。
新しい顧客理解に役立つIM-DMPの活用例
たとえば、オフィス環境改善サービスのサイトで、「レイアウト事例」閲覧群と「費用・工期」閲覧群を比べたとします。仮説として、前者はアイデア収集、後者は実施条件の確認を重視しているかもしれません。自社サイト内の差を確かめ、利用条件が整えばIM-DMPのような外部データの選択肢を検討し、訴求の切り口を増やすことが考えられます。
実務では、データ取得・連携の方法、分析できる単位、推定属性の品質、対象群の十分な規模、法務・契約・同意条件を検証する必要があります。ここで述べたのは仮説例であり、インティメート・マージャーの実施済み事例や成果数値ではありません。
「群の差が見えたら、その人の購買意向まで分かる？」
「分からないよ。群としての傾向を参考に、どの説明を優先するか決める。最後は実際の反応を見て確かめるんだ！」
より具体的なサイト分析は、既存の「CVしていない訪問者の発見」「CVユーザーと非CVユーザーの比較」で紹介しています。
CookieやIDは「個人情報レス」なら自由に使える？
答えはいいえです。「個人情報レスマーケティング」は、氏名・連絡先の取得や保有への依存を見直す実務的な考え方であり、法的な免除の名称ではありません。
Cookieなどの端末識別子は、情報の保有・照合の状況により個人情報に該当する場合があり、そうでなくても個人関連情報に該当する場合があります。個人情報保護委員会のQ&Aでは、Cookie等の端末識別子と個人関連情報の関係が説明されています。
また、個人関連情報を提供先が個人データとして取得することが想定される場合、所定の確認等が必要となります。すべての第三者提供に一律のルールがかかるわけではないため、提供先での利用形態に関する公式FAQも参照し、具体的な運用は専門家を交えて確認します。
「名前を取っていないから、データ利用の説明も同意も不要……と言いたい？」
「それは危険だね。識別子や第三者提供、媒体ごとの条件を確認したうえで、使える情報を選ぶのが先だよ。」
まとめ｜少なく持ち、より良い仮説を立てる
「名前を知らないから分からない」で分析を止める必要はありません。顧客の行動の文脈を見て、群の特徴を整理し、試せる仮説を立てる。その繰り返しが、新しい顧客理解につながります。ただし、分かる範囲と法的条件は丁寧に確認することが前提です。
あわせて読みたい
個人情報レスマーケティングの基本的な考え方と、法的な境界を知りたい方へ。
コンバージョンしなかった訪問者に着目する分析を知りたい方へ。
CVユーザーと非CVユーザーの違いを施策に活かしたい方へ。
参考資料・注意事項：簗島亮次『個人情報レスマーケティング入門』第2・3・4・6章（提供EPUB）。個人情報保護委員会 https://www.ppc.go.jp/all_faq_index/faq1-q8-1/ 、https://www.ppc.go.jp/all_faq_index/faq1-q8-3/ 。例示したサイト・分析は架空の仮説です。
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