コロナ禍を契機とした「非対面」「非接触」の生活様式の広がりで、消費者の購買行動は大きく様変わりしました。これまで、百貨店や商業施設に出かけていたショッピングが、ネット上での購買へと変化。以前より、スマホの普及とともに消費者のデジタルシフトが進んでいましたが、コロナ禍でそれが一気に加速したと言えます。

こうした生活様式の変化により、購買行動のカスタマージャーニーも以前とは一変しました。これまで企業は、自社の販売チャネルで取得した購買データをもとにマーケティングを行ってきましたが、もはや限界が生じています。GPSやセンサーデータ（MtoM等）のように、数年前と比較して顧客行動を分析するためのデータは非常に多様化が進んでいます。こうした世の中にあふれる、さまざまな顧客行動情報を分析することで、初めて正確なカスタマージャーニーが把握できます。つまり、自社保有の購買データの分析だけでは、一人ひとりに最適化したマーケティング施策を実行できず、お客様の不満につながりかねません。

店舗とECの両方を展開する事業者にとって、データ利活用で目指すゴールが、「ユニファイドコマース」の実現です。これは、消費者一人ひとりを深く理解し、“心地よい購買体験”を提供するマーケティング手法を意味する言葉です。自社の販売チャネルで得た情報や、社外の購買データ、さらにさまざまなセンサーから取得したデータを統合し分析することは、「ユニファイドコマース」を目指すうえで欠かせない要素です。

では、この“心地よい購買体験”とは具体的にどのようなものなのでしょうか？　一般的なマーケティングの常識で考えると、「店員が好みの商品をすすめてくれる」「興味がある商品のクーポンが送られてくる」といった購買体験を思い浮かべがちですが、データの利活用により、一歩進んだかたちが可能になります。
たとえば、“洋服を手にして鏡の前に立つだけで、本人が試着したイメージが表示される”といった購買体験も、ITによって既に実現可能となっています。これまでの「棚を見る→試着する→レジで購入する」といった購買の流れにとらわれず、消費者に心地よさを提供する仕組みを考えていくことが、結果的に顧客満足の向上につながります。

ある会社が、社内外のさまざまなデータを利活用して「ユニファイド・コマース」を目指すにあたり、どこから着手すればよいのでしょうか。
私の経験上、具体的なデータの存在を前提として計画をスタートさせると、うまく行かないケースが多いようです。というのも、「このデータを使えば、あれはできるが、これはできない」と発想が限定され、消費者の満足度を高めるアイディアが二の次になってしまうからです。
他にも、データ利活用の目的を決める前に、データ集約の基盤を先に開発する方法も失敗しがちだと感じます。集めるデータの種類はどんなものでもいいわけではなく、コンセプトを練ってから基盤を設計・開発しないと、せっかくの投資がムダになりかねません。

まず着手すべきは、最終的に消費者に“どんな心地よい購買体験をしてもらうか”を具体的にイメージすることだと思います。理想的なシナリオ例として、「店舗である商品を見た当日、タイミングよくEC用のクーポンがスマホに届く」という流れを考えたとします。
これを実現するには、店舗にチェックインやビーコンの仕組みを導入して来店情報を取得する、関心のある商品を特定するため値札にQRコードを付けたり、画像認識で手に持った商品を特定する、といったように、補完すべき仕組み、取得すべき情報の種類が決まってきます。
一見当たり前のような“消費者ファースト”の進め方ですが、情報システム部門がプロジェクトを主導する場合など、なかなか実践できないケースが多いようです。

最近の社会の動きを見ていると、DXは一企業が消費者の変化に追従するための手段から、「DX自体が社会全体を豊かなものに変えていく」ものへと役割が変わってきたと感じます。
たとえば、一部の大手アパレル、コンビニ等がいち早く始めたセルフレジで、消費者は列に並ばずに精算できる快適さに気付きました。今後、セルフレジ導入のDXに着手する会社が増えれば、数年後には人間によるレジ決済がなくなっているかも知れません。
キャッシュレス決済も同様です。数年前は、対応店舗は大手系列に限られていましたが、コロナ禍の中で多くの人が利便性を実感。今では規模の小さい店舗でもQRコード決済等を使えることが当たり前となっています。

データ利活用による“心地よい購買体験”の提供も、さまざまな企業が一斉にDXを進めることで、当たり前のものになっていくのではないでしょうか。一度、消費者がその快適さを知れば、それが顧客サービス品質の新しい基準になっていくでしょう。つまり、このDXの波に乗り遅れてしまうと、競争力の低下につながりかねません。

近年、世界的なSDGs（エス・ディー・ジーズ）の潮流の中で、消費者が製品ブランドを選ぶ時にサステナブル（持続可能）であることが重視されています。たとえば、「資源をムダづかいしていないか」「環境に負荷をかけていないか」等。これからも消費者から選ばれる企業であり続けるためには、SDGsへの取り組みに積極的に関わり、それを社会にアピールしていく必要があると言えます。そのために有効なのが、データ利活用によるSDGsへの取り組みの強化です。

一例として、飲食店やスーパーマーケットがフードロスを減らすために、ITの仕組みを構築するケースを考えてみます。食品の賞味期限が間近になった場合、登録会員の購買行動のパターンに基づき、高いニーズが見込める人にのみレコメンドを通知する。これによって、高い確度で需要と供給をマッチングさせ、より効率的に廃棄食品を減らせるはずです。
また、アパレル業界では、衣類の“つくりすぎ”と“大量廃棄”を減らし、資源のムダづかいを減らそうという動きが出てきていますが、ここでもデータ利活用が役立ちます。顧客一人ひとりの深い理解にもとづき、需給バランスで価格が変動するダイナミックプライシングや、受注生産型セミオーダーの仕組みをより円滑に運用できます。
今後、SDGsへの取り組みに注力することは、企業が持続的に成長していくための大前提になるかも知れません。データ利活用によって「より消費者の体験価値を上げた会社が成功する」という社会構造に変わっていくのではないでしょうか。