現代のマーケティングにおいて、顧客との接点はかつてないほど多様化し、複雑になっています。

インターネットの普及、スマートフォンの進化、そしてSNSの台頭により、顧客はWebサイト、SNS、メール、アプリ、電話、そして実店舗といった様々なチャネルを縦横無尽に行き来しながら、商品やサービスに関する情報を収集し、購買意思の決定を行っています。

このような顧客行動の変化は、企業にとって新たな機会をもたらす一方で、大きな課題も突きつけています。

各チャネルが独立して運用されている場合、顧客はチャネルを移動するたびに一貫性のない情報に触れたり、同じ情報を何度も入力させられたりするなど、ストレスを感じる可能性があります。

そして、企業側にとってさらに深刻なのが「どのチャネルが本当に成果に貢献しているのかが分からない」という測定上の問題です。チャネルが分断されたままでは、各チャネルの数字を足し合わせても顧客の実像は見えてきません。

そこで重要になるのが、「クロスチャネル」という戦略の考え方と、それを支える「クロスチャネル分析」です。本記事では、クロスチャネルの基本概念から、2026年時点で実務的に有効な分析手法とツール、そして導入の進め方までを解説します。

1. クロスチャネルとは？その基本的な定義と概念

「クロスチャネル」とは、企業が保有する複数の顧客接点（チャネル）を連携させ、顧客がどのチャネルを利用しても一貫した体験を提供しようとするマーケティング戦略の考え方です。

顧客は、Webサイトで商品を見て、SNSで情報を確認し、メールでクーポンを受け取り、最終的に実店舗で購入するといったように、複数のチャネルを横断して利用することが一般的です。

クロスチャネルは、このような顧客の行動パターンに対応し、それぞれのチャネルが独立して存在するのではなく、互いに連携し合うことで、顧客にとってよりスムーズでストレスのない体験を実現することを目指します。

シングルチャネル・マルチチャネル・クロスチャネル・オムニチャネルの違い

クロスチャネルを正しく理解するには、チャネル戦略の発展段階を4つに分けて捉えるとわかりやすくなります。この4つは「チャネル間の連携度」によって区別されます。

シングルチャネルは、実店舗のみ、あるいはECサイトのみといったように、顧客との接点が1つしかない状態です。管理はシンプルですが、顧客との接触機会は限られます。

マルチチャネルは、実店舗・ECサイト・SNSなど複数の接点を持つものの、それぞれが独立して運用されている状態です。

顧客との接触機会は増えますが、チャネル間でデータが連携されていないため、ECサイトで購入した顧客が実店舗にも来ていることに企業側が気づけない、といった問題が起こります。

在庫管理が複雑になり、チャネル同士で顧客を奪い合う「カニバリゼーション」も起こりがちです。

クロスチャネルは、複数のチャネル間でデータや在庫が連携され、顧客がチャネルを横断して移動できる状態です。

例えば、ECサイトでカートに入れた商品を実店舗のスタッフが確認できる、オンラインで注文した商品を店舗で受け取れる、といった状態がこれにあたります。

顧客は「今、ECサイトから実店舗に移動した」という意識を持っていますが、企業側が連携しているためスムーズな体験が可能です。

オムニチャネルは、顧客がどのチャネルからでも、まるで一つのチャネルであるかのようにシームレスな体験ができる状態を指します。顧客はチャネルの存在を意識することなく、いつでもどこでも、自分の好きな方法で企業と接点を持つことができます。

つまり、クロスチャネルは「チャネル間の連携」に重点を置き、顧客がチャネルを意識しながらもスムーズに移動できる状態を目指します。

これに対して、オムニチャネルは「顧客視点でのシームレスな体験」を究極の目標とし、顧客がチャネルの存在を意識しないレベルでの統合を目指す、より高度な概念と言えます。

クロスチャネルは、オムニチャネルを実現するための第一歩であり、その基盤となる考え方であると捉えることができます。

クロスチャネルで活用される代表的なチャネル

クロスチャネル戦略では、以下のようなチャネルを組み合わせて活用します。それぞれの特性を理解し、自社の顧客が実際に使っているチャネルを見極めることが出発点になります。

• 自社Webサイト・オウンドメディア：網羅的な情報提供と検討段階の後押しを担う中心的なチャネル
• ECサイト：オンラインでの購買を完結させるチャネル
• 実店舗：実物の確認や体験、対面接客による信頼構築を担うチャネル
• SNS（X、Instagram、LINEなど）：認知拡大とエンゲージメント形成に強いチャネル
• Web広告（検索広告、ディスプレイ広告、SNS広告）：新規顧客との接点を能動的に作るチャネル
• メール・メールマガジン：既存顧客への継続的なアプローチとパーソナライズに向くチャネル
• アプリ：プッシュ通知による再訪促進とロイヤル顧客の育成に強いチャネル
• 電話・コールセンター：検討度の高い顧客が最終確認のために使う、成約率の高いチャネル
• DM・チラシなどのオフライン施策：デジタルに接触しづらい層へのリーチを担うチャネル

顧客中心のアプローチの重要性

クロスチャネル戦略の根底には、「顧客中心」という考え方があります。

企業が提供したい情報やサービスを一方的に押し付けるのではなく、顧客がどのような状況で、どのような情報を求めているのかを深く理解し、それに合わせて最適なチャネルで最適なタイミングでアプローチすることが求められます。

顧客の行動履歴や購買履歴、嗜好などのデータを統合的に管理・分析することで、一人ひとりの顧客にパーソナライズされた体験を提供することが、クロスチャネルの成功には不可欠です。

2. クロスチャネル分析とは？なぜ今、必要とされているのか

クロスチャネル分析とは、複数のチャネルにまたがる顧客の行動データを統合し、「どのチャネルが、顧客のどの段階で、どれだけ成果に貢献したのか」を横断的に評価する分析手法です。

チャネルごとに個別の数字を見ているだけでは、「SNS広告のコンバージョンが少ないから予算を削る」といった判断をしてしまいがちです。

しかし実際には、そのSNS広告が認知のきっかけを作り、後日の指名検索や来店につながっていたかもしれません。クロスチャネル分析は、こうした「単体では見えない貢献」を可視化するために行います。

2026年、クロスチャネル分析の重要性が高まっている3つの理由

近年、クロスチャネル分析の必要性はさらに高まっています。その背景には、以下の3つの構造変化があります。

理由1：チャネル横断の顧客行動が当たり前になった

顧客はオンラインとオフラインの境界を意識せず、スマートフォン、PC、実店舗、電話を自由に行き来します。1つのチャネルだけを見ていては、顧客の全体像の一部しか捉えられません。

理由2：Cookie規制により「見えないデータ」が増えている

Googleは2024年7月にChromeでのサードパーティCookie廃止計画を撤回し、2025年4月にはユーザーへの選択プロンプト導入も見送って現行方式の維持を発表、さらに2025年10月には代替技術であったPrivacy Sandboxの主要APIの多くも終了しています。

しかし「廃止が撤回されたから元通り」と考えるのは誤りです。AppleのSafariはITPによってサードパーティCookieを完全にブロックしており、FirefoxもETPによってトラッキング目的のCookieをデフォルトでブロックしています。

国内のブラウザシェアを見ても、SafariとFirefoxを合わせるとユーザーの相当数を占めており、Cookieベースの追跡はすでに機能しない領域が広がっています。

さらに日本国内では、2023年6月16日に施行された改正電気通信事業法の「外部送信規律」（通称・日本版Cookie規制）により、ユーザー端末からの情報の外部送信について通知・公表や同意取得などの対応が求められています。

Cookieが技術的に使えるかどうかとは別に、法規制への対応も必要です。

つまり、チャネル横断でユーザーを個別に追跡する従来型の計測は、精度が確実に劣化しているということです。だからこそ、Cookieに依存しない計測手法やデータ統合基盤を組み合わせたクロスチャネル分析が求められています。

理由3：広告プラットフォームのAIが「正確なデータ」を求めている

Google広告やMeta広告の自動入札は機械学習によって最適化されます。この機械学習に渡すコンバージョンデータが偏っていたり欠損していたりすると、AIの学習も歪んでしまいます。

オフラインや電話も含めた正確なコンバージョンデータをプラットフォームに戻すことは、もはや分析だけの話ではなく、広告運用の成果に直結する課題になっています。

3. クロスチャネル分析の具体的な手法

ここからは、実務で使われる代表的なクロスチャネル分析の手法を紹介します。それぞれ得意な領域が異なるため、単独で使うのではなく組み合わせて運用することが現在の主流です。

手法1：アトリビューション分析（GA4）

アトリビューション分析とは、コンバージョンに至るまでに顧客が接触した複数のチャネルに対して、それぞれの貢献度を割り振る分析手法です。最後にクリックされたチャネルだけを評価するのではなく、その前段階で貢献したチャネルも正しく評価することが目的です。

【2026年の重要な変更点】　

かつてGA4およびGoogle広告では「ラストクリック」「ファーストクリック」「線形」「減衰」「接点ベース」「データドリブン」の6種類のアトリビューションモデルが提供されていました。

しかし2023年にこのうち4種類（ファーストクリック・線形・減衰・接点ベース）のサポートが終了し、現在選択できるのは「データドリブン」と「ラストクリック」の2種類のみです。デフォルトは機械学習を用いた「クロスチャネルデータドリブン」モデルになっています。

GA4では「広告」→「アトリビューション」から、モデル比較レポートやコンバージョン経路レポートを確認できます。

特にコンバージョン経路レポートでは、購入や問い合わせに至るまでに顧客がどのチャネルをどの順番で経由したかを把握でき、「初期接触」「中間」「直接コンバージョン」の各段階での貢献度を分解して見ることができます。

なお、ルックバックウィンドウ（コンバージョン発生日から何日前まで遡って接点を評価するか）の設定によって結果は大きく変わります。検討期間の長いBtoB商材などでは、この期間設定を意識的に調整することが重要です。

手法2：MMM（マーケティングミックスモデリング）

MMMとは、広告費・売上・季節性・価格・競合動向といった集計データを統計的に分析し、各施策が売上にどれだけ貢献したかを推定する手法です。1960年代から存在する古典的な手法ですが、Cookieレス時代の到来によって近年再び大きく注目されています。

MMMがいま注目される最大の理由は、個人を追跡しないことです。 MMMはユーザー個々のCookieや識別子を使わず、週次・日次の集計データだけで分析するため、Cookie規制やプライバシー保護の影響をほとんど受けません。

さらにオンライン広告だけでなく、テレビCM、チラシ、実店舗施策といったオフライン施策も同じ土俵で評価できるため、真の意味でのチャネル横断分析が可能になります。

かつてMMMは大企業や専門リサーチ会社しか扱えない手法でしたが、状況は変わりました。

• Google Meridian：Googleが提供するオープンソースのMMMフレームワーク（Python）。ベイズ回帰モデルに基づき、地域レベルのデータやリーチ・フリークエンシーを扱えるのが特徴です。Cookieやユーザーレベルの情報を使わないため、プライバシーに配慮した設計になっています。
• Meta Robyn：Metaが提供するオープンソースのMMM（R言語ベース）。

いずれも無料で利用できますが、モデル構築には統計・データサイエンスのスキルが必要です。また、MMMには最低でも2年分程度の週次データが推奨されており、データ蓄積が前提となる点には注意が必要です。

手法3：インクリメンタリティテスト（増分効果測定）

インクリメンタリティテストとは、広告を配信したグループと配信しなかったグループを比較することで、「その広告がなければ発生しなかった純粋な成果（増分）」を測定する手法です。

アトリビューション分析やMMMが「過去のデータから貢献度を推定する」のに対し、インクリメンタリティテストは「実験によって因果関係を検証する」アプローチです。

「そもそもこの広告を出さなくても売れていたのではないか」という根本的な問いに答えられる点が最大の価値です。

3つの手法の使い分け

2026年現在、先進的な企業では以下の3層構造でクロスチャネル分析を設計するのが一つの標準になりつつあります。

どれか一つに依存するのではなく、役割を分担させて併用することで、分析の精度と説得力が高まります。

手法4：指名検索数・サイテーションのモニタリング

コンバージョンに直結しない認知施策（テレビCM、SNS、オフラインイベントなど）の効果は、従来のCookieベースの計測では捉えにくいものです。そこで有効なのが、間接指標のモニタリングです。

指名検索数の変化：ブランド名や商品名での検索数（指名検索）が施策の前後でどう変化したかを追跡することで、認知施策の効果を測る手がかりになります。Google Search ConsoleやGoogleトレンドで確認できます。

サイテーション（言及数）のモニタリング：SNS上で自社ブランドがどれだけ言及されているかを追跡することで、リンクを伴わないブランド認知の広がりを測定できます。

手法5：オフラインコンバージョンの取り込み

クロスチャネル分析における最大の盲点が、電話や来店といったオフラインでのコンバージョンです。

BtoB商材、不動産、医療、修理・工事といった業種では、最終的な問い合わせや成約が「電話」で発生するケースが多くあります。

ところがWeb解析だけでは、この電話コンバージョンは「サイトを見て離脱したユーザー」としてしか記録されません。結果として、電話を生んでいる優秀なチャネルの評価が不当に低くなってしまいます。

コールトラッキングツールを使えば、「どの広告・どのキーワード・どのチャネル経由で訪問したユーザーが電話をかけてきたのか」を紐づけて計測できます。

ブラウザやCookieの状態に関係なく「通話が発生した」という事実ベースで計測できるため、Cookie規制の影響を受けにくいのも大きな利点です。

さらに、この電話コンバージョンデータをGoogle広告などに戻すことで、AIの自動入札に「Web上では追えないが実際には成約している優良顧客」の特徴を学習させることができます。

4. クロスチャネル分析に必要なツール

クロスチャネル分析を実現するには、データを統合・分析するための基盤が必要です。ここでは代表的なツールカテゴリを紹介します。

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）

様々なチャネルから収集される顧客データを統合・管理し、顧客一人ひとりのプロファイルを構築するためのプラットフォームです。オンライン・オフラインをまたいだID名寄せができるため、クロスチャネル分析の中核を担います。

CRM（顧客関係管理）

顧客の属性情報、購買履歴、問い合わせ履歴などを一元管理するシステムです。コールセンターのオペレーターが顧客の過去の行動履歴を確認できるようにするなど、チャネル間での情報共有の基盤となります。

MA（マーケティングオートメーション）

統合された顧客データをもとに、メール配信やコンテンツ出し分けなどのコミュニケーションを自動化・パーソナライズするツールです。

アクセス解析ツール（GA4など）

Web上の行動データを収集し、アトリビューション分析やコンバージョン経路の可視化を行います。ただしGA4単体ではオフラインの接点や電話コンバージョンは捉えられないため、他ツールとの併用が前提になります。

広告効果測定ツール・コールトラッキングツール

複数の広告媒体をまたいだ計測や、電話コンバージョンの計測を担うツールです。媒体の管理画面ごとに数字がバラバラになる問題を解消し、チャネル横断で統一された基準で成果を比較できるようにします。

ツール選定のポイント

ツールを選ぶ際は、以下の観点で比較検討することをおすすめします。

• 自社の目的に合った機能が備わっているか：多機能であることよりも、自社が解決したい課題に直結するか
• 既存システムとシームレスに連携できるか：CRM・MA・広告媒体・基幹システムとのAPI連携の可否
• オフラインデータを取り込めるか：実店舗POSや電話などのオフライン接点を統合できるか
• サポート体制は充実しているか：導入時の設計支援や、運用開始後の相談窓口の有無

5. クロスチャネル戦略の具体的な導入ステップ

クロスチャネル戦略を効果的に導入するためには、計画的かつ段階的なアプローチが必要です。ここでは、その具体的なステップをご紹介します。

ステップ1：現状の顧客ジャーニーの把握と課題特定

まず最初に行うべきは、現在の顧客がどのような経路で自社の商品やサービスと接点を持っているのかを詳細に把握することです。

アンケート、インタビュー、Webサイトのアクセス解析、SNSのインサイトデータなどを活用し、顧客の行動を多角的に分析します。顧客ジャーニーを可視化することで、各チャネル間での情報の連携不足、顧客が感じるストレスポイントを特定します。

例えば、「ECサイトで在庫がない商品が、実店舗にはあることを顧客が知らない」といった情報の分断が課題となる場合があります。

ステップ2：クロスチャネル戦略の目標設定

現状の課題が明確になったら、次にクロスチャネル戦略によって何を達成したいのか、具体的な目標を設定します。

「顧客満足度を〇%向上させる」「LTVを〇%増加させる」「特定チャネルからのコンバージョン率を〇%改善する」など、数値で測定可能なKGI（重要目標達成指標）とKPI（重要業績評価指標）を設定します。

また、ターゲットとなる顧客層を明確にし、その顧客層に対して「どのような一貫した体験を提供したいのか」という顧客体験のビジョンを具体的に描くことで、戦略の方向性が明確になります。

ステップ3：チャネルの選定と連携設計

目標設定が完了したら、実際にどのチャネルを連携させるのかを選定し、その連携方法を設計します。

すべてのチャネルを一度に連携させるのは困難な場合が多いため、まずは影響度の高いチャネルから着手することが推奨されます。

各チャネルが顧客ジャーニーの中でどのような役割を果たすのかを明確にし、それぞれのチャネルがどのように連携し合うことで、顧客にスムーズな体験を提供できるかを具体的に検討します。

そして、CDPやCRMなどのデータ連携基盤を構築します。顧客の属性情報、行動履歴、購買履歴などを統合的に管理できる環境を整えることが、クロスチャネル分析の前提条件になります。

ステップ4：計測設計を先に固める

ここが多くの企業でつまずくポイントです。施策を始めてから「効果測定できない」と気づくケースが後を絶ちません。

施策を実行する前に、「何をコンバージョンとして定義するか」「各チャネルにどのようなパラメータを付与するか」「電話や来店といったオフライン成果をどう計測するか」を先に決めておきます。

特にオフラインの成果は後から遡って計測することが難しいため、最初の設計段階で組み込んでおくことが重要です。

ステップ5：コンテンツとコミュニケーションの最適化

チャネルと計測基盤が整ったら、各チャネルで提供するコンテンツとコミュニケーションを最適化します。

SNSでは短く視覚的なコンテンツ、メールでは詳細な情報やパーソナライズされたオファー、Webサイトでは網羅的な情報といった具合に、チャネルの特性に合わせた最適な形式でコンテンツを作成します。

統合された顧客データに基づき、顧客一人ひとりの興味や行動履歴に合わせたパーソナライズされたメッセージングを行います。

ステップ6：効果測定と継続的な改善

クロスチャネル戦略は一度導入したら終わりではなく、継続的な効果測定と改善が成功の鍵を握ります。

ステップ2で設定したKGI/KPIに基づき、各チャネルの貢献度、顧客体験の改善度合い、LTVの変化などを定期的に測定します。

A/Bテストによる比較検証や、顧客アンケート・インタビューを通じた直接的なフィードバック収集も併用しながら、PDCAサイクルを継続的に回していきます。

6. クロスチャネル導入のメリット

クロスチャネル戦略の導入は、企業に多岐にわたるメリットをもたらします。

顧客体験（CX）の向上

Webサイト、メール、SNS、実店舗、コールセンターなど、すべての接点で一貫した情報とコミュニケーションを提供できるようになります。

カスタマーサポートに電話をかけた際に、過去のWebサイトでの問い合わせ履歴や購入履歴が共有されており、一から説明し直す必要がない。このような体験は、顧客のストレスを大幅に軽減します。

顧客ロイヤルティの強化とLTVの向上

優れた顧客体験は、顧客ロイヤルティの強化に直結します。リピーターは、新規顧客を獲得するよりもコストがかからず、かつ購買頻度や単価が高い傾向にあります。

クロスチャネルによって顧客との良好な関係を長期的に維持することで、LTV（顧客生涯価値）が向上します。

データの一元管理と分析の効率化

各チャネルでバラバラに管理されていた顧客データを統合することで、顧客ジャーニーの全体像を詳細に把握できるようになります。これにより、各施策が顧客ジャーニー全体にどのような影響を与えたのかを正確に測定し、効果を可視化できます。

マーケティングROIの改善

顧客行動の全体像が把握できるため、効果の薄いチャネルや施策への投資を削減し、より効果の高いチャネルや施策にリソースを集中させることが可能です。限られたマーケティング予算を最適に配分し、投資対効果を最大化できます。

在庫の一元管理と販売機会の拡大

ECと実店舗の在庫を統合管理することで、「ECでは在庫切れだが実店舗にはある」といった機会損失を防げます。取り置き・店舗受け取りといった施策も可能になり、販売機会そのものが拡大します。

7. クロスチャネルのデメリットと導入時の注意点

多くのメリットがある一方で、クロスチャネル戦略の導入にはいくつかの課題も存在します。事前に理解し、対策を講じることが重要です。

導入コストと工数がかかる

CDPやCRMといったツールの導入費用に加え、既存システムとの連携開発、運用ルールの整備、社員教育など、相応のコストと工数が発生します。すべてを一度に整備しようとせず、影響度の高い領域から段階的に進めることが現実的です。

組織間の連携不足

クロスチャネルは、マーケティング部門だけでなく、営業、カスタマーサポート、ITなど、複数の部門が連携して取り組む必要があります。しかし、組織間の壁や目標の不一致が、連携不足を引き起こす最大の課題となることがあります。

各部門から代表者を集めた部門横断的なプロジェクトチームを結成し、共通の目標を掲げて定期的に情報共有を行うことが有効です。

データ統合の難しさ

チャネルごとにデータの形式が異なったり、システムが連携していなかったりすることで、統合が技術的にも組織的にも大きな課題となります。どのようなデータを収集し、どう管理し、誰が利用できるのかというデータガバナンスを明確に定めることも欠かせません。

チャネル間で売上が分散する可能性がある

チャネルを増やすことで、既存チャネルの売上が新チャネルに流れるだけで、全体としては増えていない（カニバリゼーション）というケースもあります。だからこそ、チャネル単体の数字ではなく、全体の増分を見るクロスチャネル分析が必要になるのです。

ブランドイメージの不一致

チャネルごとにトーンやメッセージがバラバラだと、かえってブランドイメージを損ないます。チャネル横断で統一したブランドガイドラインを整備しておくことが重要です。

顧客プライバシーへの配慮

顧客データを活用する上で、プライバシー保護は最も重要な考慮事項の一つです。個人情報保護法や改正電気通信事業法の外部送信規律などの法規制を遵守し、どのようなデータを収集し、どう利用するのかを顧客に明確に伝え、透明性を確保することが求められます。

8. クロスチャネル分析に関するよくある質問

Q. クロスチャネルとオムニチャネル、どちらから取り組むべきですか？

まずはクロスチャネルから取り組むのが現実的です。オムニチャネルは全チャネルの完全統合を前提とするため、実現にはより大きな投資と組織変革が必要になります。

クロスチャネルによってチャネル間のデータ連携基盤を整えることが、オムニチャネルへの第一歩となります。

Q. GA4だけでクロスチャネル分析はできますか？

Web上の行動に限れば、GA4のアトリビューション分析である程度の分析は可能です。ただし、GA4はWebサイト上の行動データが中心のため、実店舗での購買や電話での問い合わせといったオフラインの接点は捉えられません。

また、Cookie規制の影響でブラウザによってはデータ欠損も発生します。完全なクロスチャネル分析には、CDPやコールトラッキングなど、他の仕組みとの組み合わせが必要です。

Q. 小規模な事業でもクロスチャネル分析は必要ですか？

規模にかかわらず、複数のチャネルを運用しているのであれば分析の価値はあります。ただし、いきなりCDPやMMMを導入する必要はありません。

まずは「どのチャネル経由の顧客が最終的に成約しているのか」を正しく把握することから始めるのが現実的です。特に電話での問い合わせが多い事業であれば、コールトラッキングの導入は費用対効果の高い第一歩になります。

Q. Cookie規制が進むと、クロスチャネル分析はできなくなりますか？

個人単位でチャネルを横断追跡する手法は、確実に難しくなっています。

しかし、MMMのような集計ベースの分析手法や、自社が直接取得できるファーストパーティデータ（会員情報、購買履歴、電話の通話記録など）を軸にした分析であれば、Cookie規制の影響を受けにくくなります。

むしろ今後は、Cookieに依存しないデータ基盤をいかに自社で持てるかが競争力を左右します。

まとめ：クロスチャネル分析で未来の顧客体験を創造する

本記事では、クロスチャネルの基本的な概念から、2026年時点で有効な分析手法、必要なツール、導入ステップ、そして注意点までを解説してきました。

改めて重要なポイントを整理すると、次の3点になります。

1. クロスチャネルは「チャネル間の連携」であり、オムニチャネルへの第一歩である
2. クロスチャネル分析は、アトリビューション分析・MMM・インクリメンタリティテストを役割分担させて組み合わせるのが2026年の主流である
3. Cookie規制が進む今、Cookieに依存しない計測手法とファーストパーティデータの重要性が高まっている

現代の顧客は、オンラインとオフラインの境界を意識することなく、自身の都合の良いチャネルで企業と接点を持とうとします。

この顧客行動の変化に対応するには、各チャネルが分断されたままではなく、互いに連携し合い、その効果を横断的に測定できる基盤が不可欠です。

そして、その基盤を作るうえで最も見落とされやすいのが「電話」という接点です。Web解析だけでは、電話をかけてきた検討度の高い顧客がどのチャネルから来たのかを追うことはできません。

この盲点を放置したままでは、どれだけ精緻な分析を行っても、成果に最も貢献しているチャネルを見誤ってしまう可能性があります。

コールデータバンクは電話成果を含めた広告効果を100%計測し、すべての成果に至るマーケティングデータを一元管理することで、『広告運用改善』と『顧客管理改善』を実現するツールです。

Web上の行動データだけでは見えなかった電話コンバージョンをチャネル別に可視化し、クロスチャネル分析の精度を一段引き上げることができます。コールデータバンクについて詳しく知りたい方は、ぜひこちらからお問い合わせください。