レポート
2025.07.31(木) 公開
ChatGPTを活用したデータドリブンなカスタマージャーニーの作成方法
CXデータを活用した課題フェーズの抽出
コンテンツの充実度評価に加え、実際の顧客の声を分析することも有用です。
4.1. 顧客フィードバックの収集
顧客レビュー、SNSの投稿、サポートへの問い合わせ内容、購入後アンケートの自由記述など、定性データを収集します。
4.2. 感情分析とテーマ抽出
LLMで感情分析やキーワード抽出を行い、具体的な課題を特定します。これにより、「購入手続きが複雑で分かりにくい」「サポート対応に不満がある」といった具体的な課題が浮き彫りになります。
4.3. ジャーニーフェーズとの紐付け
各フェーズにおいて、どの部分に顧客がストレスを感じ、どこで離脱しているかを特定できれば、改善施策の優先順位を決定する上で大いに役立ちます。
4.4. 統合分析
コンテンツの量や効果を示す数値データと、顧客の直接的なフィードバックという質的データを統合分析することで、顧客体験の実態をより正確に把握し、効果的な施策立案につなげられます。
この記事の著者
データアナリスト
志村 千奈都
上智大学卒業後、新卒で越境ECスタートアップに入社し、デジタルマーケティングやデータ分析からキャリアをスタート。2019年より同領域でフリーランスとして独立。2023年に株式会社NEMを設立し、D2Cキッズ家具ブランド「MINORINO」を立ち上げ、国内外のデザインアワード受賞。新規事業として、AI活用型幼児教育アプリの開発も手掛ける。
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