態度データの活用

具体的には、従来顧客データとして管理していた

保有車両

や

サービス関連情報（オイル交換や車検などのことでしょう）

に加えて、

趣味や習慣、嗜好（しこう）

など、

「日本人顧客の生活様式」

に関する情報を詳細に収集・管理するシステムを
開発済み。

アウディジャパンでは、収集したデータに基づいて
日本市場で販売する車種の選定や広告、
イベント、サービスなどの施策を連動させて
展開することを考えています。

この同社の動きは、従来、主に活用されてきた

「デモグラフィック属性」（性別、年齢など基本属性）

や、

「行動履歴」（商品・サービスの利用履歴）

だけでは、顧客心理や消費行動を理解するには
十分ではないということが（ようやく）わかってきたからだと、
私は見ています。

さて、趣味や習慣、嗜好といった顧客情報は、

「態度データ」

と一般に呼びますが、米国の調査会社、
フォレスター・リサーチは次のようなことを述べています。

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・態度データを利用したセグメンテーションの利点は、　
　（顧客行動の）予測のための確実なパワーを与える

・一般消費者の場合、特定の行動よりも態度の方が
　変化しずらいので、長期間にわたり予測要素として
　活用できる

・企業が顧客のライフスタイルデータを収集する場合、
　「態度データ」によるセグメンテーションは、
　「属性データ」、「行動データ」によるセグメンテーション
　よりも優れている。

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態度データの収集は、
属性データや行動データほど容易ではありません。

しかし、「態度」とは、
顧客の行動の背景にある「心理状態」のことです。

基本的に、好き、欲しい、といった気持ち（心理）が
あって、初めて行動に結びつきくわけです。

ですから、今後、顧客の「態度」についての情報を
収集・蓄積・分析・活用することがますます重要に
なっていくと思います。

なお、ご参考までに・・・

顧客を深く理解するために有効なデータは、
大きくは次の４つに分けられます。

・属性データ
・行動データ
・インタラクションデータ
・態度データ

それぞれどんなデータが具体的には該当するのかを
以下に記載しておきます。

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・属性データ

－性別
－年齢
－職業
－居住地　など

・行動データ