アリ、あなたはCRM分野に20年近く携わり、その目的が一貫して顧客生涯価値の最大化にあると主張している。目標が長く知られているにもかかわらず、達成がいまだにこれほど困難なのはなぜだろうか

ギャンブル業界のCRMは極めて複雑であるためだ。大半の事業者が複数のプロダクトを展開しており、それらは絶えず変化した。スポーツベッティングではコンテンツが毎日変わり、カジノゲームの新作が次々と投入されている。顧客の嗜好が移り変わり、クラッシュゲームのように比較的短期間で極めて重要になるなど、全く新しい行動パターンが出現した。

課題は、そうしたシグナルを全て理解することだけにとどまらない。それらをどのように処理すべきかを決定することにある。

同時に、CRMチームには商業的目標があり、競合他社がプロモーションを打ち出し、社内のステークホルダーは特定のキャンペーンの推進を求め、事業の異なる部門が顧客の関心を引こうと競い合っている。そのため、誰もが生涯価値の最大化について語る一方で、組織が個別のキャンペーンやジャーニー、あるいは目先の商業的要件の最適化に走ってしまいがちである。

これまで、個々の顧客に対する真に動的な360度の理解を構築し、その理解を活用して次に起きることを継続的に最適化することは極めて困難であった。

事業者は現在、オンボーディング、初期段階、リテンション、チャーン、リアクティベーションといったジャーニーを、高度化するモデルに支えられながら運用している。ジャーニーの増加やインテリジェンスの高度化が、断片化という新たな問題を生み出すに至ったのだろうか。

その通りだ。長年にわたり、CRMの高度化において大きな改善が見られてきた。自動化されたジャーニーが向上し、セグメンテーションが改善され、その背後にはますます洗練されたモデルが存在している。

しかし、その結果として、オンボーディング、初期段階、リテンション、クロスセル、アップセル、チャーン防止、リアクティベーション、さらにはその間のあらゆる要素を網羅する膨大な数のジャーニーが生み出されることが多い。それぞれのジャーニーには異なるモデル、異なるトリガー、異なるセグメント、事前に定められたキャンペーンフローが存在し得る。そのため、個別のコンポーネントはより知的になっているものの、システム全体としては驚くほど複雑かつ断片化された状態となっている。

その結果として、すべてのジャーニーを俯瞰し、顧客にとって実際に何が最善かを判断するのは誰なのかという問題が生じる。また、大きな運用上の負担も発生した。CRMチームは、最終的に構築したい体験について考えることよりも、仕組みの構築、維持、最適化に莫大な時間を費やしている。

顧客は複数のジャーニーに関連するシグナルを同時に発信し得る一方で、事業者は異なる商業的目標の優先権を競わせた。従来のCRMは、どれを優先すべきかをどのように判断するのだろうか

通常はジャーニー自体がそれを決定している。従来のCRMは、顧客ライフサイクルを異なるステージに分け、特定のジャーニーへの移行条件を定める傾向がある。

数週間にわたってプレイしていなかった顧客が突如として戻ってきたケースを考えてみたい。その顧客は、新しい機能、ゲーム、プロモーションなどを案内するリアクティベーションや再オンボーディングのジャーニーに即座に入る可能性がある。しかし、戻ってきたという事実だけをもって、それが次に取るべき正しい対応であるとは限らない。その個別の顧客にとって、はるかに重要性の高い別の行動が存在する場合がある。それこそが、顧客をジャーニーに細分化することの限界である。システムは事実上、「あなたはこれらの条件を満たしているため、このジャーニーが適用される」と告げている。

我々が本当に問いかけるべきなのは、「この顧客について現在把握しているすべての情報に基づき、次に取るべき最善の行動は何か」ということだ。

事業者が顧客ジャーニーについての思考から脱却し、個々のプレーヤーに対する動的な理解を構築する必要があると考えているのは、それが理由なのだろうか

その通りである。ジャーニーは組織的な枠組みとしては有用であるが、顧客はジャーニーのようには行動しない。顧客は、高い価値を持ち、チャーンの兆候を示し、新しいプロダクトに関心を持ち、プレイ行動を変化させ、特定のプロモーションに対する反応が強まったり弱くなったりする状態を同時に示し得る。それらの事象が綺麗に順番通りに発生することはない。

したがって、顧客が現在どの箱に属しているかを判断するのではなく、その個人を継続的に理解し、現在の文脈において最も理にかなった行動を決定することがより優れたアプローチとなる。それはCRMに対する全く異なる捉え方だ。

実務において「動的な理解」とは何を意味し、事業者がすでに活用している単一顧客ビューや細分化されたセグメンテーションとはどのように異なるのだろうか

単一顧客ビューは重要であるが、データを保有することと、それをどう活用するかは別問題である。従来、単一顧客ビューは、顧客の価値、プレイするゲーム、入金額、損益、プレイ頻度、その他多くの属性を示していた。それらの項目は時間とともに変化し得るが、その活用方法は比較的静的であることが多い。それらはセグメント、モデル、または事前に定められたジャーニーに組み込まれる。

動的な理解とは、そうしたシグナルを組み合わせて継続的に観察し、行動の変化が顧客の将来価値に関する予測や次に取るべき行動にどのような影響を与えるかを問いかけることを意味する。重要なのは、単に360度の顧客ビューを所有していることではない。その上に動的な意思決定能力が存在していることだ。

一つの要素に変化が生じた場合、それが顧客に関する他のすべての情報にとって何を意味し、取るべき行動を変更すべきかという疑問につながる。そこに、細分化が進むセグメンテーションを大きく上回る強力さがある。

そうした理解を得た上で、生涯価値の最適化は、即座の反応、入金、エンゲージメントの最適化と比較して、次に取るべき最善の行動の決定をどのように変えるのだろうか

時間のhorizonte（地平）が変化する。即座の入金やクリックを最適化しようとする場合、明らかな決定は、今すぐ連絡を取るか、何らかインセンティブを提示することになりがちである。しかし、それが長期的な関係の最大化につながるとは限らない。ギャンブル業界ではリアルタイムCRMについての議論が多いが、優れたCRMの多くは実は即座に対応することに関するものではない。行動パターンを理解することに関するものだ。

金曜日の夜に通常ブラックジャックやポーカーをプレイする顧客を想像してみてほしい。時々彼らはハンドに負けてプレイを止め、退出する。その際、「プレイが止まったことに気づきました。戻りましょう」といった反応を即座に返す必要は必ずしも無い。それは単に、その顧客にとって完全に通常の行動である可能性がある。

より有用なシグナルとなるのは、彼らが通常のパターンから逸脱し始めた時である。したがって、リアルタイムの介入が適切である場面は確実に存在するが、過去の行動、通常のプレイパターン、予測される将来の行動を理解することにも絶大な価値がある。

生涯価値の最適化とは、単に次の反応を最大化するのではなく、顧客との全体的な関係性を改善する可能性が最も高い行動とタイミングを選択することを意味する。

あり得べき行動の一つは、何もしないことだ。リアルタイムCRMやハイパーパーソナライゼーションに大きな重点が置かれる中、事業者は、より優れたテクノロジーが、より良い意思決定を行うのではなく、より高頻度で連絡を取ることを意味すると思い込む危険性に直面しているのではないか。

確かにその通りである。長年にわたり、CRMにおいては、より多く連絡を取るべきだという多大なプレッシャーが存在していた。

我々はどれだけの顧客に連絡を取ったのか。どれだけのキャンペーンを送信したのか。競合他社は何をしているのか。今週この顧客と何回対話したのか。しかし、それは人間の行動様式ではない。

無関係なメッセージを繰り返し送り続けられた場合、顧客は必ずしも配信停止をするとは限らない。多くの場合、単に注意を払わなくなる。それが起きた時点で、そのコミュニケーションチャネルの将来価値を損ねたことになる。ブランドは顧客との「メンタル・アベイラビリティ」を最大化する必要があるという議論を耳にしたことがあるが、CRMにおいては関連性の方がはるかに重要であると考えている。

関連性は頻度に勝る。状況によっては、最善の行動が何もしないことである場合もある。不必要な資金を使わないこと。必要のないオファーを誰かに送らないこと。わずかな関心しか持っていない事柄について話さないこと。本当に伝えるべき関連性の高い事柄が生じるまで待つこと。

我々にとって、「何もしないこと」は完全に正当な次に取るべき最善の行動だ。

Axomのシステムは、既存のジャーニーベースのアプローチでは把握できない個々の顧客について何を学習しているのだろうか

決定的な違いは、時間経過に伴う文脈的学習である。Axomは各顧客の個別の理解を構築し、発生した出来事から継続的に学習する。どのような行動が取られ、その後に何が起き、その人物にはどのようなアプローチが功を奏し、何が効果がなく、行動がどのように変化し、それらの要素が時間とともにどう相互作用するかを観測している。

顧客基盤との協働期間が長くなるほど、その文脈は豊富になり、意思決定の精度が向上する。AIアシスタントが文脈や記憶を持つことでより有用になるのと似た。我々はその原則をビジネスにおける個々の顧客レベルに応用している。

誰かが特定のジャーニーの条件に現在合致しているかを繰り返し問いかけるのではなく、その人物についての理解を継続的に構築し、その文脈を利用して次に取るべき最善の行動を決定した。従来のジャーニーベースのCRMでは見られなかった深みのあふれる個客行動の理解をもたらしている。

意思決定の自律性が高まるにつれ、CRMチームはどうなるのだろうか。その役割は、ジャーニーの構築や維持から、システムが選択するためのより優れた行動や体験の創出へとシフトしていくのだろうか

まさにそこに機会が存在すると考えた。CRMはすでに長年にわたり自動化へ向かって進んできた。モデルがすでにキャンペーンのトリガーとなり、どの顧客がジャーニーに入るかを決定しているため、自律性そのものは目新しいものではない。変化するのは、最適化が行われるレベルだ。

CRMチームがジャーニーの維持管理、ルールの変更、データサイエンス部門への新たなモデルの継続的な要求に莫大な時間を費やすのではなく、実際の顧客体験について考えるにより多くの時間を割くことが可能になる。もし自分がこの顧客であれば、何に価値を見出すだろうか。より優れたプロモーションを創出できるか。新しいコミュニケーションチャネルはどうか。より興味深いプロダクト体験はどうか。異なるタイプの報酬はどうか。CRMは、仕組みの維持から、システムが選択するためのより良い体験や行動の創出へと移行していく。

私にとって、それはCRMチームの時間と専門知識の活用方法として、はるかに興味深いものである。

Axomは既存の基盤となるCRMプラットフォームを置き換えようとしているのではなく、その全体にインテリジェンスレイヤーを提供することを目指している。将来的には、その動的な意思決定レイヤーが実質的な中心的なCRMの頭脳となり、従来のジャーニーやセグメンテーションははるかに小さな役割を担うことになるのだろうか。

その通りであり、それがまさに我々の思い描く発展の方向性だ。Axomは意思決定に意図的に特化している。事業者がすでに保有しているインフラストラクチャを再構築することは望んでおらず、我々自身がキャンペーンを実行することもない。事業者は既存のCRMプラットフォーム、コミュニケーションチャネル、データインフラ、アクションを維持する。Axomはそのエコシステムの上に位置し、個々の顧客にとって最善の行動を決定する。

長期的には、その中心的な意思決定の頭脳がますます重要になると考えている。最終的には誰か、あるいは何かが、これらすべての競合する可能性を同じ目的（純顧客生涯価値の最大化）に向けて最適化する必要があるためである。したがって、従来のセグメンテーションやジャーニーはより小さな役割を担うようになるとみられる。

それらが完全に消滅することはない。新商品のローンチ、主要なトーナメント、規制に関する通信、あるいは事業者が明示的に実行したい特定のキャンペーンなど、システムが合理的に予測できなかった情報をビジネスが把握している状況は常に存在する。しかし、ジャーニーがCRMの中心となりインテリジェンスはその周囲に位置するのではなく、その関係性が次第に逆転していく。中心的な頭脳が主要な意思決定者となり、ジャーニーやキャンペーンはその頭脳が利用可能なツールの一部となる見通しだ。