マーケティング用語

2025.10.28

カスタマージャーニーとは？意味、マップの作り方、AI時代の最新トレンドを解説

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デジタル化とAIの進化により、顧客体験のあり方は大きく変わりつつあります。マーケターにとって、顧客の行動や心理を正確に理解し、最適な体験を設計することが、これまで以上に重要なテーマです。本コラムでは、カスタマージャーニーの基本、マップの作り方、AIを活用した最新トレンドまでを体系的に解説します。

目次

カスタマージャーニーとは
カスタマージャーニーマップの作り方
カスタマージャーニーの活用例
AIとデータ統合による最新手法
よくある質問（FAQ）

カスタマージャーニーとは

この章では、カスタマージャーニーの基本的な考え方とその目的、導入背景、そしてマップ構成の基礎を解説します。

カスタマージャーニーの定義と目的

カスタマージャーニーとは、顧客が製品やサービスを認知し、購買し、利用・継続していくまでの一連の体験プロセスを、時系列で可視化したものです。

企業がマーケティング活動を最適化する上では、単に行動データを観察するだけでなく、その背景にある感情や意思決定の流れを理解することが欠かせません。

この分析の目的は、顧客接点ごとの課題を発見し、より良い顧客体験（CX＝カスタマーエクスペリエンス）を設計するための戦略的基盤を築くことにあります。

特に、AIの進化によって、リアルタイムでの行動データ収集と分析が可能になり、顧客の体験価値を個別に最適化するアプローチが注目されています。

顧客体験を可視化するマーケティング手法

カスタマージャーニーは、消費者がどのようにブランドと出会い、認識を深めていくのかを理解するための可視化のフレームワークです。「認知」「検討」「購入」「利用」「再購入・推奨」といったフェーズごとに、顧客の行動や心理を整理・分析します。

可視化の目的は、企業側の視点ではなく“顧客中心”の思考を定着させ、マーケティング・営業・サポートなど複数部門で共通の認識を持つことにあります。

顧客が離脱しやすいポイントを特定したり、購買前後で求められる情報やコンテンツを把握したりすることで、感覚的ではなくデータに基づいた体験設計が可能になります。

顧客視点で購買行動を理解する重要性

購買行動を理解する上で重要なのは、「企業が何を提供したか」ではなく「顧客がどう感じ、どう行動したか」という視点です。

顧客視点を持つとは、消費者の期待と実際の体験のギャップを見つけ、それを埋める仕組みを構築することを意味します。

例えば、ある顧客が広告で商品を知り、レビューを確認し、競合と比較して購入に至るまでの流れを分析すれば、不安や疑問が生じるポイントが見えてきます。

こうした理解はマーケティング施策にとどまらず、商品開発やサポート改善にも波及します。顧客の声をデータとして捉えることで、企業は一貫したブランド体験を提供できるようになります。

カスタマージャーニーの必要性と導入背景

近年のビジネス環境では、顧客接点がオンラインとオフラインを横断して増加し、従来の単純な購買モデルでは対応が難しくなっています。

こうした複雑な購買行動を理解し最適化するために、カスタマージャーニーの導入が重要視されるようになりました。

デジタル化の進展により顧客データを収集しやすくなった一方で、それらをどう統合・理解し、施策に反映するかが企業の競争力を左右します。

企業全体で顧客情報を共有し、部門横断的に体験を最適化する仕組みが求められており、カスタマージャーニーはその中心的な役割を担っています。

デジタル化による顧客行動の変化

スマートフォンやSNSの普及によって、消費者は複数のチャネルを自由に行き来しながら情報収集や購買を行うようになりました。この結果、購買行動は直線的ではなく、非線形で複雑なものへと変化しています。

口コミをチェックし、比較サイトを閲覧し、一度離脱した後にリターゲティング広告で再訪する――。こうした多様な経路が一般的になりました。

そのため、従来のファネル型マーケティングだけでは不十分で、顧客行動全体を俯瞰するジャーニー設計が不可欠です。

さらにAIやビッグデータ分析を活用すれば、行動パターンをリアルタイムで追跡し、次の行動を予測することも可能になります。

組織全体での顧客理解の共有する仕組み

カスタマージャーニーを有効に活用するには、部門横断での顧客理解の共有が欠かせません。営業、マーケティング、サポートなどが異なる視点で顧客を捉えてしまうと、体験の一貫性が失われてしまいます。

この課題を解消するため、ジャーニーマップを“共通言語”として活用する企業が増えています。

検討段階で営業部がどのような情報を提供し、サポート部門がどのようにフォローするかを可視化することで、連携がスムーズになります。

また、定期的なワークショップで最新の顧客データやアンケート結果を共有することで、顧客志向の文化を組織全体に浸透させることができます。

カスタマージャーニーマップの基本構成

カスタマージャーニーマップは、顧客の行動と感情を体系的に整理し、視覚的に理解するためのツールです。主にフェーズ（購買段階）、タッチポイント（接触点）、感情（ポジティブ・ネガティブなど）の3要素で構成されます。これらを構造的に整理することで、顧客体験のギャップやボトルネックを把握することができ、改善すべき優先順位を明確に設定できます。さらに、ペルソナと組み合わせて使用することで、特定のターゲットグループに最適化された体験デザインが可能になります。

フェーズ・タッチポイント・感情要素の整理

カスタマージャーニーマップは、顧客の行動と感情を体系的に整理し、視覚的に理解するためのツールです。

基本構成は以下の三要素で成り立ちます。

フェーズ：認知、検討、購入、利用、継続といった購買段階
タッチポイント：顧客がブランドと接触する場面（広告、Webサイト、店舗、サポートなど）
感情要素：各接点での心理状態（期待、不安、満足、信頼など）

これらを時系列で整理することで、顧客体験全体を俯瞰できます。

特に、行動だけでなく「感情の推移」を可視化することが重要で、ポジティブ・ネガティブ体験の分布を明確にすることで、改善の優先順位を設定しやすくなります。

ペルソナ設計とカスタマージャーニーの関連性

ペルソナは、カスタマージャーニー設計の基盤となる概念です。

年齢・職業・価値観・情報収集手段・購買動機などを具体的に設定し、その人物がどのような動機で製品やサービスに出会うのかを想定します。

このペルソナ情報を基にジャーニーマップを作成することで、実際の顧客心理や行動を高い精度で再現でき、マーケティング施策の実効性が高まります。

さらに、AIによる行動データ分析を活用すれば、複数のペルソナを同時に評価し、動的で柔軟なカスタマージャーニー設計を実現することも可能です。

カスタマージャーニーマップの作り方

この章では、カスタマージャーニーマップを効果的に設計・活用するための具体的なステップを解説します。

ステップ1：目的・ペルソナ・ゴールの設定

まず取り組むべきは、マップ作成の目的を明確にし、誰の体験を可視化するのかを定義することです。目的が曖昧なまま進めると、得られる示唆が表層的になり、施策改善につながらない恐れがあります。したがって「なぜマップを作るのか」「どの顧客層を対象にするのか」「理想的な成果（ゴール）は何か」をはっきりさせましょう。

特にペルソナ設計では、年齢や職業などの属性だけでなく、価値観・行動動機・デバイス利用習慣など、顧客の文脈を踏まえた情報が鍵となります。さらに、目的とペルソナをゴールに結び付けることで、顧客がどの段階で満足を感じ、次の行動に移るかというシナリオを描きやすくなります。この段階を丁寧に設計すれば、後続のデータ分析や施策検証に一貫性を持たせられます。

顧客リサーチと課題抽出法

顧客理解を深めるには、定量データと定性データの両面からリサーチを行うことが効果的です。アンケートやアクセス解析で数値傾向を把握し、インタビューやユーザーテストで行動の背景を探ることで、よりリアルな顧客心理を捉えられます。課題抽出では次の観点を意識します。

情報収集段階で顧客が抱く不安や疑問は何か
どの接点で離脱や迷いが発生しているか
購買や契約に至る要因・阻害要因は何か

これらをマップ化する前に整理しておくと、行動の変遷に沿ったストーリーを構築できます。リサーチデータは仮説立案や施策設計に役立つだけでなく、社内での顧客理解の共有にも有効です。重要なのは、個別の情報を点で終わらせず、複数の視点から統合して「顧客の全体像」を可視化することです。

行動仮説と評価指標の設計

リサーチから得られたデータを基に、顧客が「認知→興味→比較→購買」へ進む行動仮説を立てます。感覚的な想定ではなく、観察データや既存実績に裏づけられた論理的ストーリーであることが重要です。各フェーズで顧客が「何を考え」「どんな行動を取り」「何に影響されるか」を定義しておくと、仮説が正しいかの検証がスムーズに進みます。

仮説の妥当性を検証するため、評価指標（KGI／KPI）を設定しましょう。例えば、離脱率、CVR、NPS（顧客推奨度）、リピート率などです。定期的にこれらの数値を追跡し、改善と再設計を繰り返すことで、実際の顧客体験に即したマップへと洗練されます。仮説と指標を固定せず、現場と検証に合わせて柔軟に更新する姿勢が肝要です。

ステップ2：タッチポイントと体験フェーズの整理

この段階では、顧客がブランドやサービスと接するタッチポイントを洗い出し、購買体験のフェーズごとに整理します。認知、興味、比較、購買、利用、再購入といった典型的な流れを想定しつつ、業種や商材の特性に応じて最適な体験プロセスを設計しましょう。タッチポイントはWebサイトや広告などのオンラインだけでなく、店舗、営業担当、サポート窓口といったオフラインも含みます。

大切なのは、顧客がどの時点で何を感じ、どの情報や体験に影響を受けるのかを俯瞰的に可視化することです。これにより、体験の一貫性と感情面での満足度を高める施策が明確になります。整理したフェーズとタッチポイントは、次のマップ化工程での基盤データとなります。

各プロセスごとの行動・感情マッピング

カスタマージャーニーマップの中核は、各フェーズにおける行動と感情の可視化です。

「認知」フェーズでは、顧客が商品を初めて知るきっかけ（広告、口コミ、SNS投稿など）から、関心が生まれる瞬間を分析します。

「比較検討」では、他社との比較やレビュー閲覧のプロセスで、感情の変化がどのように起きるかを把握します。

これらを具体的にマップ上に整理することで、課題や改善の余地を発見できます。

ポジティブな感情が強い接点を強化・再現する
ネガティブな感情が発生するポイントには改善施策を設計する
感情推移を「線」ではなく「面」で捉え、複数要因の相互作用を分析する

このような感情マッピングは、顧客体験の質を高めるうえで重要な分析です。視覚化の際は、行動要素と感情要素を色やアイコンで表現すると、関係者間の理解共有もスムーズになります。

オンライン・オフライン統合の視点

現代の顧客体験は、オンラインとオフラインが連続的につながる「シームレスな購買行動」として捉える必要があります。企業サイトからEC、実店舗、カスタマーサポートまで、顧客はチャネル間を自在に行き来します。

そのため、統合的な視点でジャーニーを設計しましょう。例えば、Web上でカート投入→店舗で受け取り→店舗スタッフの接客に満足してリピートへ、というプロセスをマップに盛り込むと、実態に近い設計になります。

さらに、オンライン行動データ（閲覧履歴やクリックデータ）とオフライン行動（来店履歴、購買履歴）を連携させることで、一貫したCX（顧客体験）を提供できます。統合設計により、チャネル間の齟齬によるストレスを防ぎ、ブランド全体で顧客満足度を高められます。

ステップ3：マップ化・共有・改善のプロセス

最後のステップでは、収集した情報を基にカスタマージャーニーマップを可視化し、チームで共有・改善します。マップの目的は、関係者が同じ視点で顧客体験を理解できるようにすることです。そのため、マップは見やすく、簡潔で、誰でも活用しやすい形式にまとめましょう。

完成後は、マーケティング・営業・開発・サポートなど各部署と共有し、部門横断の改善策を運用します。単なる一時的な資料ではなく、評価と再設計を繰り返す「生きたドキュメント」として継続更新することが成果向上の鍵です。

テンプレート活用とチーム検証手法

マップ作成では、既存テンプレートの活用が効率的です。Excel、Miro、FigJamなどのオンラインコラボレーションツールを使えば、複数メンバーがリアルタイムで意見を反映できます。ただし、テンプレートに依存しすぎず、自社の商材特性に合わせてカスタマイズしましょう。

検証では、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、UXデザイン担当者など、異なる視点のメンバーを参画させると、より実態に即したマップが作成できます。共通認識を形成するために、ワークショップ形式で定期的にマップをレビューし、仮説の妥当性を検証する仕組みを整えると、“現場で生きるマップ”に育ちます。

継続的なブラッシュアップの進め方

カスタマージャーニーマップは作って終わりではありません。市場環境や顧客行動は常に変化します。マップは定期更新を前提に、次の3つのサイクルを回しましょう。

データ更新：新たに取得した顧客データや分析結果を反映
仮説検証：施策の成果や顧客反応を指標で評価
再設計：評価結果を踏まえてフェーズやタッチポイントを見直す

これらを四半期などの定期スケジュールで実施し、マップを常に最新の顧客行動に適合させるのが理想です。継続的なブラッシュアップにより、マップは分析ツールを超え、顧客中心経営を推進するための実践的な価値創造プラットフォームへと進化します。

カスタマージャーニーの活用例

この章では、カスタマージャーニーを実際のビジネス運用に活かす方法と、その効果を解説します。

マーケティング最適化への応用

カスタマージャーニーをマーケティングに応用することで、顧客の行動データや心理の変化を踏まえた精緻な戦略設計が可能です。とりわけ、接点ごとの課題を把握することで広告投資の最適化や、コンテンツ配信の精度向上が期待できます。単なる販売促進から体験ベースのマーケティングへ移行することで、LTV（顧客生涯価値）向上にもつながります。

コンテンツ戦略・広告配信・CX強化

カスタマージャーニー分析に基づき、タッチポイントごとに最適なメッセージを発信して、顧客体験価値を高めましょう。

コンテンツ戦略：顧客フェーズ（認知、興味、比較、購入、リピート）に応じたテーマ設計を行う
広告配信：分析データに基づくオーディエンスセグメンテーションと、動的クリエイティブの最適化を実施する
CX強化：チャットサポートやパーソナライズメールなど、個別化施策で満足度を高める

一方的な情報発信から顧客を理解した双方向コミュニケーションへと転換し、高いエンゲージメントが生まれます。

BtoB・BtoCそれぞれの活用例

カスタマージャーニーの有効性は業界を問わず高まっていますが、BtoBとBtoCでは活用の焦点が異なります。

BtoBでは、商談リードの成熟度や意思決定プロセスの可視化が焦点となり、BtoCでは感情変化や購買動機の洞察が重視されます。

SaaS企業によるナーチャリング事例

BtoB領域では、特にSaaS企業を中心にカスタマージャーニーの活用が進んでいます。見込み顧客がどの段階でどんな情報を求めているのかを可視化し、「比較検討中の顧客には導入事例を提示する」「契約後は使い方ガイドを自動配信する」といったように、フェーズごとに最適なコンテンツやコミュニケーションを設計できます。

さらに、マーケティングオートメーション（MA）やCRMと組み合わせれば、Webサイトの閲覧履歴やメール開封状況などのデータをもとに、有望なリードを自動で抽出したり、適切なタイミングで営業フォローを行ったりすることも可能です。これにより、リードから契約への転換率向上や、利用定着による解約率の低減が期待できます。

EC・小売企業での購買最適化

BtoCの分野では、特にECや小売業界でカスタマージャーニーの活用が効果を発揮します。サイト訪問から購入までのデータを分析し、「どのページで離脱が多いのか」「購入をためらう要因は何か」を把握します。そのうえで、レコメンドの精度を高めたり、カート放棄時にリマインドメールを送ったり、購入後のレビュー投稿を促したりするなど、顧客の行動に合わせた改善を行います。

さらに、実店舗との体験を統合することで、オンラインとオフラインを行き来する顧客にもスムーズな購買体験を提供できます。例えば、店舗の在庫情報をECサイトに連携したり、LINEやチャットを活用してオンライン接客を強化したりすることで、どこで買っても同じ満足度を実現できます。こうした取り組みは、リピート購入率や平均購入単価、そして顧客満足度の向上につながります。

AIとデータ統合による最新手法

この章では、AI技術とデータ統合を活用した、カスタマージャーニー設計の進化について解説します。

AIが変革するカスタマージャーニー設計

従来のカスタマージャーニー設計は、過去データやアンケート結果に依存した静的分析が中心でした。しかしAIの導入により、リアルタイムでの行動分析が可能になり、設計の精度とスピードが飛躍的に向上しています。

特に機械学習モデルは、顧客が購買行動に移るタイミングや離脱リスクの高まりといった予兆を検知し、最適なアクションを自動提案します。

さらに、AIは個々の顧客の文脈を理解し、パーソナライズされたメッセージやコンテンツを動的に生成することで、従来の一律的なマーケティングから脱却できます。

行動予測と自動最適化の仕組み

AIによる行動予測の中核は、閲覧履歴、購買履歴、SNS投稿、問い合わせなど複数のデータソースを統合解析し、「次に起きる行動」を高精度で推定するアルゴリズムにあります。これを取り入れることで、顧客の関心の変化を先取りして提案を行うことが可能になります。

顧客行動シーケンス解析：時系列データをもとに離脱率や再来訪確率を算出
レコメンドエンジン：類似顧客の購買パターンから最適な商品やコンテンツを提示
自動最適化：AIが複数の施策結果を学習し、広告配信タイミングやメッセージ内容を自律的にチューニング

重要なのは、AIが予測に留まらず最適化を実行する点です。行動の兆候を見つけた瞬間、リアルタイムに打ち手を切り替えられることで、顧客体験価値を持続的に改善するサイクルが生まれます。

マーケティングオートメーション連携

AIによる洞察を最大化するには、マーケティングオートメーションとのシームレス連携が不可欠です。従来は、メール配信やスコアリングが手作業を中心に行われていましたが、AIを組み合わせることで顧客ごとの行動を即時にトリガーへ反映できます。

離脱直前に最適オファーを提示するリアルタイム施策
生成AIを活用したメールやLPの自動コンテンツ生成
リードナーチャリングのAIスコアリング高度化

これにより、AIが「購入意欲が上昇した」と判断した顧客に対して、即座にクーポンやパーソナルメッセージを配信することができます。このような自動連携により、マーケティング活動全体が人の手を介さず連続的に最適化され、社内リソースの効率化とCX向上が同時に実現します。

データ統合によるパーソナライズ精度向上

AIを活用する上で重要な点は、データ統合による顧客理解の一元化です。

オンライン／オフラインの行動ログを束ね、統一的な顧客プロファイルを形成することで、パーソナライズの精度が格段に高まります。このプロセスでは、単にデータ収集だけでなく、クレンジング、正規化、ID統合を行うことで、接点ごとの体験を一貫させられます。さらに、AIがこの統合基盤から学習することで、「最も響くメッセージ」や「最適コンテンツ」を自動判断し、顧客ごとに最適な体験提供が可能となります。