マーケティングデータの進化について
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- マーケティングデータの収集と保存の方法の歴史を説明する。
- 今日のマーケティング担当者にとって、これまでの従来のシステムでは不十分な理由を説明する。
データ主導型のマーケティングの歴史
ほとんどのブランドや企業は何年もの間、顧客に関するデータを保存するように設計されたデータベースやシステムに投資してきました。最近まで、多くのマーケティング部門は、従来のデータベースとシステムを組み合わせて使用することで顧客データに関するニーズを満たすことができました。多くの場合、これらのシステムは、マーケティング以外のユーザー (IT、財務、購買など) のニーズを中心に構築されたものでした。これらのシステムは、構築の目的となった機能には優れています。ただし、顧客を統合ビューで把握し、チャネル間で強固な関係を築くというマーケティング担当者のニーズに応えるには不十分です。このモジュールでは、データ主導マーケティングへの移行について、使用されるデータ型や、単一のカスタマーデータプラットフォーム (CDP) でそのデータを管理する方法などを説明します。
現在の状況
多くのマーケティング担当者が直面する現状を説明するために、ある例を見てみましょう。Adrian はアウトドアが趣味で、アウトドアの用具と衣料品の小売業者である Northern Trail Outfitters (NTO) の顧客になって 5 年です。その間に、NTO からのメールを受信してきました。Adrian は、それらのメールをときどき開封してクリックします。最もよくクリックするのはアウターウェアへのリンクです。NTO のメールマーケティングチームは、このエンゲージメントデータを使用して、Adrian のカスタマージャーニーを最適化しようとしました。そこで、Fred をアパレルベースのジャーニーにエントリし、アウターウェアに重点を置きました。
同じ時期に、Adrian は地域の NTO 店舗で毎年秋に新しいブーツを買い、春にはアクティブサンダルを買いました。また、グループアドベンチャーツアーパッケージについてのいくつかの動画を NTO の Web サイトで視聴しました。それにもかかわらず、NTO のメールチームは Adrian の NTO とのカスタマーリレーションのその側面を把握していないため、Adrian のメールジャーニーを最適化するためにそのデータを使用できません。同時に、NTO のデジタルマーケティングチームは、Adrian を対象とする広告に、メールチームや NTO の店舗セールスシステムによって収集されたデータを使用できません。
NTO の顧客データベースとシステムのどこにも Adrian に関する単一のビューはないため、NTO では Adrian がどこでブランドとエンゲージしても別々の人のように扱われ、 エクスペリエンスは断片的なものになっています。たとえば、先週 Fred は、店舗を訪れて新しい春物のプルオーバーを購入しましたが、その後も購入したばかりの商品を大きく取り上げた春物のアウターウェアに関するメールを受け取り続けています。Adrian が NTO とやり取りをするときのエクスペリエンスがより一貫したものになれば、NTO のマーケティングチームと Adrian の両方にとって望ましいことです。
5 つの力
Adrian のような顧客に一貫性のある関連性の高いカスタマーエクスペリエンスを提供するというニーズによって、マーケティング担当者にシステムを再考させる 5 つの力が生まれました。それらは、インテグレーション、ID、AI、スピード、マーケティングの進化です。
インテグレーション: チャネルからプラットフォームへ
マーケティング担当者は、チャネルに重点を置いたサイロ型のマーケティングからプラットフォームに重点を置いた手法へと移行し、Adrian のような顧客がさまざまなタッチポイントでエンゲージしたときに 1 人の人として扱うことができるエンゲージメントシステムが必要であることを認識しつつあります。つまり、各チャネルで個別に顧客と単にエンゲージするのではなく、 むしろ、メールマーケティングチームとデジタルマーケティングチームが連携して、タッチポイント間でつながりのあるエクスペリエンスを促進するということです。これには、営業やサービスなど、カスタマーエクスペリエンスの他の重要な側面が含まれることもあります。
ID: オーディエンスから人へ
ブランドが、真につながりのあるカスタマーエクスペリエンスを提供するには、顧客の ID をデータベースやエンゲージメントシステムの間でリンクする必要があります。それは、これらのエクスペリエンスを提供するには、NTO のマーケティングチームは Adrian が店舗でブーツとサンダルを購入し、オンラインでパフォーマンスフーディとプルオーバーを購入したのと同じ顧客であることを理解する必要があるためです。また、Adrian が NTO の Web サイトに次回アクセスしたときに Adrian をすばやく認識して、そこでもブランドが Adrian のエクスペリエンスをパーソナライズできるようにする必要もあります。つまり、ID を使用することでブランドは、人々をターゲットグループやセグメント (ミレニアル世代のアウトドア愛好家など) に分割するオーディエンスベースのマーケティングから 1 対 1 (得意顧客の Adrian) に近いマーケティングへと移行できます。
AI: 診断から予測へ
現実の結果につながるインサイトと分析を提供する人口知能 (AI) と機械学習 (ML) の威力を認識するブランドが増えるにつれて、 マーケティングにおける分析の重点が診断から瞬時の予測へと移行しています。たとえば、NTO チームは、Adrian がジャケットを購入した後のカスタマージャーニーがどのようなものであったかを知るよりも、Adrian に関するデータと数百万の顧客のジャーニーに関するデータを使用して、Adrian の次善ジャーニーを予測することに重点を置くということです。これを行うには、Adrian を含むすべての顧客に関するすべてのデータを統合したクリーンなデータセットが必要です。
スピード: 一括処理からニアリアルタイムへ
データに基づく意思決定は、カスタマーエクスペリエンスのスピードで動く必要があります。データが作成されてから (Adrian がブーツの広告をクリックするなど)、そのデータを利用して行動できるようになるまでの遅延が短いほど、カスタマージャーニーはシームレスなものになります。マーケターは、それらのリアルタイムのジャーニーを提供するために、リアルタイムのデータ処理と有効化に近づくことを目指しています。
マーケティングの進化: 見込み調査から体験管理へ
マーケティングは組織内でカスタマーエクスペリエンス全体の中核を担うまでに進化しています。マーケティング部門の役割は、顧客の認知や好みを促進することから、パーソナライズされた顧客エンゲージメントを促進することに移行しています。それによって、マーケティング部門はこれまで以上に、パーソナライズされたエクスペリエンスを促進するために必要なテクノロジー、システム、データベースを所有し、管理する必要を認識しています。過去には、IT 部門が顧客データベースを選択、実装、管理することにマーケティング部門は満足していましたが、マーケティング担当者が直接それらを行うフレームワークへと劇的に変化し始めています。
データ使用した変換
多くの仕事と同じように、今日のマーケティング担当者の役割は、Fortune 500 企業の CMO であっても、小さな企業の中間レベルのマーケティング担当者であっても、この 10 年ほどで根本的に変化しました。以前は、マーケティングは科学というよりも芸術であるとみなされていました。過去には、マーケティング担当者は、現在の顧客と潜在な顧客の想像力をかきたてる新しくクリエイティブなアイデアを常に探していました。
今後もクリエイティブなアイデアはマーケティングで重要な役割を果たしていきますが、マーケティング担当者にとって、人を振り向かせるようなクリエイティブなアイデアよりもデータがより重要になってきています。それは、顧客がブランドとのやり取りでパーソナライズされたエクスペリエンスを望むようになってきた中で、データによってマーケティング担当者はその要望に応えることができるためです。
顧客の期待がこのように大きく変化したため、マーケティング担当者は顧客データを使用してこれらのパーソナライズされたエクスペリエンスをさらに促進しようとしています。次の単元では、マーケティング担当者が利用できるさまざまなデータ型、およびデータを効果的に利用する方法を確認します。