2023 年に注目すべき 3 つのデジタル トレンド
公開: 2022-12-152023 年を見据えると、マーケティングおよび広告業界を形作ると予想される 3 つの主要なトレンドがあります。
これらには、人工知能と自動化の継続的な台頭、パーソナライゼーションとプライバシーのますます困難なバランス、インフレと金利の上昇によるマーケティング予算へのマクロ経済的影響が含まれます。
1. プライバシーとパーソナライゼーションのバランスをとる
2023 年にマーケティング担当者が直面する最大の課題の 1 つは、パーソナライゼーションの必要性と消費者のプライバシーに対する需要の高まりとのバランスを取る方法です。
パーソナライゼーションは、企業が顧客の個々のニーズや好みに合わせてメッセージやサービスを調整できるようにするため、効果的なマーケティングに不可欠です。 これにより、エンゲージメント、コンバージョン率、顧客ロイヤルティが向上します。 しかし、ヨーロッパの一般データ保護規則 (GDPR) や米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などのデータ プライバシー法の台頭により、企業は顧客のプライバシー権を侵害しないように注意する必要があります。
プライバシーに対する要求の高まりに加えて、マーケティング担当者は、サードパーティの Cookie がすべての主要なブラウザーで非推奨になっているため、広告、レポート、および属性に対する大きな混乱に見舞われています。 また、Apple がアプリ内の広告識別子 (IDFA) を処理する方法を変更したことが、Facebook などのソーシャル メディアの巨人の収益にどのように影響したかを見てきました。
これらの技術開発は、効果的なターゲティングと測定のバックボーンに影響を与え、マーケティングと広告において非常に必要とされている考え方の変化を生み出しています。 多くの広告主は、マーケティング活動の効果を測定するために、高度なアトリビューション手法の使用とデータ プラクティスの透明性の向上をすでに検討しています。
Interactive Advertising Bureau による 2023 年の投資動向に関する最近の調査では、この明確な兆候が見られます。この調査では、マーケターがより多くの投資を行っているとリストされている分野の大部分が、サードパーティ Cookie の損失とプライバシー制約の増加によって引き起こされた測定上の課題に関連していました。 .
どのように準備すればよいですか？
データ モデリングに慣れる
Google アナリティクス 4、同意モード、拡張コンバージョンなどの開発は、精度から予測への明確な移行を示しています。 データ モデリングと機械学習に基づく Google の測定とアトリビューションへのアプローチは、すでにパフォーマンスの予測に移行しています。
もちろん、Google アナリティクス 4 は 2023年のデータ モデリングへの移行の一例にすぎませんが、多くのブランドはこれを超えて、メディア ミックス モデリングなどの計量経済学的測定ソリューションに移行しています。テレビ、ラジオ、印刷物、オンラインなど。
Facebook と Google はどちらも、有効性を評価するために、アトリビューション モデリングから計量経済学へと軸足を移していると言っています。 潜在的に、これには大きな意味があります。
— レ・ビネ (@BinetLes) 2022年12月9日
メディア ミックス モデリングでは、販売やその他の主要業績評価指標に関するデータを、実施された広告に関する情報とともに使用して、さまざまな広告戦略が販売に与える影響を予測できるモデルを構築します。 これにより、企業は広告予算をどこに割り当てるかについてより多くの情報に基づいた決定を下すことができ、特定のキャンペーンのパフォーマンスを追跡するためのサードパーティ Cookie への依存を減らすことができます。
ファーストパーティデータへの投資
ファースト パーティ データ (顧客について収集して保持する情報) は、プライバシー優先の Web で関連性のある測定可能なキャンペーンを配信するための完璧な手段を提供します。 これは、ブランドによって収集および所有されるという点で、マーケティング データのゴールド スタンダードです。
オプトインしたニュースレターの購読者は、ブランドが収集できるファースト パーティ データの例です。 このデータは、第 2 および第 3 パーティのデータと比べて規模が限られていますが、一度収集すると、はるかに豊富で価値があります。
企業は、購入履歴やブラウジング行動など、すでに手元にあるデータを使用して、オンラインで対応可能なオーディエンスに合わせた推奨事項や広告メッセージを作成できます。
今後 1 年で、ブランドは収集されるデータとその使用方法について、より透明性を高める必要があります。 これには、プライバシー ポリシーでデータ収集の慣行を明確に説明することや、特定の種類のデータ収集をオプトアウトするオプションを顧客に提供することが含まれます。
ファーストパーティ データを構築するための真の鍵は、消費者がデータと引き換えに価値を明確に交換することです。 これは多くのブランドにとって大きな課題であり、データへのアクセスを許可することで十分な価値を得ていると感じている消費者はわずか 15% にすぎません。
私たちの多くが共感できる「価値交換」を成功させたブランドの完璧な例は、Spotify Wrapped です。これは、Spotify がユーザーのリスニング習慣に関する膨大な量のデータを収集しているという事実に疑いを持たないほどの価値をユーザーに提供しています。
「私たちはあなたを追跡してきました」を「これは楽しいじゃないですか」にうまくリブランドする方法を見つけた唯一のテクノロジー企業をSpotifyは見つけました。
— デリア・カイ (@delia_cai) 2021年12月1日
コンテキスト広告でカットスルー
広告主は、サード パーティの Cookie の最終的な損失とその精度ターゲティングの利点を克服する方法を模索しているため、代替手段として多くの広告主がコンテキスト ターゲティングに戻っています。
これは、広告主の 46% が今後 1 年間でコンテキスト広告への投資を増やすことを示す IAB の最近の調査によって裏付けられています。
ただし、今後数か月でより多くの広告主がコンテキスト ターゲットに移行するため、広告主が 1 対 1 から 1 対多のターゲティング アプローチに移行するにつれて、注目を集めるクリエイティブはビジネスにとってノイズをカットするためにさらに重要になります。
2. よりスマートな AI、自動化
人工知能 (AI) と自動化は、マーケティングの世界に大きな影響を与えており、多くのデジタル マーケティング担当者が日常的に行っている日常業務の多くを侵食しています。
ペイド メディアの世界におけるこの好例は Google Performance Max です。これは、複数の Google サービス (YouTube、検索、ディスプレイ、地図) 単一の統合されたキャンペーンを介して。
Google P-MAX は、AI と自動化によって広告主がより少ない労力でより良い結果を達成するのにどのように役立つかを示す例です。 これらのテクノロジーがより高度になるにつれて、広告担当者は競争力を維持するために、新しい働き方に適応し、受け入れる必要があります。
マーケティング担当者が 2023 年に実験を続けるもう 1 つの AI 開発は、Chat GPT です。これは、最初のドラフトのコピーライティング、広告コピーの作成、さらにはコードのプロトタイピングなど、一般的なマーケティング タスクにかかる時間を大幅に節約できる可能性があります。
もちろん、ChatGPT はまだ人間の作業を完全に置き換えることはできません。この段階では、コンテンツ、コード、およびサポート情報検索の初期ドラフトを作成する時間を節約するメカニズムです。
マーケティングにおける他の多くの AI 開発と同様に、ChatGPT は、マーケティング担当者がさまざまなタスクでかなりの時間を節約し、大幅な効率化を推進し、より多くの時間を解放して全体像に集中できるようにします。
どのように準備すればよいですか？
Google P-MAX を最大限に活用する
Google P-MAX を最大限に活用するには、広告主はできるだけ多くのデータを提供してアルゴリズムを最適化する必要があります。 これには、人口統計や関心などのターゲット オーディエンスに関する情報や、製品情報や価格設定などの自社ビジネスに関するデータが含まれます。 利用可能なデータが多ければ多いほど、アルゴリズムはより適切にキャンペーンを最適化できます。
広告主はまた、特注のビデオや画像などの高品質のクリエイティブ アセットに投資することで、より良い結果を得ることができます。 Google は動画の生成を自動化できますが、このような飽和状態の広告環境で注目を集めるには品質が十分ではありません。
ペイド メディアにおける AI と自動化の主な利点の 1 つは、入札管理や予算配分など、時間のかかるタスクを自動化できることです。 これにより、広告主は戦略とクリエイティブに集中できます。これにより、競合他社に対して大きな優位性を確認できます。
データ統合への投資
自動化されたペイ パー クリック (PPC) 広告の時代では、データ統合がますます重要になっています。 自動化はデータに依存して意思決定を行い、キャンペーンを最適化します。 高品質のデータにアクセスできないと、自動化されたシステムは効果的な決定を下すことができず、キャンペーンの成果が低下する可能性があります。
例として、下の図は 2 つの潜在的なオーディエンス タイプを示しています。 1 つのグループは年間平均 1,000 ポンドを費やし、もう 1 つのグループは 0 ポンドを費やします。 CPA 目標のみに基づいて最適化することに依存している場合、アルゴリズムは両方のグループを同じように扱います。 ここで重要なのは、(CRM システムからの) コンバージョン値を統合して、Google や他のプラットフォームが CPA ではなく実際の収益を最適化できるようにすることです。
さまざまなソースからのデータを組み合わせることで、PPC キャンペーンの効果が向上し、どの顧客がビジネスに最大の価値をもたらしているかをより深く理解できます。
3. 予算編成へのマクロ経済的影響
マクロ経済環境は、2023 年以降のマーケティングに大きな影響を与えるでしょう。 雇用、インフレ、消費者信頼度などの経済状況は、消費者の行動や消費習慣に影響を与える可能性があり、ひいてはマーケティング活動の効果に影響を与える可能性があります。
記録が始まって以来、消費者信頼感が最低点にあり、世界的な景気後退が迫っていることから、消費者は 2023 年の消費に対してより慎重になるでしょう。企業がマーケティングやその他の成長イニシアチブに投資するため。
これは、激動の経済環境により、マーケティング費用がより精査されるため、マーケターは 2023 年に通常よりも予算を正当化する必要があることを意味します。
ROI に関するこの追加の精査は、プライバシーの制約の増加とサード パーティの Cookie の死によってすでに見られているレポートと属性の課題と相まって、マーケターに大きな頭痛の種をもたらすことは間違いありません。来年最大のマーケティング課題。
どのように準備すればよいですか？
マーケティング投資のバランスをとる
経済が縮小し始めると、マーケティングは予算削減の影響を特に受けやすいことがわかっています。 マーケティングはぜいたく品のように感じられることがあります。収益に貢献しない自由裁量の活動です。 短期的には、マーケティング予算を削減してそのコストを節約することで、純利益が改善される可能性があります。 しかし、その長期的な影響は重大かつ損害を与える可能性があります。
Ehrenberg-Bass Institute のレポートによると、広告を 1 年間停止した企業の売上は平均で 16% 減少しました。 この調査では、その一時停止を補うには 1 年以上の費用がかかる可能性があることもわかりました。
予算を維持することに加えて、企業はブランド構築活動と短期的な販売活性化の間の適切なバランスを見つけなければなりません。 既存の需要が枯渇したら、ブランド構築に投資して精神的な可用性を高めるときです。顧客がブランドの存在を認識するだけでなく、ブランドの機能と意味を理解できるようにします.
それは自動的に起こるものではなく、一夜にして達成できるものではありません。 精神的な可用性を構築し、ブランドを購入トリガーにリンクすることは、長期的なブランド構築の作業です.
LinkedIn の B2B Institute と Ehrenberg-Bass Institute の調査によると、最大 95% の顧客が今すぐ製品を購入する「市場にいる」わけではないことが示されているため、これは重要です。 もちろん、これはカテゴリと購入頻度によって異なりますが、原則は当てはまります。カテゴリには、購入する準備ができている人よりも、購入する準備ができていない人が常に多く存在します.
不確実な時代には、消費者は、なじみのない、またはテストされていないオプションでリスクを冒すよりも、知っていて信頼できるブランドを選択する可能性が高くなります. したがって、不況時には長期的なブランディングへの投資が不可欠であり、経済が回復したときにビジネスを成長に向けて位置付けるのに役立ちます。
要約すれば
企業は、今後 1 年間、技術的およびマクロ経済的な課題に機敏に対応できる必要があります。 これには、報告と測定における考え方の転換と、マーケティング投資のビジネスへの影響を報告してマーケティング費用を正当化する能力の向上が必要です。
2023 年は、データ モデリングの時代に移行し、機械学習によってギャップを埋めるため、プライバシーにとって新たな画期的な年になるでしょう。 アトリビューションは常に不完全でしたが、Google アナリティクス 4 への移行により、多くのマーケティング担当者がこの現実に目を向けることになります。
最後に、今後 1 年で AI と自動化の多くのメリットを受け入れ、マーケターの役割が最適化からコンサルティングへと移行していることを理解する必要があります。詳細なレベルの制御から全体像の理解へと移行しています。 競合他社だけでなく、テクノロジー自体からも取り残されるのを避けるために、今こそ行動を起こすときです。
ハラムが 2023 年以降のブランドの旅にどのように役立つかについて話し合いたい場合は、こちらからお問い合わせください。
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