2022 年のデータドリブン マーケティング: 成功するマーケティング戦略の未来

公開: 2022-02-28
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データドリブン マーケティングの利点
データ駆動型マーケティング戦略はビジネスにどのような影響を与えるか?
顧客データはどのように取得しますか?
必要なデータの種類
データ駆動型マーケティング戦略の例
結論

2022 年、アジャイル マーケティング担当者は、Covid-19 を受けて、プレシジョン マーケティングを強化するための戦略を再考しています。 パンデミックについてドローンでつぶやくのは面倒かもしれませんが、尊敬されるコンサルティング会社マッキンゼーが実施した調査によると、2020 年 3 月から 8 月にかけて、「消費者の 5 人に 1 人がブランドを切り替え、10 人に 7 人が新しいデジタル ショッピング チャネルを試した」ことがわかりました。

わずか数か月で、小売部門は驚異的な成長を遂げました。これは 10 年間で起こると予測されています。 ターゲット オーディエンスの行動におけるこの劇的な変化は、組織がより大きな ROI とレジリエンスのために成長の機会をつかみたい場合、データ駆動型マーケティングの採用に値します。 マーケティング活動をアップグレードする企業は、収益を生み出し、ビジネスの将来を保証するために必要な機敏性を構築する上で、より効果的になります。

データドリブン マーケティングが競合他社の一歩先を行くのにどのように役立つかをご覧ください
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データドリブン マーケティングが競合他社の一歩先を行くのにどのように役立つかをご覧ください

では、データドリブン マーケティングとは具体的にどのようなものでしょうか。 アメリカの有名なマーケティング ソフトウェア開発者である HubSpot は、次のように定義しています。 すべてのマーケティング活動が顧客の関心や行動に関連していることを確認するために、顧客データを最前線と中心に配置します。」

今日では、従来のマーケティングとデジタル マーケティングの比較がより一般的になっています。 雑誌の印刷メディアやラジオのスポット広告などの従来のマーケティングにはまだ用途がありますが、デジタル マーケティング キャンペーンほど的を絞らず、費用対効果も低くなります。 ただし、オンライン小売へのピボットにもかかわらず、両方の広告方法を連携させることができます. たとえば、市内中心部にある巨大な Netflix 番組の看板と、同じ番組を宣伝する Instagram の投稿を考えてみてください。

データドリブン マーケティングはオンラインで促進され、ソーシャル メディアや検索エンジンでの有料またはオーガニック広告のほか、メール マーケティング、インフルエンサー マーケティング、ビデオ マーケティングなどを使用します。 顧客の行動に基づいてブランド コミュニケーションを最適化することが、最高の投資収益率でパーソナライズされたマーケティングの開発にどのように役立つかを調べてみましょう。

データドリブン マーケティングの利点

データドリブン マーケティングは、組織がクライアントに対して知的かつ積極的に発言できるようにするだけでなく、すべての業界でビジネスを成功させるための前提条件でもあります。 未来の道として、それは無数の利益を提供します。

マーケティング費用を節約

データ駆動型のデジタル マーケティング戦略は、大量のリードではなく質を目指します。 企業は適切なマーケティング チャネルを使用して理想的な顧客を直接ターゲットにするため、より高いコンバージョン率を達成できます。 既存の顧客をよく知っているマーケティング担当者は、従来のキャンペーンの半分の金額を投資しても、より良い結果を得ることができます。

データドリブン マーケティングは、予算が浪費されている場所を特定するためのマーケターの苦労を解決し、支出の最適化のためのより良いアトリビューションを促進します。 マーケターは、より高品質で詳細なデータを使用して、アトリビューション モデルによって提供される集計データとインサイトを 1 つの総合的な測定に組み合わせることができます。これは、統一されたマーケティング測定または UMM と呼ばれます。

マーケティング担当者は、アトリビューション モデルを使用してカスタマー ジャーニーを評価し、マーケティング ファネルに沿った複数のタッチポイントを調べて、各ターゲット セグメントの購入経路の包括的なビューを提供します。 マーケティング チームは、何が新規顧客を目標到達プロセスに導くかを判断したら、それに応じてマーケティング費用を割り当てることができます。

外科的精度

潜在的な顧客は選択の嵐に直面し、マーケティング メッセージが自分に関係のないものであれば、他の場所に行くだけです。 複雑なデータとその分析を活用することで、組織は顧客が何を望んでいるのかをより深く理解できるようになり、それによってカスタマー ジャーニーのパーソナライズを強化できるため、ブランドに対する顧客のエクスペリエンスを向上させることができます。 基本的に、一般的なキャンペーンを関連性の高いキャンペーンに置き換えることができます。

データ駆動型のマーケティング戦略により、正確なターゲット オーディエンスのセグメンテーションが可能になり、エクスペリエンスがさらにパーソナライズされ、新しい顧客エンゲージメントが促進されます。 多様なターゲットオーディエンスグループがどのように行動するかについての特定の知識により、関心のアップセルと、異なる人口統計に対する適切なマルチチャネルコミュニケーションの使用が可能になります。

正確で詳細なデータ収集は、販売後の顧客満足度をより深く理解するのにも役立ちます。 ほとんどの企業は、製品やサービスの改善を支援するためにアンケートを展開しています。 カスタマー エクスペリエンスの分析により、対象となる顧客と、その顧客により良いサービスを提供する方法について多くのことが明らかになります。 実際、Harvard Business Review によると、80% の企業が顧客満足度スコアを使用して顧客体験を分析し、改善しています。

企業は顧客満足度を分析に使用します

事前に計画する

より実用的な消費者データは、鋭く的を絞った洞察につながります。 データ駆動型のマーケティング担当者が顧客を個々のレベルで理解すると、顧客がさまざまなキャンペーンとどのようにやり取りするかを予測し、可能な限り最高のエクスペリエンスを提供するパーソナライズされたメッセージを提供することに基づいて戦略的な決定を下すことができます。

基本的に、オンライン マーケティング ツールは、スムーズで手間のかからないパーソナライゼーションを作成するのに役立ちます。 初歩的な例として、ターゲット オーディエンスが若い母親であることがわかっている場合、子供のいない女性にアピールするマーケティング メッセージを作成することはおそらくないでしょう。 マーケティング キャンペーンの決定も迅速に追跡できるため、組織は成功していないものを破棄し、成功しているものを最適化できます。

製品開発やマーケティング キャンペーンに費やされる予算が自動的に消費者のニーズと期待に応えるため、洞察力に富んだ一連の消費者データにより、失敗のリスクが大幅に軽減されます。 さらに、販売データは、以前は無視されていた販売ファネル全体でのクロスセルの未開拓の機会を明らかにする可能性があります。

パターンを探す

当初から、広告は消費者の行動パターンを活用してきましたが、現在ではこれらを識別するのが難しくなっています。 顕著な行動指標を適切なタイミングで特定するには、さまざまなソースから詳細なレベルでデータを継続的に更新する必要があります。 場合によっては、これは都市の個々の近隣、または高級化された郊外と隣接する上層部の郊外の購買習慣と同じくらい深い場合があります。

たとえば、小売業者は適切な顧客データを使用して、さまざまなセグメントが感謝祭に購入する可能性が高い製品を評価し、マーケティング メッセージを調整して売上を伸ばすことができます。 堅牢なデータは、企業に対してより優れた競合他社の洞察も提供します。 販売やプロモーションなどのサードパーティのデータを指標と比較することで、製品を評価および改善します。

適切な顧客データがあれば、小売業者はさまざまなセグメントが購入する可能性が高い製品を評価できます。 堅牢なデータは、企業に対してより優れた競合他社の洞察も提供します。

たとえば、ショールーミングに参加している消費者は、後で見た製品をオンラインでより安い価格で購入する傾向があることを、アルゴリズムが学習する可能性があります。 このような指標は、企業が店舗にいるときに「ショールーム担当者」を購入者に変えるように調整されたオファーをトリガーするのに役立ち、マーケティング担当者はより収益性の高いセグメントに費やすことができます.

ショールーミングの簡単な説明: 基本的に、これは小売店を訪れて商品を調べてから、オンラインで低価格で購入する慣行を指します。 この消費者行動は、より高価な商品に典型的です。

つながりを築く

組織のマーケティング目標によって、データをどのように使用して販売、顧客の行動、および効果的なチャネルの使用の間の関係を確立するかが決まります。 マーケティングの目標を評価する場合、通常、選択した KPI と、より適切な意思決定を行うために必要なデータとの間に重複があります。 最新のデータ スタック (顧客関係管理ソフトウェア) を使用すると、エラー マージンが大きい手動のデータ統合に対処するのではなく、タッチポイント全体で重要な洞察を得ることができます。

データドリブン マーケティングは、マーケティング戦略の策定に欠かせないツールです。 たとえば、収集された顧客データは、ターゲット市場のほとんどがスマートフォンを購入していることを示している場合があります。 この情報は、人気のあるモバイル アプリでの有料広告などのモバイル戦略に役立ちます。 このようなタイプのつながりを構築することは、組織が新しい忠実な顧客との関係性と関連性を維持するために重要になります。

このため、データを一元化する適切な顧客関係管理プラットフォームを使用することは、情報と作業チームのソロを防ぐために重要です。 ストラテジストからコンテンツ作成者、営業担当者まで、優れたマーケティング チームはエコシステムとして機能します。 全員が協力してリードを獲得し、収益を改善する必要があります。 データとチームワークを通じて消費者行動のつながりを構築することは、成功に不可欠です。

データ駆動型マーケティング戦略はビジネスにどのような影響を与えるか?

ソーシャルメディアで購入するインスピレーション

データ駆動型のマーキングが収益を増加させると宣言するのは簡単です。 もちろん、効果的に実装すると、リードとコンバージョンが増加します。 これは単純に、適切な消費者データを知っている組織は、製品やサービスを正確に売り込み、有益な結果をもたらすからです。 しかし、データ駆動型のアプローチは、単なるプラグ アンド プレイ ソリューションではありません。 組織がそれに応じて方向転換すれば、実行可能な結果を​​得るための長期的な方法論を提供します。

では、収益の改善以外に、実際にビジネスにどのような影響を与えるのでしょうか? 手始めに、それは、関連する従業員に顧客データを民主化することを意味します (規制コンプライアンスに従って)。 決まり文句ですが、知識は力です。 チームに同じ情報へのアクセスを許可することで、相乗効果が高まり、全員が現在のマーケティング活動と目標に沿っていることが保証されます。

次に、組織は、関連データを取得してプロセスを自動化するために、Google アナリティクス、顧客関係管理ソフトウェア、コンテンツ開発カレンダーなどのマーケティング ツールをアップグレードまたは投資する必要がある場合があります。 AI に投資することで、チャネル間の摩擦や矛盾が解消されます。

データは嘘をつきません。 深いレベルでは、企業がより多くの情報を得て、つながりを持ち、知識のある消費者に追いつくのに苦労しているため、期待のギャップが拡大しています。 ビジネスと消費者の間の権力のシフトは、従来のカスタマー ジャーニーを混乱させました。 Deloitte の最近のレポートでは、「消費者は、ブランドが従来の広告を通じてインスピレーションを与えることを期待するのではなく、他の消費者のソーシャル メディア プロファイルを調べることでインスピレーションを求めている」ことが強調されています。

消費者エンゲージメントは、マーケティングを超えたものでなければなりません。 企業は、消費者の声に耳を傾け、刺激を与え、共創しなければなりません。 業界全体の顧客データは、持続可能性と消費者の懐疑心を和らげることに関するテーマを一貫して指摘しています。 これまで以上に、企業が目的主導であり、社会における役割と責任を認識することが求められています。

顧客データはどのように取得しますか?

顧客関係管理 (CRM) ソフトウェア、モバイルおよび Web 分析、Web サイト訪問からの Cookie、ソーシャル メディア、および顧客フィードバック調査はすべて、貴重なターゲット ユーザー データを提供します。 ほとんどのマーケティング担当者が従う指標には業界標準がありますが、必要なファースト パーティ データとサード パーティ データの決定は、企業のマーケティング目標によって異なります。

さらに、どのデータが有用かを見極めることに加えて、最大の課題はデータの衛生状態を維持することです。 これは、古いデータ、不正確なデータ、重複したデータ、または誤って配置されたデータを排除して、意思決定が正確な指標に基づいていることを確認するための継続的なプラクティスです。 世界クラスのマーケティング チームと MarTech スタックに投資することで、データの管理ミスやその後の不適切な意思決定を防ぐことができます。

必要なデータの種類

マーケティング担当者は、顧客、財務、運用の 3 種類のビッグ データに関心があります。 一部のデータドリブン マーケティング KPI は、これらのカテゴリに明確に分類されますが、重複するものもあります。 マーケティング目的に役立つ顧客から得られるデータは、ID データ、定性データ、記述データ、および定量データの 4 つのカテゴリに分類されます。

収集と分析に利用できる膨大な量のデータは驚くべきものです。 たとえば、オンラインでの顧客の行動、マーケティング キャンペーンのパフォーマンス、ソーシャル メディア チャネルの有効性などを明らかにする、利用可能なメトリクスが多数あります。

当然のことながら、これらの貴重な洞察を使用してビジネスを改善する方法を理解せずに、虚栄心の指標を読みすぎたり、数字に夢中になったりするのは簡単です. データ主導の広告は、常に組織の全体的なマーケティング目標に沿っている必要があります。 一般に、マーケティング データは社内または第三者を通じて収集されます。

ウェブサイトを最適化し、ビジネスを後押しします。そのような単純な
ウェブサイトを最適化し、ビジネスを後押しします。 そのような単純な

方法をお見せしましょう

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社内データ

これは、企業が顧客ベースで収集するデータです。 ソーシャル メディアでのやり取り、メーリング リストへのサインアップ、購入トランザクション、購入前に顧客が Web サイトにアクセスした回数、コンテンツ マーケティングのやり取り、オンライン購入の履歴。 このタイプのデータは、企業が Web サイト、マーケティング キャンペーン、およびコンテンツ マーケティングを改善するのに役立ちます。

第三者データ

社内データは、企業との直接的なやり取り以外の消費者がどのようなものであるかについてあまり明らかにしません。 サードパーティのデータは、ビジネスとコミュニケーションをとっていないときの視聴者の関心を明らかにします。 たとえば、彼らは旅行が好きですか。 彼らは住宅所有者ですか? 彼らには家族がいますか? 収集された情報がプライバシー法に準拠していれば、これらの大まかな筆跡は、将来のマーケティング キャンペーンや製品開発に役立つ可能性があります。

データの収集に使用できるツールは何ですか?

デジタル マーケティング業界は、MarTech スタックと呼ばれるソフトウェアと技術ツールを活用して、キャンペーンを計画、実行、測定します。 これらのスタックは、企業のニーズを満たすように独自に構成されています。 ほとんどのスイートには、次のマーケティング分野のソフトウェア ツールが含まれています。

  • 検索エンジン最適化 (SEO): ウェブサイトやキャンペーンのコピーを開発する際にキーワードを特定するのに役立ちます。
  • コンテンツ マーケティング: コンテンツの計画と作成を支援するコンテンツ管理プラットフォーム。
  • ソーシャル メディア マーケティング: 投稿をスケジュール、作成、追跡するための公開ツール。
  • 検索エンジン マーケティング: 広告を管理および監視するための Google 広告やアナリティクスなど。
  • カスタマー リレーションシップ マネジメント: カスタマー ジャーニーを追跡し、購入サイクル全体で関係を管理するためのソフトウェア。

スタックの一部を形成するソフトウェアは、常に全体的なマーケティングの成功に貢献する必要があります。 フルキャパシティで機能する MarTech スタックは、組織の目標をサポートし、より創造的で革新的なマーケティング要素に集中できるようにします。

データ駆動型マーケティング戦略の例

Google によると、「主要なマーケティング担当者は、直感や経験に基づく決定よりもデータに基づく決定の方が優れていることに同意する可能性が 56% 高い」とのことです。 堅牢なデータ駆動型のマーケティング戦略と独自のインフラストラクチャにより、際限のない成功を収めることができます。 方法は次のとおりです。

#1。 インフォームド広告ターゲティング

たとえば、ペット グルーミング サービスを運営しており、ビジネスから半径 8 km 以内にいる多忙な家族に向けて広告を掲載したいとします。 これは、データドリブン広告で完全に可能です。 インフォームド アド ターゲティングでは、見込み客が会社の Web サイトにアクセスしたときに、Cookie の形式で情報を記録および保存します。

収集するデータには、ユーザーの場所、Web サイトでの滞在時間、閲覧したページ、オンライン検索が含まれます。 マーケティング担当者は、この情報を使用して、特定のサービスまたは製品に対するリードの関心のレベルを判断し、消費者の関心に訴える次のような性質の広告を配信できます。

  • プログラマティック広告購入
  • テレビ広告、YouTube および Instagram 広告
  • リターゲティング
  • 有料検索
  • メールマーケティング

顧客の関心にアピールする

広告の種類に関係なく、目的は適切なメッセージを適切な消費者に適切なタイミングで送信することです。これは、データ駆動型マーケティングを通じて利用できる高度な消費者データの洞察によってのみ可能になります。

#2。 パーソナライズされた顧客体験

過飽和状態のオンライン市場で消費者の関心を引く唯一の方法は、消費者の興味に直接訴えることです。 人口統計データを使用してターゲット市場の地理的位置、過去のやり取り、オンラインでのやり取り、消費習慣を理解することは、顧客の共感を呼ぶパーソナライズされたマーキング キャンペーンの開発に役立ちます。 実際のところ、消費者の 75% は小売業者がショッピング体験を改善するために個人データを使用することを望んでいます。 パーソナライズされたエクスペリエンスにより、顧客は自分が大切にされていると感じ、最終的にコンバージョンと売上が増加します。

消費者は、小売業者がデータを使用して改善することを好みます

データ駆動型のアプローチは、オーディエンスをセグメント化して、特定の顧客グループ向けにパーソナライズされたメッセージを作成するのに役立ちます。

#3。 営業チームを改善する

チームは有望なリードのみを追求するため、販売にデータを使用すると生産性が向上します。 データ駆動型の販売アプローチには、特定の指標を収集して使用し、すべての販売決定を通知することが含まれます。 これには、見込み顧客の開拓から解約率の削減や価格設定まで、すべてが含まれます。 分析ツールを使用すると、見込み客がどこから来たのか、営業担当者が連絡を取った理由、連絡方法を明らかにできます。

ある製品やサービスが他の製品やサービスよりも優れているか、どの顧客とのやり取りが購入につながっているか、ビジネスの対象となるオーディエンスに対して誰が購入しているかに関するデータは、ポジショニング、価格設定、ターゲット ペルソナに関する十分な情報に基づいた決定を下す洞察を提供します。

販売チームは、特定の見込み客の販売サイクルや、有望なリードを失う競合他社を追跡することもできます。 各リードから人口統計学的およびサイコグラフィック情報を収集すると、顧客プロファイルまたは購入者のペルソナの開発にさらに役立ちます。

#4。 理想的な顧客プロファイルを作成する

データ駆動型のペルソナは、収集された利用可能なデータを使用して、マーケティングの決定を曇らせる偏見や願望の仮定なしに、ターゲットオーディエンスをよりよく理解します. リアルタイム Web 分析、デジタル顧客フィードバック サービス、およびソーシャル メディア インサイトは、企業が顧客プロファイルを迅速に開発および更新するのに役立ちます。 ファーストパーティとサードパーティのデータを組み合わせることで、ブランドの顧客の 360 度ビューが作成されます。

カスタマー ジャーニーの各段階でどのデバイスが使用されているか、消費者がコンテンツを投稿しているチャネル、消費者が何について話しているか、製品をどのように調べているか、消費者の一般的な態度を知ることで、動機と購入行動を深く理解することができます。 人工知能による高度なペルソナ モデリングは、当て推量を真に正確なターゲット マーケティングに置き換えます。

Deloitte によるホワイト ペーパーでは、データに裏打ちされたマーケティングの驚くべき効率性がさらに強調されています。 個人のオンライン行動は、消費者をさらに分類するために使用できます。 たとえば、Web サイトの「70% 割引」ページにアクセスした顧客は、「バーゲン ハンター」としてグループ化され、価格に合った製品が提示されます。

#5。 コンテンツを最適化する

オーディエンス セグメンテーションは、特定の顧客に合わせて Web サイトのエクスペリエンスをパーソナライズするためにも使用できます。 たとえば、スポーツ用品店に、さまざまなスポーツをする 10 代の若者、プロの若者、本格的なスポーツ選手、年配の男性と女性など、さまざまなタイプの顧客がいるとします。 この場合、マーケターは子供用のトレーニング シューズを高齢者に表示しません。

したがって、ターゲット市場データは、企業が訪問者に基づいてリアルタイムで Web サイトをカスタマイズするのに役立ちます。 たとえば、企業は、サードパーティのデータ プロバイダーとの契約を通じて、顧客がトレイル ランナーであることを特定できる場合があります。 ユーザーがサイトにアクセスすると、マーケティング担当者はトレイル ランニングに関連する人気商品を取り上げることができます。

または、ユーザーがヨガ用品をクリックすると、次にオンライン ストアにアクセスしたときに、ウェブサイトでヨガ製品のタイム センシティブなオファーを提示できます。 データドリブン マーケティングが非常に強力な理由は、企業がソーシャル メディア、電子メール、検索エンジンの結果ページ (SERP) など、ウェブ上の他の場所でヨガ製品のオファーをリターゲティングできることです。

ユーザーは、Web サイトまたはランディング ページにアクセスするたびに、好みや意図に関する詳細情報を残し、顧客関係管理プラットフォームに保存できます。 これにより、カスタマー ジャーニーをマッピングしてエクスペリエンス管理と成功の機会を改善する取り組みがサポートされます。 顧客のニーズ、市場の課題、新しい機会をより迅速かつ正確に予測できるブランドは、競争上の優位性を獲得します。

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結論

デジタル マーケティングはアジャイルな手法であり、新しいテクノロジーの導入や消費者行動の変化に合わせて絶えず変化し、最適化されます。 これは継続的で決して静的なプロセスではありません。ビジネスがデータ駆動型の意思決定を最大限に活用したい場合、これを認識することが重要です。

マッキンゼーが実施した調査によると、データ駆動型の組織は、顧客を獲得する可能性が 23 倍高く、顧客を維持する可能性が 6 倍高く、収益を上げる可能性が 19 倍高いことがわかりました。 プレシジョン マーケティングを優先する組織は、きめ細かい成長の機会をつかみ、大幅に大きな回復力と ROI を達成できます。

Comrade Digital Marketing Agency では、企業がコンバージョン率を 42% 向上させるのに役立つデータ駆動型のアプローチに基づく、高品質のデジタル マーケティング戦略開発サービスを提供しています。 マーケティング活動と収益の改善に照準を合わせている場合は、当社の専門家チームが、見込みのあるリードと販売の流れを増やすためにビジネスを支援できます。 まず、ここであなたのプロジェクトについて詳しく教えてください。

よくある質問

どこで活動していますか?

同志はシカゴ出身ですが、私たちは全米で活動しました。 いつでもビジネスの成長と収益の増加を支援できます。 米国のほとんどの主要都市にオフィスがあります。 たとえば、シンシナティやオースティンでデジタル マーケティング サービスを提供できます。 マイアミでインターネット マーケティングの専門家を見つけることもできます。 デンバーのデジタル マーケティング エージェンシーについて詳しく知りたい場合、またはどのようにお手伝いできるかを知りたい場合は、電話またはメールでお問い合わせください。