データドリブンマーケティング：なぜ企業はそれなしではもはやできないのか

公開: 2022-04-26

データドリブンマーケティングは、接触する（または傍受することを目的とする）消費者（すでに取得済みまたは潜在的）のデータから開始する計画と戦略を構築します。これは、技術的前提に基づいており、重要な文化的影響を与えるアプローチであり、あらゆるセクターおよび規模の組織で次のようにますます採用されています。

高度なパーソナライズを備えたイニシアチブを実装し、
ターゲットオーディエンスとのより高いレベルのエンゲージメントを達成し、
ROIを最大化します。

データドリブンマーケティングでは、データは、さまざまな種類の効果的でターゲットを絞ったキャンペーン、プロモーション、イニシアチブを作成するための出発点を表します。さらに進んでみましょう。

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データ分析：不思議な実践からアクセス可能なプロセスまで

少し前まで、データ駆動型マーケティングは謎のオーラに包まれていました。これは、専門的なスキルを持つ技術者だけが冒険できる未知の領域の一種です。そしてこの理由で、それはかなりまれでした。

次に、ソフトウェアハウス（少なくとも現在の関連する顧客体験の作成において企業をサポートしたもの）の焦点は、個々の企業機能（主にマーケティングと販売）の活動の自動化と簡素化に移りました。

専門家や消費者への新たな関心の文脈において、データ分析を不必要な敬虔な恐れから解放し、最終的にそれを不可欠であるだけでなくアクセス可能なプロセスとして認識するための特定のソリューションが開発されました。

この進化は2つの方向に進んでいます：

新しい知識とツールにより、消費者の期待に応えるために多数のデジタルチャネルを活用することが可能になりました。
ブランドとの会話に積極的に参加することで、ユーザーと消費者は、ブランド自体が利用できる豊富な知識を生み出すための有用な情報を提供してきました。

さまざまなメディアやチャネルを調整するためのデータドリブンマーケティングは、現在、組織がアクセスできる膨大な量の情報、つまり、専有情報とサードパーティの両方のさまざまなソースからの情報を使用して運営されています。

行動、コンテキスト、サイコグラフィック、人口統計、地理データ、およびブランドに対する顧客満足度などの即時性の低い測定結果は、ブランドとの各インタラクションに運用上の意味を与え、よりプロファイルされた意味のあるメッセージを作成するために使用されます。この解釈。

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データ収集ツール：CRMの中心的な役割

マーケターは、パスに沿って散在する仮想および物理のタッチポイントから受信データを収集し、人工知能、機械学習、CRMソフトウェアなどのツールを使用してデータを購入および形成します。

特に、CRMツールはエンタープライズテクノロジーインフラストラクチャの中心にしっかりと位置付けられており、データドリブンマーケティングの実施にとってますます重要になっています。実際、 CRMデータを利用して、パーソナライズされたコミュニケーションとより魅力的な顧客体験を作成できます。これは、CRMが静的なエンティティではなく、顧客データを絶えず収集して進化し、分析して関係を深め、マーケティング活動の結果を改善するためです。

顧客対応のマーケティング担当者、営業担当者、または顧客ケアの専門家は、「ツールボックス」にCRMが存在することで大きな恩恵を受けます。つまり、対話者に関するより深く明確な知識からコミュニケーションを発展させることができます。そして、知識の最初の段階を当然のこととしてとることによって、彼は特定のニーズを解決するためにより迅速に進むことができます。

収集および分析アクティビティの結果は、使用されたリソースと有人のチャネルのパフォーマンスをリアルタイムで監視して、最も多くのインタラクションを生成し、どれが最も高いROIを提供したかを判断する動的な画像です。これらの指標を観察することは、洞察を提供するのに役立ちます。これにより、「データ駆動型の創造性」と呼ばれるものをタイムリーに再定義できます。

CRMなどのプラットフォームのおかげでクリエイティブがアクセスできる顧客の状況は、かつては考えられなかったレベルですでにプロファイリングされており、消費者との重要なチャネルをより簡単かつ迅速に開いて維持できるようになり、実際に必要な情報を提供します。。 このブログでよく話しているのは、パーソナライズへの止められない傾向であり、パーソナライズされたビデオで最も進化した形で表現されています。

市場調査、リードキャンペーン、データテリング：出発点はデータです

今日、ブランドの注目を集めていると思われるデータマーケティングの3つのアプリケーションがあります。これらは、生産性と売上高マージンの点で実際に影響を与える可能性があるためです。これらは、別の議論に値します。ここでは、簡単な説明に限定し、データ駆動型の市場調査、データ駆動型のリード生成キャンペーン、データテリングなどの他の記事の詳細な調査を予約します。

データ主導の市場調査は、ビジネスオーナー、マネージャー、マーケターに顧客の購買習慣のスナップショットを提供します。 購入傾向を認識することは、企業がマーケティング戦略を設定するのに役立ち、コンバージョンと売上の増加を達成することを目的としたコミュニケーションと広告のイニシアチブを設計するのに役立ちます。市場調査へのこの特定のアプローチには、年齢、生年月日、結婚歴、収入レベルなどの個人情報から、フィードバックや期待、消費行動などのより複雑な定性的情報まで、消費者データの収集、選択、整理、解釈が含まれます。、設定、およびさまざまなタッチポイントのナビゲーションパターン。
データ主導のリード生成キャンペーンでは、販売およびマーケティング活動から得られた情報と、目標到達プロセス全体でのブランドと消費者の間のさまざまな接点から得られた情報を使用します。
データテリングは、ストーリーテリングに適用されたデジタルトランスフォーメーションの最新の成果の1つです。 大量のデジタル化により、さまざまなクリエイティブフォーマット（ビデオコンテンツなど）の根本的な再考が決定され、カスタマージャーニーの実質的にすべてのフェーズに介入しました。 データストーリーテリング（またはデータテリング）は、「ナレーター」（この場合はブランド）が消費者とクライアントが行動できるストーリーを作成するための新しいリソースを持つ可能性があるエンゲージメントと関与の手法です。データテリングは、ストーリーテリングの一種の強化を表しています。ストーリーは、データ（CRM管理システムの場合のような構造化データ、および非構造化データ）からの情報を使用することで、より「デジタル化」された新しい次元を取ります。オンライン会話の監視など）。繰り返しになりますが、重要なのは、データ処理および管理システムによって供給される好循環の顧客体験、目標、および出発点です。

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データドリブンマーケティングの利点：目的と利点

データドリブンマーケティングは、何よりも、技術革新を使用して顧客体験を改善するための新しい機会を生み出す方法論です。

会社側では、データドリブンマーケティングは、次の3つの基本的な目標を達成するための具体的なサポートを提供するために作成されました。

顧客の購入経路を短縮してスムーズにし、
顧客満足度を高め、
より高いROIを得る。

高度なデータ分析により、マーケターはより微妙な消費者プロファイルを使用して、顧客体験をパーソナライズし、企業と消費者の間の信頼の絆を築き、強化することができます。

利点はたくさんあり、それらを詳細に説明するには、より長く、より詳細な議論が必要になります。以下にそれらを要約しようとしました。

1.予算配分の最適化

データドリブンマーケティングで使用される分析ツールを使用すると、マーケターは、期待される（または望ましい）評価に基づいて、予算のどのくらいを個々のアクション（キャンペーン、市場調査、クリエイティブ、プロモーションなど）に割り当てる必要があるかをより自信を持って特定できます。）旅のさまざまな段階での影響。

例：マーケターは、広告やキャンペーンが潜在的な顧客を引き付けるかどうか、そしてどの程度引き付けるかを確認できます。その時点で、彼らは支出を最適化するために最も適切な決定を下す立場にあります（例えば、意識に基づいて行動するか、より多くのコンバージョンのために動員する）。言い換えれば、データドリブンマーケティングでは、企業は、どのイニシアチブが購入ファネルに沿って見込み客と既存の顧客を「動かす」ことができるかをリアルタイムで観察することにより、予算を正しく割り当てる可能性が高くなります。

2.より関連性の高いコピーとコンテンツを作成する

今日でも、クリエイティブをターゲットオーディエンスの期待に合わせるには障害があるようです。

ブログのコンテンツはここ数年で800％増加していますが、ソーシャルメディアでの共有は90％近く減少しています。したがって、ブランドが伝えているものと、ユーザーが読み、聞き、見たいものとの間には隔たりがあるように思われます（出典：マーケティングプラットフォーム）。
消費者の74％は、無関係で侵襲的であると認識しているブランド広告に悩まされています（出典：Adverity）。

適切なコンテンツを適切なタイミングで提供し、個人的な利益を傍受し、さまざまなメディアやチャネルに関するメッセージを適切な方法で拒否することは、消費者とつながり、それぞれの価値を生み出すために不可欠です。この観点から、データドリブンマーケティングは、関連するコピーとコンテンツを作成するための最も効果的なソリューションを提供します。ターゲットオーディエンスが対話することを好む創造性（コンテンツのタイプ、配信チャネル、使用モード）に関する詳細情報を提供します。即時の方法。

3.意思決定の改善

マーケターの3人に2人は、本能や一般的な才能ではなく、データ主導のマーケティングアプローチを採用することで、より多くの情報に基づいた決定を下せると考えています（出典：Adverity）。したがって、データ分析により、理論的な要素に依存するのではなく、実際のユースケースを観察することから選択することができます。ただし、これはストーリーの一部にすぎません。データ駆動型のアプローチの場合でも、人的要素（経験、洞察、文脈知識、共感）は引き続き基本的です。 実際、消費者の購入決定は、実際に導かれていなくても、感情的な考慮によって非常に頻繁に影響を受けます。

マーケターは、キャンペーン内で適切にバランスが取れていることを確認するために、消費者の選択を決定する合理的側面と感情的側面の両方を考慮しながらデータを評価する必要があります。この意味で、データ分析は意思決定プロセスの一種の客観的な対応物であり、視聴者の共感を呼ぶコンテンツを開発できるように、消費者心理（定義上完全に理解できることはありません）も考慮に入れる必要があります。

データマーケティングの変化：当面の課題

2020年3月から8月の間に、5人に1人の消費者がブランドを切り替え、10人に7人の消費者が新しいデジタルショッピングチャネルを試しました（出典：マッキンゼー）。

小売部門のデジタル化は劇的に加速しました。数か月で10年の飛躍を遂げました。その結果、データの流れは飛躍的に増大し、ブランドはデータ駆動型のマーケティングツールと方法論を装備する必要性にそれほど直面していません。このアプローチの有用性は現在完全に認識されていますが、古いものを更新する必要があります。必要な粒度と速度で変更をキャプチャできなくなったと思われるデータモデリング。

データドリブンマーケティングでは、消費者の行動を認識して推論を引き出すようにトレーニングされたモデルを使用します。パンデミック後の「ニューノーマル」では、これらの同じ行動は読みやすく、分類するのがより困難になっています。それらはさらにとらえどころのないものになり、繰り返しの形をとったパターンからの逸脱の影響を受けやすくなっています。履歴データとパターンが正確な予測分析の基礎を提供できない状況に直面して、多くのマーケターはすでに採用された道を選択しました：彼らはマスコミとプロモーションに戻りました。

データドリブンマーケティングは、まったく異なる視点を提供します。既存のツール（選択したデータセットでトレーニングされているため、より強力で柔軟なアルゴリズム）を改良することで、企業はより正確で正確な戦略を設計して、予測できない出来事の顔。変化するニーズと期待に対応し、顧客の行動の変化を予測するために、ブランドは、新しいタイプの情報（多くの場合、構造化されておらず複雑な）のキャプチャからアルゴリズムの再トレーニングまで、データの管理方法の更新に取り組む必要があります。

データドリブンマーケティングは、習慣や消費経路の変化に伴って状況に応じて進化できる唯一のアプローチであるため、企業はもはやデータドリブンマーケティングなしでは実現できません（同じ変化に先行して生成することもあります）。

マーケターがカスタマージャーニーを理解すればするほど、適切なメッセージを作成し、適切なタイミングで好きな場所で消費者に会う可能性が高くなります。