デジタル分析: その内容と、マーケティング活動を改善する方法

データに埋め込まれた知識資本を活用するには、企業はデータ分析の力と精度をマーケティング戦略に統合する必要があります。

オンラインでの行動やインタラクションを追跡するためのデジタル テクノロジとシステムによって、膨大な量の情報が生成され、これまでにないほどの深さと粒度で分析できるようになりました。 測定、収集、分析、および報告のこれらの活動はデジタル分析であり、企業や機関がどのように機能するか、特に私たち全員がビジネスと消費者の両方であり、文字通り情報にあふれている情報コンテキストにおいて、今や重要になっているプロセスです。

デジタル分析は、さまざまな種類のビジネス上の問題を解決するために使用されており、財務から運用、人事からマーケティング (すべてのビジネス部門にカスケード) まで、ビジネスのあらゆる側面に影響を与えています。 今日、市場でさまざまな立場でやり取りするすべての関係者 (企業、個人、代理店、仲介者) は、デジタル分析の消費者 (および生産者) でもあります。

企業側では、デジタル分析は現在、顧客体験管理戦略の開発において重要な役割を果たしています。 実際、カスタマー エクスペリエンスがオフラインとオンラインの両方で、最初の接触から保持までの一連の顧客とのやり取りである場合、デジタル アナリティクスを使用すると、これらの行動を個別に、または全体として理解して最適化し、パーソナライズされた設計に必要な洞察を得ることができます。顧客体験。

デジタル分析がマーケティング イニシアチブにどのように影響するかを説明する前に、疑念を明確にするために基本的な定義を提供しましょう。

デジタル分析とは？

「デジタル分析」という用語は、本来デジタルであるかデジタル形式に変換されたデータを収集、整理、解釈するすべてのプロセスを指し、これらはカスタマー ジャーニー全体の消費者とブランドの相互作用の過程で生成されます。

デジタル分析を使用して、さまざまなマーケティング活動のパフォーマンスを測定および評価し、最も効果的なコミュニケーションと販売活動を設計するために必要な洞察を企業に提供できます。 この意味で、デジタル分析はデータ分析活動であり、これらの分析の結果でもあります。

デジタル分析は、企業 (特にマーケター) が測定、定量化し、運用上の意味を含む意味を行動に与えることができる数値である指標の形でデータを返すことにより、データを理解しやすくします。 内容は効果的ですか？ 最高のパフォーマンスを提供するチャネルはどれですか? キャンペーンのパフォーマンスは満足のいくものですか? デジタル分析により、これらの質問 (およびその他の多くの質問) に答えることができ、マーケティング チームと営業チームは、見込み客と顧客がブランドとどのようにやり取りしているかを包括的に把握できます。

デジタル アナリティクス活動は、企業にとって有用な知識を提供します。企業はそれを使用して、マーケティング戦略に力と正確さを与え、顧客との関係をより効果的かつ長期的に確立し、最近強くなっているパーソナライゼーションへの傾向を利用します。年。

ブランドが顧客との関係を構築するために使用する方法とコンテンツ (オンライン ビデオ、検索、ディスプレイ広告、ソーシャル メディア) は、顧客が特定の購入と消費のアジェンダを追求する際に、顧客自身がデジタル チャネルをどのように使用しているかに関する豊富なデータをアナリストに提供します。

顧客とビジネスの関係の成功を評価し、カスタマー ジャーニーを理解する方法を知るには、データ フローの分析に適したフレームワークが必要です。 これはおそらく、デジタル マーケティング ワークフローにおけるデータ分析の最も重要な側面です。収集した情報を、包括的で一貫性のある意味のあるレポートに変換する機能です。

データ分析の機会 (およびその利点に対する期待) は、テクノロジーの進化に伴って飛躍的に成長しましたが、今日私たちが享受しているデータ分析の遍在性は、過去半世紀にわたる技術変化の元の産物です。どこからともなく突然発症するわけではありません。 人類はその考えを表現するために、何千年もの間データを分析し、使用してきました。

デジタル分析とは何か、またそれがマーケティング活動をどのように改善できるかを理解するために、データとの関係と相互作用を歴史的な観点から見て、より広い視野を提供してみましょう。

データ分析の人類の簡単な歴史: データでアイデアを表現する

データが常に存在していた場合、数十年前にデジタルデータの作成で終わった長い初期段階を特定できます。 7,000 年の歴史は最も質素な形 (世界を文書化し、説明するために使用される単純な地図) で始まり、今日私たちが知っている現代の実践に発展し、統計、医学、政治、および他の多くの分野にまで及びました。 何世紀にもわたって新しい機能を徐々に追加し、絶え間なく変化する重要な問題に対処し、最終的にケビン ハートマン (Google のアナリティクス ディレクターであり、現在は Google のチーフ アナリティクス エバンジェリストでもある) の言葉で「芸術と科学のバランスのとれた融合。」

• 1600の幾何学的図表と地図がナビゲーションと探索を支援する前でさえ. 17 世紀には、解析幾何学、確率測定理論、および政治的算術の発展が見られました。 1700 年代、芸術家たちは概念を表現し、非常に複雑な現象を表現する新しいグラフィック フォームを作成しました。
• 1800 年から 1849 年にかけて、産業の革新により、整然としたわかりやすい視覚的な形式で返さなければならない情報の流れが増えました。 19 世紀後半は、データ分析の黄金時代であると多くの人が考えており、比類のない美しさのグラフィックの革新がありました。
• 1900 年代初頭は、データ分析の「暗黒時代」でした。その間、前世紀の熱意は、形式に一般的に準拠するという態度に取って代わられました。
• 1950 年以降、データ分析のツールと方法論、特にデータの漸進的な民主化を可能にする視覚化技術に関する研究の新たな推進力が記録されました。 インタラクティブなコンピューター システムと高次元データの開発は、1994 年まで衰えずに続きました。コンピューターとアプリケーションは、増え続ける情報を処理し、データを視覚化する方法について既に得られた知識を活用することにより、効果的で非常に強力な画像を作成しました。
• 最初のデジタル バナー広告が導入された1994 年以降、インターネットの利用は急速に拡大しました。 米国では 1994 年に Web を閲覧したユーザーは 5% 未満でしたが、2014 年までに 75% に増加し、2019 年には 90% 近くまで上昇しました (出典: Nielsen Online、ITU、PEW Research、および Internet World Stats)。 1994 年から 2014 年までの 20 年間 (インターネットと主要なプラットフォームが完全に成熟した時期) は、単に別のコミュニケーション チャネルが追加されただけではありません。技術の変革により、ブランドと消費者の関係の構造そのものが変化し、消費者はオフラインでは固く禁じられていた方法で、オンラインで対話します。 この時期に、従来のメディアでの放送からデジタル チャンネルでのナローキャスティングへの移行が行われました。 企業は、これまでにない方法で消費者の行動に関する情報を収集し、マーケティング イニシアチブを測定および評価する革新的な方法に依存できる分析ツールを備えることができました。

データ分析がどのように進化したかを知ることは重要です。なぜなら、今日のデータ ベースのコンテンツや画像を生成するコンピューター アプリケーションがどこまで進化したかを知ることができるからです。 データ分析の初期の歴史は、デジタル分析の作成で終わり、今日私たちが生きている情報化時代の到来を告げます (出典: Digital Marketing Analytics: In Theory And In Practice、 Kevin Hartman)。

マーケティングでデジタル アナリティクスをフルに活用する方法: Google の ZMOT から McKinsey の CDJ まで

今日、私たちは、データ分析の歴史のある段階が実を結び、別の段階が到来したという歴史的な瞬間に生きています。デジタル分析とデータ分析は、企業のコミュニケーション、マーケティング、および広告において絶対的な関連性を持つようになりました。

ファネル全体にタッチポイントが急増したことで、インタラクションの機会が倍増し、ますます正確な分析に対する需要が急増しています。 情報へのアクセスが拡大し、モバイル デバイスが利用できるようになりました。 企業は、非常に混沌とした情報環境に秩序をもたらし、ビジネス プロセスを最適化することを目標に、デジタル アナリティクスに投資することでビジネスのデジタル トランスフォーメーションを追求してきました。

データは、意思決定を行ったり影響を与えようとする人にとって最も価値のあるリソースになっています。これには、選択をサポートする情報をオンラインで積極的に検索する消費者も含まれます。

1980 年代のパーソナル コンピューターの使用から、1990 年代の Web の普及、2000 年代のスマートフォンの信じられないほどの成功まで、人々が買収の過程でたどる軌跡と、ブランドが顧客と関わる方法は根本的に変化してきました。かわった。 これらの新しいダイナミクスを構築するために、企業は、デジタル分析を配置するための理論的フレームワークとして特定のフレームワークを採用し始めています。これにより、分類がますます容易ではなくなった行動に意味を与えることができます。

ゼロ モーメント オブ トゥルース: Google が消費者の選択の瞬間をとらえる方法

2011 年、Googleは、ニーズの発生とそれを満たすための解決策を求める刺激との間の時間間隔を表す「ゼロ モーメント オブ トゥルース」の概念と、「ファースト モーメント オブ トゥルース」という概念を導入しました。 P&G の 3 ステップ モデルによると、消費者が代替案の決定に直面するたびに発生します。 ZMOT を使用して、Googleは、専門サイトで読まれた製品レビューから、個人的な経験からの Facebook アカウントに至るまで、より多くの情報で武装した消費者が棚に来るという、現代のショッピングの選択を推進する論理の不規則で分岐する性質を捉えることを意図していました。そのブランドとそのサービスに恋をしたという有名人のつぶやきから、私たちが毎日さらされている何千もの広告や支持に至るまで、その製品で。

ゼロ モーメント オブ トゥルースは、消費者が特定の目標を達成するためにナビゲートし、ある情報源から別の情報源にすばやく切り替え、オンラインとオフラインの世界の間を流動的に移動する、この乱雑でほとんど予測不可能な情報フローのオーバーラップのスナップショットです。 デジタル分析は、このような非直線的な旅を説明する上で不可欠です。

マッキンゼーの顧客意思決定の旅: 顕微鏡下での意思決定

マッキンゼーのカスタマー デシジョン ジャーニー (CDJ) は、購入プロセス中に消費者に及ぼされるクロス システムの影響を取り戻すことを目指しています。 具体的には、消費者が購入前に経験する重要な瞬間を特定します。 デジタル分析により、この優柔不断と試行錯誤の状況を一連のインプットに変換することができ、マーケティング担当者は戦略の設計と実装に役立つ洞察を得ることができます。 カスタマー デシジョン ジャーニーはいくつかのステップで構成されており、それぞれが意思決定プロセスの異なる段階を表しています。 各ステップで、ブランドは消費者との関係についてますます正確な情報を得ることができ、アナリストはそれを使用して、ターゲット オーディエンスに関する知識を広げ、明確にすることができます。 CDJ を使用すると、評価対象の製品に関係なく、各カスタマー ジャーニーの背後にあるロジックを認識することができます。

Digital Analytics により、プロファイリングされた有意義なカスタマー エクスペリエンスの構築が可能になります

理論的なフレームワークは実践者の間で広く知られるようになりましたが、オープンソース ツールの進歩と、企業が複雑で厳密なコンピューティング ソリューションを実装して有益に使用するのを支援できる認定パートナーの存在により、データ分析テクノロジもより利用しやすくなっています。

技術的要素に加えて、経済的、社会的、文化的環境もデータ分析の需要に大きな影響を及ぼしています。 不確実な状況を軽減できるソリューションの探求と、企業側のより大きな説明責任の必要性は、デジタルベースのビジネスモデルの出現に貢献し、デジタル分析の使用にかなりの弾みを与えました.

さまざまなメディアやチャネルを巧みに操ることができるデジタル分析ベースのマーケティング担当者は、現在、組織がアクセスできる膨大な量の情報、つまり独自の情報源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用しています。 行動、文脈、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直接的ではない測定の結果を使用して、ブランドとの各インタラクションに操作上の意味を与え、この解釈から、よりプロファイリングされた有意義なものを構築します。経験。