これらの問題を解決するには、次の 10 の手法を実装して、データ主導のマーケティング戦略を作成できます。
1. チームを編成します。
データを活用してマーケティング戦略を策定するには、当然のことながら、データの取り扱いから始まります。しかし、これを効果的に行うには、部門横断的かつ専門分野横断的なチームを編成する必要があります。リチャード・ベイストン氏はEffin Amazingで、「IT部門の担当者と、マネージャーが選りすぐりの営業担当者を一緒に組むというだけでは不十分です」と述べています。つまり、「自分の知識領域を超えて進んで取り組む意欲のある人材」を見つける必要があるということです。例えば、「データサイエンティストはマーケティングについて学ぶ意欲を持たなければなりませんし、営業担当者はITについて学ぶ意欲を持たなければなりません」。
そのため、オールスターチームを編成する際には、「非常に多様な専門分野」出身のデータサイエンティストを探すか、例えば経営幹部にデータと分析を監督する人材を配置するなど、工夫を凝らしましょう。そして、これらの人材間の連携を最優先にするため、アイデアや情報を共有するだけでなく、成功の功績も共有できるミーティングを頻繁に開催しましょう。
2. 自分のことに集中する。
Jim Bergeson 氏は、MarketingProfs の記事で、「データは組織の内部リソース、たとえば製品やサービスのディーラーや再販業者、営業部隊の中に隠れていたり、IT 金庫に閉じ込められていたりすることがある」と指摘しています。
このデータのマイニングは、「顧客レコードレベルで異なるデータソースを接続するための一意の顧客識別子」を構築することから始めることができます。これにより、「ディーラーチャネル、販売時点、コールセンターからの苦情やサービスコール、オンラインでの推奨事項、紹介、保証データ、登録、更新、その後の購入」で何が起こっているかなど、顧客体験全体に関する洞察が得られます。
そこから、データ要素間の関係を識別して調査することができます。
3. データは数字を超えます。
「データや数字に、数値以外の意味を持たせましょう」と、Iversoft SolutionsのErik Bitmanis氏は言います。「まず、目標と、その目標に影響を与えるKPIを明確に理解することが重要です。」
ビットマニス氏は最後に、「チームがこれらの指標が目標達成にどのようにプラス（またはマイナス）の影響を与えるかを理解すれば、これらのデータポイントはスプレッドシート上の単なる数字よりも具体的なものになります。人々がデータに関心を持ち、使いたいと思うようになるには、この具体的さが鍵となります」と述べています。
4. 適切なチャネルを特定する。
「テレビ番組関連のツイートを見たTwitterユーザーの90%は、すぐに番組を視聴したり、詳細情報を検索したり、その番組に関するツイートベースのコンテンツを共有したりする可能性が高い」ということをご存知ですか？賢明なマーケターは、データを活用して、どのようなメッセージが顧客に最も効果的に伝わるのか、そしてどのチャネルを使ってそのメッセージを送信すべきかを見極めることができます。
Skywordのマーケティングコンテンツスペシャリスト、テッド・カーチェフスキー氏は、コンテンツマーケティング研究所の取材に対し、「アービーズはデータ活用とクリエイティブマーケティングのバランスを非常にうまく取っている」と述べています。例えば、2014年のグラミー賞授賞式では、アービーズは「多くの視聴者がTwitterでイベントに関するリアルタイムの会話に参加するだろう」と認識していました。授賞式開催中にソーシャルメディアをチェックしていた同社のソーシャルメディアディレクターは、「授賞式の様子を視聴し、関連性のあるリアルタイムのソーシャルメディアコンテンツで会話に加わる機会をうかがっていた」のです。
5. ビジネス成果を予測し最適化するためのモデルを構築します。
マッキンゼー・アンド・カンパニーのドミニク・バートン氏とデビッド・コート氏は、「データは不可欠ですが、パフォーマンスの向上と競争優位性は、経営者が結果を予測し最適化できる分析モデルから生まれます」と述べています。このモデルを構築する際には、データから始めるのではなく、ビジネスチャンスを特定することで、モデルがパフォーマンスを向上させるのです。
バートン氏とコート氏は、「このような仮説主導のモデリングにより、より迅速な成果が得られ、管理者がより広く理解できる実用的なデータ関係にモデルが根付く」ことを発見しました。
6. 成功を評価する際に測定する指標を特定します。
戦略の目標を決定したら、戦略の成功度を判断するための指標を特定する必要があります。Tricia Moon氏はRival IQでブログ読者の増加を目標としており、「投稿のエンゲージメント率、リンクのクリック数、ソーシャルメディアでの記事のシェア回数、ソーシャルメディアからアクセスした読者の平均記事滞在時間、ソーシャルメディアからの読者増加率」といった指標を使用しています。
目標を評価するときは、これらの数値を確認し、それがビジネスにどのような影響を与えるかを検討します。
7. データが正確であることを確認します。
「特に、人々があなたの情報源を利用し、ケーススタディやレポートを作成する場合、すべてを可能な限り完璧に近づけたいものです」と、BroadbandSearchのマーケティングマネージャー、エイミー・メデイロス氏はCIO誌で述べています。AkamaiのCMO、ブラッド・リンクリン氏はさらにこう付け加えます。「データについて多くの報道がなされた後、競合他社や大手メディアからデータが「くだらない」と言われるのは、最悪の事態です。」
戦略を進める前に、MIT やスタンフォード大学の教授、データ サイエンティスト、業界アナリストなどの第三者にデータを精査してもらうことで、この間違いを回避できます。
8. バイヤーペルソナと顧客中心のコンテンツを作成します。
データの掘り下げに追われていると、ある重要な点を忘れがちです。「データだけではマーケティング戦略を立てることはできない」と、StartUp NationのSreeram Sreenivasan氏は言います。インサイトは、チームがデータを分析し、「仮説、ビジョン、そして次のステップ」を策定した後に構築されます。これには、「顧客の行動、購買パターン、嗜好、背景を分析し、異なるバイヤーペルソナを開発すること」が含まれます。この情報があれば、「各顧客が誰なのか、何を買いたいのか、何を検索するのか、何に興味があり、何が彼らに影響を与えているのか」を理解できます。
バイヤーペルソナを作成したら、ターゲットオーディエンスの興味を引く、パーソナライズされた顧客中心のコンテンツを作成する必要があります。
9. 会社全体の目標を設定します。
Birst の製品戦略ディレクターである Farnaz Erfan 氏は、Mycustomer.com の Neil Davey 氏に次のように語っています。
「マーケティングROIの測定はますます困難になっています。なぜなら、営業部門が販売準備の整ったリードと定義するものや、サービス部門が顧客のアップセル準備状況を判断する基準と整合させる必要があるからです。こうした状況におけるROIの議論には、マーケティング担当者、そしてそのビジネス部門の担当者が、顧客、特に高価値顧客の定義について、一貫した単一の視点を持つことが求められます。」
デイビー氏はさらに、「組織は部門間のサイロを解消し、CRM、マーケティング自動化、サービス、財務システムからのデータを単一のビューにまとめ、共通の定義で合意し、ROIの定義も一致させることが有益です」と述べています。
10. テストを継続します。
データはマーケティング戦略策定の出発点となるものの、頻繁に操作とテストを行う必要があります。ありがたいことに、マシュー・バックリー氏はNew Breed Marketing誌で、小規模な実験でマーケティング活動をテストすることは「1日で完了できる」と述べています。
バックリーは、テストを行う際には科学的手法を用いることを推奨しています。これには以下が含まれます。
- データから始めましょう。
- どのような情報が入手可能か質問します。
- 仮説を立てる。
- 実験でテストします。
- テスト/手順が計画どおりに実行されたことを確認します。
- データを分析し結論を導き出す
- 結果を提示し、次のステップを決定する
覚えておいてください。何が効果的かを早く理解すればするほど、ビジネスの成長も早くなります。
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by ジョン・ランプトン
