マーケティングでデータを最適に使用する方法は？

何年もの間、マーケティング戦略におけるデータの役割は、本来あるべきほど最大化されていませんでした。 非常に多くの組織が、その影響を測定することを唯一の目的としてデータを参照していました。 しかし、今日、シナリオは完全に変わりました。 インターネットの普及により、マーケティングにおけるデータの役割が変化しました。

現時点では、オンラインマーケティング戦略、データマイニング、およびデータ分析の組み合わせで、マーケティングの進捗状況を測定できます。 ウェブサイト、ディスプレイ広告、検索結果、ソーシャルメディアの投稿など、すべてのチャネルから殺到するデータは、重要な決定を下すのに非常に役立ちます。

データマイニングが抽出する豊富なデータから、実行に移された新しいプロセスがあり、そのプロセスはデータドリブンマーケティングと呼ばれます。 では、データドリブンマーケティングとは何ですか。また、データドリブンマーケティングを最適に使用して、マーケティングプロセスを簡素化するにはどうすればよいでしょうか。

データドリブンマーケティングとは何ですか？

名前が示すように、データドリブンマーケティングは、顧客データを使用して適切でより多くの情報に基づいたマーケティング決定を行うプロセスです。 さまざまなソースからデータを収集し、顧客の行動や好みに関する洞察を提供できる、多くのマーケティング自動化およびインテリジェンスツールがあります。

マーケターは、オンラインマーケティング戦略を改善するためにデータを使用します。 このデータは、パーソナライズされたターゲットを絞ったアウトリーチを実行するための顧客の理解を深めるのに役立ちます。 また、有意義な顧客エンゲージメントを構築し、投資収益率に関するマーケティング活動を最大化するのにも役立ちます。

データドリブンマーケティングと従来のマーケティング

従来のマーケティングはマーケターによって長い間使用されてきましたが、それは多くの点で制限されていました。 マーケターはオーディエンスに関する情報が限られていたため、重要な決定は仮定に基づいていました。 多くの場合、マーケターは、リード生成手法として試行錯誤の方法に頼っていました。

これまで、マーケティングキャンペーンの成功について誰も自信を持っていませんでした。 データソースでさえ、それは市場調査が信頼できないことを意味します。 それらの有効性の測定は限られており、従来のキャンペーンでは、対象となる市場とその対象者について測定可能な洞察は得られませんでした。 企業は一貫してより良い戦略を立てる必要がありました。

写真にデータドリブンマーケティングが登場したことで、すべての当て推量はいくつかの打撃的な事実に置き換えられました。 データ分析やデータマイニングなどの手法を使用すると、マーケターはデータを抽出し、人口統計、デジタル行動、購入パターン、興味などのニーズと好みにドリルダウンできます。

マーケターは、適切な時間と場所でオーディエンスにほとんどリーチできます。 これは、コンバージョンを増やすことができるパーソナライズされたメッセージとオファーを使用して行うことができます。 したがって、データドリブンマーケティングは、より多くのリードを獲得するための最良の方法の1つです。

とはいえ、データドリブンマーケティングは従来のマーケティングの終わりではありません。 ミドルファンネルキャンペーンとボトムファンネルキャンペーンを宣伝するための最良の方法ですが、従来のマーケティング手法は認知度を高めるのに最適です。 新しい市場に参入し、オーディエンスをセグメント化する一方で、組織はリーチを最大化する必要があります。

従来のマーケティングは、ブランド認知度を高め、大規模な新規顧客を引き付けるための優れた方法です。 ただし、企業は、オーディエンスを育成し、長期間にわたって継続することを保証するために、データ駆動型のオンラインマーケティング戦略を必要としています。

データドリブンマーケティングを使用する理由

データドリブンマーケティングには、多くのメリットがあります。 これが、主要なマーケターの一部が、キャプチャするデータの品質に投資する可能性が72％ある理由です。

1.ターゲットオーディエンスを理解する

データマイニングやデータ分析などのデータ主導のマーケティング手法は、ページやブログへのアクセス、広告クリック、ビデオビュー、カートに追加された製品などの指標を調べるための優れた方法です。

マーケターがこれらの手法を戦略的に使用すると、適切な会話につながる適切なチャネルにマーケターを関与させることが容易になります。

2.オーディエンスセグメンテーション

データは、関心、人口統計、購入履歴、地域などに基づいてセグメントを作成するための優れた方法です。データは、コンバージョンを促進するために各セグメントに固有のキャンペーンを実行するために使用できます。

データマイニングを使用すると、マーケターは、何があってもオーディエンスにアピールすることがわかっているキャンペーンを作成できます。 セグメンテーションにより、マーケターはオーディエンスに何がアピールするかを理解できます。

3.パーソナライズされたメッセージング

マーケターは、データを使用してメッセージをパーソナライズし、適切な製品、コンテンツ、および意思決定を支援するための次善のアクションの推奨事項を提供することもできます。

たとえば、eコマースWebサイトの訪問者が製品を何度も見たとします。 これで、訪問者がこの製品を目にした回数を測定して、顧客がオンラインになり、製品を購入したいという意図を理解することができます。

パーソナライズされたメッセージングにより、売上のコンバージョンを10〜15％向上させることができます。 マーケターの90％以上が、パーソナライズはビジネスの収益性の向上につながると述べています。

4.オムニチャネルエクスペリエンス

データドリブンマーケティング手法を使用すると、クロスチャネルデータの追跡が容易になります。 マーケターはカスタマージャーニーを追跡でき、デジタルからフィジカルに、またはその逆に変化するオムニチャネルエクスペリエンスを提供することもできます。

すべてのチャネルで顧客に一貫したエクスペリエンスを提供する組織では、5〜15％の収益の増加が見られますが、これはあらゆる点でかなりの成果です。

5.ターゲットを絞った広告購入

データ分析は、デジタル広告を表示するための適切な方法を見つけることができるアルゴリズムと顧客データを組み合わせるための優れた方法です。

これらの広告は、適切なプラットフォームに戦略的に配置し、適切な結果を取得するために宣伝することができます。

6.マーケティングROI

マーケティングキャンペーンを推進するために顧客データを使用すると、さまざまなチャネルでのパフォーマンスを最適化し、アトリビューションの精度も向上します。

マーケターは、コストを削減するために投資しながら、どのチャネルが名目支出で最大の収益を返すかを簡単に判断できます。 さらに、予算とリソースを最適に計画しながら、はるかに優れた予測を行うのにも役立ちます。

データ主導のマーケティングトレンド

データが現在の新しい通貨であり、最も価値のある通貨でさえあることは既知の事実です。 2020年に世界がパンデミックに見舞われた後、データは最高のものになりました。 パンデミックに関連する制限が増えるにつれ、ますます多くの人々が屋内に来るというデジタルへの大規模な動きがありました。

消費者と企業は仕事をするためのデジタル手段を採用し、データは最高になりました。 データドリブンマーケティングを変革し続ける一般的なトレンドのいくつかを以下に示します。

1.自動化とパーソナライズ

AIのUSPは、大量の生データを数秒以内にわかりやすい情報に変換しています。 これは明らかに人間にはできないことです。

さらに、あらゆる意味で、業界や機能にまたがるAIの影響が考慮されています。 これは、マーケターがパーソナライズされたリアルタイムのエンゲージメントを大規模に行うのに引き続き役立ちます。 高度なデータマイニングアルゴリズムの適用は、マーケターが利用可能なデータからシステムを学習し、時間の経過とともにそれらを改善するのに役立ちます。

自動化とパーソナライズは、適切なデータを活用して操作するための優れた方法であり、手動による介入なしに適切なタイミングでそれを実行することもできます。 それは合理化された方法で高度な結果につながります。

2.予測分析

データ主導のマーケティング手法は、マーケターの俊敏性を維持する予測分析につながります。 データ分析手法により、マーケターは、急速に変化する顧客行動に対応するのに役立つアジャイルデータモデルを構築できます。

AIを活用した予測分析は、マーケターが今後のマーケティング戦略を計画する際に、既存の顧客行動を把握するのに役立ちます。

3.プライバシーとセキュリティの懸念

世界中でデータ侵害が増加しているため、ほとんどの顧客は自分のデータに不安を抱いています。 彼らは、データが危険にさらされる方法、時期、場所を知りません。

マーケターが顧客データをどのように使用するかについてより透明になることを要求する一般的なデータプライバシー規制があります。 世界中の多くの技術大手は、WebサイトからサードパーティのCookieを削除する方向で、顧客のセキュリティ上の懸念に対処するための措置を講じています。

したがって、プライバシーとセキュリティの規制が厳しくなっているため、マーケターはサードパーティのソースではなく、独自のデータに依存する方法を見つける必要があります。 これは、マーケターが技術スタックを強化し、将来に備えたデータ駆動型のマーケティング手法を採用することを要求するものです。

4.データサイロの内訳

各チームに存在するほとんどの顧客データは、データが機密または機密でない限り、すべての人がアクセスできるようになっているはずです。 データ共有が改善されると、カスタマージャーニーの可視性が向上します。

データサイロの内訳は、最終的にすべての利害関係者に利益をもたらすことができる、包括的で接続されたデータ駆動型戦略の構築に役立ちます。

データ主導のマーケティング戦略を最適に使用する

マーケティングのアウトリーチを推進するためにデータを使用することで、ほとんどのマーケターは、顧客を自分たちが行うすべてのことの中心に置くことができます。データ主導のマーケティングの完全なアイデアは、通常、マーケターの利益を最適化し、顧客がそうする必要がないことを確認することです。彼らの旅に影響を与える無関係で迷惑なメッセージに直面します。

カスタマーエンゲージメントの改善とパーソナライズに役立つデータ主導のマーケティング戦略には、次のものがあります。

1.データの統合

非常に優れたリード生成手法は、すべてのデータと組織を1か所にまとめることです。 これにより、チャネルやタッチポイント全体で一貫したカスタマージャーニーを作成できます。

さらに、一貫性のある状況に応じた顧客体験も提供します。 データの統合が開始されると、マーケティングキャンペーンだけでなく、機能間でブランドメッセージを統合することが容易になります。

2.オーディエンスセグメンテーションの改善

データ分析は、ターゲットオーディエンスをより適切に知るための優れた方法です。 オーディエンスセグメントをよく理解すると、それらを最適にターゲティングすることが容易になります。

目標はマーケティングの関連性を高めることであるため、特定のニーズや旅に適した方法でオーディエンスのニーズに対応できる、明確に定義されたオーディエンスセグメントを作成することから始めるのが最善です。

人口統計の詳細、顧客が示すデジタル行動、顧客が時間を費やす優先プラットフォームなどを含むデータは、オーディエンスをセグメント化するのに適しています。 エンゲージメントのレベルに基づいてセグメントを調整することも可能です。

3.コンテンツの最適化

データ主導のマーケティング手法は、ほとんどのプラットフォームに投稿するコンテンツを最適化するのにも役立ちます。 データを分析して、視聴者とその性格に関するファインダーのニュアンスを明らかにすることで、コンテンツを完成させることができます。

視聴者の好みを理解すると、すべてのプラットフォームでコンテンツを作成および改良することが非常に簡単になり、非常に便利で魅力的なものになります。 これは、より良いプロモーションのためにブランドが使用できる便利なリード生成手法です。

4.バイヤーペルソナを理解する

購入者のペルソナをより良い方法で理解するためのデータ主導のマーケティング手法。 抽出したデータを使用して、閲覧履歴、以前の購入、カスタマーエンゲージメントなどを理解し、進化したバイヤーペルソナを作成できます。

このデータは、適切なタイミングで適切なプラットフォームでブランドと再接続し、視聴者に思い出させるのに役立ち、迅速な行動を取ることができます。 また、ソーシャルメディアにターゲットを絞った広告を表示したり、放棄されたカートの電子メールを送信したりして、購入に向けて微調整することもできます。

5.カスタマーエクスペリエンスの統合

カスタマージャーニーは本質的に非常に包括的になっていますが、企業は、使用するチャネルに関係なく、顧客を認識して関与するために必要な機能を開発することが重要になっています。

さまざまなチャネルやチームからの統合データに基づくオムニチャネル戦略を使用すると、解約率を下げながら、カスタマージャーニーを合理化するのに役立ちます。

6.最高のプロモーション時間

データドリブンマーケティングは、プロモーションに最適な時期を見つけるための優れた方法でもあります。 履歴データは、最大のエンゲージメントを得るのに適した日、月、年を明確にするのに役立ちます。

プロモーションキャンペーンの時間と期間を最適化できるようになると、オーディエンスはあなたに鋭く気付くでしょう。 これは、長期的にはブランドのプロモーションと幅広い認知につながります。

結論

効果的なマーケティング計画を確実にするための最良の方法の1つは、顧客に個人的な会話と1対1の会話をしていると感じさせることです。 顧客は彼らが売り込まれていると感じるべきではありません。 データドリブンマーケティングを使用すると、より意味のあるカスタマイズされたエクスペリエンスを作成することで、まさにこれを実現できます。

それは、顧客に購入を促し、最終的にはそれらを撃退しながら、タイミングの良い適切なパーソナライズにつながります。 ビッグデータとAIの一貫した画期的な開発により、データ主導のマーケティングがさらに強力になります。

データドリブンマーケティングは未来であり、ブランドは手遅れになる前にそれと同期して実装されるデジタルマーケティングサービスを採用する必要があります。 データドリブンマーケティングサービスもお探しの場合は、詳細をお問い合わせください。