マーケティングでデータを最適に使用するには?

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のみを目的としてデータに言及しています。 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するのに十分です。 Web 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、あらゆるチャネルから殺到するデータは、重要な決定を下す際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、新しいプロセスが実行に移され、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か、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 プロセスをシンプルにする方法について説明します。

データ駆動型マーケティングとは?

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、適切で情報に基づいたマーケティングの意思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 オートメーションおよびインテリジェンス ツールがあります。

マーケティング担当者は、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。 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に、顧客をより深く理解するのに役立ちます。 また、有意義な顧客エンゲージメントを構築し、投資収益率に対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の違い

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、多くの点で限界がありました。 マーケティング担当者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、マーケティング担当者はリード生成手法として試行錯誤の方法にも頼っています。

これまで、マーケティング キャンペーンの成功に自信を持つことはできませんでした。 データソースでさえ、つまり市場調査は信頼できませんでした. そ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が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。

データドリブン マーケティングが登場したことで、当て推量はすべて、衝撃的な事実に取って代わられました。 データ分析やデータ マイニングなどの手法を使用して、マーケティング担当者はデータを抽出し、人口統計、デジタル行動、購買パターン、関心などのニーズと好みにドリルダウンできます。

マーケティング担当者は、適切なタイミングと場所でオーディエンスにリーチできます。 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で行うことができます. したがって、データ駆動型マーケティングは、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。 これは間違いなくミドルファネルおよびボトムファ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、ブランドの認知度を高め、新規顧客を大規模に引き付けるための優れた方法であり続けます。 ただし、企業は、オーディエンスを育成し、オーディエンスが長期間存在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、主要なマーケティング担当者の一部が、取得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. 対象者を理解する

データ マイニングやデータ分析などのデータ駆動型のマーケティング手法は、ページやブログのアクセス数、広告のクリック数、動画の視聴数、カートに追加された製品などの指標を調べる優れた方法です。

マーケティング担当者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ティング担当者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、興味、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優れた方法です。コンバージョンを高めるために、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、マーケティング担当者は、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、マーケティング担当者は何がオーディエンスにアピールするのかを理解できます。

3. パーソナライズされたメッセージ

マーケティング担当者は、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、および意思決定に役立つ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目にするとします。 訪問者がこの製品を目にする回数を測定することで、顧客がオンラインで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は、販売コンバージョンを 10 ～ 15% 向上させることができます。 マーケティング担当者の90%以上が、パーソナライゼーションがビジネスの収益性の向上につながると述べています。

4. オムニチャネル体験

データ駆動型のマーケティング手法を使用すると、クロスチャネル データを簡単に追跡できます。 マーケティング担当者は、カスタマー ジャーニーを追跡し、デジタルから物理へ、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一貫したエクスペリエンスを顧客に提供している組織は、5 ～ 15% の収益増加を達成していますが、これはあらゆる点で相当なものです。

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することができ、適切な結果を取得するためにそこで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するのに役立ち、属性の精度も向上します。

マーケティング担当者は、コストを削減するための投資を行いながら、どのチャネルが名目上の支出で最大の収益を上げている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。

データドリブン マーケティングのトレンド

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あることは周知の事実です。 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。 パンデミック関連の制限が強化されるにつれて、ますます多くの人々が屋内に来るようになり、デジタルへの大規模な移行がありました。

消費者と企業は仕事を行うためのデジタル手段を採用し、データは最高のものになりました。 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傾向のいくつかを以下に示します。

1. 自動化とパーソナライゼーション

AI の USP は、大量の生データを数秒以内に理解可能な情報に変換することにあります。 これは明らかに人間にはできないことです。

さらに、業界や機能を超えた AI の影響は、あらゆる意味で考慮されます。 マーケティング担当者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を引き続き支援します。 高度なデータ マイニングアルゴリズムを適用することで、マーケティング担当者は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改善することができます。

自動化とパーソナライゼーションは、適切なデータを利用して行動するための優れた方法であり、手動で介入することなく、適切なタイミングでそれを行うこともできます。 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

データ駆動型のマーケティング手法は、マーケティング担当者をより機敏に保つ予測分析につながります。 データ分析手法により、マーケティング担当者は、急速に変化する顧客の行動に対応するのに役立つ機敏なデータ モデルを構築できます。

AI を活用した予測分析は、マーケティング担当者が今後のマーケティング戦略を計画しながら、既存の顧客の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に関する懸念

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ついて不安を感じています。 彼らは、データがいつ、どこで、どのように危険にさらされるかを知りません。

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、より透明性を高め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。 世界中の多くのテクノロジー大手は、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、マーケティング担当者は、プライバシーとセキュリティの規制が強化されているため、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、マーケティング担当者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必要とするものです.

4. データサイロの解消

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、全員がアクセスできるようにする必要があります。 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 サイロの解消は、最終的にすべての利害関係者に利益をもたらす、包括的で関連性のある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 アウトリーチを促進するためにデータを使用することで、ほとんどのマーケティング担当者は、顧客が行うことや関与するすべてのことの中心に顧客を置くことができます。通常、データ駆動型マーケティングの完全なアイデアは、マーケティング担当者のメリットを最適化し、顧客がその必要がないようにすることです。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。

顧客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、次のようなものがあります。

1. データの統合

非常に優れたリードジェネレーション手法は、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、チャネルと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、一貫した文脈に沿っ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、機能全体でブランド 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 ユーザーをよりよく知るための優れた方法です。 オーディエンス セグメントをよりよく理解すると、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、オーディエンスの特定のニーズとジャーニー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、オーディエンスのセグメント化に適しています。 エンゲージメントのレベルに基づいてセグメントを絞り込むことも可能です。

3. コンテンツの最適化

データ駆動型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、聴衆とそのパーソナリティ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、非常に便利で魅力的なコンテンツを作成しながら、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ます。 これは、ブランドがより良いプロモーションのために使用できる便利なリードジェネレーション手法です。

4. バイヤーのペルソナを理解する

買い手のペルソナをよりよく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、顧客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。

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視聴者と再接続し、ブランドについて思い出させるのに役立ち、迅速な行動を起こすことができます. 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メールを送信して、購入を促すこともできます。

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、使用するチャネルに関係なく、企業が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、カスタマー ジャーニーを合理化しながら解約率を下げることができます。

6.ベストプロモーションタイム

データ駆動型マーケティングは、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、および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れば、視聴者があなたに強く気付く可能性が高くなります。 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 プランを確実に作成するための最良の方法の 1 つは、顧客が個人的な 1 対 1 の会話に参加していると感じさせることです。 顧客は、自分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、より有意義でカスタマイズされたエクスペリエンスが作成され、まさにこれが実現します。

それは、顧客を購入に導き、最終的には反発させながら、適切なタイミングで適切なパーソナライゼーションにつながります。 ビッグデータと AI の一貫した画期的な開発により、データ駆動型マーケティングがさらに強力になることは間違いありません。

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。 データ駆動型のマーケティング サービスもお探しの場合は、お問い合わせください。