製品の洞察をマーケティングに取り入れる

ほぼ 2 年前、私は、製品とマーケティングのチームはデジタル分析に関連するコラボレーションを強化する必要があると書きました。 Amplitude に入社する前は、組織がデジタル分析のためにサイロで作業しているケースを数多く見てきました。 製品チームとマーケティング チームは、成功のために異なる指標を使用したり、異なる分析製品を使用したりしました。 Amplitude では、マーケティングと製品分析が収束するというビジョンを持っていました。2 年後、私たちのビジョンが正しかったという証拠が得られました。

Amplitude は、製品チームとマーケティング チームが分析に関連するコラボレーションを強化する必要があると考えていました。 この投稿では、Amplitude のお客様が製品とマーケティングの分析を組み合わせることで得られる利点のいくつかを概説します。 具体的には、マーケティング担当者が製品分析データを通じてマーケティング キャンペーンを改善するために製品インサイトを活用する方法を概説します。

ダウンストリーム コンバージョンについて

マーケティング担当者として、マーケティングの価値を示すことがいかに難しいかを知っています。 マーケティング担当者は、新しい顧客を引き付けて製品を購入 (B2C)、コンテンツを表示 (メディア)、またはリードに変換 (B2B) するための新しく創造的な方法を見つけるために懸命に取り組んでいます。 マーケティング担当者が自分の努力を正当化するために使用する指標の多くは、短期的なものです。 ユニークな訪問者、バウンス、注文、およびリードの数は、多くの場合、必要なものの表面をなぞるだけです。

たとえば、B2B ソフトウェア会社で働いていて、どの機能が自社の製品を競合他社よりも優れているかを強調するキャンペーンを行っているとします。 マーケティング キャンペーンには、有料検索広告、ディスプレイ広告、および動画広告を含めて、ユーザーにソフトウェア製品の無料トライアルを開始してもらうことができます。 マーケティング分析機能を使用して、マーケティング キャンペーンのどの部分がデジタル プロパティに最も多くのユーザーをもたらしているかを確認できます。ある程度(マルチタッチ アトリビューションの欠陥により)、どのキャンペーン要素がユーザーにリード フォームを完了させるかを確認することもできます。 しかし、ユーザーがソフトウェアの無料トライアルに参加し、最終的に購入するまでに数週間または数か月かかるとします。

このシナリオでは、マーケティング分析データは、ユーザーがリード フォームを完了するまでのデータに基づいてのみ結論を出すことができます。 その後、製品チームは製品分析機能を使用して無料試用版製品の使用状況データを取得します。 製品の使用状況データが、同じまたは別の分析製品のマーケティング分析データからサイロ化されている場合、製品の使用状況をマーケティング キャンペーンに関連付けることは不可能です。 しかし、分析データが接続されている場合、理想的には同じ分析製品で、無料試用版の使用データを、無料試用版を促進したマーケティング キャンペーンに結合することができます。

製品の洞察がマーケティング キャンペーンの改善に役立つ最初の方法は、真のダウンストリームの成功を報告することです。 無料試用後にどの見込み客が製品を購入したかを製品データで示すことができるとします。 その場合、製品分析データは、どのキャンペーンがダウンストリームの成功につながったかをマーケティング チームに示すことができ、多くの場合、収益に結びついています。 見込み客や MQL の数に基づいて今後のマーケティング キャンペーンを決定する代わりに、実際のコンバージョンに基づいて決定を下すことができます。 このデータは、どのマーケティング キャンペーンが効果的で、どれが効果的でないかを明確にするのに役立ちます。 たとえば、一部の有料検索キーワードは、多くの見込み顧客を獲得しても、ダウンストリーム コンバージョンはほとんど得られない場合があります。

逆に、見込み客数に基づいて見栄えがよくなくても、大幅に変換されるマーケティング キャンペーンが存在する場合があります。 ダウンストリーム コンバージョン データがあれば、当て推量の多くが取り除かれ、マーケティング チームは貴重な広告予算を収益を生み出すキャンペーンに振り向けることができます。 もちろん、これはマーケティング キャンペーンを見込み顧客に正確に結び付けることができることを前提としていますが、これは、今日の Cookie がなくプライバシー中心の世界ではますます困難になっています。 しかし、そのハードルを克服できると仮定すると、製品分析データを活用して下流のコンバージョンを表示することは、製品とマーケティングがコラボレーションから利益を得る方法の 1 つです。

製品/アプリ機能の使用状況を理解する

製品インサイトがマーケティング キャンペーンに役立つ次の方法は、デジタル製品機能の使用です。 製品チームは、ユーザーがさまざまな製品機能をどのように操作するかを理解することに多くの時間を費やしています。 B2B 設定では、これは、どのソフトウェア機能が使用されているかを分析することを意味する場合があります。 B2C 設定では、ユーザーが e コマース Web サイトで製品をフィルタリングするために使用するフィルターを分析することを意味する場合があります。 特定の機能やビジネス モデルに関係なく、製品の観点からユーザーが何に関心を持っているかを理解することは、マーケティング チームにとって役立ちます。 いくつかの例を通してこれを見てみましょう。

前回の B2B ソフトウェアの例に引き続き、製品チームは無料試用期間中に使用される製品機能についての洞察を持っています。 マーケティングと協力して、無料試用版での機能の使用が、ユーザーを獲得したマーケティング キャンペーンによって異なるかどうかを判断できます。 マーケティング担当者は、キャンペーン A のユーザーが無料トライアルで機能 A、B、C を最もよく使用する傾向があることを知った場合、この情報を今後のマーケティング キャンペーンで使用して、それらの機能を強調することができます。 たとえば、有料の検索用語「データベース管理ツール」からアクセスしたユーザーが無料トライアルに入り、主に製品の検索機能を使用するとします。 このシナリオは、将来の広告で検索機能に関するより多くの情報を共有する機会を提供する可能性があります。 おそらく有料検索広告のタイトルの下に、マーケティング チームは次のように付け加えています。このタイプのデータに基づいた広告は、コンバージョン率と広告費用対効果 (ROAS) の向上に役立ちます。

B2C のコンテキストでは、あるオンライン小売業者が製品分析データを使用して、マーケティング キャンペーンから来た多くの新規顧客が左側のナビゲーション フィルター機能を使用して製品を絞り込んでいると判断したとします。 具体的には、ユーザーはサイジング フィルターや評価フィルターを使用して製品を見つけることがよくあります。 この情報は、ブランドに不慣れな人がこれらのコア属性で製品をすばやくフィルタリングする機能を望んでいることを小売業者に伝えます. その後、この洞察をマーケティング チームと共有し、将来のマーケティング キャンペーンに追加できます。 たとえば、新しいキャンペーンでは、「サイズや顧客評価で最高の XYZ 製品を見つけてください… 」のようなフレーズを使用したり、ビデオ広告で、多くの見込み客が使用する傾向がある特定のフィルターを使用して製品を見つけるのがいかに簡単かを強調したりできます。 これらは、将来のマーケティング キャンペーンを改善するために、製品分析から得た機能の使用状況に関する洞察を使用する簡単な例のほんの一部です。

放棄を理解する

マーケティング担当者として、獲得したユーザーの最初のやり取り以降のアクティビティを追跡することは、多くの場合困難です。 たとえば、マーケティング担当者は、新規顧客を小売 Web サイトに誘導したことを知っているかもしれませんが、その訪問者がそのセッションで製品を購入し、30 日後にさらに多くの製品を購入した場合はどうなるでしょうか? マーケティング分析追跡の精巧さによっては、マーケティング キャンペーンがダウンストリームの購入を生み出したことを証明することは困難な場合があります。 B2B の例では、マーケティング担当者は、新しいユーザーを無料トライアルに誘導したことは知っていても、同じユーザーが数日後に無料トライアルを放棄したことを知らない場合があります。

これらの例は両方とも、デジタル製品の放棄を理解することを含みます。 多くの製品分析の実装では、放棄の概念に対処するために、ユーザーが (認証を介して) 一意の識別子を作成することを奨励または強制しています。 B2C では、これには小売 Web サイトでのアカウントの作成が含まれる場合があります。 B2B では、製品を使用するためにログインする必要があります。 アカウントを認証すると、さまざまなデバイスやセッションでユーザーの行動をつなぎ合わせることができます。 ユーザー スティッチングにより、製品チームと製品分析データは、各ユーザーが時間の経過とともに Web サイトまたはアプリに戻る頻度を確認できます。

前述の B2C の例では、製品チームは最初の購入を超えた購入を確認できます。 同じユーザーからのすべての購入は、そのユーザーを調達した元のマーケティング キャンペーンに関連付けられています。 この関連付けにより、製品チームはユーザーの生涯価値を確認し、マーケティングと協力してこれらをマーケティング キャンペーンに割り当てることができます。 ライフタイム バリューは、マーケティングが広告費用対効果をより正確に把握するのに役立ちます。 製品チームは、マーケティングと協力して、過去x週間に Web サイトに戻っていない既知の顧客を特定することもできます。 マーケティングは、この情報を使用してリマーケティング キャンペーンを開始し、休眠状態になった顧客を再び引き付けることができます。

前述の B2B の例では、製品チームは、無料試用版への参加をやめた無料試用版ユーザーを特定できます。 休止中の無料試用ユーザーのコホートを使用して、手遅れになる前に製品を探索する時間が限られていることをユーザーに思い出させることができます。 または、マーケティング担当者が製品チームと協力して、無料試用版のユーザーを、ユーザーが実行した無料試用版ステップと未試用版ステップに基づいてコホートにコホートすることもできます。 このタイプのコホートは、特定のユースケースをターゲットにして無料の予告編を配信する方法をマーケティングに提供できます。 たとえば、50 人の無料トライアル ユーザーがレポートを実行したが、誰にも送信していないとします。 その場合、製品チームはマーケティングと協力して、次のステップに進み、同僚とレポートを共有する方法についてのトレーニングを受けて、これらのユーザーにパーソナライズされた電子メールを送信できます。

マーケティング チームと製品チームおよびデータを組み合わせることのもう 1 つの利点は、マーケティング キャンペーンまたはチャネルごとに長期的な製品の使用状況を確認できることです。 マーケティング担当者は、ユーザーがキャンペーンからすぐに直帰するか、または今後 30 日または 90 日以内にユーザーが戻ってくるかを確認するのが得意です。 しかし、90 日後には、ほとんどの組織が製品分析データに依存してユーザー維持率を分析しています。 製品分析ツールが多くの異なるユーザー維持レポートと視覚化を提供するのに対し、マーケティング分析製品はほとんど提供しないのは、長期的な維持分析の必要性のためです。

マーケティング データと製品分析データを組み合わせると、標準の製品分析リテンション レポートを使用して、マーケティング チャネルまたはキャンペーン別にユーザー リテンションを表示できます。

コンテキストに関係なく、製品チームが使用と放棄に関する洞察をマーケティングと共有することで、両方のチームが利益を得る方法が提供されます。

正しい/間違ったユーザーを誘導するキャンペーンを理解する

マーケティング担当者は、マーケティング キャンペーンを通じて特定のユーザー層をターゲットにできると考えていますが、実際にはこれを行うのは困難です。 若年層を対象とする人気のある Web サイトに広告を掲載することができます。 Facebook や Instagram などのソーシャル ネットワークを使用して、高レベルの粒度で広告をターゲティングできます。 しかし、マーケティング キャンペーンを適切な対象者に絞り込むことがどれほど上手であっても、製品/サービスに適したキャンペーンをクリックする人と、そうでないキャンペーンをクリックする人がいます。 ターゲティングの正確さの証明は、ユーザーを獲得した後に実行してもらいたいアクションをユーザーが実行したときです。

マーケティング担当者は潜在的な顧客のコホートを構築するのが得意ですが、製品チームは実際の顧客のコホートを構築するのが得意です。 製品チームは、製品分析機能を使用して、目的のタスクまたはジャーニーを実行しているユーザーを特定します。 これらのコホートは、状況に応じて、単純にも複雑にもなります。 たとえば、製品チームは、音楽ストリーミング サービスの理想的な顧客プロファイル (ICP) は、1 週間に少なくとも 5 曲を聴き、3 か月ごとに少なくとも 1 つのプレイリストを作成するユーザーであると判断する場合があります。

基準に関係なく、製品チームは製品分析ツールを使用して、理想的なユーザーのコホートと、逆に理想的でないユーザーのコホートを作成できます。 これらのコホートを使用して、適切な人々と不適切な人々を引き付けているマーケティング キャンペーンまたはチャネルを特定できます。 マーケティング キャンペーンによっては、多くの新規顧客を獲得できますが、適切なタイプの顧客は獲得できません。 例を見てみましょう。 マーケティング チームが有料検索、SEO リソース、およびいくつかの小さなコミュニティ/イベントにお金を費やしているとします。 訪問者が獲得ファネルに入ると、Amplitude のようなデジタル分析製品でソースを取得します。 買収後、製品チームは、「パワー」ユーザーと「パワー」ユーザーではないユーザーを識別するコホートを構築します。 次に、マーケティングおよび製品チームは、これらの逆コホートごとにマーケティング獲得チャネルを表示します。

このレンズを通して見ると、一部のマーケティング ソース (SEO、Product Club Forum、Product World Conference) は、非パワー ユーザーよりも多くのパワー ユーザーを引き付ける可能性があります。 Product Club Forum や Product World Conference など、活動が最も少ないマーケティング ソースの一部では、パワー ユーザーの割合が 2 倍以上になっています。 これら 2 つのソースは、有料検索に比べて規模は小さいですが、相対的に多くのパワー ユーザーを生み出しています。 これらのソースが有料検索よりも多くの注目を集めたらどうなるでしょうか? これらのキャンペーンにより多く投資することは、マーケティングが予算を誤って割り当てているかどうかを確認する価値のある実験になるかもしれません.

おわかりのように、製品の使用状況データとコホートをマーケティング活動に結び付けることの利点は、改善の機会を明らかにできることです。 マーケティング データと製品データの組み合わせは、製品チームがマーケティング キャンペーンに情報を提供し、改善するのに役立つ方法です。 ただし、これらのメリットは、両方のチームが同じデジタル分析プラットフォームを使用するか、ユーザー データを結合する別の方法を使用するかにかかっています。

まとめ

従来、マーケティング チームと製品チームはサイロで作業してきました。 マーケティングは顧客を獲得する責任があり、製品チームは顧客を引き付けて維持しました。 しかし、製品チームがマーケティング チームと協力し、製品分析とデータを通じて目標の達成を支援する方法はたくさんあります。 多くの場合、プロダクト チームは、マーケティング チームにはない、長期的なユーザーの行動に関する洞察を持っています。 これには、次のような例があります。

• ダウンストリーム コンバージョンについて
• 製品/アプリ機能の使用状況を理解する
• 放棄を理解する
• 正しい/間違ったユーザーを誘導するキャンペーンを理解する

これらは、プロダクト インサイトがマーケティング キャンペーンの改善にどのように役立つか、およびマーケティング チームとプロダクト チームがデジタル分析に関連するコラボレーションを強化する必要がある理由のほんの一例です。