【マーケター必見-その①】企業がマーケティングのDXをするために必要な全体概要

ビジネス

デジタルマーケティングとwebマーケティングの大きな違いは、webサイトだけの範囲にとどまらないのがデジタルマーケティングではないでしょうか。

少し前に流行ったのが、SEO(Search Engine Optimization)の改善をするデジタルエージェンシーです。

もちろん、SEOも大切なので、簡単にご説明すると、SEO(検索エンジン最適化)とは、検索エンジンからウェブサイトや特定のウェブページへの訪問者の量と質を向上させる手順のことです。

SEOは、無料のトラフィックだけでなく、「PPC」と呼ばれる有料のトラフィックも対象としています。

SEOは、Yahoo、Google、MSN、AOL Search、Ask Jeeves、Bing、Teomaなどの主要な検索エンジンにおける自然検索でのランキングを向上させるのに役立ちます。

SEO技術を学び始める前に最も重要なことのひとつは、キーフレーズを使い始めることです。

キーフレーズとは、顧客が検索エンジンの検索ボックスに入力する可能性のあるキーワードとなるフレーズのことで、検索結果ページの1ページ目に表示される可能性を高めるのに役立ちます。

しかし、このDX化の潮流のなかでは、webサイトだけに限らず様々な場面で、デジタル化をしていく必要があります。

例えば、マーケティングでは顧客ごとにパーソナライズした広告や営業を行なった方が明らかに効果的で効率的であるといったことがあります。

こうすることで、顧客ごとに自社商品への購買意欲を上げて、購買したいタイミングで購買してもらうことができます。

そこで、今回から、マーケティングのデジタル化(DX)といったところにフォーカスして記事を書いていきます。

今回の記事は、自社のマーケティングをデジタル化(DX)するための全体像について書いていきたいと思います。

マーケティング戦略(KGIとKPI)を見直してみましょう

KGIとは、ビジネスのゴールを示した数値です。一方で、KPIとは、その過程を数値化したものです。

例えば、ECサイトのKGIが売上を上げることならば、KPIはサイトへのアクティブユーザー数や平均購入単価といった形になります。

KGIを考えてみましょう

自社にビジネスを振り返って、果たして、このPJや部署の目的は何のかを整理してみましょう。

一般的な事業では、売上に直結する事柄でしょう。売上を前年比50%upなど定量的な数値で表します。

KPIを考えてみましょう

KGIを売上を前年比50%upと定めたとすると、売上を構成するのは、客数×客単価なので、KPIは、この客数と客単価をの増加をKPIとして定めれば良いです。

一番のコツは、自社のサービスKGIがどのように構成されているかを定量的に分解してみることです。

マーケティングに必要な顧客データを収集しましょう

もし、一切の顧客データを自社に保有していない場合には、いきなりデジタルマーケティング施策を打つのではなく、オフライン施策でデータを集めていくのも一つの手です。

現状の広告を見直してみましょう

もし、自社で何か広告をうっているのであれば、そのレスポンスを集計してみましょう。

特に、メールなどデジタル施策などで、そのアドレスの持ち主がどんな人物かを特定できる場合にはデータとして蓄積しておきましょう。

ただ、全く、データ(属性データや購買データ)が取得できていない場合には、紙DMにしろメールにしろアンケートなどをとり、データを集める必要があります。

その際に、コンジョイント分析などを用いて、顧客の嗜好を探ることができるようなアンケート設計をします。

集めたデータはコツコツ整理しましょう

集めたデータは、後述するデータベースにコツコツと格納していきましょう。特に、オフラインデータからオンラインデータへの移行は一度に行うと、ミスを起こしやすくなるためです。

集めた顧客データを管理・運用(クレンジング)しましょう

さて、集めたデータはできるだけ一つのデータベース(DB)にまとめて整理しましょう。

また、カラムの命名規則を定めることや質的データの項目名の一覧表も作成する必要があります。

データベースを導入しましょう

実際に、データベースを導入してみましょう。と言いたいところですが、技術や知識がないのであれば、クラウドデータウェアハウスのAmazon Redshiftなどはおすすめできません。

運用の難易度がとても高いからです。一方で、Accessは、マイクロソフト製品でワードやエクセルと同様で、扱い方も簡単です。

しかし、小容量(2GB)のデータしか扱えないので、最初のうちはAccessで管理するのがいいでしょう。

縦持ちでデータを格納しましょう

データを格納する際に、横持ちではなく、縦持ちでデータを格納するとSQLなどでデータを抽出しやすくなります。

データの名寄せをしましょう

各データをカラムごとに整理していきます。例えば、あるDBのカラム名が会社名になっているのに対して、他では社名になっているなどの場合に、どちらかに統一するといったことです。

データの表記のゆれを修正しましょう

データの表記の揺れとは、同じ意味なのに、違う言葉で表されてしまっていることを言います。

例えば、氏名の半角と全角の空白などです。

データの異常値・誤記を発見しましょう

異常値は、箱ひげ図などを使って、明らかに数値が大きいまたは小さいものを見つけたり、アンケート結果などは、ある特定の結果に偏っていた場合などには、その値が正しいかをその事業担当と相談しましょう。

(重複してはダメなデータのみ)重複の削除をしましょう

例えば、顧客データの顧客IDなど主キーを持つデータでは、重複はありえないので削除しましょう。

一方で、行動データなど、同じ顧客が複数回存在するのが可能なデータでは、削除はしません。

ほかのデータを結合するためのキーを決めましょう

顧客データと行動データなど、データを複数に分けて運用することが主なのですが、その際に

データ同士をマージする際に、キーが必要になります。

顧客データの特徴を分析して、セグメントをつくりましょう

クロス集計で属性間の比較

クロス集計は、ある属性とある属性の掛け合わせで、どれだけ人数がいるかを確認するなどで使用されます。

クロス検定に差があるかの検定

本当に、クロス集計をした属性間で差があるかの検定をします。

残さを利用した、差の検定

クロス集計の検定で、差があるかの検定をしましたが、これでは何に差があるかがわかりません。

そこで、残さを利用して、差がある場所の特定をします。

セグメント分析

例えば、クロス集計で商品Aの効果が女性より男性の方があるとわかった場合には、今度は商品Aを買った男性はどんな属性が多いか?などをセグメント分析を用いて、明らかにしましょう。

その際に、ユークリッド距離と呼ばれる手法などを用いて、セグメンテーションしていきましょう。

セグメントに対するコンテンツを考えましょう

上記までで、クラスタリングできたものに対して、訴求するコンテンツを考えましょう。

最初は、仮説をたてて、考えれば大丈夫です。

例えば、男性で商品Aをプレゼント用に購入しているセグメントが多い場合、商品Aが女性向けデザインだとすると、恋人への誕生日プレゼントなどが考えられます。

その場合、商品Aをバースデー用として、大切な人への贈り物としていかがですか?などと訴求するのがいいでしょう。

送るチャネルを考えましょう

メールやFaceBook、LINE、Twitterなど訴求できるチャネルは幅広いです。

ここで、選択すべきチャネルは、セグメントがどのチャネルを最も使用しているかということです。

セグメントが使用していないチャネルでマーケティングを行っても、意味はないからです。

また、誰にでもコンテンツを訴求してはいいわけではなく、しっかりオプトイン(宣伝広告の許可)しているかの確認も必須です。

コンテンツの反応を見てカイゼンしていきましょう

訴求したコンテンツの結果を見るために、レポートを作成しましょう。

必要な指標は、メールであるならば、送信数や開封数、開封率、クリック数、クリック率、CV数、CV率、エラー数、バウンス数などがあります。

最後に

一番大切なのは、コンテンツを送る際に、その人が何を求めているかを考えることです。

また、大量にコンテンツを送付してしまいがちですが、顧客はそれを望んでいるのではありません。

適切なタイミングで適切なコンテンツを適切なだけ訴求することが大切です。

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