ブランドのデジタルマーケティング（ブランドを効果的に宣伝するには、企業はデジタルマーケティング手法を採用してクローズドマーケティングループを作成する必要があります）

ブランドコミュニケーションをうまく行うには、企業はデジタルマーケティング手法を採用してマーケティングのクローズドループを構築する必要がある。

1980 年代には、魅力的なテレビコマーシャルを制作することで、コカコーラやマースのようなブランドを作り出すことができました。 1990 年代には、マーケティングはテレビで広告を流すだけの単純なものではなくなりました。広報活動、屋外広告、印刷広告、デジタルマーケティング、イベントマーケティングなど、さまざまなメディアチャネルを統合してブランドを構築する必要がありました。

今日、モバイルインターネットが急速に発展しているため、マーケティングに万能薬は存在しません。唯一の核となるのは消費者です。ブランドが検索されるタイミング、情報が学習されるタイミング、製品が購入され共有されるタイミングを決定します。したがって、優れたブランドコミュニケーションを実行するためには、企業もデジタル化を進め、デジタルマーケティング手法を採用してクローズドマーケティングループを構築する必要があります。

今日、DataHunter はデジタル マーケティングとは何かを皆さんにお伝えします。企業が自社ブランドを宣伝するためにデジタル マーケティングを採用する必要があるのはなぜでしょうか。また、デジタル マーケティングをどのように実施すればよいのでしょうか。

1. デジタルマーケティングとは何ですか?

デジタル マーケティングとは、企業がデジタル メディアやツールを使用してターゲット グループとやり取りし、ブランドや製品の情報を宣伝することで、ターゲット グループの購買意欲を刺激し、その購買意欲を企業の売上につなげるプロセスを指します。

ターゲット層こそがデジタルマーケティングの原点です。ターゲット層を理解すればするほど、より正確な情報を伝えることができ、マーケティングの効率が向上します。さまざまなターゲットに基づいて、マーケティング モデルは、マス マーケティング、プレシジョン マーケティング、および 1 対 1 マーケティングに分類できます。

2. 企業がデジタルマーケティングに取り組むべき理由は何ですか?

1. デジタルマーケティングの本質は依然としてマーケティングである

ある意味では、商品の需要と供給のバランスが崩れている限り、市場経済と市場競争が存在する限り、マーケティングは必要なのです。しかし、マーケティングは市場環境の変化、特に技術手段の変化に確実に対応していく必要があり、デジタル化はその手段の 1 つにすぎません。

例えば、インターネットの発展に伴い、デジタルメディアは企業のマーケティングの主戦場となり、広告の形式も従来のウェブバナー広告、ダイナミック広告、プログラマティック広告、ソーシャルメディアアカウントやその他のプッシュ形式まで多様化しています。その結果、企業のデジタルマーケティングは、最終的にはマーケティングコンバージョンとマーケティングパフォーマンスを目標とし、オムニチャネル小売、モバイル/モノのインターネット、デジタルストアなどと組み合わされて、オムニチャネルマーケティングのクローズドループを形成します。

2. インターネットの発展はコミュニケーションの形態を変えた

インターネットの双方向性、分散性、すべてが接続された特性により、コミュニケーションの形態が変化し、企業と消費者間の情報の非対称モデルの逆転が起こりました。例えば、昔は企業が情報のトップを占めていて、消費者は広告を通じてしか商品が何なのかを知ることができなかったのではないでしょうか？この製品の特徴は何ですか?

インターネットにより、情報の非対称性は大幅に減少しました。消費者は複数のチャネルからあらゆる角度から製品レビューを迅速に（そして無料で）入手できます。その結果、企業と消費者の間の情報の非対称パターンが逆転しました。企業は不利な立場に立たされ、決定権は消費者の手にしっかりと握られています。今日の若者はデジタル世代です。彼らは携帯電話などのモバイルデバイスにアクセスできる状態で生まれ、常にデジタル接続されており、常に社交的です。企業がこのターゲットユーザーグループにさらに効果的にアプローチしたい場合は、いくつかの変更も行う必要があります。

3. 企業はどのようにデジタルマーケティングを実施していますか?

従来のマーケティング管理プロセスは、創造性とイベントによって推進され、予算によって制約され、データ分析による計画から実行までのクローズドループを形成します。

デジタル マーケティングでは、まず企業の製品とサービスのデジタル化が必要です。第二に、購入決定プロセス（ブランドを知る、ブランドの購入を検討する、購入を完了する、購入した製品の使用経験を共有する）など、消費者の意思決定のあらゆるステップにデジタル化が浸透していること。そして最後に、すべてのプラットフォームのデジタル化、つまり、できるだけ多くのデジタル プラットフォームで製品を表示することです。

採用された基本的なアプローチは、アジャイルな作業方法を採用し、マーケティング戦略を出発点とし、ユーザーエクスペリエンスを中核とし、データ分析を原動力として、継続的に反復することです。企業のデジタル マーケティングは、一般的に次の 4 つの側面にまとめることができます。

1. マーケティングデータと分析管理

企業がユーザーをより正確に識別し、パーソナライズされた正確な配信を実現し、広告予算の入出力比率を改善したい場合、構造化データと非構造化データ（テキスト、音声、画像、ビデオデータ）を使用して、顧客または顧客グループのポートレートを充実させ、改善することができます。顧客の活動、行動パターン、顧客の感情を分析し、予測モデリングを実施し、行動のインスピレーションを得ます。

DataHunterが企業向けに制作した「ユーザーポートレート分析」

2. マーケティングキャンペーン管理

企業のニーズに応じて、セグメンテーション ターゲティング (マイクロセグメンテーション) と予測分析を通じて、ユーザー セグメンテーションを決定し、計画、予算編成、メディア チャネルの選択、コンテンツの作成、アップロード、配信、制御、分析など、各マーケティング キャンペーンのプロセス全体を管理して、マーケティング活動を適切に管理できます。その中で、マーケティング活動は、正確な顧客グループのデータ分析に基づいており、大きなことを小さくすること、パーソナライズされたマーケティング、小さなステップを踏んで迅速に進歩することを重視します。

DataHunterの企業向け「プロモーション活動分析」

3. マーケティングコンテンツ管理

企業のブランド戦略と組み合わせ、マーケティングクリエイティブ、コンテンツ制作、メディアミックス設計、デジタル資産の保管・管理などを行います。

４.マーケティングオペレーション管理

企業のマーケティング業務の効率化を支援し、企業の各製品/ブランドグループのマーケティング管理部門とマーケティング業務の複数の参加者間の接続を簡素化し、企業のマーケティング業務コストを削減します。

4. エンタープライズデジタルマーケティングの4つのモデル

1. 独自のプラットフォームとデータを活用して、既知の顧客にマーケティングを行う

これは従来の CRM マーケティングの概念です。従来の CRM には、販売、マーケティング、サービスの 3 つの部分が含まれます。マーケティングの部分では、企業がロイヤルティ プログラム、顧客イベント ケア、プロモーション (誕生日、休日) など、既知の顧客とやり取りしたり、既知の顧客データに対してデータ マイニングを実施して、ターゲットを絞った精密マーケティングを実施したりします。

DataHunterが企業向けに作成した「顧客RFMグループ分析」

しかし、ここでビッグデータ技術を導入する必要があります。今日のデジタル マーケティング時代では、消費者データが大量に流入しており、従来の CRM システムは技術的なボトルネックに遭遇します。同時に、企業はより多くの側面から消費者を観察し、解釈したいと考えています。

2. 外部プラットフォームとデータを活用して既知の顧客にマーケティングする

企業が既存の顧客データから完全かつ正確な顧客ポートレートを形成することは困難ですが、インターネット プラットフォームから得られるビッグデータは、ユーザー ポートレートを大幅に充実させることができます。例えば、企業は従来、「購入した消費者」に関する消費者データしか管理しておらず、「購入前の消費者」に関する消費者データは管理できていませんでした。困難は主にデータの取得にあり、企業はもともと消費者がどこにいるかを把握していなかった。

現在、サードパーティのインターネット データ プラットフォームが数多く存在します。 CRM がこれらのプラットフォームとデータを接続できれば、消費者が「購買行動を起こす」前にデータを取得できるようになります。両者のデータが安全にリンクされると、より多次元的な識別子を発掘し、ターゲットを絞ったマーケティングを実施できるようになります。たとえば、より正確な製品推奨アルゴリズムを設計し、独自のデータ内の顧客情報を充実させることができます。

3. 独自のプラットフォームとデータを活用して未知の顧客にマーケティングする

ソーシャル メディアの出現により、ソーシャル メディア プラットフォームを使用して新規ユーザーを獲得することが、潜在的なユーザーにリーチするための非常に一般的な方法になりました。例えば、紅包をシェアするなど、「新規ユーザーを惹きつけ、分裂を生む」方法は数多くあります。同時に、企業はソーシャル メディアを利用して世論を監視し、ソーシャル メディア上の消費者の声に耳を傾け、ユーザーのフィードバックに基づいて製品やサービスを最適化および改善することができます。

DataHunterが企業向けに作成した「ユーザーフィードバックコレクション」

4. 外部プラットフォームとデータを活用して未知の顧客にマーケティングする

デジタルマーケティングの継続的な発展により、さまざまなプラットフォーム上に大量のユーザーデータが蓄積され、精密マーケティングの基盤が築かれました。未知の顧客にリーチするための主な方法は広告です。しかし、デジタル広告のコストはますます高くなっています。企業は、広告のコンバージョン率とROIを高めるために、低コストのマーケティングチャネルを活用する方法やデジタル広告の精度を向上させる方法を検討しています。

DataHunterの企業向け「マーケティング分析」

今日では、企業は既知の顧客から価値の高いグループを抽出し、機械学習と人工知能を使用して、未知の顧客のビッグデータから類似グループのグループを計算することができます。これは人口拡大アルゴリズムと呼ばれ、ターゲットを絞った広告をプッシュすることができます。

5. 企業がデジタルマーケティングに変革する際に注意すべきことは何ですか?

1. 迅速な試行錯誤による企業マーケティング戦略の確立

企業がデジタル マーケティング変革を実施する場合、最初に行うべきことは、企業のマーケティング戦略を再定義することです。メディアの革新であろうと、消費者の嗜好の変化であろうと、インターネットは非常に急速に発展しているからです。

企業が3カ年計画を完了すると、最初の月にKuaishouやDouyinのようなメディアプラットフォームが登場し、消費者のチャネルやメディアの定義が変化する可能性があります。したがって、参考にできる先進的な企業がない場合、企業がミスを犯すスピードが競争上の優位性を決定することになります。

ここで、マーケティング業務は、マーケティング テクノロジー スタックを構築し、組織構造を簡素化することで、企業の DIA (データ、インサイト、アクション) のクローズド ループ反復速度をあらゆる方向で加速することに重点を置いています。

新興ソーシャルメディア、広告チャネル、新開発製品、価格戦略、新しい小売店モデルなどが含まれますが、これらに限定されません。競合他社がKuaishouを販売チャネルとして使用するかどうかをまだ検討している一方で、同社はすでにこのチャネルで複数のマーケティング活動を完了しており、データフィードバックからの定量的指標を使用して明確な決定を下すことができます。

2.戦略指標に応じて組織構造を分割する

迅速な試行錯誤が可能なマーケティングオペレーションの組織構造では、単一の指標の分割と、複数のマーケティングオペレーションチームへの定量的指標の割り当てを重視しています。

従来のマーケティング戦略の実行とは異なり、戦略指標は通常、四半期ごとに策定されます。同時に、マーケティング業務の組織構造は、定量化可能な戦略目標によって導かれます。たとえば、2019 年第 1 四半期では、ユーザー生涯価値が 2% 増加します。この戦略指標は、さまざまなマーケティング運用グループに配布されます。各グループは、会社のマーケティング テクノロジー スタック内のさまざまな権利、グループ、メディアを共有できます。

ある四半期の Airbnb の戦略指標を例に挙げると、ユーザーによる部屋代金の支払い額は 2% 増加し、ROI は 3 以内に抑えられました。マーケティング オペレーション チームはこの指標を 3 つの部分に分解し、3 つのマーケティング オペレーション グループが次の責任を負います。

（１）ソーシャルメディアを通じて10万人のユーザーを獲得： FacebookやTwitterなどのソーシャルメディア上でKOL（幅広いファン層を持つユーザー）によるトライアル体験やクーポンを通じて、より多くの登録ユーザーを獲得する。 Hootsuite は、キャンペーン フィードバックを作成および管理するためのソーシャル メディア キャンペーン管理ツールとして使用されます。獲得したファンとその後のコンバージョンは CDP に入力されます。

（2）購入コンバージョン率を2％向上させる：これらのアーリーアダプターを有料ユーザーに転換するために、マーケティングオペレーションチームBは、一定期間にわたってチームAが連れてきたファンと製品とのマッチ度合い、支払いプロセスで負けた人々のリコール、支払いプロセスを簡素化するための製品ページの最適化など、多くのデータ分析を行う必要があります。

（3）ユーザーのシェア率を0.7に引き上げる：より良いユーザー参加型コミュニティを構築し、既存のシェアメカニズムを最適化し、大量のA/Bテストを実施する（例えば、「シェアして旅行資金をもらう」という利己的なモデルを友人に贈るというモデルに変更し、コンバージョン効果が向上するかどうかをテストする）

VI.まとめ

デジタルマーケティングの時代において、企業はマーケティングにおいてより多くの混乱と課題に直面しており、データは企業の意思決定にとって重要な参考資料となっています。デジタル技術の発展により、ユーザーのメディア活性化習慣や広告フィードバックなどのプロセスのデータを収集、監視、分析できるようになりました。膨大なデータを活用することで、デジタルマーケティング時代の人々の行動や関心をより明確に把握できるようになります。

また、企業はデジタルマーケティングを単なるコミュニケーション手段として捉えるのではなく、データ分析を具体的な業務プロセスに適用して需要を正確に把握し、サプライチェーンを柔軟に変革して製品の成功率を高める必要があります。

要約すると、マーケティング分野におけるテクノロジーとデータの応用は、私たちの頭脳に取って代わるものではなく、むしろ心の役割を果たします。強力な「データ応用能力」は、企業内の有用なデータを収集して統合し、特定のビジネス シナリオでマーケティング担当者が必要とする知識を出力して最適化を実現するのに役立ちます。最終的には、データが知識に変換されてあらゆる部門に配信され、企業全体のマーケティング業務がより効率的に実行されるようになります。

ここで DataHunter が役に立ちます。専門的なデータ視覚化およびビジネス インテリジェンス サービス プロバイダーとして、DataHunter のデータ ミドル プラットフォーム Data Formula ソリューション (図を参照) は、従来の小売企業のデジタル変革を促進し、企業が消費者のニーズを把握し、デジタル精密マーケティングと効率的なサプライ チェーン管理を実現するのに役立ちます。

DataHunter は、小売業界におけるオンラインとオフラインのマルチチャネルの消費者行動データの一貫性のなさや顧客ユーザー像の曖昧さといった問題に基づいて、データ ミドルオフィス ソリューションを立ち上げました。当社は、大手美容フランチャイズ店チェーンが約 4,000 のオフライン店舗、1 つのオンライン自営ショッピングモール プラットフォーム、および WeChat 上の 3 つのアクティブなミニプログラムからすべての顧客データを収集し、データ管理およびマーケティング プラットフォームを構築するのを支援しました。このプラットフォームの導入により、50万件以上のオンラインとオフラインの顧客ファイルを接続し、精密マーケティングのROIを17%向上させ、店舗への来店者数を14.6%増加させることができました。

同社のもう一つの製品である「Data Analytics」は、ローカルおよびクラウドベースの内部および外部のExecl/CSVやその他のデータファイルにワンクリックで素早くアクセスできる軽量のビジネスデータ視覚化プラットフォームです。プログラミングは必要ありません。ドラッグ アンド ドロップするだけで、直感的なデータを使用してクールなデータ視覚化ダッシュボードを作成し、小売業務の管理に役立ちます。

例えば、データ分析により企業向けの「リアルタイム在庫警告」が生成される

この記事のすべてのグラフは、Data Analytics ソフトウェアの無料版を使用して作成されました。自分で絵を作ってみたい場合は、「原文を読む」をクリックして作り方を学んでください。最初に登録することを忘れないでください。

Data Analytics データ視覚化ソフトウェアを使用して作成され、元のデータは匿名化されています。

DataHunterについて

DataHunter は、2014 年に登録された専門的なデータ分析およびビジネス インテリジェンス サービス プロバイダーです。チームの中核メンバーは、IBM、Oracle、SAPなどの有名企業出身者です。彼らはビッグデータ分析の分野に深く携わっており、エンタープライズサービスにおいて 10 年以上の豊富な経験を持っています。

DataHunterの主力製品であるインテリジェントデータ分析プラットフォーム「Data Analytics」とデータ大画面設計・構成ツール「Data MAX」は、業界で独自の優位性を形成し、さまざまな業界で多くのベンチマーク顧客と成功事例を蓄積してきました。

DataHunterは設立以来、顧客にリアルタイムで効率的かつインテリジェントなデータ分析および表示ソリューションを提供することに尽力し、企業がデータを表示および分析してビジネスを改善できるように支援し、最も信頼されるデータビジネス企業になりました。