大切なことは、テクノロジーを "どう使うか"

本連載はこれまで、マーケティング担当者による最適なDSPの選定や活用を実現するため、アドテクノロジーの歴史からDMPまで、アドテクノロジーの概要を紹介してきました。

各章でお話した通り、ビッグデータの活用を起点とした急速な発展は、Web広告の配信にとどまらず、マーケティング領域全般に拡がっています。

最終回では、アドテクノロジーからマーケティングテクノロジーへと進化しつつある業界のトレンドをいくつかピックアップし、今後マーケターに必要となるスキルをデータ活用という観点で考えてみましょう。

2015年 マーケティング業界のトレンドとは

1. マーケティング・オートメーション

マーケティングオートメーション(MA)は、見込ユーザーの顧客化プロセスを管理するソリューションを指すことが多く、主にBtoBマーケティングを支援する目的で採用される傾向があります。

前回の連載でお話したDMPとも一部シンクロする機能があり、この用語を厳密に定義することは難しいと言えるでしょう。その意味では、アドテク(ネット広告)やSFA(Sales Force Automation : 営業支援システム)、CRM(Customer Relationship Management : 顧客管理システム)などが提供する機能も同様で、今後、さらに重複度合いが増すことが予想されることから、競争は激しくなっていくのではないでしょうか。

さて、MAはBtoBの場合、イベントやセミナー、Web広告、アウトバウンドコールなどで取得した多数のリードから、有望な見込み顧客として営業部門に情報を渡すまでのプロセスを自動化することを目指します。この仕組みの活用により、マーケティング部門は、獲得したリードの育成を管理し有望な見込み客を増やすことができるほか、営業部門は、有望な見込み客情報をもとに提案活動を行い、商談の確度を高めていくことが可能です。

一方、BtoCの場合では、顧客との定期的で適切なコミュニケーションを実現・管理するために採用されることが多く、特に、顧客の利用状態に応じた個別アプローチを行うために必要とされるようです。というのも、顧客によって、ニーズのある商品やサービス、レコメンドのタイミング、インセンティブ内容などが異なり、広告主は、これらを管理するツールがない場合、月一回など一定のタイミングでまとめてアクションするしかなくなってしまうためです。

このように、テクノロジーの進化は、広告入札の自動化だけでなく、キャンペーンのシナリオ設計や運用管理、セグメントに応じたクリエイティブ・訴求内容の変更、イベントに応じたパーソナライズ配信など、マーケティング活動全般の自動化に影響を及ぼしつつあるのです。

2. オンライン・オフラインの融合

前回、DMPはCRMなどオフラインのデータを取り込めることが大きな特徴だと話しました。つまり、DMPでは、オフラインの顧客データを取り込むことにより、オンラインの行動履歴と組み合わせ、顧客をより理解することが可能となっているということです。

また、スマートフォンの普及に伴い、実店舗のプロモーションも大きく進化しています。顧客に無料のアプリを配布し、各フロアに「ビーコン(位置情報を示す信号を無線で発信するもの)」を設置することで、商品棚の案内やレコメンドなど、さまざまな施策を顧客・デバイスごとに出し分けできるソリューションも提供されています。

加えて、顧客の協力によりセンサーデータを取得すれば、店舗内での移動(動線)などの見える化も可能で、言語では分析しにくい店舗の安全性や商品陳列の改善などにも活用することができます。このように、小売業が積極的にデジタルツールを活用することで、成果を上げている事例も耳にします。

なお、メーカ側では最近、自社製品のみを紹介するカタログページではなく、顧客の悩みや興味、不明点などに合わせたコンテンツの配信を行う「コンテンツマーケティング」への取り組みも増えつつあるようです。製品を出荷し納品したら終わりではなく、その後のエンドユーザーの利用状態に合わせたサポートを提供する企業も目立ってきています。

3. 人工知能 (AI)の浸透

昨今、将棋やクイズ番組での対戦など、AIは注目を集めているだけでなく、その道のプロフェッショナルを一部凌駕するほどになっています。「今後10～30年くらいの間には、かなりの職種が人工知能にとって変わられる」と考える人たちも増えているようです。

アドテクノロジーも、AI技術の一部を活用していると言えます。例えばDSPでは、優秀なアルゴリズムが備わっていることで、リアルタイムビッティング(RTB)の運用を実現しています。取引が増えるほど、取得できるデータの量も増加するため、同データを活用したアルゴリズムの精度向上はますます促進されます。

しかし、AIの活用には、準備期間として半年から1年ほどを要し、基本知識や業務設計などの学習と検証を行うケースもあり、導入にはそれなりにデータ整備や工数が必要となるようです。

なお、最近ではAIによる解析のオープン化も目立っており、AIが「どのデータから、どのような判断で、そのスコアを付けたか」を見える化し、利用者に根拠や判断材料を提示するものも出ているといいます。

では、今後のマーケターに必要なスキルはなんだ?

このように、デジタル時代の広告技術やマーケティング手法は日々発展しておりますが、マーケティングの目指すところに変わりはありません。

すなわち、マーケティング担当者は、そのアイディア次第で、施策の効果や結果を大きく変えることができる立場にいるということではないでしょうか。そして、その施策を成功へと導く鍵は、「顧客の理解」にあると私たちは考えます。

マーケティングにおいて顧客を理解するために、データ活用は必須となり、データを活用するリテラシーは、専門家に任せるものではなく、マーケティングや営業、顧客サービスに関わる全員が一丸となって携わり、施策での成果を出せるような仕組みを作っていくことが重要だと考えます。

これまでの連載記事にて紹介したように、ツールやテクノロジーはどんどん進化していますが、それらを使いこなしきっている人はまだまだ少ないです。

それはなぜでしょうか。誤解を恐れずに言うと、統計や数理、データ分析が得意な人たちからは、施策につながるアイディアはなかなか出てこない。同時に、現場や施策検討者だからこそ思い付くアイディアというものもあるでしょう。

たしかに、分析部門の役割でないと言えばそれまでですが、施策検討者が採用しなければ、せっかく分析した内容は活かされません。このような状況では、事前に活用できるデータが増えても効果的なマーケティングができないのではと思います。

ABテストをしても、そこからの知見もそこそこに新たなテストへと移り、次のAかBどちらかを選択していく――オペレーションが効率化(自動化)されても、分類したセグメントやクリエイティブの根拠や狙い、比較対象が曖昧なままだと、効果が分からないままとなってしまいます。これは、非常にもったいないことです。

このようになってしまう要因としては、やはり、データ分析や解析を難しいものと考え、「データ分析は、自分たちにはハードルが高いので専門家にやってもらうもの」と捉える傾向がまだまだあるようです。

ですが、高度な能力を持つ分析者をたくさん集めるより、数名の分析者と各部門(営業・サービス企画・カスタマーリレーションなど)の現場経験者によってチームを組むほうが、組織として成果を上げているケースも増えてきています。

さて、話しをまとめましょう。私たちは、今マーケターに求められているスキルを、"マーケティングの対象となる生活者の意識や行動の断片的なデータから、彼らのインサイトを想像し、同時に複数のストーリー(シナリオ)を仮説として立てること" だと考えています。データから素早くいくつかの可能性を見つけ出し、さまざまなテストを行いながら広告効果を磨き上げていきましょう。

そして、これからのマーケティングでは、分断されがちな「データ活用」と「運用の自動化」をつなぎ合わせ、連続的にユーザーとのコミュニケーションを観察し、常に新たなシナリオを試行していくことが不可欠になっていきます。その連鎖のなかで、マーケティングテクノロジーはマーケティング活動を強力にサポートする武器となるのです。

さて、8回にわたり掲載してきた本連載ですが、いかがでしたでしょうか。読者の皆さまは、最後までお付き合いいただき、ありがとうございました。皆さんのマーケティング活動の一助になれば幸いです。

【連載】「今さら聞けない ! 」マーケティング担当者のためのアドテクノロジー

第1話 : アドテクノロジーの歴史 - アドネットワークの誕生まで
第2話 : アドテクノロジーの歴史 - アドテクノロジーの更なる進歩
第3話 : DSPの基本機能「入札(オークション)」を見てみよう!
第4話 : DSPの「入札戦略」とは
第5話 : 「セグメンテーション」「ターゲティング」「ポジショニング」をおさらい!
第6話 : DSPのターゲティング手法とは
第7話 : DMPは魔法の箱ではない

執筆者紹介

ソネット・メディア・ネットワークス 商品企画部

2000年3月に設立。ソニーグループの一員として、インターネットサービスプロバイダー(ISP)を運営するソネットの連結子会社としてインターネットマーケティング事業を展開する。国内最古のアドネットワーク事業者として10年以上の実績があるほか、RTBの市場拡大に先駆け、DSP「Logicad(ロジカド)」を自社開発。2014年10月には、インターネット広告に関する技術の精度向上を目的とした研究開発を行うラボを新たに設立するなど、独自のポジションを築く。