マーケティング分析MarTechはDX化の飛躍の鍵となる

2021年08月16日
2024年04月05日
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#MarTech
#マーケティング

マーケティングにITを取り入れてビジネスを展開させていく「MarTech（マーテック）」は、コロナ禍でDX化が急速に進む現代の企業戦略にとって重要なキーワードです。

本記事では、世界で成長を遂げているマーケティング分析市場について紹介しています。また、拡大しているマーケターの役割と領域について掘り下げ、企業のブランディングや成長戦略の根幹に関わっていくマーケティング分析について考えます。

ビッグデータやWEBと店舗の横断的なデータをどのように活かしていくか、それが次世代のマーケティングの課題となります。

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マーケティング施策で重要な分析分野

世界的なコロナ禍によって、DX化は加速しました。

米国では、デジタルコミュニケーションは約6年分も一気に加速し、ECの利用についても過去10年のゆるやかな浸透率をこの数ヶ月で超えたというのが一般的な見方になっています。

こうなると、マーケティング施策についても大幅な発想転換や戦略の練り直しが必要になってきます。DX化に合った施策を講じていくにあたり、データ分析についての再考が求められています。

世界的に成長が見られるマーケティング分析市場

デジタルマーケティングは、SNSやサイト、アプリ、LINEなどのメッセージサービスを介したマーケティングなどさまざまなアプローチがあります。

デジタルマーケティングから得られるデータには、消費者のリアルタイムの傾向が反映されます。そのため、位置情報サービスを利用して最適なタイミングで広告を出したり、ユーザーの行動履歴に応じてクーポンを付与するなどの施策を講じることができます。

こうしたアクションから得られるデータも分析することでブランディングの確立や、さらなる効率的なターゲット層へのアプローチ、新規顧客獲得のための戦略立案に応用することができます。

米国では、デジタルマーケティングソフトウェア市場が483億米ドル規模（2020年）に成長し、今後6年間のCAGR（年平均成長率）は16.3%に達すると予想されています。

国内のみに目を向けても、デジタルマーケティングとその分析は重要度を増しています。緊急事態宣言の発令や感染予防の概念によって、EC利用はこれまでにないほど拡大しました。これと並行して配送コストを下げるためのラストワンマイル問題も、海外と同様大きな課題となっています。また、ステイホームの意識が浸透した2020年以降に実店舗の役割をどのように構築していくかも、世界共通の課題となっています。

マーケティング分析は、適切に行うことでこれらの解決の糸口となる可能性を秘めています。

これまでのマーケティング分析は売上をアップさせるのが主な役割でしたが、アフターコロナにおいては、企業のテクノロジー戦略やブランドストーリーの確立、カスタマーエクスペリエンスの向上といったより広域的かつ根幹的な部分に対しての活用が期待されています。

分析されたデータは「資源」

データはそのままではただの数値でしかありません。分析して、場合によっては異なるデータを複合的に組み合わせることで「資源」となります。

正しく分析されてこそ、マーケティングで得られたデータは、ラストワンマイル問題の解決策を、そして実店舗の新たな役割を示してくれるといえるでしょう。

自社のデータを分析することによって、他社が追いつくことのできない唯一絶対の強みを見出すことができます。

また、これまでかけていた余分なコストが可視化され、達成可能な目標がみえてきます。

社内で目標を掲げる時、達成不可能と知りながら中長期的な目標を「とりあえず」の精神で設定したり、根拠を明確に求めることができない曖昧な数字を目指していたりしないでしょうか。

これを達成可能で明確な目標に変えられるのが、今の時代に即した正しいマーケティング分析です。

MarTechがマーケティング分析を変えつつある

マーケティング分析はMarTech（マーテック）と称される新たなフェーズに突入しています。

マーケティング（Marketing）と技術（Technology）の2つを合わせたMarTechという造語は、マーケティングにITを取り入れてより効果的なビジネス展開を目指すという意味で用いられています。これは、マーケティングが新たな役割を果たすのに必要不可欠な概念といえます。DX化によってデジタルシフトが急速に行われる今、マーケティングにはITを積極的に取り入れ、企業の成長に直結できる活躍ぶりが期待されています。

分析は機械学習プログラムやAIへ

データ分析にITを活用と聞いて、まっさきに思い浮かぶのはAIの活用でしょう。

現在は、すべて手動でデータ分析を行っている企業も多数ありますが、機械学習プログラムを併用していくことで、これまでに見えてこなかった可能性が可視化されることもあります。AIは、人力ではこなせないような膨大な量のデータを分析することが得意です。膨大な量のデータを読み込むことによって、新たなな施策のヒントや効率的な戦略のヒントを与えてくれるかもしれません。

一部のマーケティング担当においては、AIの台頭を脅威に感じる動きもあるかもしれません。事実、米国でマーケターを対象にとられたアンケート調査では、25歳〜40歳という比較的若手と呼べる世代のマーケターが「機械学習やAIの活用を懸念している」という結果が出ました。

40歳以上のベテランマーケターも、回答者のおよそ3分の1が機械学習やAIに何らかの懸念を抱いていることが報告されています。

確かに、簡単なニュースレターを作成すること、あるいは企業のサイト、ECページに誘導するようなデザインを構成し、それらが適切に表示されるようコードを作成すること、これらをAIがヒトの代わりに充分実行可能だとするパフォーマンスは、これらを担っている若手マーケティング担当にとって脅威ではあるでしょう。

しかし、機械学習やAIを収集したデータを組み合わせて、企業の価値を複合的かつ戦略的に高めていくのは、まだまだヒトの仕事であると考えられています。

データから消費者の行動傾向や嗜好を人力で分析していく手法も重要ではありますが、AIにしかできないこと、自社独自の機械学習プログラムを構築することで企業ブランドをゆるぎない強固なものにできる可能性も、考慮していく必要があるでしょう。

マーケターが担う領域の変化

近年、マーケターが担うべき領域は急速に拡大し続けています。

通常のマーケティング分野における変化は、技術的変化がまず起こり、それを追いかけるかたちで組織的変化が起こります。

ですが2021年は、コロナウイルスによる社会全体の変容と、DX化の急速な浸透に伴って技術的な変化と組織的な変化が同時に起こっている状況です。

数年分の変化を一気に受け止めて効果的なマーケティングを行うためには、マーケターもまた変化を求められます。

ソフトウェアはよりシンプルに「No codeツール」

技術的変化の最たる傾向として、「No codeツール」があります。

コーディングの知識があまりなくても、マーケティングに必要な特定業務に必要なソフトウェアをカスタマイズできる人材をシチズンクリエイターといいます。

シチズンクリエイターは、マーケティング分析に不可欠なデータベース構築やオートメーション構築、ワークフロー構築ソフトウェア、コンテンツデザインツールなどを、コード不要で使えるコネクターアプリによって繋げて業務を行います。

米国をはじめとした英語圏ではコード不要で使える100以上のNo codeツールがあり、必要に応じてさまざまなシーンで活用されています。

No codeツールを使って、自社に合ったマーケティング分析を確立していくことで、デジタルマーケティングは従来の何倍もの成果を上げられる可能性を秘めています。

データをどう活用するべきか

データは分析されてはじめてその価値を発揮します。

AIにマーケターが完全に取って代わられないようにするためには、ひらめきや発想力などクリエイティビティが必要という風潮がありますが、具体的にはどのようにデータを活用していくべきなのでしょうか。

ここで重要になってくるのは、マーケティング分析にOMOの概念を重ね合わせることです。

WEBと店頭を横断するマーケティング分析

ECが急成長しているため、マーケティングでもWEB上のデータばかり注目している企業があるかもしれませんが、実店舗には実店舗にしかない強みがあります。

アパレルであれば、直接商品を試着して実物の色や素材感を見て購買できるという点は最大の強みといえます。

また、コロナ禍においては実店舗で店員と対面する購買体験そのものが特別で希少価値をもつようになっています。このポイントに着目してマーケティング分析を行っていくことで、WEB、実店舗の両方を成功に導くことができるでしょう。

とはいえ、両者のデータをそれぞれ蓄積して分析するとなるとその量は膨大になります。ビッグデータとして集積されたそれらの情報は、切り口次第でさまざまな使い方ができるものの、膨大すぎて手に負えないと感じてしまうマーケティング担当もいるかもしれません。

横断的なマーケティング分析を行うには、まず目指すべき目標を定めそのための分析に適したツールの導入が必要になります。

自社に合ったMAツール（マーケティングオートメーションツール）の導入により、膨大なデータを目的達成のために分析し、効率的な施策を講じられるようになります。

「1つのアイデアが消費者に支持された」、「購買傾向にヒントを得て看板商品をリニューアルさせた」などの開発ストーリーを目にすると、一瞬それがひらめきや発想の転換といった瞬発的な思考の産物に思えるかもしれません。ですが、そうしたひらめきの裏には、膨大な量の顧客データや商品データといった情報がマーケティング分析担当によって精査されているのです。