IBM System/360 は、AMC のMad Menの最終シーズンにマディソン アベニューの SC&P オフィスに到着すると、恐怖と混乱に見舞われます。

代理店の一部の従業員は、自分自身の差し迫った陳腐化を推測しています。または、コピーライターのマイケル・ギンズバーグの場合は、彼の心に機械が浸透しています。 鼻の上にいる間、それは時代精神の不条理な描写ではありません. コンピュータと周辺機器の実質純在庫は、1970 年代の各年で 20% 以上増加しました。 1980 年までに、その数字は 40% 前後で推移していました。

メインフレーム ビルダーの売り込みは、実際には、このテクノロジに独立して決定を下させることではありませんでした。 むしろ、数字をグラフィカルに表現し、ビジネス リーダーの直感をその場しのぎで補うことができるので、遅くて費用のかかるアナリスト レポートを委託する必要がなくなります。

今日、重役が会議室に足を踏み入れ、最新の豊富なデータによる承認なしに計画を発表することは考えられません。

マーケティング部門は、おそらく最も変化の遅い部門でした。特に、それは伝統的に人文科学の卒業生の領域であり、マッドメンの初期のシーズンでショットを呼び出す種類のクリエイティブであったためです. しかし、過去 10 年間で、データは単にマーケティング戦略を検証して最適化することから、あらゆる重要な意思決定の絶対条件となるものへと変化しました。

ロジスティクス担当者と会計担当者はデータへの渇望を表明し、テクノロジー市場は蛇口を開いて対応しました。 CMO は、マッドメンの不運なギンズバーグを真剣に受け止めていない限り、彼らがそれに溺れているとは予測しなかったでしょう。 「私は送信をオフにすることはできません」と彼は言います。ちょうど今、ソーシャル メディアから目を離すことができないのと同じです。 「彼らは私の頭の中にそれらを送信しています。」

では、パリ レビューを脇に置いて、エンジニアリングの問題としてマーケティングにアプローチする時が来ているのでしょうか?

もちろん違います。

マーケティングの配信側は依然として基本的に人とのつながりで構成されており、現在でも「どの人と」「どこで」「いつ」を科学的に考慮する必要があります。 マーケティング エクセレンスの新しい公式はコラボレーションです。主な技術的課題は、データの海から関連性のある実用的な洞察を抽出することです。 クリエイターは、仮説を繰り返し、派生コンテンツを避けて、より規律を持って対応する必要があります。 大企業では、これはクロスファンクショナル チームのように見えますが、エンジニアリング リソースをマーケティングの問題に割り当てることは、常に実行可能であるとは限りません。

そこでソフトウェアの出番です。

マーケティング チームはビッグデータを活用する必要があります

ここでは、クリエイティブなマーケティング チームがスマート ツールを使用してビッグ データの力を活用することで、ゲームを向上させる 5 つの方法を紹介します。

1.データ駆動型PR

科学的スキル:独創的で質の高い研究を実施すること、および/または間接的な研究を統合すること。

ツール:スマート調査、政府およびその他のオープンソース データベース、Google スプレッドシート、データ視覚化プラットフォーム、顧客データ プラットフォーム

機会:ティア 1 の報道機関での 1 つの記事 (または、関連する地元または業界の報道機関での多数の言及) は、ブランドにとって爆発的なものになる可能性があります。 しかし、ほとんどの企業は PR にリソースを投入し、それを示すものは何もありません。 あなたが重要でないなら、メディアはあなたを重要にしようとはしません。

この弱気な苦境から逃れる秘訣は、ジャーナリストが独自の研究を好むことです。 SaaS 企業は、自社のユーザー データを匿名化するだけで、報道陣に説得力のあるストーリーを伝えることができます。 Spotifyはこれを大規模に行っています。 内部データが不足している企業でも、オンラインにアクセスして、いくつかのサードパーティのオープン データベースを組み合わせることで興味深いパターンを発見できます。

2. 深いパーソナライゼーション

科学的スキル:複数のソースからのデータを可能な限りクリーンに保ち、チャネル間の API ブリッジを構築して、顧客の行動の全体像を把握します。

ツール:データ管理プラットフォーム、Web コンテンツ管理システム (または、「セールス インテリジェンス」ソフトウェア、「マーケティング オートメーション」ソフトウェア、および「パーソナライゼーション エンジン」 - これは非常に巨大な市場セグメントであり、ベンダーはさまざまな方法でさまざまな機能をバンドルしています。 .)

機会:深いパーソナライゼーションは、Facebook の広告主への売り込みの中心であり、伝えられるところによると、Netflix は機械学習を使用して、視聴者の体験を完全にパーソナライズしています。

明らかに、顧客に関する詳細な情報があればあるほど、マーケティング活動の対象をより深く絞り込むことができます。 可能性はほぼ無限ですが、クリエイティブ マーケターが考慮すべき中心的な考え方は、オーディエンス セグメントが増えるということは、各セグメントの人数が減るということです。 言い換えれば、クリエイティブは、スタジアムを勝ち取ろうとするのではなく、「一連の親密な集まりでパフォーマンスする」ようになります. 当然、それはより多くのコンバージョンを意味します。

3.プラットフォームチートコードのロック解除

科学的スキル: Web プラットフォームを調査し、出力に対して統計分析を実行します。

ツール: API マーケットプレイス、Web スクレイパー、統計分析ソフトウェア、特にこれらのツールのより使いやすいバージョン。

機会:さまざまなプラットフォームでの「公開するのに最適な時期」に関する一般的な調査がすでにたくさん行われています。 しかし、真の競争優位性を得るには、独立した分析を行い、自分の目標に最適な戦術を見つけ出す必要があります。 ハッシュタグを含めること、単語数、プラットフォームごとの理想的な広告費はすべて、組織によって異なる問題です。

また、各最大のソーシャル メディア プラットフォームの背後にあるアルゴリズムについても、答えのない疑問がたくさんあります。 自動調査を大規模に実施することで、想像もしなかった可能性のある機会を解き放つことができます。

4. 今後のトレンドを予測する

科学的スキル:統計モデリング、機械学習、検索意図とユーザー行動データの収集と分析。

ツール: Google トレンド、マーケティング分析

機会:予測分析により、マーケティング担当者は未来を見ることができます。 これは 2 つの理由で重要です。

まず第一に、マーケティング活動をトップレベルのビジネス目標に合わせることができれば、取締役会の議席を得ることができます。 そこにたどり着くには、クリック率やソーシャル エンゲージメントなどのあいまいなデジタル指標を正確な利益予測に変換する必要があります。 これは、詳細なリード スコアリング、ライフタイム バリュー、解約率の計算などのトリッキーな問題で舗装された道であり、これらの数値を正しく取得するには、大量の質の高いインプットが必要です。

コインの反対側には、建物から完全に抜け出して、Product/Market Fit についてマクロな予測を行う能力があります。 創造的なリーダーは長い間、地に耳を傾け、文化的および社会的傾向を理解することが期待されてきました。 しかし、賭け金は今より高いです。 規律は直感に取って代わりました。

5. Google 検索結果で巨大企業に勝る

科学的スキル: ウェブ上の品質、関連性、信頼性を判断するために Google のアルゴリズムが探す信号を理解します。

ツール: SEO ソフトウェア

機会: Google 検索結果からオーガニック トラフィックを獲得することは、おそらくマーケティング ROI への最速のルートですが、これまで最も予測可能ではありませんでした。

これは、特定のクエリのランクを決定するために組み合わされる膨大な数のシグナルがあるためです。 単純なハッキングでシステムを操作しようとする試みには、一貫して罰則が科されており、今日、Google はこれまで以上にアルゴリズムを更新しています。

簡単な要約

データ サイエンティストの需要が急増しているのには十分な理由があります。 孫子の時代の戦略家たちは、より良い情報はより良い意思決定を意味し、今日の世界は構造化されておらず一貫性のない情報であふれていることを理解していました。

ほぼすべてのビジネス機能が、この混乱に飛び込んで有用な洞察を引き出すための方法論を確立していますが、マーケティングはほとんどのユースケースでデータを無計画に利用しています。パーソナライゼーションは顕著な例外です。

データ サイエンティストがスキルをマーケティングの課題に適用すると、Google の BERT 更新などのイベントの背後で何が起こっているかを解読できるようになり、コンテンツ ライターやストラテジストに具体的なアクションを与えて、信頼できる検索ランキングを獲得できます。 詳細なデジタル マーケティング メトリクスを調整して収益を正確に予測することで、マーケティング リーダーはビジネスに欠かせない存在になります。

競争上の優位性は、ソーシャル プラットフォームとオープンソース データセットを調査するノウハウを持っている人なら誰でも選択できる機が熟しています。 最後に、データは、データを収集する組織よりも、オーディエンスやパブリッシャーにとってより価値がある場合があります。 データをストーリーに変えることは、マーケティング担当者が実行できる最も強力な動きの 1 つです。

これらはすべて、より明白なパーソナライゼーションのユースケースを超えて、マーケティング担当者がよりデータ駆動型になる方法です。 STEM のバックグラウンドを持たないクリエイティブは、機械の台頭を恐れる必要はありません。 彼らは、スマートなツールと少しの規律の助けを借りて、これらのアイデアを完全に実行できます。

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