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MA導入の成否を分ける「攻め」と「守り」の施策とは ツールとデータを正しく活用する方法

2017/04/10 08:00

 せっかくマーケティングオートメーションを導入しても、効果的に使えずに宝のもち腐れとなっている企業も少なくないのではないだろうか。日米のIT企業のグローバル化を支援するプロフェッショナルサービス会社である、サンブリッジの小野裕之代表取締役社長が「マーケティングオートメーションにおけるツールとデータの活用法」について講演した。

マーケティングオートメーションの本質とは?

サンブリッジ代表取締役社長、小野裕之氏

 メール配信ツール、ユーザートラッキングツール、ランディングページの生成ツールなど、機能だけを挙げてマーケティングオートメーションだと思っている人がいるかもしれない。しかし、もちろんそれらはマーケティングオートメーションそのものではない。

 「マーケティングプロセスを『見える化』して、どこで何をすればよいかを判断できるようにすることが、マーケティングオートメーションの本質です」と、サンブリッジの小野裕之代表取締役社長は言う。一般的なKPIとしては、リードの数・質・遷移率・単価が挙げられるが、マーケティングオートメーションの最終的なKGIは「収益の拡大」だ。

 マーケティングオートメーションを導入することによって、企業が実現したいと考えていることは何なのか。小野氏は以下の5つを挙げた。

 1. スコアリングで見込み度合いを可視化したい      

 2. セグメントごとの施策を自動化したい         

 3. リードを育成して商談を増やしたい         

 4. CRMと連携してマーケティング施策のROI(投資対効果)を出したい

 5. 営業マンにもっと高い生産性を期待したい       

 

データを活用し、リードを創出する

 しかし、小野氏によれば、単にマーケティングオートメーションを導入するだけでは、これらの目標を実現することは難しいという。その理由とは何なのだろうか。マーケティングオートメーションを導入する5つの目的に対して、小野氏はそれぞれに課題があると説明した。

 まず「スコアリングで見込み度合いを可視化したい」という目的には、正確なスコアリングをすることが非常に難しいという課題があるという。「価格のページを見たら10点、ダウンロードしたら20点と積み上げていって100点を超えたらホットリード」というのが一般的な考え方だが、配点の仕方がよくわからないという悩みをもつ人は多い。

「一度間違えてしまうと、どこに戻ればいいのかが難しい。単純に点数を積み上げるだけでは、クライアントの興味が離れてしまうことがあります。設定が細かくなれば設計もそれだけ複雑になり、スコアリングが難しくなるという悪循環です。私は機械学習、または統計を用いることをご提案しています。

 それには、『ダイレクトメールの送付先を選んで、効果の出る相手だけに送る』という昔からあるダイレクトマーケティングの手法を応用します。

データを元にゴールを設定し、リード予測を行う

 成約の実績テータ、つまりマーケティングオートメーションを使って『受注できた』、あるいは『アポイントがとれた』というゴール設定をして、成約したお客様とそうでないお客様を識別します。そして、成約しやすいお客様のモデルを設定し、属性、パターンがどういうものなのかを見ます。モデルができあがり、新しくお客様にそのモデルを設定すると、一つの値がそのモデルに近いかどうか、成約が難しいかどうかがわかるようになります。クリックなどの行動とは関係なく、実績から予測することができます。データからお客様のパターン傾向を導き出し、予測するというアプローチです」(小野氏)

 一方で、「セグメントごとの施策を自動化したい」に関しては、設定確認・動作テストに時間がかかることが課題として挙げられるという。

設定が複雑になればなるほどミスが発生しやすくなり、対応する時間が増えていきます。弊社はテストを行う会社と協業して、テストを行い、ミスを減らすようにしております。テスト設計は人間がやるしかないのですが、反復作業に関しては、かなりの部分、機械の処理でカバーできます。RPA(ロボットプロセスオートメーション)によって、検証プロセスを自動化すれば、パターンをロボットに記憶させ、ミスなく早く効率的に検証作業を行うことができます」

 ここまでが、データ活用によるリードの創出だ。では、実際にリードを活用するにはどのような施策が必要となるのだろうか。

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