「One to One マーケティング」がいよいよ自動化の時代へ
顧客を全体としてではなく、一人ひとりにフォーカスしてアプローチするという「One to One マーケティング」の考え方は決して新しいものではない。
20年以上前から存在し、テクノロジーの進化とともに様々な形で進化してきた。そして近年、ビッグデータの分析が容易になり、端末のパーソナル化が進むなど環境の変化により、デジタル上で多数の顧客を抱えても投資対効果が得られるOne to Oneが可能になってきた感がある。
とはいえ、いざ実践しようとした時に「『顧客の趣味嗜好が散在化しており、変化も激しいために理解が難しい』または『情報が多種・膨大であり、どこから手を付ければいいのかわからない』といった状況に陥る企業も少なくないのではないでしょうか。
特に後者の場合は『データを溜められない』というシステムや業務フローに問題がある場合と、『データを溜めても使い方がわからない』というノウハウ・スキルに問題がある場合があると感じます」（林氏）
Probanceプロダクトマネージャー 林 隆司氏
はたして顧客の「人となり」を知るためにどうすればいいのか。林氏はWebで得られる定量的データから、主に購買履歴やWebログによって「行動と動機」、そしてデモグラフィック情報やLTVに合わせた顧客定義から「生活と態度」の2つの視点から分けて分析し、顧客像を見出すという。
これをデータで分類すると、顧客リストや商品情報といった「オフラインデータ」、Webアクセスログなどの「オンラインデータ」、そしてSNSやパブリックDMPからの「外部データ」の3つになる。そして、近年ではオムニチャネル化が進められつつあり、顧客一人ひとりに情報が紐づいてどのチャネルにおいてもサービスが享受できることが求められている。
それでは、顧客を理解した適切なコミュニケーションとは、どのように行われるべきなのだろうか。林氏は「誰に」「何を」「いつ」「どのように」という4つの要素を効果的に組み合わせる必要があると語る。その組み合わせを考える上で仮説が立てられるよう、One to Oneマーケティングのシナリオ例を紹介。見込顧客から初めての購入、たまに購入するようになり、最終的にはロイヤルカスタマーとなってもらう。それぞれ一人ひとりに合わせた働きかけで、5人の顧客との関係性を深めていく様子がデモンストレーションによって示された。
こうしたOne to Oneマーケティングを大量の顧客に対して効率的かつ自動的に行う仕組み。それが「マーケティングオートメーション」というわけだ。施策の方向性としては、商品中心で「誰がターゲットとなるか」を考える方法、そして顧客中心で「いつ、何を、どのようにオファーするべきか」を考える方法がある。
しかし、その時に同時に考慮すべきなのが費用対効果、人手による限界などだろう。たとえば、オフラインのデータを用いてターゲットを設定してメールを配信する場合、手動であればおそらく5～30種類／日が限界だ。さらにWebログを用いたOne to One対応ならどうだろう。そもそもWebデータは大量なため、扱いそのものが難しく手動では扱いにくいデータだ。つまり、オフラインデータのみを用いたOne to Oneであっても一定数以上であれば「マーケティングオートメーション」を導入する意味があり、ましてWebデータを解析してオムニチャネルに対応するのであれば必須と言えるわけだ。
マーケティングオートメーションの効果
One to Oneマーケティングを自動化するためには、データを蓄積し、それを予測と可視化および運用・実行へとつなぎ、コミュニケーション手段を設定、作成する必要がある。
ブレインパッドでは自社サービスだけでなく、それぞれの分野で様々なパートナーと連携しながら、ワンストップサービスでのソリューションとして提供しているという。
その実例として、まずマーケティングオートメーション「Probance Hyper Makeritng」を用いた「ECサイトA社」の例が紹介された。様々なステイタスのユーザーにメールにてECサイトへの再訪問を促すというシンプルなものながら、「カート放置」フォローキャンペーンでは売上全体に対して1.75％の効果が得られた。
その際2回のメールで、CVRが1回目10%、2回目6%となり、通常のメールが0.5%であることに鑑みると10～20倍となっており、かなり効果的といえるだろう。さらに「閲覧後放置」フォローにおいてはCVR3～4%と低めであるが、数が多いことから売上の7.8％を占めるほどの効果が得られたという。
二例目はメディア企業「B社」で、プライベートDMP＋マーケティングオートメーション＋BIが用いられている。
かつては会員のオンライン、オフラインデータが一元化されておらず、会員に対してほぼ同じ施策を実施し、広告主は「応募者の基礎情報」しか与えられていなかったものの、One to One施策が可能になったことで、ユーザーの嗜好や個々の行動情報に応じた情報提供がメール及びサイトにて可能になり、それぞれのチャネルで提供される情報が連動できるようになった。また、広告主にも「パーソナライズレポート」としてきめ細やかに提供できるようになったという。これによりユーザーの利便性ばかりでなく、広告主に対する媒体価値向上にもつながった。
POSデータを会員に紐づけたすかいらーくの事例
最後はデータマイニングソフトウェアを用いた「すかいらーく」の事例が紹介された。2014年10月にガストアプリをリリースし、約1,300店のPOSデータを会員に紐づけ、One to Oneマーケティングを実現できる環境が整ったことがきっかけだという。
様々なキャンペーンの告知のほか、顧客別クーポンの配布なども行い、その反応確率予測が課題となったが、そのデータ処理とともにPOSからの大量データ、個人へのスコアリングといった、大量かつスピーディな分析モデルを構築する必要があった。しかしSAP InfiniteInsightを導入したことで、短時間かつ大量の分析モデル作成が可能になり、より効果的なキャンペーンが実現できるようになったという。
最後に林氏は「『誰に』『何を』『いつ』『どのように』という4つの要素を組み合わせて、One to Oneマーケティングを行うためにはマーケティングオートメーションツールの活用が不可欠です。テクノロジーの力を最大限活用することで、初めて効果的なOne to Oneマーケティングが実現できると考えます」と改めて強調。さらに、天気予報と連動したり、実店舗ごとに異なるキャンペーンを行なう、動画をOne to Oneマーケティングに活用するなどの未来も示し、講演を締めくくった。
