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MA導入・活用に潜む3つの落とし穴~新規獲得の負のスパイラルを打破するために必要なこととは

MA活用がもたらすROIの大幅増加

 ここからは実際にMAを活用すると、ROIにどのような変化が見られるのか、先ほどの広告投資の例を元に、安部氏は解説した。

 仮にMAツールに月額60万円のコストをかけたとする。サンプル購入後に離脱した顧客に対し、セグメントを細かく設定してアプローチできるようになったことで、本購入は通常時の20%から25%に上がり、放置しているユーザーから400人を新たに本購入へと導くことができる。

 リピート購入も同様に、通常時の40%から45%に向上し、MAによって本購入したもののリピート購入しなかったユーザー400人のうち180人、さらに通常の広告投資で非リピート顧客となった240人のうちの60%にあたる144人が獲得できる。合計すると本購入が400名、さらにリピート購入が324件、先ほど同様15,000円の商品単価とすると、月間売上が約1,100万円、ROIは約1,800%となり、MAを活用しない新規施策の約22倍となる。

 「実際に、こういったことが起きるのがMAの世界。広告投資に比べて、極めて高い費用対効果で収益を向上させることができるのです。もちろん、新規施策で見込み客などを生み出す必要はありますが、新規獲得施策の過程でこぼれ落ちたユーザーに対する施策も検討すべきなのです」(安部氏)

MA導入・活用に失敗する企業が陥る3つの落とし穴

 安部氏はここまで、新規獲得を目的とした施策だけでなく、MAの活用が今後のマーケティングにおいて重要であることを解説した。ただ、MAの導入・活用が上手くいっている企業は少ないという。安部氏は、上手くいかない企業の悩みとして「ターゲットセグメントが、期待通りの細かさで切れない」「ツールの追加導入で、予想外のコストがかかった」「使い方がわからず、運用に乗らない」などがあるとし、その原因に当たるMA導入に潜む3つの罠を挙げた。

 1つ目のデータ統合の罠に関して、安部氏は「もっとも気をつけなければいけない罠」だと語る。

 「断言しますが、10年以内に、皆さんの会社でもデータ統合しなければならない時が絶対に来ます。なぜなら、データ統合しなければマーケティング効率が上がらない時代が既に来ているからです」(安部氏)

 しかし、勘違いしていけないのは、MAを提供するベンダーはあくまでMA領域だけのサポートしかできないということだ。通常、各データを取り込んで統合させるフェーズは、SIerやコンサルティング会社が行う構造になっている。そのため、一般的な企業はMA導入後にそれに気づき、イメージしていたターゲティングができず、追加でデータ統合するためのコストが発生してしまうのだ。データの複雑性が高い場合、億単位のコストになることもある。

 「例えば、広告Aから流入後、商品Bのページを閲覧し、かつ商品Cを購入したユーザーに対して、最適なコンテンツをLINEで送る、このように様々な情報を掛け合わせて施策を届けていくことこそがMAの本来あるべき姿です。データ統合ができていない場合、このような施策は実行できません」(安部氏)

 次に、ツール分散の罠に関して、MAの効果を最大化するためには、MA以外のツールも導入しなければならない点を安部氏は問題視した。例えば、広告データを活用するには効果測定ツール、アクセスログを取るにはサイト解析ツール、ビジネスデータを管理するには顧客管理ツール、データ統合を行うには基盤が必要となり、他にも様々なツールを活用しなければならない。しかし、複数のツールを様々な企業から導入すると、当然コストがかさんでしまう。

 最後に運用不全の罠だが、MAは新しいテクノロジーのため運用ノウハウを持った人材が少ない。そして「初心者にとってはUIも使いづらい場合も多い」と安部氏は語る。そこで運用を上手く行うために必要となるのが、自社企業のITリテラシーとリソースの状況にあわせてベンダーとツールを選ぶことだという。安部氏が掲げるツールおよびベンダーの選定ポイントは以下の通りだ。

 くわえて、安部氏は運用に乗らない事例として、ツール利用に関する説明が少ない場合や、外資系ツールでありがちな、外部パートナーや日本法人が間に入るために、本国ベンダーに質問しようにもコミュニケーションに時間がかかってしまうケースを紹介した。

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データ統合を容易に、そして多機能で対応

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この記事の著者

東城 ノエル(トウジョウ ノエル)

フリーランスエディター・ライター 出版社での雑誌編集を経て、大手化粧品メーカーで編集ライター&ECサイト立ち上げなどを経験して独立。現在は、Webや雑誌を中心に執筆中。美容、旅行、アート、女性の働き方、子育て関連も守備範囲。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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MarkeZine(マーケジン)
2016/11/16 10:00 https://markezine.jp/article/detail/25406

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