勘と経験だけでは役に立たない時代
MZ：まだ、細かい作業は残ってしまっていた？
菅原：そうですね。データドリブンマーケティングの実践において、各種プラットフォームからのデータ集計や統合は煩雑な作業として残っていました。今回のデータ連携はその解決のひとつです。
MZ：実際に連携して、どんな手応えが得られていますか？
新名：元々、セールスフォースやMarketoに蓄積しているリード情報と、アドエビスで取得した広告情報の一部をつなげることは手動ではやっていたのですが、その日次作業が不要になったのは効果のひとつとして大きいです。
もうひとつは、今まで以上に精緻にホットリードを定義できるようになったことですね。Marketoで取得できるアクティビティだけではなく、ホットリードの抽出にアドエビスで取得できるアトリビューションのデータもより多く使えないかと思っていたんです。そうすれば、分析し得るデータが増えますよね。
MZ：なるほど。
新名：データが多様かつ膨大になり、今は勘と経験に頼れない時代になっています。なので、過去にアポイントが取れたリードの特徴、逆にアポが取れない温度の低いリードの特徴などを機械学習させ、モデルを組んで予測したかったんです。アドエビスのデータを連携したことで、それも含めてホットリードを抽出できるようになったので、インサイドセールスにより効率的にリードを回せる環境が整ったところです。
データ×AIで効率化し、人の力は戦略部分へ
MZ：まさに、ファネルの入り口から出口までがつながって、データドリブンマーケティングが加速しているわけですね。では皆さんから、今後の展望をうかがえますか？
岩田：今のお話を受けて、もう少しリードジェネレーション領域で提供できるデータを増やせるなと思いましたね。今、クロスデバイスの計測ツールも開発中なので、それが整えばデバイスをまたいでも重複せずアノニマスユーザーを正確に補足できるようになります。
菅原：それ、とてもいいですね。当社には世界トップクラスのデータサイエンティストがおり、データが豊富であるほどその可能性を引き出すことができると思っています。できるだけ初期の段階から一気通貫でアクティビティを可視化し、ユーザーデータをひとつに統合できることで、さらに良質な顧客体験につなげることができると確信しています。
機械学習による分析も運用に乗りつつあるので、データ×AIによってデータサイエンティストやマーケターの力をさらに高度な分析や設計に投じて、我々のクラウド名刺管理サービスをビジネスインフラにまで押し上げたいと思います。
新名：Marketoをハブに、広告、リードアクティビティ、営業のデータを一気に集められるようになったので、マーケティング分析には強力な追い風だと感じています。これまで見えていなかった重要な指標やインサイトの発掘もできると思うので、本業での存在感はもちろん、マーケティングテクノロジー領域でも当社がリードしたいですね。
福田：MarketoでもGoogleと協業してAIに開発投資し、同社のエンジニアも常駐している状態です。直近ではアドエビスとの連携をより多くのユーザー企業に使っていただきつつ、前半で岩田さんも他のサービスとの連携を進めているといわれていたように、当社も様々な連携を進めたいですね。企業のマーケティングニーズは多様ではありますが、パターンはあるので、ケースごとに最適なソリューション群が接続済み、という状態を目指したいです。
