「コミュニケーションの最適化」が新たなミッションに
「キシリトール」「ガーナ」「コアラのマーチ」「チョコパイ」「クーリッシュ」「雪見だいふく」など、全国的に知名度の高いブランドを複数展開するロッテ。登壇した酒井喬亮氏は、同社のデジタルマーケティング黎明期について次のように説明する。
「私がデジタルを所管する部署に配属された2017年当時、デジタルマーケティングの位置付けはあくまでマス広告の“補完的”なポジション。YouTubeやTwitterなどに広告を配信する程度でした。それから徐々にCDPや各種データ分析ツールの導入、ファンサイト、Webメディアの立ち上げなど、取り組む範囲を拡大していきました」（酒井氏）
デジタルマーケティングを推進する酒井氏に、あるミッションが課された。それが「コミュニケーションの最適化」だ。昨今、消費者にアプローチするための「チャネル」も消費者自身の「興味・関心」も多様化。動画配信ひとつとっても、YouTubeやTVerなど接触メディアは様々だ。また「ユーザーの好みも単純に分けられなくなってきている」と酒井氏。たとえばアニメは子どもが見るものから、年代を問わず多くの人が好んで視聴するものへと変化している。ロッテでも細分化された消費者ニーズを理解し、最適なチャネルを通じてコミュニケーションすることが急務となったわけだ。
最適化のための4つの段階
コミュニケーションの最適化を目指す上で、酒井氏はまずゴールの定義と取り組むべき事柄の整理から始めた。コミュニケーションの最適化を「様々なマーケティングの指標・施策の関係性を整理・構造化。その上でKPIを設定し、PDCAを回していくこと」と定義。ゴールの達成に向けて取り組むべき事柄を次の4つに分け、1から順に取り組んでいった。
1．データ収集・整理
2．可視化
3．データ解析
4．モデル化
フェーズ1では、社内の各部署に蓄積されたデータを収集・整理・構造化した。「POSデータや出荷情報など、分散した社内のデータはきちんと施策に活かせる状態にまで整理・構造化して初めて真価を発揮する」と酒井氏。整理・構造化の際は「仮のKPIツリーを描いておくことが後々の工程で鍵となる」と続ける。
フェーズ2で取り組んだデータの見える化は、本講演の肝でもある「Marketing Cloud Intelligenceを活用したダッシュボードの構築」を意味する。フェーズ3は、フェーズ1で描いた仮のKPIツリーの中身を実際のデータと突き合わせて精緻化していく工程だ。「我々は今この段階にいます」と酒井氏は述べる。
そしてフェーズ4で取り組むべきモデル化とは、何かしらのマーケティング施策を展開するとなった際に「どれだけリソースを投下すれば、消費者の行動や感情はどの程度変化するのか」を方程式に落とし込む作業のことだ。「実際にはモデル化はできなくても、各施策の目的や指標を意識してPDCAを回す姿勢を根付かせることが重要」と酒井氏は語る。
