「お客様に愛されるマーケティング」の今後
——今後強化していきたいことなどはありますか?
まだまだ機械学習の精度を高めていく必要があり、そのためにやるべきことは大きく2つあります。一つは「DUKE」のデータの拡充で、もう一つはそこからの仮説立てです。前者はサードパーティデータを取ってくるという選択肢もありますが、やはり各グループ会社の理解と協力を深めていくことを第一に考えています。また、こういった取材や社外での登壇の機会は、我々が取り組んでいることを知ってもらえるきっかけになるので、非常にありがたいです。ポジティブな認知をしてもらえるよう、今後も頑張っていきます。後者については、現在データサイエンティストの採用に力を入れています。仮説類推の精度を上げていくために、いろいろな人の力を借りていきたいと思います。
——最後に繁田さんおよびチームのみなさんが目指していらっしゃる「愛されるマーケティング」の今後の展望についてお聞かせください。
少子高齢化をはじめ、今言われているような社会的な環境変化を踏まえると、これまで通りの営業のやり方は通用しなくなってくるでしょう。まったく通じなくなるというよりは、営業を担保に売上を伸ばしていくことが非常に難しくなると考えています。
私も、やれ「飛び込み営業してこい」「電話帳のリストにかけろ」なんて言われてきた世代です。比較対象が極端かもしれませんが、Z世代やデジタルネイティブなど今後主力となる若い世代と、我々の世代はそもそもの価値観が違います。営業の在り方を変えるという点で、「愛されるマーケティング」は必要不可欠なものだと実感しています。
そして、私は人材サービス業界がこれからの世の中に貢献できることは、とてつもなく大きいと思っています。少子高齢化についても、日本全体の生産性を上げていくことについても、正しく人材の流動化を促すことについても、我々人材サービス業界がやるべきことがまだまだたくさんある。その中で、我々の進めているプロジェクトが「新しいやり方」として本当に正しいのかどうかわかりませんが、私なりに「これだ」と思うことを進めているつもりです。
「はたらいて、笑おう。」というグループビジョンを実現しようと思ったら、当社はもちろん、業界全体が良くなっていく必要があります。我々の「愛されるマーケティング」がその最初の一歩になっていると信じて、これからも取り組みを進化させていきたいと思います。

 
                    
                     
                    
                     
                    
                     
                    
                     
                    
                     
                    
                     
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                    
                                     
                                    
                                     
                                    
                                     
                                    
                                     
                                    
                                     
                                    
                                     
                                
                                 
                                
                                 
              
            