コロナ禍で激変する市場ニーズをつかみ続け、顧客を獲得! いま求められるマーケティング設計とは?

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2021年1月28日(木)  サポート事務局 HT

新型コロナウイルスの感染拡大により、従来のマーケティング戦略、事業スキームの見直しを日々強いられ1年が経とうとしています。経営計画の根本的な見直しと新しい事業スキームの構築が必須となっている企業様も多いのではないでしょうか。

多くの企業が人と商品・サービスとの接触を前提に事業計画やマーケティング戦略を構築してきましたが、これからは“最低限の接触”が定着してくる社会環境の中で、日々変化するマーケットニーズをつかみ続けていくかが重要になるのではないでしょうか?

 

 

■コロナ禍によるマーケティング戦略の変容

これまで、大きなマーケティングコストは認知や、販売チャネル(店舗やネット)を通して購買に促していくこと、そしてCRMに注がれてきました。

コロナ禍による影響はこのようなトラディショナルな手法に効率化を強いるようになってきています。生活者の行動変化がリアルなチャネルにおいて利用偏向をもたらしたり、通販/宅配の利用機会の増加による競争の激化などが顕著に表れてきています。

生活必需である流通企業はより的確なマーチャンダイジングに悩まされるようになり、また好調であるEC事業者においても競争の激化や志向サイクルの変化スピードへの対応に苦慮するなど、一見好調な業界でも今まで以上の対応課題が起きてきているようです。

こうした傾向は当分続くとみられ、新しい市場ニーズに敏感に対応できる力をもつことは避けられないでしょう。

世界的に実質国内総生産がマイナス2桁成長となっている現在、長期的に回復を見込める可能性は少なく、生活者の倹約傾向は継続し、購買に対する慎重姿勢が続いていくことも予測されます。

企業もこれまでのマーケティングコストを見直し、倹約的になっていくことは間違いないと思われます。すなわちマーケティングコストの使い方がより効果の高いところへと集中し、効果の薄いところへは収縮していくことになります。

 

■マーケティング戦略で効果を出すためには“予測の精度向上”がカギ

マーケティング計画を立案するための戦略にデータを活用し効果を図っていくことが叫ばれて久しく、ID-POSデータ、アクセスログ、視聴率、デジタルメディアデータなどを定常的に分析しマーケティング活動に利用している企業様も多いのではないでしょうか。

このようなデータマーケティングでは顧客の行動を分析し、同じ行動を見込み顧客に求めるためのコミュニケーションを図るということが主流でしたが、今後は“予測の精度向上”というニーズ把握が求められると考えます。

例えば、

 

・購買パターンの分析による顧客セグメント分類

・顧客セグメントそれぞれの購買確率の可視化

・複数の商材の場合は、アップセル/クロスセル購買確率の把握

・可視化された購買パターンごとのペルソナ/カスタマージャーニーの設計

 

これらに基づいたコミュニケーション設計により成果を最大化することに取り組んでいくことが重要になってきています。

これはBtoCのみではなく、BtoBにおいても同様です。むしろコロナ禍の中で対面営業の機会が制限されている現在、BtoB企業の方がより深刻かもしれません。

 

■取り組み事例

・一般消費者向けEC企業の事例

メール、DM、カタログ送付、メディアなどのコミュニケーション最適化を目的として

利用者の行動/購入履歴を分析、クラスタ分けすることで可視化。

購入するであろうレコメンド商品の選定と、施策対象者の選定に活用し、従来よりも高い反応率を得た。今後は休眠顧客の掘り起こしや休眠阻止にも活用予定。

 

・飲食関連施設業等への食材卸企業の事例

コロナ禍で訪問営業が難しくなってきた昨今、電話やメールでのアプローチの効率化

を目的に取引履歴を基にクラスタ分け。

営業先ごとにレコメンド商品の選定と営業先の優先順位付けを行い実施策設計に活用。

 

■恒常的に“スピード分析”ができることがPDCA適正運用のポイント

データマーケティングで重要なポイントにスピード“があります。

分析設計などを的確に行っても数カ月に一度コストをかけて分析していては変化の激しい市場の把握に後れを取ってしまう可能性があります。

昨今叫ばれているAIにより、分析の自動化、スピード化への取り組みが加速していますが、

多くの場合、膨大なデータの前整備に時間がかかったり、分析量によるコストが増大するなど成果に結びつくかどうかわからない時点でのAI導入に躊躇しているケースも多くみられます。

 

■ターゲットを可視化するKPOサービス

当社では、POSデータ、アクセスログ、メディアデータなどID+トランザクションデータであれば様々なデータを自動セグメントする人工知能”Target Finder”を産業技術総合研究所と共同開発しました。

この“Target Finder”を活用いただくことにより先に示した顧客の把握を行い『予測精度の向上』『恒常的分析のスピード化』を実現します。

また、このようなAIツールを使いこなしていくためにデータマーケティングのコンサルティング、データサイエンティストによるデータ分析など様々な企業の持つ課題解決に向けたKPO ( Knowledge Process Outsourcing  ) サービスを多数ご用意しております。

 

企業にとって“宝”といわれて久しいデータをまずは簡易に分析するところからお手伝いをさせていただきます。

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