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マーケティングオートメーションのSalesforce Pardotを導入する企業が継続的に増加しているようだ。以前よりも、成長のスピードは鈍化したとはいえ、継続的に導入企業が増えている。一方で、マーケティングオートメーションとして有名なHubspotも継続的に導入企業が増えているようだ。しかし、正直なところSalesforce Pardotの導入スピードと比較するとHubspotの導入スピードは圧倒的とは言わないまでも大きな差があるようだ。 なぜ、ここまでの差が生まれてしまっているのだろうか？私はこの記事でその原因について推測したいと思う。推測の中には、私自身の想像がたぶんに含まれるのでその点についてはあらかじめご了承いただきたい。私が業界で感じている肌感覚を文章にしているだけなので根拠となるデータがあるわけではない。その推測とは何か？それは、Salesforce PardotとHubsp
マーケティングにおいて、「誰に」「何を」「どのように」の３つの要素を意識することは非常に大切である。だから、多くのマーケティング担当者はどうセグメントするべきなのか？どの人をターゲットとすべきなのか？といったことを考える。もちろん、「誰に」から始める必要はない。場合によっては「どのように」から始めることもあるだろう。アプローチは一つではなく、色んな方法があることを意識して取り組むことで型にはまらないやり方を見つけることが出来る。 しかし、このような「誰に」「何を」「どのように」の３つの要素を意識してもそう簡単にうまくいくものでもないことは多くの人が知っているはずだ。このやり方は、キャッチコピーを考える上でもよく使われる考え方であるため、非常に多くの人が取り組んだことがあるのではないだろうか。そのため、この手法の不完全さも多くの人が知っているはずである。 一体、この「誰に」「何を」「どのよう
膨大なデータを集計して傾向を見ることが「データ分析」だと思っているマーケティング担当者も多いと思います。時系列で並び替えてみたり、いろんな視点でデータを眺める作業をすることで何か面白い視点はないかと作業を続けるわけです。 しかし、多くの場合そのような集計レベルでは面白い示唆を得ることはありません。集計だけでも非常に大変な作業であり、重要ではあるのですが、その作業だけでは何も見つからないのだから、マーケティング担当者としては段々と嫌になってくるものです。 では、どうすればデータから有益な何かを見つけ出すことが出来るのでしょうか？集計レベルから一段階レベルアップするにはどうすれば良いのか？その一つのヒントは「多変量解析」であると私は考えています。多変量解析は、様々なデータから法則を見つけ出すような計算をするものであり、集計したグラフを見て眺めているだけでは見つけにくいものを見つけ出してくれる可
マーケティング担当者は、常に問題と向き合ってその解決方法を考え続けるものである。なぜ、CVが上がらないのか？なぜ、既存顧客が離脱するのか？なぜ、新規顧客を獲得できないのか？など様々な課題を抱えている。しかし、時間は限られており、取り組めることも限られている。そのような中で課題に優先順位をつけることで対応する。しかし、各々の課題がいつもスムーズに解決できるわけでもなく、対処療法に留まってしまうことも少なくはない。分かってはいるが、本当の原因が分からないので本当に有効な施策にたどり着けないのだ。 そのような課題を感じている人は、マーケティング担当者に限らない。多くのビジネスマンは常に自分自身が直面している課題をどう解決するべきなのかを考えているようだ。実際、本屋に行くと「問題解決法」の書籍が山のように存在する。特にコンサルティング会社出身者が執筆した書籍が人気である。彼らコンサルティングファー
顧客の20%が80%を売り上げている。有名なパレートの法則である。 マーケティングに関わっている人であればこの法則を知らない人はいないだろう。実際に、業務においてこの法則に出会ったことがある人も多いだろう。しかし、ほとんどの人が「ここまでは極端な数値ではないが、そのような傾向がある」と認識しているのではないだろうか。40％の顧客が、60％の売上に貢献しているという程度だろう。 実際、パレートの法則の調査期間が短ければ短いほど20：80の傾向を示す可能性が高くなり、調査期間が長くなればその傾向が緩やかになることが示されている。なぜなら、長期間の調査によってライトユーザーが比例して増えていくからと考えられている。また、20：80になるのは、調査した期間にヘビーユーザーが偶然大量にいたことでそのような数値になるとも言われている。 また、上記のようなライトユーザーが多くヘビーユーザーが少ない分布は
Salesforce SalesforceにOutlookメールを取り込むにはOffice365(Microsoft365)を利用していることが前提 Salesforceを導入しようとするお客様の中には、Outlookで送受信したメールをSalesforceの活動に自動的に取り込みたいと考える方が多くいらっ…
今回は、マーケティングオートメーションの機能を使った施策の考え方の基本となる部分について書きたいと思います。実際の業務で実践しているものをかなり簡略化してご説明します。また、理解しやすいように架空のクライアントと架空の課題を設定して、どうMAを活用したのかについて書いています。実践的な内容となりますので、そのまま自社のマーケティングにも応用できるのではないかと期待しています。 クライアントA社：BtoB企業向けebook・ホワイトペーパーのメディアサイト運営事業 マーケティング課題：資料掲載数の増加 BtoB企業向け情報提供サービスが主事業であるA社は、BtoB企業向けのホワイトペーパーやeBookなどの資料をA社が運営するメディアサイトに有料で掲載してもらうことで売上を上げている企業です。しかし、A社のメディアサイトへの資料掲載件数はここ数年落ち込んでいました。 新規獲得のために実施して
「デジタルマーケティングカンファレンス2017 spring」において、ＩＤＯＭの中澤氏は、ＡＩ導入の失敗の原因は、ビジネス課題を解決するためのＡＩではなく、いつの間にかAIありきで考えるようになってしまっていたことだと語った。ＡＩをマーケティングでどう活用すべきかと考える人が多いが、ＡＩは課題解決の一つの手段でしかないのだから、 本当にＡＩが最適な解決手段なのかを立ち止まってよく考えなければならない。 ツールの使い方を考えるのではなく、まず最適な課題解決を考えるべきであると語った。 ＡＩにしてもＭＡにしてもＤＭＰにしても同じである。ＡＩを使う必要は必ずしもないのである。ＡＩが必ず課題解決してくれるわけではないという少し冷静な視点で考えなければならない。これはＡＩに限らずなんでもそうなのだがいつのまにか忘れてしまうことである。
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