DatoramaでMarketing Cloudアナリティクスの一段上の活用を実現 (パート2)

 2020.06.19  Marketing Intelligence

Marketing CloudデータがDatoramaに取り込まれると、パフォーマンスの測定と分析を開始する準備が整い、より大きな確信をもってマーケティングの意思決定を行うことができるようになります。 Datoramaを使用すると、マーケターはより深いインサイトにアクセスし、キャンペーンのパフォーマンスに影響を与え、目標を達成し、マーケティング予算の効率を維持することができます。マーケターはワンクリックするだけで可視化を開始し、関係者間で容易に共有できるようになります。シリーズのパート2では、DatoramaでMarketing Cloudデータを分析し可視化する方法を探っていきます。

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ピボットテーブル

データストリームを検証しアドホック分析を継続的に行う方法として、マーケターはDatorama内のピボットテーブルを利用することができます。これはフィルターを作成し、使用するメジャーやディメンションを定義する機能を備えたドラッグアンドドロップツールです。

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ピボットテーブルは、可視化するデータの準備にも使えます。Marketing Cloudレポートツールを使用したことがある方なら、アドホックレポートビルダーであるDiscoverについてはよくご存知かもしれません。Discoverを使用すると、電子メール固有の定型ディメンションとメジャー全体を使って電子メールレポートを作成することができます。Discoverのパリティを検討されれば、その「ライブラリ」からどんなディメンションやメジャーでもスワップアウトできる機能はDiscoverレポートツールを超えて拡張されますので、チャネルサポートがさらに増え、このデータセットからの可視化も可能になります。

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Einstein Marketing Insights(EMI)

EMIは高度な人工知能(AI)のインサイトをもたらす機能で、特定のKPIのディメンション上をクリックするだけで簡単に設定することができます。これがキャンペーンのさまざまな属性やMarketing Cloud内のパフォーマンスを分析する機能に大きな影響をもたらします。たとえば、件名、送信日/時間、サブスクライバーステータス、クリエイティブ/コンテンツを使って最適化戦略を深く掘り下げることができます。

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これにより、インサイトの解釈に必要な文脈だけでなく、より良い結果を得るための代替手段も提供されることになります。インサイトはスケジュールしてビジュアリゼーションに埋め込むことができますので、主要基準に対する継続的な最適化に有効です。マーケターにとっては、EMIを使用することで、時間の経過に伴う変化の推進要因を特定したり、すべてのマーケティングデータにわたって隠れた価値や最適化の機会を発見しやすくなります。

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ダッシュボード

一旦ディメンションとメジャーを設定すれば、カスタマイズ可能なセルフサービスのダッシュボードがDatoramaプラットフォームの視覚化機能を通じて利用可能になり、クロスチャネルとプラットフォームのデータストリームが一元化されたビューとしてシームレスに結合されます。インタラクティブフィルター、KPI「スイッチ」、そして「比較」ウィジェットタイプがレポートインタラクションのエクスペリエンスを変え、見る者を静的な形式からデータ・ディスカバリへと移行させます。

以下は、Marketing Cloudページの一例です。API Connectorベースのソース(緑)と送信ログ/データレイクソース(紫)のデータを1つに可視化してまとめたものです。

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こうしたダッシュボードにより、マーケターは各利害関係者に対し、それらの関係者が気にかけるKPIや傾向、ドリルダウンに基づいた適切なビューを提供することができます。マーケターがさまざまな地域やビジネスユニットにまたがって活動している場合は、全員が同じ一連の事実に基づいて作業し、共通するビジネス目標に向け協力して取り組めることが大切です。

 

目標

マーケターはさらに、Marketing Cloudキャンペーン全体でKPIを監視するための目標を設定することもできます。目標を設ければ、測定をベンチマーク化し、それを日々のランレートに対して設定することができますので、マーケターはそのパフォーマンス目標にプログラムコードによって調整されるようになります。しかもそれが統一されたマーケティング戦略の下で行われます。

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アクション

次に、「目標」からトリガされた「アクション」を階層化することができますので、それをKPIの数値が下回ったときにマーケターに通知したり、実行プラットフォームで直接アクションを実行したりするよう設定することができます。次の図で、メールの配信率が目標のしきい値を下回ったときにマーケターにメールで通知するように設定されたアクションの例をご紹介します。

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DatoramaのMarketing Cloudアナリティクスをフルパワーに活用することで、マーケターはMarketing Cloudデータをシームレスにプラットフォームに統合し、AIを活用したインサイトにアクセスし、目標やベンチマークを通じてKPIを監視し、データを可視化し、最終的にはキャンペーンにおいてアクションを起こし、顧客やビジネス全体において最大の効果を上げることができるようになります。

 

この記事は、アメリカを本拠地とするDatoramaのプリンシパル・ソリューション・エンジニア、Cristina Hernandezによって執筆されました。「マーケター向けガイド:DatoramaでMarketing Cloudアナリティクスの一段上の活用を実現するには」の全文が間もなくブログで公開されますので、こちらも合わせてご参照下さい。

出典:"How to use Datorama to Supercharge your Marketing Cloud Analytics (Part 2)", Datorama.com, (参照 2020-05-21)

 

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