ハイテク企業におけるマーケティングキャンペーンの最適化

 2020.05.20  Marketing Intelligence

ハイテク産業は、消費者動向、環境の変化、イノベーションの最先端に位置していることで知られています。このような時代においてマーケティング担当者は消費者のニーズや行動の変化を敏感に察知して予期することがこれまで以上に重要です。ひときわすぐれた顧客体験をつくり出すことは、マーケターの最優先事項でしたが、このことは今のような時代においても変わりありません。しかし、同時に今日のような経済環境の中で重要なことは効果的なマーケティングを推し進めていかなければならないということです。

変化する消費者のニーズを予測する

社会的な距離を取ることが、消費者と企業との関わり方を劇的に変えました。一部門の販売や購買が減少した一方で、インターネットによる購買が加速したことで利益が増加した企業もあります。例えば、消費者は自宅で新たな趣味であるeスポーツやゲーミング・プラットフォームにより、そこからの企業との繋がりが強まったりしています。このような行動や消費の変化のために、企業はコミュニケーションの方法やマーケティング戦略を変える必要があり、消費者の新たなニーズに応え、新たな制限範囲内で上手く機能させる必要があります。製品やサービスの提案を入れ替えたり、新しいゲームやストリーミング配信サービスを支援するオンラインルートにメッセージやコミュニケーションを向けなおしたりなどです。

データドリブンなマーケティング手法を採用すると、マーケターは業績についてのリアルタイムな知見を利用して市場の変化が理解しやすくなります。それによって、どのようなコミュニケーションや製品、サービスが消費者に最も反響があるか、また、顧客との最善の関わり方をよく理解することで危機の時期を機会の時期に変えることができます。

各チームを緊密に協力させ、コミュニケーションを可能にする

今日のような時期に、消費者だけでなく、内部のテクノロジー関連組織全体とも関係を維持し意思疎通をとり続けるのは重要であり、難しくもあります。フォーブス誌によると、企業の97%は全従業員が現在、在宅で仕事をしていると述べています。チームが効果的に情報を共有し、事業の最終目標や目的に向かって緊密に協力し続けること、一丸となって円滑な消費者体験を提供することが特に重要です。テレワークに関しては、クラウドベースのソリューションなら、従業員がデータや情報に最も容易にアクセスでき、マーケティング業績の単一の情報源により従業員は同じデータを使って作業することができるでしょう。

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より少ない費用で、より多くを達成し、効率性を見出す

コストの最適化は、危機と変化の時期を通して安定性を維持するための最も効果的な方法の一つです。それをするためには、マーケターは、マーケティングの透明性や、購買プロセスの初期段階のマーケティング戦略から最終段階のコンバージョンや成果に繋げるまでの連続性を持つことが重要です。それにより、マーケターは各マーケティングキャンペーン、メッセージ、クリエイティブ、チャネルの投資対効果を測ることができます。これらの知見を利用し、マーケターは業績データに基づいて費用の再配分や削減ができ、どのキャンペーンが上手くいっているか、どのキャンペーンが期待以下かを理解できます。

より少ないコストで、より多くを達成するには、マーケターは効果的に作業する必要があります。マーケティング・チームが、データの統一化やデータの知見の取得を自動化するシステムを推進すると、データの運用や異なるデータ情報源を手動で関連付けることに時間をかけなくて済みます。それによって、マーケターには、知見に基づいて行動し、キャンペーンの活性化、あるいはオーディエンスの絞り込みを変え、実際の業績データを使って、事業の目標に最も良く呼応する決定、戦略を形づくる時間に関われます。

Datoramaのようなマーケティングインテリジェンス・ソリューションは、マーケターがすぐれた顧客体験を提供し、マーケティングを俯瞰的に見ることができ、知見、効率的な支出、予算の配分を迅速にし、ビジネスの初期から最終段階への目標を達成できるよう支援します。

テクノロジー産業Trailblazersの一つ、Autodeskの声を聞いて、どのようにDatoramaを利用してキャンペーンを最適化し、知見を行動に変え、利害関係者を連携させ、適切な時期に適切なメッセージで変化する消費者のニーズに応え、顧客との総合的な関りや事業の成長を促進したかを学んでください。


出典: "Optimizing Marketing Campaigns & Aligning Teams Across the High Tech Industry", Datorama.com, (参照 2020-05-15)

 

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