Data Driven Knowledgebase

前回参加したマーケティングに関する講座で、マーケティングとは顧客をセールスに渡すことであると学びました。では、ここで言う「顧客」とはどういった人のことを指すのかというのが今回の講座のメイン部分です。

例えば、ポルシェは広告やSNSなどを活用せずとも十分に売れ収益が立つ位ブランディングに成功しています。この状況のように、認知や集客のためのコストがかからずに収益が上がっている状況はマーケティングにおいて一番良い状況であると言えます。

しかし、ビジネスの大半がその商品やサービスは、誰に向けたものなのかという「顧客設定」をしないと売れないのが現実です。例えば、一時期爆発的な大ヒットを記録したSONYのウォークマンも、初めはブルーオーシャンの領域であったため、幅広い層に手に取ってもらえる製品でした。しかし、AppleのiPodや中華系の格安デバイスの登場により音楽再生プレイヤーは瞬く間にレッドオーシャン化しました。

こういった状況の中で、ウォークマンは「オンガクには、オンガクの音」を掲げ、ハイレゾと呼ばれる高音質フォーマットの開発や、周囲の音を遮断するノイズキャンセリング機能の開発に注力し「音楽にこだわりを持つ人」にターゲティングを行い、業界の中での立ち位置を確立しています。

このようにターゲティングとは、多くの競合他社がいる中で、自社製品・サービスの介入余地のある消費者を見つける行為だと学びました。

では、良いターゲティングとはどういった状況のことを指すのでしょうか？社長は「ターゲットを絞り込めていて、最小限のコストで収益を最大化できている状況」とおっしゃっていました。

こういった状況を作り出すために、各商品・サービスにおけるLTVの高い人やコミュニティ内のでインフルエンサー的な人をターゲットにしリーチすることで、マーケティングコストを抑えつつも、高い効果量を得ることが期待できる。

例えば、外資系の自動車メーカーである「ベンツ」「BMW」「Audi」を考えてみます。これら3社は一見同じような販売戦略をとっているように思えますが、コンセプトやターゲット層が違います。

• ベンツ：所有する喜びを提供する


• BMW：駆け抜ける喜びを提供する


• Audi：革新性を提供する

このように、同じブランド力の高い自動車メーカーでも業界内での立ち位置が異なり、各社で収益を最大化するための戦略が立てられてることが分かります。

以上のことから、私はマーケティングにおいてターゲティングはビジネスで成功するための道標となる非常に重要な戦略の一つであるなと感じました。

今回の講座を聞いて、ターゲティングとデータ戦略は非常に相性が良いものだと感じました。なぜなら、データドリブンによる評価をすることで、ターゲティングの質を上げることができると感じたからです。このような背景から、ターゲティングの質を上げるためのデータ戦略のアイディアの独自の見解を述べていきます。

今回の講座で、マーケティングの効果を最大化するためにターゲティングを行うには、消費者の反応や真のニーズを的確に把握する必要であると学びました。そのため、自社の社内データだけではなく、多種多様な業界の消費者の消費行動や反応をデータ化し、分析することができるデータ基盤プラットフォームを構築することで、縦断的なデータに加え、横断的なデータも合わせて評価することで、今まで見つけることができなかったターゲットの探索に活用できるのではないかと考えています。

今回の講座を聞いて、ターゲティングをする際に一番難しそうだと感じた点が自社製品・サービス以外の動向を幅広い視点で評価しないといけない点である。上記プラットフォームではデータの収集と分析は可能だが、実際にどういった人物像をターゲットにとれば良いかまではわからない。したがって、これらの評価をもれなくダブりなく行うために、社会情勢やトレンド、消費者の反応などをデータ化し、これらのデータを基に各商品・サービスにおける潜在顧客層が多いターゲット層の探索や、競合他社間におけるポジショニングを提案してくれるAIの開発が効果的であると考えています。