マーケティング測定の未来：データの世界で勝つ方法
公開: 2021-11-292006年にリサーチアナリストとしてキャリアをスタートしたとき、マーケティングは現在よりもはるかに簡単でした。 業界はそれほど混雑していませんでした。 オーガニック広告と有料広告の両方で検索の機会は膨大でした。 ダイレクトレスポンス広告は全盛期でした。 マーケターはほとんどすべてを追跡できます。
おそらく、最も困難な課題は、分析とレポートのために、サイロ化されたマーケティングデータをスプレッドシートに取り込むことでした。 そして、それが私が最初にスーパーメトリクスを作成した理由です—私のようなマーケターが手間をかけずに必要なすべてのデータを取得できるようにするためです。
今日に至るまで、マーケティングデータの測定と統合は、多くの企業にとって依然として大きな障害となっています。 そして正直なところ、より多くのデータを同時に蓄積すると同時に追跡がより困難になるにつれて、課題はさらに複雑になります。
この投稿では、マーケティング測定の課題とそれらを克服する方法について詳しく説明します。
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マーケティング測定が直面する3つの主な課題
1.追跡可能性の低下
サードパーティのCookieの消滅から始めましょう。
マーケターは、マーケティング活動からコンバージョンまでの顧客の全過程を追跡することができました。 しかし、それはもはや事実ではありません。 グーグルやアップルのような大手企業はサードパーティのクッキーを禁止しています。
その結果、マーケターが他のWebサイトやアプリでのオンライン行動に基づいて適切なオーディエンスを作成し、リーチすることは困難になります。
さらに、マーケティングのパフォーマンスを評価および監視することも首の痛みになる可能性があります。 クリックのみに大きく依存するマルチタッチアトリビューション（MTA）のような測定モデルは、信頼性が低くなり、時代遅れになる可能性があります。
サードパーティのCookieなしでマーケティングを成功させる方法
サードパーティのCookieに別れを告げるということは、パーソナライズされたマーケティングに別れを告げるという意味ではありません。 クッキーのない世界で優れたカスタマーエクスペリエンスを生み出すための5つのステップを学びましょう。
2.データの爆発的増加
あなたはおそらくスコットブリンカーのマーテック5000インフォグラフィックに精通しているでしょう。これは現在市場で入手可能なマーケティングプラットフォームとツールを示しています。 おそらく今は10,000に近づいています。
10,000。
ほとんどの企業は、管理できるよりも多くのデータを蓄積しています。 データが増えるということは、技術スタック全体にサイロ化されたデータが増えることも意味します。 皮肉なことに、ビジネスのデータ量は指数関数的に増加していますが、追跡も難しくなっています。
すべてに対処するための最良の方法を見つけるために進行中の戦いがあります。
3.競争の激化
最近はほとんどの人がオンラインマーケティングをしているので、競争は熾烈です。
2021年には、平均的な人が毎日6,000から10,000の広告に出くわします。 消費者は、選択肢、広告、メッセージのプールに溺れています。 マーケターは、ノイズをカットして目立つ方法を見つける必要があります。
最後に、混雑した市場は、有料広告のコストが常に増加することを意味します。 優れた投資収益率を得るのはさらに困難になります。
これらの3つの課題は、数百万ドルの質問につながります。企業は、今後の方向性に合わせてマーケティング測定戦略をどのように準備できるでしょうか。
測定の課題を克服するための3つのステップ
ステップ1：自社データを増やす
まず、自社データの拡大を開始する必要があります。 これがその意味です。
CRMに品質データを入力します
CRMはあなたのビジネスの基礎です。 CRMを持っていない会社はCRMに投資する必要があります。 ここで重要なのは、CRMをクリーンで適切な状態に保つことです。
優れたCRMは、ゴミではなく、顧客や見込み客に関する質の高いデータで満たされています。
データの中央リポジトリを作成します
CRMを導入したら、CRM、Web分析、有料広告、マーテックツールなど、さまざまなソースからのデータを1つの屋根の下に集めて、マーケティング活動の全体像をすばやく把握できるようにすることを検討します。
始めたばかりでまだ多くのデータがない場合は、GoogleスプレッドシートやExcelなどのスプレッドシートを使用して、データを保存および分析できます。
会社が成長するにつれて、データも成長します。 この時点で、スプレッドシートからGoogleBigQueryやSnowflakeなどのデータウェアハウスに移行することを検討できます。
広告費を再考する
次のステップは、表示されている結果に応じて広告予算を再評価することです。 これは多くの人にとって簡単に思えるかもしれませんが、予算が大きい場合は、あちこちで機会を逃す可能性があります。
ステップ2：マーケティングミックスモデリング（MMM）のためのマーケティングスタックの将来性
自社データを増やし続けるにつれて、マーケティングミックスモデリングも検討する必要があります。 マーケティングミックスモデリングは、過去のマーケティングおよび販売データを使用して、将来のマーケティング活動が収益に与える影響を推定する統計的アプローチです。
マルチタッチアトリビューションのような顧客アクションの弱い連鎖に依存する代わりに、マーケティングミックスモデリングは、統計的手法を使用してマーケティングのインプットと結果の関係を分析します。
マーケティングミックスモデリングとマルチタッチアトリビューション
あなたのビジネスに適しているのはどれですか？ それぞれのアプローチの良い点と悪い点を発見してください。
このようにして、マーケターはさまざまなマーケティングチャネルと戦術の間でリソースをより適切に割り当てることができます。
マーケティングミックスモデリングは、主に十分な予算のある大規模な広告主にとって有効な手法ですが、この種の分析のためにマーケティング技術スタックを準備することもできます。
多くの企業がマーケティング分析スタックの3つの層に移行しており、各層はマーケティングミックスモデリングに一歩近づいています。
Tier 1：基本的なマーケティング分析スタック
レポートにGoogleスプレッドシートやExcelなどのスプレッドシートを使用しているマーケターは、最終的に制限に直面します。 データが指数関数的に蓄積されると（新しいデータと履歴データの両方）、スプレッドシートツールのコンピューティング機能が不足します。
さらに、このデータをマーケティングチャネル間でブレンドし、スプレッドシート内の非マーケティングデータで強化します。
スプレッドシートの重みを利用してデータを最大限に活用するために、データウェアハウスをスタックに追加できます。 基本的なマーケティング分析スタックは次のようになります。
基本的に、すべてのデータをデータウェアハウスに移動する必要があります。 Supermetricsなどのツールを使用して、データ転送を自動化できます。 GoogleスプレッドシートやGoogleCloudStorageなどのアドホックデータソースも、BigQueryモデルへの入力として簡単に追加できます。
さらに、Google Data Studio、Looker、PowerBIなどのBIツールをレポート用に保持できます。
Tier 2：レポートデータを生データから分離する
基本的なマーケティング分析スタックは、データジャーニーの最初の段階にいる場合、かなり遠くまで到達できます。 ただし、ビジネスがより多くのデータを蓄積するにつれて、最終的には、データをソースからデータウェアハウスに直接フィードし、次にBIツールに直接フィードすることは最適なアプローチではないことに気付くでしょう。 生データに直接基づいてレポートを作成している場合、そこでの多くの機会を逃していることになります。
そこで、Tier2スタックが役に立ちます。
Tier 2では、「生の」データを「レポート」のデータから分離します。 レポート側にデータをフィードする前に、データのクリーンアップ、変換、および強化を行うことができます。 通常、cronジョブを使用して、生のテーブルからこのスタックのレポートテーブルにデータを処理する必要があります。
多くの企業はTier2で本当に遠くまで行くことができます。ただし、データパイプラインの複雑さを維持するには、優れたドキュメントと人材に依存する必要があります。これにより、Tier2は不安定な状況に置かれます。
Tier 3：Tier2マーケティング分析スタックの将来性
最も成熟した企業がTier3に移行するか、Tier 3を導入し始めていることがわかります。基本的に、Tier3スタックとTier2スタックの設定に大きな違いはありません。 ここでの主な違いは、次の4つの要素にあります。
- テスト：優れたデータインフラストラクチャを持つことのポイントは何ですか？しかし、結果を信頼することはできませんか？ 当て推量を取り除くには、堅牢なテストフレームワークを用意する必要があります。 たとえば、dbtやDataformなどのツールを使用できます。
- オーケストレーション：AirflowやGoogle Cloud Composerなどのツールを使用して、データウェアハウス内のすべてのデータ処理を処理することをお勧めします。
- バージョン管理：ソフトウェア開発では、バージョン管理はプロセスの重要な部分です。 同じことがデータインフラストラクチャ側にも当てはまります。 エラーが発生した場合、バージョン管理はデータの原因と問題を特定するのに役立ちます。 GithubやGoogleCloudDataCatalogなどのツールは驚異的に機能します。
- ドキュメント：最後になりましたが、チームにプロセス全体をドキュメント化するように促します。 ソースコードのドキュメントにはdbtとDataformを使用でき、フィールドレベルのドキュメントにはGoogle CloudDataCatalogを使用できます。
マーケティング分析の旅のどこにいますか？
成長企業の3つの典型的なデータアーキテクチャを特徴とするマーケティング分析ロードマップをまとめました。
ステップ3：運用データウェアハウスを使用して、状況に応じたパーソナライズされたマーケティングを提供する
さて、パズルの最後のピースが来ます。 データインフラストラクチャを稼働させたら、顧客に卓越したエクスペリエンスを提供するときが来ました。
さらに一歩進んで、マーケティングデータと広告データをデータウェアハウスにプッシュバックすることができます。 次に、SQLを使用して顧客プロファイルとモデルを構築できます。 そして最後に、そのデータを使用して、マーケティング活動を最適化し、メッセージングを改善することができます。
これは、マーケターの上位1％だけがこれまでに行ったことです。 入るには鉄棒があります。 それを実現するには、洗練されたデータチームが必要です。
ただし、基本的には、顧客のライフサイクル全体を理解し、顧客向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを作成するのに役立ちます。
あなたの番
結論として、将来がどうであろうと、堅固なデータインフラストラクチャを構築することで、時代の先を行くことができます。 そしてそれは次のように始まります：
- 自社データの拡大。
- マーケティングミックスモデリングのためのマーケティング分析スタックの将来性。
- 運用分析データウェアハウスを使用して、パーソナライズされたマーケティングを提供します。
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