変換する（および利点）5つのデータ駆動型マーケティング戦略

データ主導のマーケティング戦略というフレーズは鐘を鳴らしますか？ さて、現代のマーケティングの世界はこれまで以上に多くの顧客インサイトを提供しているので、このフレーズを聞くことは一般的ではありません。 顧客の行動、欲求、好みをよりよく理解することが、データドリブンマーケティングの目的です。

この記事では、データドリブンマーケティングの定義、その利点、およびいくつかの最良の戦略について説明します。 想像できる最高の投資収益率（ROI）を伝える、カスタマイズされたメッセージングとエクスペリエンスの世界に飛び込みましょう。

データドリブンマーケティングとは何ですか？

データドリブンマーケティングは、顧客の洞察に基づいてブランドコミュニケーションを最適化するプロセスです。 データ主導のマーケティング戦略は、顧客の行動が何年にもわたってどのように変化したかを確認することから始まり、膨大な量の顧客データと業界ニュースのマーケティングトレンドを収集して分析できるテクノロジーとともに始まります。 より正確には、データ主導のマーケティング戦略は、最新のデータ分析の見通しを適用して、最も有益なメディア購入を特定すると同時に、製品やサービスについての意識を高める創造的な方法を設計します。

データ主導のマーケターは、顧客の洞察を使用して、ニーズ、野心、および将来の行動を予測します。 この種のデータは、マーケターが達成可能な最高の投資収益率（ROI）を得るためのカスタムメイドのマーケティング戦略を作成するのに役立ちます。

簡単に言えば、データ主導のマーケティング戦略は、推定だけではなく、実用的な洞察に基づいてキャンペーンを作成するプロセスに従います。 この慣行はかつてはまれでしたが、今日ではソーシャルメディアネットワークの大部分と顧客とのやり取りの増加により、データ管理と分析がマーケティング分野に関与する業界にとって不可欠なCRMプロセスになっています。

データドリブンマーケティングのメリットは何ですか？

データ主導のコンテンツマーケティング戦略により、マーケターは、ターゲットオーディエンスが広告をクリックしたり、ウェビナーに参加したり、ブログ投稿を読んだり、コンバージョン率の目標を促進するあらゆる種類のアクティビティを実行したりする可能性を高めることができます。 優れた顧客関係を維持することは非常に重要です。

それらをチェックしてみましょう！

メリット＃1：より適切な決定を下せるようになります

顧客データの助けを借りて、企業は仮定に頼るのではなく、より良い意思決定を行うことができます。 潜在的または既存のオーディエンスに関する情報を使用して、カスタマイズ可能なメディアやクリエイティブ戦略を伝達および実行できるため、戦略的なデジタルマーケティングの決定は、マーケティングキャンペーンの中核となる必要があります。 たとえば、人口統計、CLV、その他のパフォーマンス指標などの顧客データは、適切なマーケティング決定を行うために重要です。

適切なオーディエンスを適切なタイミングで適切なメディアチャネルでターゲットにし、もちろん、適切なマーケティングメッセージを使用して、発見できる隠された宝石です。 その点で、マーケターの3人に2人は、本能に従って意思決定を行うよりも、サードパーティのデータ分析に基づく意思決定の方が望ましいと強調しています。 具体的には、データ分析により、マーケターは仮定や理論ではなく、実際のユースケースに基づいて選択することができます。 ただし、データ主導のマーケティング戦略では、消費者の購入決定に影響を与える感情的なアプリケーションは考慮されていません。 マーケターとチームは、キャンペーンのバランスが取れていることを確認するために、合理的で感情的な意思決定を考慮したフレームワーク内でビッグデータを評価する必要があります。

メリット＃2：適切なオーディエンスにリーチするのに役立ちます

トラフィックソース、人口統計、行動などの適切なデータを使用して、マーケターはターゲットグループのオーディエンスを発見し、それに応じてアプローチすることができます。 オーディエンスを決定することは、オンラインビジネスへの適切なトラフィックを促進し、売り上げを伸ばすための重要なステップです。 彼らが誰であるか、彼らが何を信じているか、そして彼らが購入の意思決定のさまざまな段階で各ソーシャルチャネルをどのように使用するか、これらはあなたがあなたのターゲットオーディエンスを定義する間に答える必要がある質問です。 データ分析を通じて彼らの考え方を理解することは、ブランドがより具体的なオンラインプレゼンスを構築し、製品に関する認知度を高めるのに役立ちます。

さらに、ターゲットオーディエンスを定義すると、オーディエンスに話しかける一貫したブランドの声を作成するのに役立ちます。 貴重なデータに基づくターゲットグループ分析により、顧客との強力な関係を構築することにより、デジタルマーケティング戦略を正しい方向に導き、コミュニケーションの結束を確保できます。

メリット＃3：貴重な顧客インサイトを提供します

顧客がオンラインでほとんどの時間をどこで過ごしているかを知っていると、ソーシャルメディアチャネルやWebサイトに関係なく、効果的に顧客にリーチできます。 そうすることで、オーディエンスとのよりパーソナライズされた安定した接続を作成できます。 これらの顧客インサイトは、よりパーソナライズされた顧客体験を提供し、明確なマーケティングセグメントをターゲットにし、新しい顧客にアプローチし、リアルタイムで戦略を測定およびアップグレードするために使用されます。

マーケターは、消費者の習慣や好みを包括的に調べることで、ターゲットオーディエンスの認識に一致するキャンペーンを作成および促進できます。これにより、投資収益率（ ROI ）が向上するだけでなく、ブランドとそのフォロワーとの関係が強化されます。 よりパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスは、ブランドの認知度を向上させ、その結果、ブランドの認知度を高めることができます。 目標は、顧客が求める前に、あらゆる段階でより高度で効率的なエンゲージメントを通じて、顧客が何を望んでいるかを知ることです。

戦略＃1：マーケティングキャンペーンでデータを使用する

成功するマーケティングキャンペーンを作成するには、適切なデータが必要です。 新製品の発売を計画していると仮定すると、視聴者の人口統計、顧客の行動、サイコグラフィックデータなど、顧客の行動とその消費習慣に対応するアトリビューションデータが必要になります。

業界ベンチマーク、PPCデータ、クリック率と保持率、ROASなど、より一般的なデータも役立ちます。 成功するマーケティングキャンペーンを設計するには、それらすべてを考慮に入れる必要があります。

データの目標を特定したら、設定した目標に基づいて、データを収集し、キャンペーンに適した情報を選択する必要があります。

アトリビューションデータを使用すると、ユーザーの閲覧習慣、ソーシャルメディアアクティビティ、オンライン購入行動を確認できます。指標は、効果が証明されているものにマーケティング活動を集中させるのに役立ちます。 つまり、ターゲットオーディエンスについて可能な限り多くの情報を収集することで、顧客のニーズや要望にアピールするキャンペーンを作成するのに役立ちます。 データはあなたのマーケティングキャンペーンを成功に導きます。

さらに言えば、データ主導のマーケティングストーリーには、人々の注目と関心を捉える方法があります。 データの視覚化により、コンテンツマーケティング担当者とマーケティングチームは、有用な洞察を発見し、視覚的に魅力的で魅力的な方法でストーリーをナレーションすることができます。

データドリブンマーケティング戦略を実装すると、ブランドのオンラインプレゼンスに即座に価値が加わります。これは、視聴者が探している種類のコンテンツを提供し、その分野での信頼性と専門知識が確立し始めるためです。 同時に、ビッグデータは、最新のトレンドや洞察を明らかにするのに役立ち、コンテンツマーケティング戦略のためのより多くのアイデアやトピックを提供します。 新鮮な視点で何かを見ることは常に役に立ちます。

できるだけ多くの情報を収集することは、顧客のニーズに適合し、競合他社から目立つようにする適切なキャンペーンを構築するための重要なステップです。 視聴者に関連する独自の洞察とデータ駆動型コンテンツは、ブランドが透明性を確立し、顧客の忠誠心を高めるための優れた方法です。

戦略＃2：適切なデータを使用して進捗状況を測定する

ビッグデータを使用しないと、ブランドは進捗状況を測定し、キャンペーンが成功したかどうかを理解できません。 以前は、投資収益率（ROI）の追跡と監視が複雑であったため、キャンペーンの影響を理解していました。 データにより、マーケターは現在のキャンペーンを監視し、結果を測定し、その影響を解釈することができます。 その結果、これにより、マーケティング活動を最適化し、パフォーマンスを定期的に向上させることができます。

結果をリアルタイムで測定し、戦略を改善することは、データ主導のマーケティングの資産です。 サービスが顧客のニーズを満たし、成功することを保証するために、テストと測定を継続することが不可欠です。

もっと具体的にしましょう。 データ測定の概念を理解するのに役立つ1つの例は、完了率データによって、顧客が正確に脱落したときなど、カスタマージャーニーのフェーズを明らかにできることです。 データ駆動型の結果を解釈する別の方法は、ユーザーのグループの特性に従ってユーザーデータをセグメント化することです。 たとえば、特定の年齢層の顧客がサービスを他の顧客よりも完了するのが難しいと感じているかどうかを特定できます。

データの結果を分析することで、何が機能していて何が機能していないか、何を変更すべきか、他の人があなたのブランドをどのように認識しているか、既存および潜在的な顧客にアプローチする方法を包括的に調べることができます。 視聴者に必要なものやブランドから見たいものをすべて提供することは、顧客の忠誠心と顧客獲得を高めることから一歩離れています。 これはあなたの競争上の優位性に変わる可能性があります。

マーケターはどのようなデータを測定する必要がありますか？ 広告費、ROAS、トラフィック、売上、コンバージョン率などのデータソースはすべて、マーケターが追跡する必要のある重要な洞察です。 膨大な量のデータを分析することで、 360度のオーディエンスビューが提供されます。これにより、顧客の行動と購入決定につながるものを深く理解し、クラウドコンピューティング環境でリアルタイムデータを活用できます。 そうすることで、ブランドの認知度が大幅に向上し、データ主導のマーケティング戦略の重要性が浮き彫りになります。

戦略＃3：誰があなたのことを話しているのかを理解する

優れたオンライン評判を維持し、オーディエンスが誰であるかを理解することは、貴重なブランドの洞察を提供します。 あなたがする必要があるのは、オンラインであなたのブランドについて誰が話しているのか、そして彼らが正確に何を言っているのかを監視することです。 ソーシャルリスニングやソーシャルメディアモニタリングなどの戦術を使用すると、会社、製品、競合他社、および一般的にインターネット上のブランドについて何が言われているのかを特定して評価できます。

これは、ブランドのオンラインプレゼンスを保護し、カスタマーサポートを強化するための優れた方法です。これは、感情をリアルタイムで追跡するのに役立ち、話す人の数に重要な変化があるかどうかをすぐに知ることができます。あなたや彼らの言葉の背後にある態度について。 これは、ユーザーがWeb上でブランドを認識する方法のプラスとマイナスの変化をすばやく通知する警告システムと見なしてください。

データは、視聴者が何を言っているかを知るための重要な参考資料です。 顧客のニーズに注意を払う場合は、収集するデータと顧客が保持する情報に注意を払う必要があります。 成功したデータを通じて、顧客を理解して関与し、競合他社の行動を追跡し、製品の成功を測定し、危機が発生する前に回避することができます。 ソーシャルリスニングは、ソーシャルメディアチャネルであなたの業界に関する質問や議論を明らかにすることを可能にします。 これらはすべて、ブランドを結び付けて提示したり、専門知識を共有したりするための潜在的な機会です。 オンライン会話から得られたマーケティングデータを、ソーシャルセリングの関係に変えることができる業界の潜在的なオーディエンスとの関係を構築する方法と考えてください。 購入を決定する際には、最良の情報源として定義されているブランドである必要があります。

あなたの分野に関連するオンラインのソーシャル会話を監視することで、重要なクリエイターやソートリーダーが誰であるかが明らかになるため、企業はコラボレーションの機会を特定できます。 これらの人々はあなたの聴衆の感情に影響を与える可能性があるので重要です。

そのため、 Mentionlyticsは、さまざまなデータダッシュボードを使用して、上記のすべてを使いやすい方法で支援できるソーシャルメディアの監視、リスニング、および分析ツールの優れた例です。

戦略＃4：顧客にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する

人口統計、購入決定、オンラインアクティビティ、および視聴者に関するその他の重要な情報に基づいてコンテンツとオンラインインタラクションを調整することは、視聴者の注意を引くための最良の方法の1つであることが証明されています。 情報が適切なデータソースに基づいている場合、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスは一方通行です。

よりパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供することで、顧客はユニークであり、それぞれを個別に気にかけることができます。 カスタマーエクスペリエンスをパーソナライズされた方法でオーディエンスに提供することで、顧客維持を改善し、顧客の期待に応え、顧客の忠誠心を高めることができます。 このようにして、顧客はあなたのブランドとのつながりをより強く感じることができ、同時に彼らのニーズがテーラーメードのソリューションに従って満たされているという満足感を残すことができます。

本当の問題は、顧客にパーソナライズされたエクスペリエンスを最適化して提供する方法です。 さて、あなたが取るべき最初の行動はあなたの顧客を知ることです。 つまり、彼らとの強い関係を築き、毎日彼らと交流することを意味します。 生産的な会話は、顧客の期待にしか応えられません。 もちろん、それはあなたが彼らのために利用可能であることを前提としています、あなたはソーシャルメディアチャネルを通して絶え間ないコミュニケーションを維持し、正しいメッセージに対応する時間と意欲を持っています。 インスタントレスポンスは常にポジティブな印象を残します。

さらに、顧客が複数のマーケティングチャネルを閲覧しているときに役立つガイダンスやカスタマーサポートオプションなど、さまざまなオプションを顧客に提供し、もちろんフィードバックやレビューを求めます。 企業は、何を改善する必要があるのか​​、そして顧客がブランドのイメージをどのように認識しているのかを認識している必要があります。 これが、意味のある関係を構築するためにたどる必要のあるルートです。

たとえば、 SpotifyWrappedを見てみましょう。 個々のリスナーとSpotifyの大規模なユーザーベースの両方について、その年のトップアーティスト、曲、アルバム、ポッドキャストをランク付けする年末。 今年のレビュープレイリストとスライドショーは、人々が音楽、人気のあるアーティストや曲を聴いた時間、誰かが大ファンになるまでの時間などの統計を含む、昨年のさまざまなリスニングデータポイントを最適化して配信します。 Spotify Wrappedは、アーティストが獲得したストリームの数、人々が聴いた時間、リスナーの総数、およびその年の場所を簡単に確認できるようにします。

このイニシアチブは、2020年12月の第1週にアプリのダウンロード数が21％増加し、9,000万人を超えるユーザーが参加したため、Spotifyにヒットしました。 そのため、Spotifyはデータを最適化し、ユーザーにとってユニークでクールなものに変えることができました。そのため、ブランドの認知度は絶えず高まっています。

戦略＃5：予測分析を活用する

データが有益なもう1つの方法は、将来の結果を予測するのに役立つことです。 historical SASによると、「予測分析とは、データ、統計アルゴリズム、機械学習技術を使用して、履歴ブランドは、どのタイプの顧客がコンバージョンに至る可能性が高いか、どのマーケティングアクションが成功する可能性が高いか、業界のトレンドがマーケティング活動にどのように影響するかを垣間見ることができます。 予測分析は、さまざまな可能性を秘めたマーケティングツールです。

目標は、何が起こったのかを知ることからさらに進んで、将来何が起こるかについての最良の見積もりを提供することです。 予測分析を広範に使用する主な理由は、データの量、種類、例を増やすことができ、データを使用して貴重な洞察を収集することに関心を集め、現在の経済状況と競争力のある差別化の必要性を引き付けることです。 一言で言えば、企業は予測分析を使用して、収益と競争上の優位性を強化します。

予測分析により、マーケターとマーケティングチームは、新しいキャンペーンを作成する際の消費者の反応を明らかにすることができます。 彼らは人口統計の変化を利用して、現在の製品の組み合わせが顧客を引き付けて購入決定を形成するかどうかを判断することができます。 一方、過去の出来事の指標を振り返ることは、将来の危機を防ぎ、過去の行動や過ちを繰り返すのに役立ちます。

マーケターが予測分析から利益を得る方法はたくさんあります。たとえば、他に回答がない場合の結果を予測したり、製品の発売前に製品の成功または失敗の可能性を特定したりできます。

データ収集は、大小を問わず、企業のコア要素です。企業は、顧客の旅のすべてのステップでデータを収集し、顧客がいつ、何を、どれだけ、どのくらいの頻度で購入するかを追跡します。 顧客の離反、苦情、支払い遅延、信用の失敗、詐欺の追跡もデータ分析の一部です。

より具体的には、予測分析は、意味のあるパターンを追跡し、将来のイベントの可能性を予測するモデルを設計することにより、企業やマーケターに利点をもたらします。 たとえば、以前の顧客の行動や、特性が一致する他の顧客の行動に基づいています。 多くの組織は、予測分析を使用して、個人、機械、またはその他のエンティティの動作を分析することにより、リスクを軽減し、アクションを最適化し、有効性を高め、競争上の優位性につながる戦略を確立します。

データセットを使用すると、マーケターは許容可能なレベルの信頼性で今後の確率を評価できます。もちろん、この種のCRMプロセスは、業界、専門分野、組織の成熟度によって異なります。

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データ主導のマーケティング戦略は、顧客情報に従ってブランドコミュニケーションを最適化する方法です。 カスタマーインサイトには、一般ベースのマーケティングを企業と顧客の間のパーソナライズされたコミュニケーション方法に変える力があります。 データをマーケティング戦略に組み込み、顧客についてさらに学ぶことで、今後数年間で競合他社よりも優位に立つことができ、ブランドの忠誠心と親和性が向上します。

もちろん、Web全体でブランド自体、その製品、および競合他社に関する言及を監視することにより、ブランドの存在を追跡する必要があります。 ブランドの監視とソーシャルリスニングについて詳しく知りたい場合は、Mentionlyticsでデモを予約して、データをより有効に活用できるようにしてください。

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