MarTechとは？
マーケティングテクノロジー（MarTech）とは、マーケターがマーケティングキャンペーンの計画と実行に使用するソフトウェアツール群を指します。
MarTechツールの用途には以下が含まれます：
- 反復的なマーケティングプロセスの自動化
- マーケティングデータの収集と分析
- 特定のターゲット層へのリーチ
MarTechの主な利点
マーテックツールを活用することで、プロセスの自動化や時間節約などのメリットが得られます。最も明らかな利点は、これらの技術がマーケターにビッグデータの活用を可能にする点です。マーケティングテクノロジーがなければ、大規模なデータセットから有益な情報を抽出することはほぼ不可能でしょう。
MarTechは、コスト削減や時間節約だけでなく、マーケティング意思決定プロセスにおいてデータを最優先事項と位置付けることで、マーケティングをデータ駆動型の活動へと変革しています。これが、最高マーケティング責任者（CMO）のマーケティング予算配分においてMarTechがこれほど大きな割合を占めるようになった理由の一つです（出典：ガートナー CMO支出調査 2020）。
画像出典：ガートナー CMO支出調査 2020
今日、マーケターはキャンペーン実施時にその効果を測定できます。
マーテックツールはターゲットオーディエンスに関する詳細情報を提供し、専門家が有用なインサイトを抽出することを可能にします。多くの場合、ツールはリアルタイムでインサイトを提供するため、マーケターは必要に応じてキャンペーンを変更することができ、データ駆動型マーケティング活動を効果的に支援します。
データ駆動型マーケティングとは？
データ駆動型マーケティングとは、顧客とのインタラクションやサードパーティ経由で 収集したデータを活用し、顧客の嗜好・行動・動機をより深く理解する手法です。その目的は、マーケティング判断の基盤としてデータを活用しつつ、パフォーマンスを向上させることにあります。これには検索エンジン、ソーシャルメディア、eコマースの消費者動向など、多様なデータセットや代替データが含まれます。
データ駆動型マーケティングが重要な理由
マーケターは長年、顧客行動の理解と予測にデータを活用してきました。しかし現代のマーケティングツールは、顧客の嗜好を正確に特定できます。企業は顧客が求めるものに完全に合致した提案を調整可能になります。マーケティングテクノロジーツールは、平均所得といった従来指標の精度を大幅に向上させます。さらに、マーケティングテクノロジーは細分化されたレベルで見落とされていたニッチ市場を発見する助けとなるでしょう。
データ駆動型マーケティングは、ある意味で企業に潜在顧客の行動パターンを可視化する手段を提供します。これにより、企業はそれらの顧客に特化したマーケティング戦略を構築できるのです。
最後に、マーケターはデータを活用してキャンペーン目標を定義できます。目標を先に設定し、それを達成するためのキャンペーンを作成するのではなく、データ群から新たなキャンペーン目標策定に役立つ示唆を得られる場合があります。例えば、特定の理由で自社製品に否定的な態度を持つ顧客層が存在することに気づくかもしれません。その場合、彼らの意識を変えることを目的としたマーケティング戦略を立案できるのです。
消費者データを活用してROASを向上させる方法
#1: 現行キャンペーンで最も効果的なチャネルを特定する
マーケターはマーケティングキャンペーンに数万ドルを費やすことがあります。所属する企業や代理店は通常、ROAS（広告費用対効果）に基づく成果を期待します。これは非常に論理的なマーケティング手法です。例えばGoogle広告に
- Google広告に1,000ドル
- Outbrainプロモーションに1,000ドル
あなたや上司は、トラフィック、クリック、コンバージョンにおいて、どれが最も効果的か疑問に思うかもしれません。 しかし多くのアトリビューション手法は、ユーザーの行動経路を真に「理解」したり定量化したりする複雑さを欠いています。例えば、ユーザーが最初にブログ記事を読み、次にGoogle広告を閲覧し、最終的にソーシャルメディアでコンバージョンした場合です。ラストタッチアトリビューションモデルは単に「最終接触点はソーシャルメディア」と報告するだけで、その結果、コンテンツ制作やGoogle広告への投資を削減してしまう可能性があります。これは、多層的なアプローチへの投資を必要とする複雑なマルチチャネル環境が存在するという結論に至らないことを意味します。
このシナリオにおいてデータを収集しマーケティングアルゴリズムに投入することは大きな影響をもたらす。例えば
- 検索エンジンの結果
- ソーシャルメディアの消費者動向
- 広告キャンペーンデータ
といったデータを収集し、相互参照するとどうなるでしょうか。結果は驚くべきものとなり、異なる全体像を描き出すでしょう。これにより、時代遅れのラストアトリビューション手法・モデル・技術ではなく、リアルタイムのトレンドに基づいた意思決定が可能になります。
#2: 顧客へのパーソナライズド推薦とカスタマイズ広告キャンペーンの構築
その好例がeコマースです。Amazonのような大手企業は既にパーソナライズド消費者レコメンデーションの技術を習得しており、例えばランニングウェアを購入した顧客に運動パフォーマンス追跡用のスマートウォッチを提案します。
これらのアルゴリズムにはさらに高度なレベルが存在しますが、共通点はデータ駆動型であることです。インターネット小売業者は以下のような消費者データを収集しています：
- ・クロスチャネルでの購買習慣
- 検索トレンド
- 特定製品に関するソーシャルメディア上の話題
- 消費者レビュー
- 製品説明
- 販売数量
マーケターがこのデータを相互参照することで、商品推薦だけでなく、マーケティングの観点からより重要な、カスタマイズされたメールキャンペーン、ソーシャルメディア広告、リターゲティングキャンペーン、インフルエンサーマーケティングなどにおいて、新たなレベルのカスタマイズを実現できます。
