ビッグデータ時代の新マーケティング思考 の商品レビュー

横山隆治,海老根智仁,鹿毛比呂志【著】

2024/07/10

少し古いですが、どのような項目をどのように活かしていくのか？という知見でビッグデータを捉えられました。

2017/05/10

PDCAではなく

C→→→
PD→→
└細かいPDCAの連発

最初に構想を考え、あとはやって調整していく

2015/12/13

実証するターゲティングとは？

→受け手主導のコミュニケーションは基本は消費者からのプルを前提とする
反応した人がターゲットだという認識が大事
まずやってみて、ユーザー行動などをとことん分析し、マーケティング活動自体を改善していく
とにかくユーザーを来訪させ、データとデータをつないでそのユーザーにあったコンテンツを見せる

2013/02/17

ビッグデータ時代を迎えて、ネットでのマーケティングがどのような方向へ向かっているかを示唆する良書です。

従来のアスキング型のリサーチの加えてソーシャルメディアの普及によりリスニング型の比重が高まる。この場合過去に遡るなどの調査が容易なことも大きな利点になる。

ターゲットの選定は送り手主導=プッシュ＆固定的から受け手主導=プル＆動的な方法が増加しており、ウェブサイトでの広告も「枠」からターゲットをクッキーで判別して特定の「人」へと変化している。Facebookでは企業のCRMデータと照合してピンポイントで広告を表示させるなども行っている。

最近脚光を浴びているトリプルメディアマーケテングの要素であるオウンドメディア、アーンドメディア、ペイドメディアなどもCRMと合わせて情報を統合してアトリビューション分析やプロファイリングなどでターゲティングに活用しPDCAを回す。

リクルート社など大手企業の事例にあるようなことですが、今後は様々な企業に広がっていきそうです。中小企業などには、Amazon Elastic MapReduceなどのクラウドのビッグデータ処理サービスとオウンドメディア、アーンドメディアの組み合わせで安価に企画から運用までサポートするようなビジネスなども良さそうです。

2013/02/10

特に目新しいということはなく、「ですよねえ」という内容だが頭の整理にはよいかと。「反応した人がターゲット」という考え方は個人的にアグリー。仮説にとらわれるのではなく、ファクトベースで詰めていきましょうという考え方は、もちろんデータがしっかり分析できるからこそではあるが、そうありたいと思う。

2013/01/04

「顧客を想定⇒検証⇒ターゲット策定」が従来式。「メッセージを打ち出し反応した人がターゲット⇒ターゲット層を広げていく」がビッグデータの時代に可能になった手法。
行動観察により早く、精度が高い面も。新たな視点が多く、面白かった。

2012/12/27

ビックデータ時代のマーケティングとは？
巷にあふれるこのテーマを分かりやすく解説してくれる。

仮説・検証から、リアルタイムで行動を見極めるマーケティングへ。
きっと遠からず、その時代が来るであろう。

2012/12/24

事前に規定したターゲット層に重きを置かず、反応した人をターゲットと捉えた、実証型のマーケティングプロセスを提唱したもの。マス項目も含めて、商品・サービスへの来訪手段をどう構築するかを設計して、反応した人の行動を分析する。そのために、ビッグデータを活用して、シングルソース化するというデータ加工が必要で、そのスキルセットを企業は整備しなければいけない。
たしかに、Web・ネットの普及があり、これからスマホ・タブレットがさらに浸透していくと、ネット上に流れる消費者行動は増えるだろう。自社サイト訪問者だけでなく、サードパーティの有するデータも活用したマーケティングを志向しないといけないと気づかされた。まさに”次世代”のマーケティングを担う人材には読ませたい良書。

2012/12/21

オプトの海老根さん、デジタルインテリジェンスの横山さん、鹿毛さんという布陣の書籍。
ビッグデータとトリプルメディアとマーケティングの考え方が掲載されている。
すでに実務でやっている人間にはあまり目新しい内容はないが、アドテクノロジーを活用し、そこからリードナーチャリングやCRMなどにつなげていく考え方は、僕の考えとも同じなので、共感できた。

通常のメーカーなどのマーケティングでは当たり前だったペルソナの構築などをたくさんのデータが取れるようになり、Web企業でもそういう考えをやらなければならないと提言した素晴らしい本である。

ビッグデータに興味があるけどどうしたらいいかという企業マーケター向けの本であるだろう。

欲を言えば、ここからもう少し拡張してHolistic Marketingまで提言してくれれば★4つくらいだったかな。このシリーズいつもそうだけど、賞味期限はわりと早めなので、読むならば早い方がいいでしょう。

■目次
はじめに

Chapter1 ビッグデータの時代
■ビッグデータとは何か?
■ビッグデータは“バズワード"か
■背景1)インターネットとスマホの普及
■背景2)データ蓄積容量の拡大
■背景3)クラウド化
■ビッグデータの3つの特徴
■あらゆる産業に効用をもたらす
■ストック型/フロー型
■スピーディ―で正確なリコメンデーション:Amazon
■分析速度の向上によるパフォーマンスの改善:ぐるなび、Macy's
■包括的な活用でさまざまな成果が実現:KDDI、楽天 /他
〈コラム〉東日本大震災に見る社会の「きざし」の推移
〈コラム〉やりましょう! ~ユーザーの声を経営に生かす孫正義流「ソーシャルデータ活用」術~

Capter2 ターゲットの再定義
■「ターゲット」はどのように想定され、検証されてきたか
■送り手主導のコミュニケーション開発
■「枠」から「人」へのパラダイムシフト
■「反応した人がターゲット」
〈コラム〉ターゲティング広告の系譜~ネット広告による革命と次世代ターゲティング~

Chapter3 ビッグデータ時代のマーケティングコミュニケーション
■顧客データがシングルソース化し“ビッグ"に
■4つの施策チャンネル(流入元・自社サイト・CRM・ソーシャル)のマトリクス
■一元化できない/しにくいデータは分析活用できないのか?
■自社サイト上にビジネスやマーケティングに貢献する“目論み"を置くということ
■“目論み"をゴール設定に置き換え、KPIに分析することでデータに意味や役割を持たせる
■顧客体験を網羅的にマネジメントするということ
■オン/オフラインの住み分けと融合を同時に行う /他
〈コラム〉アトリビューションとリ・アロケーション

Chapter4 未来の顧客を発見する
■ターゲット策定プロセスの変化
■現在の顧客から未来の顧客を見つけ出す
■顧客化したユーザーのリテンションを高める新手法
■広告に反応したユーザープロフィールを確認した事例
■プロフィールとペルソナ
■行動データを分析し、ペルソナを設定する
■複数チャネルのデータを融合する

Chapter5 反応者志向の発送でビジネスの常識が変わる
■単純な「ニーズ」などもはやない
■反応者志向のマーケティングへ
■「行動」こそ真実がある
■「発見のマーケティング」の時代へ
■事業ドメインの考え方さえも変わる
■事業ドメインごとにユーザー群を育成するブランディング
■マーケティングミックスはこう変わる
■新しいWebマーケティング1
■広告会社はなくなる!?
■次世代の広告マンへ /他
〈コラム〉テストマーケティングを繰り返し潜在的な顧客を拡大~フリークアウトの場合~
〈コラム〉ターゲットも事業ドメインもFacebookでユーザーの反応を見て考える!

おわりに

2012/11/01

以下の概念など参考になることばかりだった。
・ストック型/フロー型
・枠から人へのパラダイム・シフト
・反応した人がターゲット
・高次ウォンツ
・垂直型高次ウォンツの縦割り
・発見するマーケティング