【MA導入最新事例】IBM×オプトの実例に学ぶ「ユーザー心理に割り込む」準備と施策

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こんにちは、イイノです。

One to Oneマーケティングの実現に関心を持つ企業ってすごく多いですが、実際やろうと思うととんでもなく難しかったり、めんどくさかったりで、しっかりできてる企業ってほとんどないんじゃないでしょうか。

そんな中、One to Oneマーケティングを行うツールとしてMA(マーケティングオートメーション)が去年あたりから急に騒がれはじめています。

でも、MAって話題にはなってる割には

  • 導入の際にどんなことに気をつけるべきか
  • 導入してどんなことができるのか(できたか)
  • 今後どのようになっていくのか

この辺りの情報がほとんどないんですよね。

でもやっぱり気になるしなー、ってことで4/12にIBMの本社で開催された

「マーケティングオートメーションで最適なデジタルマーケティングを!〜マーケターが、いま行うべきこと、これから考えるべきこと〜」

に行って、オプトの方とIBMの方の講演を聞いてきました。

MAでメール開封率1.4倍、クリック率1.6倍という事例も

メールのイメージ

最初に登壇されたオプトの伴さんのセミナーは、リアルな事例紹介メイン。今回特に興味深かったのは、以下のアパレルECサイトのケースでした。

まず前提としてアパレル業界では2月と8月はあまり商品が売れないというのが常識。ところが、改めて調査を行ってみると・・・

  • 2月や8月に購入するユーザーは確かに少ない…が、実は既存客が多い
  • そしてその既存客の多くがリピート率が極めて高い超優良顧客だった

という事実が明確になったんだとか。

これは無視できない。ということで、これらのユーザーに対し新商品の案内と商品のレビューを書いてもらうようにメールを送付。

もちろんただやみくもに送ったり、一斉配信やターゲティングといった送り方ではなく。MAを用いて一人ひとりの生活リズムに合わせて、それぞれの人にとって最もメール開封率の高い時間帯にピンポイントで送ってみたんだとか。

結果は章題の通り。メールの開封率が1.4倍、クリック率が1.6倍

もちろんカンタンな話ではなく、おそらく

  • 通常配信のメルマガ、注文完了メールなどを開封する時間を取得・集積
  • そこから「2、8月にリピートする可能性の高い、高頻度リピーター」を抽出
  • 「それぞれの人にとって最もメール開封率の高い時間帯」を類推
  • 各時間に合わせてそれぞれのユーザーにメールを送付した

ということなんじゃないかと。

とんでもない複雑さですが、開封率1.4倍、クリック率1.6倍って、単純に訪問人数が倍になってしまう計算。

なるほど。MAツール、流行るわけですよねぇ。

自動でA/Bテスト?IBMのコグニティブシステム事例

this is the era of cognitive business

続けて行われたIBMの森永さんの講演は、IBMWatsonによる例も交えながら、今後はコグニティブシステム(自ら学習して思考するシステム)によるマーケティングに流れは移行していくはずだというお話。

例えば、今までは解析したデータなどから

  • どのページに問題があるか把握(学習)して
  • どういう施策をうつべきか検討(思考)して
  • 施策の妥当性を確かめるためにA/Bテストをする

といったフローを回して、問題解決に当たることが主だと思います。

が、これがコグニティブシステムにおいては上記のフローを勝手に回して自分自身を改善するという事になっていくそう。

なんか遠い未来のような話として聞いてしまいましたが、実はすでにもう一部対応がなされているなんです。勝手に自動でグロースハック・・・。

あとは、訪ねてくるユーザーの属性によってLPを変更させたり、デザインを変えたり、なんてこともすでに実用段階にあるんだとか。

が、しかし。

もちろん伴さんの話でもちょっと触れたとおり、これを実現するためのデータをかき集めて整形して読み込ませて学習させて調整する…という作業は、まだまだ結構手間がかかるもの。という認識で間違ってないそう。

ラストは、そんな「MAがあれば全部なんとかなるかも?!」と浮足立つ僕らへ向けた、伴さんからの現場の声を紹介しておこうかと思います。

そもそもMAは僕らの課題を解決しないかもしれない

机上でノートをとる人

「とりあえず流行ってるからMAを導入しよう」

そういう企業が安易にMAを導入し、結果失敗するケースは実際多いんだとか。

導入の前に決めるべき項目として

  • 目的:何を解決したいのか
  • 使うべきデータ:目的を達成するために必要なデータは何か
  • ユーザーとの接点:どこをユーザーとの接点にするか
  • 導入後の体制:導入後の保守にどのくらいのリソースを割けるか

これらをとにかく明確に細分化してしっかり認識すること。

MAの導入は、つまり今までひとくくりにしていた顧客を属性やシチュエーション毎に分けて考える必要があるため、それ相応のクリエイティビティやストーリー作成が必要とされるから…とのこと。

当たり前の話ですが、MAを工数削減や効率化目的オンリーで導入しては、結果はでないんですね。

本来人間がやるべき仕事に集中させてくれるモノと認識して、「ユーザーが最も○○しちゃうタイミング」をつかみやすくする。そのためのツールとしての活用がベターなのかもしれません。

準備はかなり面倒でも、人によりそえば人は動く。

とりあえず今回は、事例が聞けてラッキーでしたね。どの程度の効果が期待できるのかわからなければ、なんであれコストのかけようが無いですから。

ではまたー。