分野横断的なマーケティングとそのメリット

信じられていることとは反対に、マーケティング担当者になるのは簡単ではありません。 マーケティング担当者は、ビジネス目標を達成するために、ユーザーの行動パターンを識別し、問題の製品やサービスを伝えて宣伝する最も効果的な方法を見つけることが求められます。

これは言うは易く行うは難しであり、仕事をしようとしている間に直面する可能性のある多くの課題があります。

しかし、たまたま、仕事をより簡単にするために自分自身に装備できる特定のスキルと知識があります. ここで、分野横断的なマーケティングの出番です。 すぐに飛び込みましょう。

学際的な知識の重要性

簡単に言えば、学際的とは、知識の複数の分野に関連するか、それらを代表することです。 言い換えれば、その人物またはトピックは学際的であると言えます。

同様の用語に出くわしたこともあるでしょう。 そして、その言葉は折衷的です。 それはベルを鳴らしますか？ まあ、心配しないでください。 これは、上で言及してきたことの単なる派手な用語です。 次に、より深刻な問題に進みます。

誰よりも洞察力に優れていると思われる同僚がいたことはありますか? チームが直面するあらゆる問題を解決する方法を持っている同僚はいますか? 会社のハーマイオニー・グレンジャーのように見える同僚？

それはおそらく学際的な個人です。

折衷的な知識は、他の方法では不可能と思われる問題を解決するのに役立ちます。 なんで？ それは、前述の知識が、あなたの質問に対する答えがすでにあるトピックの最新のアプリケーションを組み合わせているためです。

顧客のユーザージャーニーを理解するよう求められたことはありますか? または、顧客がコンバージョンする可能性はどれくらいですか?

その答えが「はい」の場合、複雑になる可能性があることがわかります。 ただし、そうである必要はありません。次のセクションでその理由を説明します。

マーケティングとデータ サイエンスと統計の出会い

確率ツリーと傾向モデリングに精通していれば、上記の質問への答えはより簡単になります。 ファンシー、そうですか？

それは、マーケティングがデータ サイエンスと統計学に出会ったときに起こることです。 後者の分野は、スキルを次のレベルに引き上げたいすべてのマーケティング担当者にとって金鉱です。 3 つの分野の融合は非常に有名であるため、マーケティング アナリストという役割が生まれました。

統計に関する基本的な知識があれば、マーケティング担当者としての仕事の多くのタスクに役立ちます。 記述統計は、ユーザーのセグメントに関する洞察を明らかにするのに役立ちます。 回帰分析は、キャンペーンのパフォーマンスの予測モデルを構築するのに役立ちます。

たとえば、支出傾向モデルを使用して、コンバージョンにつながる Web サイト訪問の確率を計算できます。 これは、ロジスティック回帰を使用して実行できます。 このようなモデルは、ユーザーの購入行動に関する洞察を明らかにするのに役立ち、非常に有益です。

マーケティング、統計とデータ サイエンスを組み合わせることで、機械学習やディープ ラーニングなどの高度なテクノロジーを使用して、予測に役立ち、キャンペーンのより良い測定をもたらすモデルを構築できます。

マーケティングとコンピュータ サイエンスの出会い

マーケティング担当者として、統計とデータ サイエンスがどのような問題を解決するのに役立つかを知っています。 さらに深く掘り下げて、より複雑な問題を解決してみましょう。

マーケティング担当者として、検索エンジン マーケティングの世界は、あなたにとって見知らぬ土地であってはなりません。 より正確には、キーワード研究の領域です。 広告スペシャリスト、メディア バイヤー、または SEO スペシャリストのキーワード調査のいずれであっても、プロとしての道を歩むことになります。

しかし、なぜこの主題について話しているのですか？ その理由は、ほとんどのマーケティング担当者に「検索意図」として知られています。 それが何を指しているのかわからない場合、それは単純に、ユーザーが検索エンジンでクエリ (キーワードの文字列) を作成する背後にある意図を解釈することを意味します。

しかし、その意図を解釈することは、思ったより難しいです。 だからこそ、マーケティングとコンピュータ サイエンスの出会いが必要なのです。 コンピューター サイエンスで取り上げる最も興味深いトピックの 1 つは、自然言語処理です。

AI と高度な機械学習アルゴリズムを使用して、マーケティング担当者はモデルを構築し、さまざまなシグナルを選択して、Web サイトへのアクセスに使用されるキーワードの背後にあるユーザーの意図を解釈できます。

コンピュータ サイエンスの高度なトピックの使用は確実に増加しており、追いつく時が来ました。

マーケティングと神経科学の出会い

データ サイエンスやその他の分野がマーケティング担当者の仕事にどのように役立つかを探ってきました。

しかし、大脳辺縁系を非常に明確に定義された方程式に当てはめることができない限り、衝動などの人間の感情を予測することはいくら試みても非常に困難です。

そのため、マーケティング担当者は他の場所に目を向ける時が来ました。 そして、マーケティングは神経科学と出会います。 この結婚は、ニューロマーケティングとして知られる非常に魅力的な分野を生み出します。

ニューロマーケティングは、マーケティング担当者が消費者の行動を理解するのに役立つ定性調査方法、神経科学、心理学を組み合わせたものです。 言い換えれば、なぜ人々は製品を購入するようになるのでしょうか?

マーケティングを使用して、認知度向上のためのマーケティング キャンペーンをより効果的に構築するにはどうすればよいでしょうか? ファネル全体で購入決定に影響を与えるにはどうすればよいでしょうか? ユーティリティなどの概念やユーティリティ関数などのツールを使用して、製品の研究実験をより適切に設計するにはどうすればよいですか?

ニューロマーケティングの知識があれば、これらすべての質問やその他の質問に簡単に答えることができます.

この知識を行動経済学と組み合わせて数学的モデルを構築することで、この知識をさらに活用することもできます。 この良い例は、豪華な製品の背後にあるブランディングをどのように説明すればよいでしょうか?

面白いですよね？ 分野横断型のマーケティング担当者は、まさにそのような存在です。

結論

学際的な知識は、興味深いキャリアを築きたい専門家にとって重要です。 これをバットマンのユーティリティ ベルトのバージョンと考えてください。

学際的な知識は、バットマンのユーティリティ ベルトのバージョンです。

知っているトピックが多ければ多いほど、問題解決に使用できるツールが増え、より複雑な質問に答えることができます。

マーケティング活動から推測ゲームを排除し、データ駆動型のマーケティング活動を支援する自律システムを構築すると、素晴らしい結果が得られます。

マーケティングは業界と分野の両方で成長しており、新世代のマーケターはデータ駆動型の個人を生み出すことになります。 最終的には、さまざまな知識が、適切なタイミングで適切なデータを抽出、変換、読み込み、視覚化して、最も影響力を高めるのに役立ちます。

ハッピーマーケティング！