マーケティング担当者がビッグデータを使い始めるための小さなステップ

「ビッグデータ」という用語自体は、数年前から流行の一部を失っていますが、その概念は相変わらず関連性があります. これはある程度予測どおりです。 2013 年、データ サイエンスの第一人者である Gregory Piatetsky-Shapiro 氏は、「『ビッグ データ』というバズワードは衰退すると思います」と述べました。 確かに、これはマーケターの日々の経験と一致する可能性は低いです。マーケターはますます大量のデータを扱っています。 同じように、中国の中華料理は単に食べ物と呼ばれていますが[1]、ビッグデータはもはやデータです。

ここ数年で変化したのは、マーケティング担当者が「ビッグデータ」をより簡単に管理できるようにするカスタマー データ プラットフォーム (CDP) の普及が進んでいることです。 CDP は、複雑なマーケティング データを収集、保持、および操作するために構築された、アプライアンスのようなクラウド ソリューションです。

ただし、テクノロジーは前世代の「単一顧客ビュー」システムよりも導入がはるかに容易になっていますが、基本的な原則は変わっていません。 それでは、ビッグデータの意味、その処理方法、および CDP がどこに含まれるかについて簡単に見てみましょう。

ビッグデータとは？

次の 3 つの V にまたがる、ビッグデータの本来の定義を検討する価値があります。

• ボリューム一見すると、ビッグデータの最大の特徴は、その量が多いことです。 しかし、ボリュームだけでは十分ではありません。数百ギガバイトでも、作業しようとしているときに多くのように見える場合があります。
• 速度急速に変化し、急速に集約されるデータは、大量にあるだけでなく、ほぼリアルタイムで処理する必要があることを意味します。 クリック、訪問、購入、ツイート、投稿、およびビデオのアップロードにより、処理するデータの無限のストリームが生成されます。
• 多様性多くの異なるソースとデータの種類、特に構造化されていないビデオ フィード、写真、ソーシャル メディアの投稿が、全体的な課題の一因となっています。 以前は、構造化データは行と列で構成されていましたが、新しいタイプのデータを処理するには別のツールが必要になりました。

最初に用語として造語され、ビッグデータの誇大宣伝サイクルの頂点にあったとき、ベンダーやメディアが製品やサブスクリプションを販売するための時流になる危険性がありました。 しかし、Oracle の委託により Forrester Consulting が行った調査では、CDP を効果的に使用している企業は、顧客の生涯価値を 2.5 倍向上させる可能性が高いことがわかりました。

さらに、マーケティングおよび広告の専門家の 71% が、統一された顧客プロファイルがパーソナライゼーションにとって重要または不可欠であると述べています。 このように、ビッグデータとその応用の現象と利点は現実のものであり、真剣に受け止めるべきであることは明らかです。 では、始めるための重要なステップは何ですか?

何をすべきか？

ビッグ データ イニシアチブへの取り組みは圧倒されるように思われるかもしれません。そのため、ここでは、開始に役立ついくつかの小さなステップを紹介します。

• 目標を定義する あらゆる新しい事業と同様に、予算の設定、テクノロジの選択、プロジェクト チームの編成について考えることで頭がいっぱいになりがちです。 ただし、これらの活動を急ぐことは避け、目的と達成する必要があることを定義することから始めてください。 どのような質問に答える必要があるか、どこに情報が必要か、いつ、どのくらいの頻度で更新、配信、共有する必要があるか、ビジネスへの影響は何かを自問してください。
• 小さく考えるあなたは本当に「ビッグデータ」を扱っていますか? 標準ツールは非常に大量のデータを完全に管理できますが、これらのツールはすでに組織に存在している可能性があります。 ビッグ データのすべての V が実際に関与しているかどうかを検討してください。多くの場合、ビッグ データの速度と多様性の側面は実際には存在しません。

• 分析する 実際にビッグ データのシナリオが存在する場合でも、分析を行うために利用可能なすべてのデータを必ずしも統合する必要はありません。 クリック ストリーム、ソーシャル メディアの投稿、トランザクションなど、最大の価値を得ることができる重要なデータ ストリームに注目し、各データ タイプに適した専用のソーシャル メディア モニタリング、Web トラッキング、ダッシュボード、分析ツールを展開します。 前に定義した目標を念頭に置いて、海を沸騰させないようにしてください。
• 同意と賛同を得る流れに乗って泳ぐのは常に簡単なので、既存のイニシアチブやエグゼクティブの優先事項と連携する方法を探してください。 既存のレポート構造とプレゼンテーションに基づいて構築し、新しい指標を既存の指標と並べて配置し、既存の指標を複製する新しいプロセスの導入を回避します。 さらに、組織内の全員が、データ駆動型の活動から肯定的な結果が得られる時期を把握し、これらの成功を利用して勢いを促進し、維持するようにします。

• データの管理と準備データ処理に関する古い格言は残っています。 通常のデータ品質の問題すべてに取り組むことは、複数のソースが統合されている場合に特に重要であり、特に一貫性、重複、および完全性が重視されます。 データの収集と取得に関するワークフロー、プロセス、メンテナンス、および重要な考慮事項 (特に速度と多様性が関係する場合)。
• 実行目標設定、計画、合意が整ったらすぐに、実行の焦点は、最も簡単に実用的な洞察に変換して展開できるデータに集中する必要があります。 すぐに利用できるトランザクションおよびインタラクション データのソースを探し、最大の影響を達成するための抵抗が最も少ないパスを決定します。 ビッグデータへの取り組みに着手するためのマイルストーンを作成し、責任を決定的に割り当て、すべてを一度に行おうとしたり、イニシアチブの規模によって麻痺したりすることを避けます。

• ITと連携する クラウド コンピューティングと、最高マーケティング技術責任者などの概念の台頭により、マーケティング部門だけでビッグ データ イニシアチブを実施できると考えたくなります。 ただし、真のビッグデータ イニシアチブには、専門家の意見と組織間のコラボレーションが必要であり、マーケティングが外部ベンダーだけで実施できるものではありません。 IT が関与しなければ、おそらくビッグデータではなく、ビッグデータであり IT が関与しなければ、おそらく失敗するでしょう。
• 話し続けるほぼ確実に組織内に既に存在するツールや専門知識に加えて、活用されるのを待っている豊富な洞察が存在する可能性があります。 マーケティング インサイト チームのアナリストは、再利用、構築、またはインスピレーションのために使用できる作業を既に行っている場合があります。 販売、マーケティング オペレーション、カスタマー サクセスなどの他の機能も、近接しているため、顧客に関する洞察の優れた情報源になる可能性があります。 そしてもちろん、顧客や見込み客自身と話すことを忘れないでください!

CDPはどうですか？

既に述べたように、ここ数年、顧客データ プラットフォームという総称の下で、新しい種類のデータ管理ソリューションが注目を集めています。 Gartner は CDP を次のように定義しています。 言い換えれば、さまざまなソースからデータを集めて、分析、セグメンテーション、アクションに利用できるようにするシステムです。 過去に必要だったものと比較した場合の CDP の優れた点は、マーケターにとっての使いやすさとアクセシビリティです。 CDP を検討する際に留意すべきいくつかの重要なポイントを次に示します。

• ユースケースを決定する真実の単一ビューの確立、分析と洞察のためのデータポイントの結合、コンプライアンスの向上など、達成しようとしていることが明確であることを確認してください。 すべての CDP が同じように作成されているわけではないため、要件と機能を一致させるようにしてください。
• ビジネス ケースを構築する ユース ケースを確立したら、定量化可能なビジネス上のメリットをまとめます。 これを別の主要なマーテックを採用するコストと比較し、既存のソリューションで実際にその仕事ができるかどうかを自問してください。
• 導入の管理方法を定義する人、プロセス、テクノロジーがどのように影響を受け、新しいソリューションがビジネスに導入されるか (トレーニング、作業方法、統合など) を明確にすることが重要です。

• 相互運用性の確保統合の特に重要な側面は、既存のマーケティングまたはキャンペーンの自動化システムとの連携です。 インサイト、セグメンテーション計画、およびその他のアウトプットをシームレスに実行できるようにするにはどうすればよいでしょうか?
• 誰が責任を負うかについて合意する CDP イニシアチブの責任を誰が負うかを決定し、全員が関与してだれも担当しないようにすることが重要です。 さらに、前述のように、マーケティングが IT と緊密に連携して重要な点を指摘することは非常に理にかなっています。 CDP インスティテュートの最近の調査によると、主要な組織の 31% が、マーケティング内のセンター オブ エクセレンスがマーケティング テクノロジーの使用の改善に役立っていると報告しています。

結論は

真のビッグデータとは量ではなく、さまざまなソースからリアルタイムで届くさまざまな種類の情報です。 このデータが目的に適合していることを確認する必要があることは言うまでもありません。 これらすべての要因が存在する場合にのみ、必要かつ避けられない真のパラダイム シフトが起こります。 豊富なデータ ソースを従来の手段で管理および利用することで、多くのことを達成できます。バズワードやトレンドの多幸感に流されないことが重要ですが、データ駆動型マーケティングの未来は、間違いなく、これらすべての要素を一緒に活用することにあります。 .

焦点を絞った小規模なイニシアチブから始め、目的とマイルストーンを明確に定義し、組織全体の賛同を得て、必要な技術的専門知識が関与していることを確認します。ビッグデータは求められているメリットをもたらします。 過去から反響するもう 1 つの声として、今回は IBM の Emerging Internet Technology VP である Rod Smith 氏が次のように述べています。 それでも良いアドバイス。