マーケターに求められているデジタルマーケティングのリテラシーとは?を検証

当社は様々な業種のマーケターの方からご相談を受けておりますが、その中でも最近特に増えてきているのがデジタルマーケティング専門のご担当者様です。

それというのも、現在では、取得可能な顧客データは実際の購入履歴や個人情報に留まらず、ソーシャルメディア、アプリケーションのダウンロードなど多岐に渡っており、最適なデータ活用方法がわからないというケースが多いからです。従来行われてきたWEBマーケティングと、近年関心の高まっているデジタルマーケティングではどのような点に違いがあるのでしょうか。

デジタルマーケティングとWEBマーケティングにおける共通点とは?

デジタルマーケティングでも従来のWEBマーケティングにおいても、その基本は変わりません。
共通しているのは「見込み客に対してセールスファネルの各ステージにおいて適切な情報を、最適なコンテクストで提供することで育成し購入につなげること」です。
しかしながら、デジタルマーケティングとWEBマーケティングの大きな違いには以下があります。

デジタルマーケティングとWEBマーケティングの相違点とは?

従来のWEBマーケティングは自社のWEBサイトを中心としており、ランディングページありきのSEO対策やリスティング広告などでした。
しかしながらIT環境の目覚ましい変化により、デジタルチャネルが拡大し、デジタルで得られる顧客情報も深く広くなりました。またデジタル技術の革新によりデジタルで様々なマーケティング施策が可能になりました。それにより『デジタルマーケティング』というWEBマーケティングを超えた広い概念でのマーケティング施策が必要とされるようになりました。

デジタルマーケティングの領域とは?

デジタルマーケティングの領域には、主に以下があります。

  • コーポレートサイト、ECサイト、SNSサイト、ブランドサイトなど様々なデジタルチャネルを包括的に捉えた戦略と施策
  • Eメールマーケティング
  • ツイッター、フェイスブック、インスタグラムなどのソーシャルメディアや価格比較サイトなどのアーンドメディア
  • スマートフォンやタブレット端末で提供するアプリ
  • オムニチャネル施策(デジタルの会員カードやポイント付与など)
  • デジタルのポイントカードやクーポン
  • デジタルのチラシ、ポスター(デジタルサイネージ)
  • SEM(Search engine marketing)
  • Web、モバイルのデザイン開発
  • SEO(Search engine optimization)
  • コンテンツ企画と運営
  • 動画コンテンツ企画/制作
  • IoT(Internet of things:製品自体からデータを発しネットワーク通信する)
  • 顧客データベースや他チャネルで得られた顧客データの分析、活用

など

当社に頂く相談(データ解析ソリューション )で多いのは、AIによる顧客データ分析とその活用方法のご相談です。

なぜマーケターとしてデジタルマーケティングのリテラシーが必要なのか?

主に2つの理由があり、
一つ目は、EC市場での取引の増加です。
国内の市場規模は15.1兆円(前年比9.9%増)まで拡大しています。

もう一つの理由は、情報ソースのデジタル化です。見込み客は興味のある製品やサービスについてのより深い情報をグローバルに簡単に素早く得られるようになっています。見込み客のリテラシーが高く、ブランドに対する期待も高い中、オンライン上での競合他社との競争はどんどん激しくなっています。
見込み客はリテラシーが高まりパワーを持つようになったのです。

つまり、デジタルマーケティングにおける戦略は顧客を中心に考えなければならなくなりました。そこで今、顧客のデータを分析し活用することがマーケターに求められているのです。(参照:経済産業省)

顧客データを分析・活用することで、見込み客の行動を予測し、正しい戦略を立案できます。また既存顧客の購買履歴データを分析することで個々のお客様のニーズを可視化し、推奨商品を可視化することができます。

まとめ
  1. 共通しているのは「見込み客に対してセールスファネルの各ステージにおいて適切な情報を最適なコンテクストで提供することで育成し購入につなげること」。
  2. 従来のWEBマーケティングは自社のWEBサイトを中心としており、ランディングページありきのSEO対策やリスティング広告など。
  3. 『デジタルマーケティング』というWEBマーケティングを超えた広い概念でのマーケティング施策が必要。
  4. 見込み客はリテラシーが高まりパワーを持つようになった。
  5. デジタルマーケティングにおける戦略は顧客を中心に考えなければならなくなった。
  6. 顧客のデータを分析し活用することがマーケターに求められている。

『膨大な顧客データはあるが分析に耐えうるか精度が心配』などのお悩みもよくお伺いします。
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bodais taro
【アイズファクトリー データサイエンティスト】
主に大手飲料メーカー、通信会社などを担当。
データ解析実績多数。
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