AIについて考えるとき、多くの人が思い浮かべるのはテスラの自動車、Alexaのようなバーチャルアシスタント、Pepperのようなヒューマノイドロボットといった、目立った例でしょう。しかし、AIテクノロジーははるかに深く、幅広い分野に応用できることは周知の事実です。例えば、データドリブンなマーケティングチームは、AIによってパフォーマンス、プロセス、意思決定、予測を大幅に向上させ、ビジネスイノベーションを推進することができます。そして、それはまさに今、現実のものとなっています。
孤立感
この技術は、データの分断という厄介な問題を解決することでこれを実現します。これは、異なるマーケティングチームが同じ建物内で作業している場合にも問題となりますが、昨今のような大規模な在宅勤務の時代では、さらに悪化する可能性があります。
そのため、多くのマーケターは、当初は意図していなかったにもかかわらず、データサイロ化に陥ってしまっていることに気づきます。もしこの話に心当たりがあるなら、ここで止めてください。マーケターには独自のデータソースがあり、営業チームにも独自のデータソースがあり、クライアントサクセスチームにも独自の顧客ログと指標があります。
問題は、統合インフラの欠如です。つまり、チームは作業を重複させ、古く不正確なデータを使用し、貴重な顧客やビジネスインサイトを見逃してしまう可能性が高くなります。サイロを打破するための適切なツールや人材を獲得するには、企業文化を大きく変革する必要があるため、多くの企業は現状維持にとどまっています。
デジタル遅れ企業
このように分断され、データ中心ではない方法で業務を行っている企業は、データ中心で業務を行っている企業に遅れをとっています。これは良くないことです。機会と収益、プロセスの効率化、顧客体験の向上、そして売上を逃しているのです。一方で、競合他社は猛追しています。
競争力を維持するためには、異なるデータソースやデータタイプを連携できるシステムを導入することが急務です。CRM、広告プラットフォーム、ソーシャルメディア、eコマース、顧客サービス、販売データベースなどのシステムを統合するシステムです。そうすることで、企業はデータを最大限に活用し、他社をリードできるようになります。
データ駆動型になる
では、データサイロからデータドリブンへとどのように移行するのでしょうか？そして、多様なデータソースをすべて統合し、より深い洞察とビジネスパフォーマンスの全体像を得ることは、シンプルかつ費用対効果の高い方法で実現できるのでしょうか？
答えは、ビジネスの収益性にプラスの影響を与える、強力で統合されたデータスタックを構築することにあります。マーケターにとっての大きなメリットは、分析を通じてビジネスイノベーションを推進できることです。
成功への3つのステップ
SaaSビジネス環境はますます競争が激化しています。マーケターは、顧客の獲得・維持、そして収益の向上という重責を担うことが多くなっています。そのため、マーケティングチームは非常に重要となり、ビジネスの成長と変革を支援する立場にあります。
データドリブンな文化の確立に尽力することで、これを実現できます。異なる部門のチームが情報を共有し、連携して価値ある新たなインサイトを生み出す文化です。よりインサイトを重視し、データドリブンな文化を醸成し、ビジネスパフォーマンスと収益性を向上させる強力なデータスタックを構築するには、どうすればよいでしょうか。
ステップ1：企業の賛同
データドリブンなビジョンを、社内全体のステークホルダー、特にマーケティング、事業開発、営業、クライアントサクセスなどの営業チームに浸透させましょう。正確で最新の情報を共有し、一元化された統合リポジトリからアクセスし、そこから価値を創造し、データドリブンな意思決定を行うことの価値を、全員が認識する必要があります。
ステップ2: データの統合と変換
マーケティングデータスタックを構築するための適切なテクノロジーソリューションを見つけましょう。ETL（抽出、変換、ロード）とELT（抽出、ロード、変換）に関しては、強力なツールとテクノロジーが利用可能です。適切なソリューションは、バックエンドプロセスを自動化し、数百ものソースからリアルタイムデータを統合し、データをクレンジング、整理、統合することで、実用的なインサイトへと変換します。
ステップ3: データの視覚化と拡張分析
データビジュアライゼーションにより、マーケターはデータを指標やKPIとしてチャートやグラフで表示するインタラクティブなダッシュボードを作成できます。これにより、様々なデータを並べて調査・探索し、AI、特に拡張アナリティクスを活用して、トレンド、パターン、異常値、そして機会を積極的に発見することが可能になります。
拡張分析の実践
例えば、拡張アナリティクスを活用することで、企業は予測予測を適用し、予算を最適化することができます。また、失敗しているマーケティングや広告キャンペーン、収益機会への迅速な対応にも役立ちます。さらに、高度な顧客セグメント分析を実施することで、見込み客や顧客をより効果的にターゲティングすることも可能です。
さらに、データサイエンスを自動化することで、拡張アナリティクスはマーケターに戦略的なビジネスインサイトを提供するために必要なツールを提供します。これにより、マーケティング担当者は、異常値やトレンドの検出、セグメント分析、予測といった機能を通じて、ビジネスデータとチャネルに関する偏りのない中立的な視点を提供できるようになります。
データ駆動型文化
データドリブンなインサイトと意思決定は、あらゆる企業、特にSaaS企業やテクノロジー企業が目指すべき目標です。マーケティングチームにおけるデータドリブンな文化は、AIを活用した分析への道を開きます。そして、これはマーケターが自らの部門を変革し、ビジネス全体に影響を与える力を与えます。その結果、マーケターは生産性とスピードを向上させ、顧客体験を向上させると同時に、ビジネス全体に効率性とイノベーションをもたらすことができます。
