顧客データ活用を阻む課題と3つのマーケティング戦略 有料会員 メンバー Public
顧客データは、個人の情報に関わる詳細なデータの宝庫です。そのデータを利用し、購入者のプロファイリングを行うことで、デジタルマーケティングの広告におけるターゲット層の明確化ができるなどパフォーマンスの向上につながります。今、顧客データはマーケティングにうまく活用できるデータとして事業者やマーケターから注目されているのです。 -------------------------------------------------------------------------------- 顧客データを統合する3つのマーケティング戦略 オーディエンスの理解 マーケティングの主たる目的の一つは、オーディエンスを理解し、集客を実現することです。オーディエンスの理解には、顧客が企業と購入した個人情報である購買データや顧客情報につながる属性データなど、多方面からの分析が必要です。 購買履歴と属性データをクロス分析し、過去に実施したキャンペーンの売上への貢献度を定量的に振り返ることで、次の施策検討に活用することができます。 広告ターゲティングの精度改善 広告でターゲットオーディエンスにリーチする
営業データ活用！ ｢４つのV｣の可視化で実現する、セールス活動の改善プロセス 有料会員 メンバー Public
営業データを活用する目的は、顧客と営業担当者それぞれの動きをデータとして可視化し、顧客の動きやニーズに対応できているかを分析、そして営業担当者の活動を最適化することです。しかし、可視化するべきデータやデータに基づく行動の最適化が何にあたるのかは業界・商材・事業フェーズなど、各社が置かれている状況によって様々です。まずは、自社の営業上の課題が何にあたるのかを整理して、「何を可視化することで、どういった改善につなげるのか」という点を明確化しましょう。 -------------------------------------------------------------------------------- 営業データを利用する上で必要とされるデータ戦略「4つのV」 Volume ボリューム指標とは、リード数、商談数、インプレッション、サイト訪問者数、クリック、ダウンロード、メール開封など、ECサイトや自社ウェブサイト、ウェブ広告やダイレクトメールなどから得られる情報のことです。マーケティングや営業活動のプロセスで把握できるデータです。 Conversion コンバージョン指数と
データ活用組織に企業が望む理想のカタチ 有料会員 メンバー Public
データの分析と、その結果をいかにうまく活用できるかの重要性は業界を問わず認識されています。インターネットの普及により、データの収集は以前よりも手軽に行えるようになりました。 一方で、データを最適に扱える人材が不足したままという問題があります。データを扱うための内部人材や企業としてのデータリテラシーが不足していることが、企業のデータ活用の大きな壁になっています。 -------------------------------------------------------------------------------- 蓄積データをリアルタイムに把握できる組織が理想 適切なデータ抽出のためには、Web解析やCRMなど、ツールごとに蓄積されたデータを集約し、瞬時に状況を把握することが必要です。また、問題・課題の早期発見のためにも、迅速な分析ができることが望まれます。 リアルタイムでデータを可視化することはビジネスの成功に不可欠ですが、レポートを作成する手間と時間のコストが悩ましい点です。 組織課題は、データリテラシーの高い人材の不足 日本におけるIT人材不足は深刻です。経済産
データ活用課題｜企業のデジタル化で期待される活用効果 有料会員 メンバー Public
近年、デジタルトランスフォーメーションへの関心が高まる中、データ活用推進に向けた企業の動きが活発化しています。しかし、期待しているほどのスピード感でデータ活用･分析を進めることができない組織も少なくないようです。 この記事では、企業の抱えるデータ活用を阻む4つの課題、そして、それら課題を乗り越えるための解決策･ソリューション、そして、データ活用の先に期待できる効果･利益についてまとめました。 -------------------------------------------------------------------------------- データ活用に高まる期待とその実態 ビジネスにデータ活用が不可欠な時代 企業間の競争が激化し、消費者の動向も多様で把握しづらい時代に変化してきました。新型コロナウイルスの影響もあり、一層将来の予測が難しくなった今、BI/BAツールやAI （人工知能）を駆使した正確なデータ処理にもとづく迅速な意思決定が期待されています。 実際、ビッグデータの活用はイノベーションの創出に対し、統計学的に有意に影響するとの報告もあり、データ活用の重要性
