2023 年を支配する 5 つのデータ駆動型マーケティング トレンド

過去 10 年間、データはマーケティングを変革してきました。 そして、その背後にあるテクノロジー、トレンド、規制は常に進化し、進歩しています。 これは、ビジネスに機会とリスクの両方をもたらします。 厳しい経済状況を考えると、マーケターは最も重要な分野に労力とリソースを集中させる必要があります。

データドリブンマーケティングとは？

データ駆動型マーケティングでは、顧客情報を使用してマーケティング活動を最適化します。 データは、ブランドが顧客が誰であるか、何が動機であるか、どのように行動しているか、どのようなコンテンツやサポートが顧客の関心を最も高めることができるかを理解するのに役立ちます。 また、すべての情報を利用できるようにすることでもあります。具体的な行動を可能にし、視聴者のニーズに応えます。

データは素材です。 ただし、必要なのはデータだけではありません。 その収集と処理をサポートするには、IT インフラストラクチャが必要です。 必要なのは、単純な問題解決プロセスです。 そしてこの場合、解決策はおそらく洞察に基づく適切なシステムになるでしょう。 組織は、アプリ開発者を雇って、ユーザー データを利用する革新的なソフトウェア ソリューションを作成することさえあります。

では、2023 年に最も関連性の高いデータドリブン マーケティングの領域はどれでしょうか?

傾向 1: AI/機械学習を組み合わせたマーケティング

自動化、人工知能 (AI)、および機械学習 (ML) は、ソフトウェア展開における機械学習 IT 運用から AI を活用した採用ツールまで、非常に多くの事業運営の基盤となっています。 また、データドリブン マーケティング アプローチの中心的存在になっているのも不思議ではありません。

マーケティングと新技術

典型的なビジネスで収集されるデータの量は、多くの場合、従業員の能力をはるかに超えて処理するタスクになります。

ニッチ市場が絶えず拡大しているため、ビジネス データの使用をサポートする新しいツールやテクノロジが登場しています。 これらは、データの収集、処理、分析、結果への対応に役立ちます。 そして、それらを使用すると、自己永続的な上昇サイクルが開始されます。 展開により、より多くのデータ、洞察、アクションが得られる可能性があります。 その結果、選択したデータ ソリューションへの依存度が高まります。

AI と ML を活用したテクノロジーは、これまで以上に深く根を下ろしています。 いくつかの例を考えてみましょう。

パーソナライズされたコミュニケーション

データによって、ビジネスは顧客をより深く理解できるようになります。 従来、マーケティングは抽象的な「典型的な」顧客プロファイル (おそらく現実には存在しなかった) に焦点を当てていました。 しかし、最新のデータ分析機能と完全に刷新されたアプローチにより、企業は顧客を個人として扱うことができます。

パーソナライゼーションは、マーケティングにおいて新しいアイデアではありません。 しかし、AI と ML ツールはそれをさらに推し進めており、カスタマイズされたパーソナライズされた顧客コミュニケーションを生成および改善するのに役立っています。 各リードに効果があると思われる形式、トーン、キーワードは何ですか? たとえば、いくつかのパラメーターを入力すると、マーケティング メールの提案が表示されます。

AI と ML は、フィードバック ループを開始して、コンテンツ自体だけでなく、コンテンツの展開においても、これまで以上にマーケティングを改善することができます。 自動化は、たとえば電子メールの送信など、すでにマーケティング展開の標準的な部分です。 しかし、ML を使用して、リードがマーケティング コンテンツに最もよく関与しているように見える時期を判断できます。 その後、展開の微調整を (自動的に) 適用できます。

自動化されたコピーライティングとコンテンツ

近年、AI は大きな進歩を遂げています。 マーケターをサポートする AI および ML ツールは、月ごとに高度化しています。

アプリケーションの範囲が広がりました。 チャットボットは AI を使用して、24 時間年中無休のリアルタイムのカスタマー サポートを提供します。 ボタンを押すだけで、個々のプロファイルとセグメントを対象としたマーケティング メールを生成できます。 コンテンツ エンジンは、ブログ投稿を大量に生成できます。 キーワードなど、いくつかの要件を入力するだけです。 同じことが画像、音楽、さらにはアバターにも当てはまります。 AI は、これらすべてを生み出す点で改善されています。マーケティング活動の大きな潜在的な助けとなります。

このような AI によって生成されたコミュニケーション、コピーライティング、およびその他のコンテンツは、まだ完成していない可能性があります。 ぎこちなく感じたり、独創性に欠けたり、エラーが含まれたりすることがあります。 たとえば、包括的言語を確実に採用するために微調整が必​​要になる場合があります。 それはおそらく、人間的なタッチが必要な出発点として最もよく見られます. しかし、動きが速く競争の激しい商業環境では、ますます価値が高まる可能性があります。

自動化されたキーワード調査とトピック生成

Google やその他のプラットフォームが検索結果のアルゴリズムを更新するため、企業は迅速に対応する必要があります。 AI と ML はここで重要になり、ブランドが競合他社と比較して見つけやすく関連性を維持できるようにします。 AI を活用したキーワード調査により、オンラインの状況を監視し、スペースと機会を特定できます。 高品質で関連性の高いマーケティング コンテンツを準備することで、これらを (AI を使用して) すばやく特定して活用できるブランドは、優位に立つことができます。

自動化は、マーケティング チームが必要な速度を維持するのに役立ちます。 たとえば、出発点となるコンテンツを生成できる AI ツールと並んで、創造力をかき立てる AI トピック ジェネレーター ツールがあります。

データ分析と予測

データ駆動型のアプローチは、マーケティング チームをさまざまな方法でサポートします。 たとえば、アプリや Web サイトに対するユーザー エンゲージメントをリアルタイムで分析することで、プロアクティブなカスタマー サポートが可能になります。 これにより、潜在的なリードを購入者に変換するのに役立つアクションをトリガーできます。

このような分析は、デジタル マーケティングの取り組みの有効性を浮き彫りにし、投資収益率を確立し、将来のキャンペーンに情報を提供することができます。 ビジネスは、初期の認知から購入まで、ファネル全体で顧客エンゲージメントを監視できます。 事業予測は以前はかなり暗い芸術でしたが、データを活用した AI はより正確な計画と仮定をサポートします。

2023 年の困難な状況において、 AI と ML は、マーケティング チームが機会を最適化するのを支援する上で極めて重要な役割を果たします。 さらに、企業はこれらのテクノロジーの急速な進歩についていく必要があります。

トレンド 2: メタバースの到来

メタバースは、長い間 SF に限定されたアイデアでしたが、まだ日常生活の一部ではありません。 それにもかかわらず、それは私たちの多くが予想するよりも速く近づいています。 そして、それはおそらく変容するでしょう。

バーチャルリアリティ

一部のブランドは、すでにバーチャル プレゼンスを確立しており、メタバースにスペースを構築しています。 ここでは、ユーザーは特殊なヘッドギアを使用して仮想イメージと環境を表示し、メタバースに入ることができます。

これらのブランドは、仮想現実 (VR) を使用して、豊かで多様な没入型体験を提供できます。 一部のブランドにとって、これは見せにくい製品 (新車など) のデモンストレーションを意味する場合があります。 または、仮想ショップかもしれません。 Etsy のバーチャル ハウスを考えてみてください。顧客は在庫範囲を見たり、やり取りしたり、購入したりできます。 他のブランド (Nike や Wendy's など) は、エンゲージメントと顧客とのつながりに重点を置いた、ゲームや楽しいアクティビティでいっぱいのスペースを提供しています。

VR は、ブランドがそのストーリーを伝え、視聴者に情報を提供し、引き付け、楽しませることができる真っ白なキャンバスです。 仮想都市のビルボード、有名人のアバターがあなたの製品を使用してデモンストレーションすること、人々があなたのブランドについて学び、楽しむことができるスペースなど、将来の限界を理解することは不可能です. 可能性はまばゆいばかりですが、非常に現実的です。

データは、これらの世界の構成要素です。 そんな没入型体験がお客様の期待となる時代が近づいています。 これらのスペースを構築する際、ブランドはオーディエンスの欲求や行動に確実に合致するようにしなければなりません。 そして、あらゆるジェスチャーがデータに根ざしているデータで構築された世界では、あらゆるインタラクションが、データに基づく豊富なさらなる洞察を生み出し、メタバース マーケティング エンジンのさらなる燃料となります。

拡張現実

拡張現実 (AR) は、代替の仮想パスを提供します。 ハードウェアが再び必要になります。通常はヘッドギアまたはスマートフォン アプリです。 しかし、ユーザーは完全に別の現実に没頭するのではなく、拡張されたバージョンの世界を体験します。自分がいる部屋を見ることができますが、追加の詳細がその体験を覆います.

マーケターはすでにここで活動しています。 最も初期の例の 1 つは、ポケモン GO がユーザーにアプリを使用して近所のポケモンを見つけるよう促したことです。 または、Ikea Place アプリを使用すると、顧客は自宅で製品を表示できます。これは、「購入する前に試してみる」という仮想形式です。 2022 年には、著しく多くのブランドが参加しました。

繰り返しますが、データはこれを支えます。 顧客が必要としているサポートやエクスペリエンスは? そして、AR はさらに多くのデータを生成します。これは、さらなる製品とマーケティングの洞察のための原材料です。

ハイパーターゲティング

データ駆動型のビジネスは、オーディエンスに関するデータがこれまで以上に豊富になります。 これにより、特定のマイクロ マーケット セグメントに対するマーケティングのターゲットをこれまで以上に厳しくすることが可能になります。

この種のハイパーターゲティングは、過去に危険をもたらしました。 既存の顧客プロファイルに過度に焦点を絞り、新しい見込み客を育成できなくなる可能性があります。 ただし、(AI と ML によって支えられた) データ駆動型のアプローチでは、ハイパーターゲティングがより理にかなっています。 データは、顧客に関する高度な理解を提供します。 Zeropark はまさにそれを提供します – データ主導の提案と利用可能なオーディエンスへのアクセスの支援. なぜ企業はそれを活用しないのでしょうか?

ハイパーターゲティングに関する以前の懸念は依然として残っています。 たとえば、マーケティングとは「簡単に得られる成果」を効率的に変換することだけではありません。 成長するビジネスは、上部ファネルの幅を広げ、より多くの見込み客を会話に引き込む必要もあります。 しかし、これがハイパー ターゲティングと組み合わせて可能であってはならない理由はありません。ツールとテクノロジーは、販売およびマーケティング ファネル全体をサポートする必要があります。

没入型体験

今後数年間で、ますます多くのブランドがメタバースと AR を探求するようになるでしょう。 ブランドがこれらのテクノロジーを使用して構築するエクスペリエンスは、顧客のニーズに基づいて構築する必要があります。 データは基本であり、すべてを可能にし、意思決定に情報を提供します。 そして、この仮想世界に足を踏み入れると、ますます豊富なデータが生成される雪だるま式効果が必然的に引き起こされます。 ブランドはこれを使用して、マーケティングをさらに推進できます。

すぐに行動を起こすのをためらっているブランドにとっても、今は監視と準備の重要な時期です。 没入型体験が急速に勢いを増している世界では、企業は迅速に行動する準備ができている必要があります。

傾向 3: データのプライバシーと法規制の遵守

データドリブン マーケティングは、データ プライバシーに関する重大なリスクをもたらします。 2023年も引き続き重要な問題です。

データのプライバシー

私たちの仕事、生活、遊びの多くがオンラインに移行するにつれて、人々は企業がデータをどのように使用するかについてはるかに意識するようになっています。 人々は自分のデータのプライバシーに気を配り、不満がある場合は自分の足で投票します。 さらに、GDPR などの措置により、企業の財務上および評判上の利害関係がさらに高まります。

消費者が自分のデータが収集され、エクスペリエンスを向上させるために使用されることを望んでいないわけではありません。 それどころか、透明性があり、利点が明確であり、データが尊重され保護されている限り、彼らはこれを高く評価しています. 正直で協力的なアプローチが進むべき道のようです。

これを正しく行うことで、ブランドはより積極的な顧客関係を育むことができ、企業はデータを使用して活動を知らせることができ、顧客はそのメリットについて安心感を得ることができます。 しかし、これを間違えると、評判に大きな損害を与える可能性があります。 顧客は信頼を失い、他の場所に移動する可能性があります。 そして、厳しさを増すプライバシー規制のおかげで、壊滅的な金銭的罰則が待ち構えています。

2023 年に向けて、企業がデータに対する姿勢を正しくすることがこれまで以上に重要になっています。 では、主な問題は何ですか？

クッキーレス マーケティング

主要なテクノロジー プラットフォームの巨人 (Google、Apple、Facebook など) は、他のすべてのビジネスと同様に、上記のプライバシーの課題に直面しています。 彼らの対応は、他の多くの組織に大きな影響を与えています。 これの現在の最も重要な側面は、おそらくサードパーティ Cookieの運命です。

長年にわたり、サードパーティの Cookie により、マーケティング チームはインターネット上でリーチを広げ、顧客が Web サイトを離れた後でも広告でターゲットを絞ることができました。 広告主はそれらを愛し、彼らは私たちのオンライン体験の背後にある遍在する力になり、インターネット上で私たちをフォローし、私たちを呼び戻しました.

ただし、正確なタイムラインとプロセスはあいまいなままですが、規制の強化とデータに関するユーザーの懸念に対するビッグテックの対応の一環として、今後数年間で廃止される可能性があります. 以前はクッキーが好きだったことを考えると、一部の企業にとっては難しいでしょう。 とはいえ、ある意味では、それをチャンスとして捉えるのが最善です。 Zeropark のような Cookie を使用しないプラットフォームを選択すると、サードパーティのデータが関与することなくパフォーマンスを向上させながら、市場の好みにすでに準拠しているという利点が得られます。

結局のところ、追跡は引き続き可能です。 また、サードパーティの Cookie への依存は、ビジネスのより広範なデジタル戦略と一致しない可能性があります。 今こそ、ブランドがデータに対して正直で協力的で関係を構築するアプローチを構築するときです。 それが、確固たるブランド ロイヤルティと評判への道です。 不透明なサードパーティ Cookie の廃止は、それに向けた自然で、必然的で、自発的な一歩かもしれません。

ブランドは、独自のファーストパーティおよびゼロパーティ データ機能の構築に注力する必要があります。 これについては以下で詳しく説明しますが、基本的にこれは、ユーザーの同意、相互のコラボレーション、および各組織内の独立したデータ インフラストラクチャによって支えられたデータへのアプローチを意味します。

GDPR

欧州連合の一般データ保護規則 (GDPR)は、データ プライバシーへの関心の多くを後押しする原動力となっています。 GDPR は、EU ユーザーに関するデータの収集、保存、および利用方法に大きな影響を与えます。 他の規則は他の場所に適用されます。 企業は、自社の業務に適用される法律を理解する必要があります。

従わなかった場合、巨額の罰金と風評被害が発生します。 コンプライアンスには、金銭的投資、新しい手順とワークフロー、広範なトレーニングが必要です。 結局のところ、企業が所有する個人データのすべての断片 (1 つの電子メール アドレスであっても) が影響を受ける可能性があります。 多くの場合、組織がデータを扱う方法の文化的変化が必要です。 それには、真の継続的なコミットメントが必要です。

以上のことを考えると、企業がコンプライアンスの過程で異なる時点にあることは驚くに値しません。 多くはすでにそのような規制を組み込んでいますが (おそらく、より広範なデジタル トランスフォーメーションの一部として)、それほど進んでいないものもあります。 このため、GDPR への準拠は、2023 年に向けて展開される重要なトレンドであり続けます。

データのプライバシーと電子メール マーケティング

影響の例として、GDPR が電子メール通信にどのように適用されるかを考えてみましょう。 この規制は、誰かのデータを使用するための明示的な同意を確保する責任を企業に課しています。 たとえば、電子メール アドレスのリストを購入して、いきなり人々に連絡することはできなくなりました。 また、あなた自身の見込み客や顧客であっても、マーケティング メールを送信する前に、人々は「オプトイン」する必要があります。

メール マーケティングに関するコンプライアンスへの道のりは、課題をもたらします。 長期間使用されているメーリング リストには、同意のための監査が必要です。 それらは完全に廃棄する必要があるかもしれません (Wetherspoons が決定したように)。 さらに、ユーザーは自分のデータ設定を (いつでも) 変更できます。 実際、彼らには「忘れられる権利」さえあります。 コンプライアンスの確保は、一度限りのことではありません。 顧客とのダイナミックかつ継続的な対話、つまり信頼の上に築かれた関係が求められます。

同意を最前線に置くことで、マーケターはコンテンツが顧客に明確な価値を提供することを確実にする必要があります (そのため、顧客は「オプトイン」し、「アウト」ではありません)。 魅力的で役立つものでなければなりません。 より良い関係を築くことに重点が置かれています。 それは - 確かに - 問題のブランドにとって有益でなければなりません.

自社データ活用

これらのデータ プライバシーの問題により、ファースト パーティのデータは、セカンド パーティのデータ (別のパートナー企業によって収集された) またはサード パーティのデータ (データ処理会社から購入した情報) よりも大幅に有利になります。

ファースト パーティ データは、組織が対象者から (同意を得て) 直接収集する情報です。 これは、個人が組織と行う可能性のあるすべての対話を通じて可能です。たとえば、Web サイトの使用データ、アプリの使用データ、購入履歴、人口統計情報 (フォーム、投票、調査から)、ソーシャル メディアでの対話、またはエージェントやチャットボットとの出会いからの情報です。 それが合意に基づいており、直接手にしたものであるという事実は、その価値を高めます。

ファーストパーティ データの実現をサポートするためのインフラストラクチャ、システム、およびツールが配置されると、いくつかの利点が得られます。

• 正確性: ビジネスは、第三者による歪曲なしに、顧客から直接聞くことができます。
• 収集の容易さ: インフラストラクチャが整ったら、自動化、AI、および ML でその価値を活用できます。
• 費用対効果: インフラストラクチャとツールへの投資を超えて、ユーザーはデータを自由に (同意を得て) 提供します。

同意、透明性、顧客価値を重視して、GDPR やその他の規制に準拠して取り扱われる場合、ファースト パーティ データは、マーケティング戦略を成功させるための確固たる基盤を提供します。

トレンド 4: オンラインおよびブランド コミュニティの優先度の高まり

オンライン ブランド コミュニティは、2023 年にさらに顕著なマーケティング トレンドになるでしょう。

オンライン ブランド コミュニティとは

オンラインのブランド コミュニティを構築することは、顧客をより有意義かつ真正にブランドに引き付ける方法です。 企業は、顧客が学び、探索し、共有できるオンライン スペースを作成します。 ブランドのウェブサイトまたはソーシャル メディア プラットフォームを使用してホストされる場合があります。

オンライン ブランド コミュニティの好例がレゴです。熱心な顧客は、将来のセットのアイデアを提供できます。製品開発は、オープンで刺激的な共創の行為になります。 また、ユーザーは、製品の説明、役立つヒント、他のユーザーへのサポートなど、ブランドに関するコンテンツを生成します。

このようなコミュニティを設定するには、顧客をよく理解する必要があります。メンバーになるのは誰ですか? それらはどこでホストされますか? 彼らはどのような利益を求めますか? データ駆動型マーケティングは、ここで必要な洞察を提供できます。

このようなコミュニティは、関与し、評価され、サポートされていると感じている顧客にとって素晴らしいものになる可能性があります。 そして、顧客の満足は、ブランドにとってより良いビジネスを意味します。

ゼロパーティデータ

ブランド コミュニティは、ブランドとその顧客との間にオープンで互恵的かつ協力的な関係を確立するのに役立ちます。 そのため、製品開発、顧客サポート、そしてもちろんマーケティングなど、ビジネスの多くの側面をサポートするために、さらに豊富なデータの継ぎ目を提供します。 実際、これらはもう 1 つの貴重なデータ形式であるゼロパーティ データを完全に示しています。

ゼロパーティ データとは、顧客が率直に、喜んで、積極的に追加情報や洞察をブランドと共有することです。 たとえば、アンケート、クイズ、調査、またはユーザー生成コンテンツを通じて、特定の問題についてビジネスを支援するためのフィードバックを提供するよう顧客に依頼する場合があります。 ユーザーはブランドの目的を理解し、自発的に支援します。

データは触媒 (企業がコミュニティを立ち上げるのを支援する) であると同時に、結果 (そこからさらに豊富な洞察が得られるため) でもあります。 このデータの一部は、より多くのテキストまたは定性的な情報を処理するためのElasticsearch アーキテクチャなど、追加のインフラストラクチャ要件を引き起こす可能性があることに注意してください。データを使用可能にするには、適切なツールが不可欠です。

トレンド 5: 短編動画とライブ ストリーミングの復活

短編動画やライブ ストリーミングは、ソーシャル メディア プラットフォームやブランドのウェブサイトですでに普及しています。 それらの使用は今後も拡大し続けると思われます。

短編動画

短編動画は通常、30 秒から 1 分間続きます。 この簡潔さが彼らの成功の鍵のようです。 マーケティング担当者は、すべての動画コンテンツの潜在的な力を長い間理解してきましたが、ショートフォームが最高の投資収益率を提供することにほとんどの人が同意しています。

マーケティング担当者は、その可能性を活用する必要があります。 この形式には強力なメリットがあります。

• 短編動画は、私たちのオンラインでの行動に沿っています。 私たちの注意力が低下しているように見えるため、コンテンツはすぐにユーザーをつかみ、メッセージをすばやく配信する必要があります。 短編動画では、1 秒 1 秒が重要です。
• ブランドは製品を紹介できます。 顧客は、長い製品説明を読むよりも、簡潔でよくできたビデオでこれを見た方が満足しているようです。 それらは関心と認識を生み出し、人々をマーケティング ファネルに引き込みます。
• 短い形式の動画には、行動を促すフレーズ (CTA)も添える必要があります。 それらは、(より包括的なビデオ、製品の説明、コミュニティ ページ、および注文の詳細を介して) 製品について詳しく知るためのゲートウェイになる場合があります。
• それらは有益で教育的であり、真に役立つ的を絞ったサポートを提供します。
• ブランドは、注目すべきニュース記事、有名人のゴシップ、文化的イベントなど、トレンドや話題の記事を活用することができます。
• 他のコンテンツよりも、再視聴、共有、バイラルになる可能性が高くなります。

マーケティング チームが短編動画をますます使用するようになっているのも不思議ではありません。

生放送

現在、ライブ コマース ストリーミングも巨大です。 パンデミック中に経験したブーストは持続しているようです。 ライブ ストリーミングは、特にブランド コミュニティがある場合に、製品に関する話題を生み出すことができます。 多くのブランドは、ライブ ストリーミングがライブ コマースになるように、このようなライブ イベントに販売機能を組み込んでいます。

データの役割

これらのマーケティング形式から最高の結果を引き出すには、データが重要です。 マーケティング チームは、各ビデオまたはライブ イベントの影響を監視する必要があります。 それは将来の活動に情報を与えることができます - 成功したアプローチへのより多くの投資と、影響が少なかった微調整.

エンゲージメント、視聴時間、シェアといいね、コンバージョン率など、いくつかの指標を考慮する必要があります。

2023 年の重要なマーケティング データ

ゼロパーティとファーストパーティのデータ

データ プライバシー規制の強化、主要なテクノロジー プラットフォームの運用方法の変更、データに関する顧客の懸念、ブランドが透明で持続可能な顧客関係を育む必要があるため、ファースト パーティ データの重要性が高まっています。 さらに、ゼロパーティ データの重要性が高まっています。これは、ビジネスの改善を支援するために消費者が自由に提供する情報です。 ブランドが信頼できる協力的な顧客関係の構築に真剣に取り組んでいる場合、この種のデータは論理的な次のステップのようです。

ウェブ分析データ

企業は、顧客が Web サイトとどのようにやり取りするかを知っている必要があります。 訪問者は潜在的な顧客です。 マーケティング チームは、見込み客が必要なものを確実に見つけられるように、それらをサポートする必要があります。

Web 分析データはこれをサポートします。 顧客は Web サイトでどのように行動していますか? モバイル トラフィックを優先するのは正しいことですか? 彼らのニーズを満たすのに十分なコンテンツが、最適なフォーマットで提供されているか? さまざまなアプローチや戦術を試すことができます (A/B テストなど)。 たとえば、製品ページに短いビデオを含めると、どのような影響がありますか?

CRMデータ

企業は、顧客に関するすべての情報を顧客関係管理 (CRM) システムに保持する必要があります。 これにより、データの価値を活用しやすくなり、優れたカスタマー サポートに変換できます。

取引と顧客とのやり取りからのデータ

取引データにより、企業はすべてのマーケティング投資に対する最終的な利益を計算できます。 すべての努力の後、最終的にブランドにお金を使うのは誰ですか? ブランドがコアオーディエンスを特定して理解するのに役立ちます。

しかし、ビジネスは今日の購入者に限定されるべきではありません。 競争の激しい環境では、マーケティング チームはより多くの人をセールス ファネルに引き込まなければなりません。 関心と認識を生み出すものは何ですか？ マーケティングをどのようにパーソナライズして、各個人の関与を維持できるでしょうか?

これこそが、データ駆動型アプローチの真の約束です。 既存の購入者をハイパーターゲティングする能力だけでなく、ブランドの魅力を拡大する勢い – ますます多くの人々をブランドに引き付ける. データ駆動型のアプローチとは、すべての顧客とのやり取り (すべての Web サイト訪問、ソーシャル メディアでの出会い、ビデオの視聴、エージェントとのチャット) を使用して、それをより効果的に達成することを意味します。

データをより適切に活用するのに遅すぎることはありません

この記事で検討したアイデアは、データ駆動型のアプローチにとって重要ないくつかの重要な領域を示しています。 成功には努力と投資が必要です。 しかし、不利な経済状況と競争の激化する商業環境により、企業は一歩先を行くためにできる限りのことを行うことが不可欠になっています。 さらに、潜在的な報酬は計り知れません。 困難な時期には大胆な行動が必要です。

著者について

Pohan Lin – シニア Web マーケティングおよびローカリゼーション マネージャー

Pohan Lin は、Databricks のシニア Web マーケティングおよびローカリゼーション マネージャーです。Databricks は、データ ウェアハウスとデータ レイクの機能を接続して、 Databricks および Hadoop アーキテクチャと共にレイクハウス アーキテクチャを作成するグローバル データおよび AI プロバイダーです。 Web マーケティング、オンライン SaaS ビジネス、e コマースの成長において 18 年以上の経験があります。 Pohan はイノベーションに情熱を傾けており、データがマーケティングに与える大きな影響を伝えることに専念しています。 Pohan Lin は、 LandbotやPPC Heroなどのドメインに関する記事も公開しています。