昨今、金融サービスとテクノロジーの融合を表すFinTechのような造語に代表されるように、あらゆる業務領域においてテクノロジーとの融合が大きく取り上げられている。マーケティングの世界においても、「人工知能」や「IoT」の活用など従来型のデータベースマーケティングの延長とは一線を画す、より高度な次世代マーケティングのあり方が求められている。

慶應義塾大学卒業後、日立製作所、フューチャーシステムコンサルティングを経て、現職。アナリティクスを中核とした次世代マーケティングの実現に向け、日々活動中。
今後のマーケティングのあり方を考えていく上でも、デジタルのインパクトは大きい。現状、スマホの顧客行動への浸透に伴い、対面・非対面のチャネルを自由に渡り歩く顧客の行動に対して、自社のマーケティング活動を正しく順応させることに成功している企業はまだ少ないのが実態だろう。現在の企業のマーケティング活動のチャレンジを下の図表にまとめたが、ほとんどの企業は1、2に悪戦苦闘する一方、先進企業は3、4、そして5に着手しつつあり二極化が進んでいる印象だ。
図表の1は新規顧客獲得におけるデジタルマーケティング活用の課題だが、単に、従来の4マス広告の代替としてデジタルマーケティングを展開するのではなく、2で示す自社顧客の構造、特徴をデータから定量的に変数化し、正確に把握することがマスへのターゲティングの視点からも非常に重要となる。
その上で、現状の自社のビジネス課題(例:優良顧客の流出に伴う売上減・顧客単価減、休眠顧客の増加等)を顧客分析から深堀し、発見した事実や仮説をもとに特定顧客層への狙い所と打ち手の戦略を立案・実施し、全顧客接点を横断した成功シナリオを積み上げていく。マーケティングオートメーションなどのシステムはこのPDCAサイクルを効率的かつ高速に回していく環境であり、上述のチャレンジに対応していく機能性を有している必要がある。
