「データの複雑さ」は現在マーケターにとって最大の課題の1つであり、現在のツールでは十分に役立っていません。

店舗での購入、広告のクリック、ショッピングカートへの商品の投入など、顧客がブランドとやり取りするたびに、顧客は自分のニーズ、興味、さらには嫌いについての重要な手がかりを残しています。 ただし、非常に多くの異なるコーナーからのこのすべてのデータは、全体としても個人としても、オーディエンスの明確な画像を取得するためにドットを接続しようとする広告主やマーケターにとって完全に圧倒される可能性があります。

そして、おそらく私たちのほとんどが認識しているよりもさらに多くのデータがそこにあります。 Forbesによると、クリック、タップ、いいね、購入でさえ、毎日2.5兆バイトの新しいデータが作成されています。 そのデータには、顧客をより深く理解するための前例のない可能性がありますが、生成される膨大な量のデータは、これらすべての小さな洞察を完全な全体像にリンクすることに関する課題を生み出します。

Fosphaとのコラボレーションで制作されたコンテンツ。

「データの複雑さ」は、現在のマーケターにとって最大の課題の1つです。

370人のマーケティング専門家を調査したFosphaの最近の調査「マーケティング、測定、帰属、およびデータ管理の現状」によると、回答者の3分の1が「データの複雑さ」を現在の最大の課題の1つとして挙げています。 具体的には、マーケティングインテリジェンステクノロジーをより効果的に使用できるようにするための障害となります。

組織でマーケティングインテリジェンステクノロジーをより効果的に使用する上での最大の障害は何ですか？ （3つまで選択してください。）

私たちが受け取っている膨大な量のデータの先頭または末尾を作成することが非常に難しいと感じている理由の一部は、企業がデータの正確な分析に必要なツールと才能を獲得できていないという事実です。これが実用的な洞察への唯一の道です。

デロイトの2018 CMO調査によると、多くの企業が近い将来にそのデータの問題の解決策を採用することを検討しています。 調査によると、マーケティング分析の支出は今後3年間で200％増加するように設定されています。 しかし、調査によれば、そのすべての支出が問題を完全に解決するわけではないかもしれません。

「マーケティング分析が増加している一方で、マーケティング分析の影響を測定するための訓練を受けた専門家とツール/プロセスの不足は、企業内でマーケティング分析を使用するマーケティングリーダーにとって最大の障害です。」

私たちの調査によると、企業は新しいテクノロジーの採用により多くの費用を費やしているにもかかわらず、適切なテクノロジーを見つけるのに苦労しています。 実際、回答者の30％以上が、「ROIの証明の難しさ」を主要な課題の1つとして挙げています。

企業は約7つの異なるテクノロジーを使用して、データから洞察を得ています

豊富なデータが機会の恵みを伴うが、手に負えない量の負担を伴うように、データから洞察を作成するために利用できる膨大な数のテクノロジーも同様に圧倒的になっています。

このデータ主導の時代において、ブランドは、利用可能な多数のアトリビューションツールの中から選択するのが難しいと感じています。 選択のパラドックスが提示されたときに一部のブランドが完全にフリーズしているように見えるほどです。 そして、正当な理由があります。私たちは「martech5000」をすぐに超えてしまいました。 2019年の時点で、その数は7,040を超えるまで急増しています。

そして、新しいツールが何千もの市場に殺到するにつれて、多くのブランドは、データ分析ツールの採用に関しては、より多くの方が優れていると信じているようです。 私たちの調査では、平均して、企業はデータから洞察を抽出するために約7つの異なるテクノロジーを使用していることがわかりました。

しかし、現在の測定ソリューションがマーケティングキャンペーンの正確なアトリビューションを実行していると感じているのは33％だけです。

しかし、これらすべてのツールを採用しても、将来の戦略を計画する際にマーケターに役立つ顧客の行動の全体像を作成できるという保証はありません。 実際には、逆のことが当てはまるようです。調査回答者の33％だけが、現在の測定ソリューションがすべてのマーケティングキャンペーンの正確な帰属を実行していると信じています。

では、代替手段は何ですか？ 複数のツールを使用してデータから洞察を抽出することは、矛盾した結果を意味する場合があり、統一された全社的なデータ戦略を形成することが不可能になる可能性があります。

独立したデータ分析プラットフォームを採用すると、データから洞察を得るためのより優れた、より統一されたアプローチを探している企業に、すぐに大きな影響を与える可能性があります。 適切に使用されると、独立したデータ分析プラットフォームは、ブランドに明確さ、透明性、およびより優れたパフォーマンス分析を提供します。 企業は、アトリビューションソフトウェアとマーケティングの自動化に投資し、データの理解に基づいて戦略を合理化し、最終的に情報に基づいたデータベースの決定を行うことで、分析ツールへの支出を最大限に活用できます。

これらのトピックに関するより多くの洞察を見つけるには、ここで完全なレポートを確認することをお勧めします。