古いマーケティングルールのレクイエム、彼らはPで休むことができます

過去50年間にマーケティングの学位を取得した場合は、おそらく5つのP（製品、価格、場所、プロモーション、および人）に精通しているだけではありません。

これらはマーケティングパズルの伝統的なピースであり、まとめると、次の質問に答えることで、市場開拓戦略を明らかにする必要があります。私は何を販売していますか？ 、どこで売っていますか？ 、どのように価格を設定する必要がありますか？ 、どうやって売ればいいの？ 、そして誰がそれを買うつもりですか？

問題は、古いPは、今日のデジタルネイティブマーケターにとっては通用するものだということです。

それでは、これらの古いマーケティングプレイブックを捨てて、デジタルに精通したブランド向けに5つの新しいPを提案しましょう。

あなたはそれらをP、愛、そしてバイヤーの理解のための将来の基盤と考えることができます…

Pはパーソナライズ用です

過去10年間で、顧客の購買行動は劇的に変化しました。 以前は、ブランドが製品を開発したときに特定のタイプの人を念頭に置いている場合に限り、製品はパーソナライズされていました。

次に、消費者は自分たちのニーズに最も適した製品を選びます。 しかし、今日の消費者は、パーソナライズされた購入体験ほど、品質、機能、価格の最良の組み合わせを求めていません。

彼らは、人口動態統計ではなく、個人としての自分が誰であるかをブランドが知っていることを期待しています。

パーソナライズに対するこの新しい期待は、主にプロキシによるマーケティングであった過去のセグメンテーションよりもはるかに大きいものです。 そのような場合、マーケターは、年齢、収入、地域、およびその他の人口統計データに基づいて、古い顧客のように見える新しい顧客を探します。

今日、最も成功しているブランドは、顧客が製品やサービスを購入する理由についての洞察を得るためにデータを使用するブランドです。特定の価値観、信念、傾向、あるいは次の大きなものを見逃す恐れ（FOMO）に駆り立てられているのでしょうか。 ？

動機と意図のこれらの質問に答えることができるマーケターは、アイデンティティの背後にある個人のロックを解除し、より高い顧客ロイヤルティ、そして最終的には顧客生涯価値を生み出す高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。

Pはパーベイシブ用です

マルチチャネルマーケティングは、もともと利便性に関するものでしたが、現在はオムニチャネル関係を通じてエクスペリエンスを結び付けることを目的としています。 マーケターは、顧客がブランドとの関わりを深めるために、オンライン、店内、モバイルを含むすべてのタッチポイントで顧客体験を調整および統合する必要があります。

オムニチャネルエンゲージメントは、エクスペリエンスのパーソナライズと最適化に使用できる、より多くの豊富な顧客データも生成します。 これらの種類の普及したエクスペリエンスを作成することは、マーケターがチャネル全体で顧客を引き付けようとしているため、課題となる可能性があります。

たとえば、スマートフォンからコンタクトセンターに電話をかけた顧客は、モバイルアプリをダウンロードするように促されたり、オンラインの顧客は、次にWebサイトにアクセスしたときに店内オファーを提示されたりする場合があります。

ブランドが顧客とつながり、それらのつながりをシームレスな関係に結び付ける方法が多ければ多いほど、顧客は長期にわたってそのブランドと関わり続ける可能性が高くなります。

Pはプレゼント用

夫婦にとって良いアドバイスのように聞こえるのは、マーケターにとっても良いアドバイスです。関係に立ち会い、共感を持ってください。 言い換えれば、顧客のニーズは時間の経過とともに変化することを理解し、それらの変化に耳を傾けます。

これは、従来の顧客セグメンテーションがデータの非個人化によって耳障りであることが判明している分野の1つです。 カスタマージャーニーは、まっすぐで平らな道ではありません。 人々は転職し、目標を変更し、1年以内に、クロスカントリー自転車のタイヤの交換からおむつの交換に移行することができます。

もちろん、存在するためにはリアルタイムのデータが必要です。 これは、顧客が共有するデータの量と誰と共有するかについてますます警戒されている世界では問題になる可能性があります。

「はい、赤ちゃんが生まれました！」というチェックボックスをオンにすることは期待できません。 彼らのオンラインショッピングカートで。 しかし、これは良いリスニングが報われるところです。

データベースが顧客がクリックしている記事や製品の種類などを追跡している場合、顧客に関連するものと関連しないものをより明確に把握し、意味のあるコンテンツや製品の推奨事項を作成できます。まだあなたのサイトやストアを閲覧しています。

Pは専有用です

最初はデータウェアハウス、次にデータレイクでした。 今ではデータモートがすべてです。 これらは、Amazon、Netflix、Spotifyなどのユーバーマーケターにとって新たな競争上の優位性となった自社データの独自のプールです。

堀は動きを意味するものではありませんが、これは停滞したデータではありません。 データモートは、より深い顧客インサイトを作成し、新しい購入の親和性を発見するために、絶えず更新および強化されています。

データモートへの関心の高まりは、2つの重要な要因によって推進されています。1つは、この種のデータの保存と作成に優れたカスタマーデータプラットフォーム（CDP）の採用の増加、もう1つはサードパーティデータの分野の縮小です。 GDPRやCCPAなどの新しいプライバシー規制の

サードパーティの人口統計および顧客データのプールが枯渇するにつれて、ブランドは、顧客データを生成、所有、および分析することによって、これらの情報のギャップを埋めるために文字通りスクランブリングを行っています。

Pは予測分析用です

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、マーケティングからタコスの製造まで、ほぼすべての流行語になっています。 （インテリジェントなタコス製造機が私たちの将来にあることを願っています。）AIとMLがマーケティングに真に影響を与える可能性があるのは、予測的洞察の領域です。

奇妙なことに、機械は非常に効率的であるため、顧客とのよりパーソナライズされた共感的な関係の鍵を握っています。

ブランドは、データの親和性と最近のユーザーの行動を分析することで、特定のオンラインコンテンツを指すか、スマートフォンにクーポンを送信するかを問わず、各顧客にとって次に最適なエクスペリエンスを予測できます。

カスタマーサービスエージェントの人間の脳は、そのようなすべての履歴情報にアクセスして、このような短い時間枠で関連する推奨を行うことはおそらく不可能です。

明日の成功するブランドは、非常に現実的な意味で、彼ら自身の成功を予測できるブランドになるでしょう。

彼らは、各顧客の動機と意思決定を推進するものだけでなく、次に行う可能性のある決定も理解し、顧客の生涯価値の正確なビューを確立するためにそれらの決定を時間の経過とともに予測します。

このビューは、次に、マーケターが有限の資金で適切な投資を行っていることを確認するために広告費を通知することができます。

行方不明のP：テクノロジー

マーケティングは、知識に基づいた推測からAI主導の洞察へと長い道のりを歩んできました。 実際、生物医学工学のように、学校でもっと簡単なことを勉強したいと思うようになるには十分かもしれません。

しかし、マーケティングの分野がより科学的になるにつれて、マーケティング技術の科学も進化しました。

20年前、ブランドには3つまたは4つの顧客ペルソナがあった可能性があります。 現在、顧客ごとに1つずつ、 300万のペルソナが存在する可能性があります。 テクノロジーは、この新しい可能性を解き放つ鍵です。

古いP？ それらは過去のものです。 製品はデジタルダウンロードになり、価格はサブスクリプションになり、場所は動くターゲットになり、プロモーションは当たり前になっています。 人々に関しては、まあ、私たちは彼らを知っているだけであることがわかりました。

James McDermottは、Lyticsの共同創設者兼CEOです。 Jamesは以前、Postanoに買収されたモバイルソフトウェア会社であるStorycodeのCEOであり、分析および最適化会社であるWebtrendsの事業開発担当副社長でした。