データドリブン マーケティング 2023 – マーケティング ROI の最大化

最近のマーケティング業界は大きな変化を遂げており、勘や先入観に頼る必要はなくなりました。 今日のマーケティング担当者は、顧客データを最も信頼できる情報源と見なしています。

これまで以上に多くの情報が、顧客に関する彼らの指先にあります。 最高の結果は、これらの洞察を使用してデータ駆動型の計画を策定するマーケターによって達成されます。

ここで、データ駆動型マーケティングと、データ駆動型マーケティングでのプロキシや Web スクレイパーの使用など、それに関連するいくつかの側面について詳しく説明しましょう。

データドリブンマーケティングとは？

データドリブン マーケティングとは、簡単に言えば、顧客データに基づいてブランド メッセージを最適化する戦略です。 データ駆動型のマーケティング担当者は、消費者情報を使用して、ターゲット市場の要件、欲求、および将来の行動を予測します。

このような知識は、ROI (ROI) を最大化するためのカスタマイズされたマーケティング プランの作成に役立ちます。

データドリブンのマーケティング担当者は、消費者が何を購入するか、消費者がどのように行動し、広告に反応するかを調べることができます。 データドリブン マーケティングは、誰が、いつ、どこで、などのターゲット オーディエンスに関する適切な質問に、実用的な情報で回答することを目的としています。

その後、その情報を利用して将来の顧客のニーズ、欲求、行動を予測し、理想的なクライアントについて収集した情報に基づいてマーケティング戦略を構築し、潜在的な投資収益率 (ROI) を最大化します。

データドリブン マーケティングはどのように機能しますか?

データドリブン マーケティングを実装するには、さまざまなアプローチがあります。

たとえば、人口統計情報を使用して、マーケティング イニシアチブを分類できます。 さまざまな業界、社会的グループ、および郵便番号は、通常、他の戦略よりもいくつかの戦略によく反応します。

統計は、特定の市場セグメントが在庫からどの製品または流行語を好むかを示すことができます。

ある芝生の手入れ事業は、価格に敏感な顧客をターゲットにして、彼らの心に響く広告を掲載する必要があることを理解していました。

彼らは、国勢調査のデータと以前のキャンペーンからの情報を組み合わせて使用​​して、さまざまな人口統計に対していくつかの広告を開始しました。 その結果、クリック率が 200% 以上上昇しました。

データの解読は必ずしも簡単ではありません。 消費者行動の急速な変化に遅れずについていくのは難しいことです。

それにもかかわらず、これらの変更から利益を得ることができた人もいます。

たとえば、ある小売業者は、COVID 危機の間、町がロックダウンから解放されると、美容製品の売上が増加すると予測しました。

彼らは、交通データと疫学情報を監視して、どこにいつ集中するかを決定しました。

データドリブン マーケティングで Web スクレイパーを使用しますか?

適切なアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) のみが必要です。 プログラムは、API を使用して相互に通信できます。 さらに、オンライン スクレイピング API により、Web サイトからのデータの収集と整理が簡単になります。

実際、Scraping Robot の API を使用して他の Web サイトからデータを収集および集約し、それを同じ研究アプリケーションに入力することができます。 不完全なイメージが全体を破損することを心配する必要はありません。

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データ駆動型マーケティングでのプロキシの使用?

信頼できる Web スクレーパーでは不十分です。 Web サイトは、1 つの IP アドレスが大量のリクエストを行っていることに気付くと、怒り狂ってサーバーをブロックします。 事前に構築されたスクレイパーなしで適切に機能するには、Web スクレイピングにプロキシを利用する必要があります。

独自のサーバーの IP アドレスの代わりにプロキシを利用して、リモート IP アドレスにアクセスします。

サイトを常に攻撃するのではなく、自分のアドレスから別のアドレスに大量のデータ要求を分散させます。 問題は解決しました。 さまざまなプロキシの機能は異なります。

ローテーション プロキシと静的プロキシ

静的プロキシを使用すると、事前に決められた数の信頼できる IP アドレスを購入して使用できます。 新しいアドレスを取得したい場合は、所有している別の IP アドレスに手動で変更する必要があります。

大規模なデータドリブン マーケティングでは、ローテーション プロキシが優れたオプションです。 専用サーバーのセットではなく、専用サーバーの大規模なプールにアクセスできます。 最良の部分は、Rayobyte が自動的にそれらを切り替えて、最も高度な Web スクレイピング機能を提供することです.

データセンター プロキシと住宅用プロキシ

データ センターは、データ センター プロキシの発信元です。 多くの場合、大量に購入され、場所やインターネット サービス プロバイダーとは関係ありません。 実際には、任意の領域を自由に選択できます。

一方、住宅用プロキシは、特定の ISP と居住地域に接続されます。 費用はかかりますが、ウェブサイトからブラックリストに登録される可能性は低くなります。

一部の Web サイトでは、データ センターからのすべてのトラフィックも禁止されています。 これらは、ホーム IP アドレスを介してのみ到達可能です。

伝統的なマーケティングとは？

オンラインで行われないマーケティング活動は、従来のマーケティングと見なされます。 印刷物、放送、ダイレクト メール、電話、看板や構内標識などの屋外広告はすべてこれに含まれます。

従来のマーケティングでは、ターゲット オーディエンスに適切なメッセージを特定して作成する際に、フォーカス グループ、顧客満足度調査、過去の販売動向からのデータを、データではなく直接の経験や本能と組み合わせます。

新聞広告、ラジオやテレビの広告など、さまざまな手法でターゲット ユーザーにリーチします。

データドリブン マーケティングと従来のマーケティングの違いは?

この違いを理解するには、マーケティングの基本的な考え方に立ち返る必要があります。

マーケティングは従来、主に 2 つの目標に焦点を当ててきました。 顧客が何を求め、何を必要としているのかを最初に調べます。 その知識を活かして、お客様が求める製品をお届けします。

これらの目標を達成するために、従来のマーケティング チームは次の 2 つの要素を組み合わせました。

• その時点で入手可能な市場調査、および
• ターゲットオーディエンスに関する彼らの仮定。

ただし、この戦略には頻繁に試行錯誤が必要でした。 目的を達成するのに役立つものを特定するために、企業はさまざまな手法を試す必要がありました。

逆に、データドリブン マーケティングでは、広告主は理想的なタイミングで顧客にリーチできます。 そして、適切なオファリングも。 しかし、データを活用することには、単にコミュニケーションを強化するだけにとどまらない利点があります。

顧客インサイトは、現代のマーケティング チームによって次の目的で使用されます。

• パーソナライゼーションによるカスタマー エクスペリエンスの向上
• 特定のマーケティング セグメントをターゲットにする
• 新しい顧客を引き付ける
• ブランドは、データを使用してリアルタイムで戦術を測定および調整できます。

データドリブン マーケティングのメリット

今日の消費者は、ブランド メッセージやマーケティングを通じて、常にブランドやサービスとのつながりを保っています。 その結果、人々は、応答することを決定したコミュニケーションについて、よりうるさいようになりました。

データ駆動型の戦略を実装することで、マーケティング チームは、ターゲット オーディエンスのメンバーが広告をクリックしたり、ウェビナーに参加したり、ブログ投稿を読んだり、コンバージョン目標に貢献するその他のアクションを実行したりする可能性を大幅に高めることができます。

データ駆動型の戦略は、企業が顧客の要件と欲求をよりよく理解するのに役立ち、顧客体験とブランドの評判を向上させます。

また、ユーザーは、データ駆動型マーケティングによって提供されるハイパーターゲット コンテンツに反応する可能性が高くなるため、コンバージョン率が向上します。データ駆動型マーケティングの主な利点は次のとおりです。

強化された顧客体験

カスタマー エクスペリエンスを向上させるために、データドリブン マーケティングでは主に詳細な消費者プロファイルを使用します。 顧客の半数近くが、否定的な経験をした後、別の場所で製品を購入するために Web サイトを離れたと主張しているため、これは成功に不可欠です。

データ主導のマーケティングを通じてパーソナライゼーションを強化すると、ポジティブな顧客体験が得られ、ブランドに対する消費者の信頼が高まります。

McKinsey によると、クライアント エクスペリエンスをパーソナライズすることで、マーケティング費用の投資収益率 (ROI) を 5 ～ 8 倍に増やすことができます。

支出の最適化に対する属性の強化

マーケティング担当者にとって、広告予算が​​どのように使用されているかを把握することは、定期的な問題です。 分析ツールを活用したデータドリブン マーケティングにより、マーケティング チームは、コンバージョンやブランド認知度に最も影響を与える広告予算の部分を特定できます。

これを行うために、統合マーケティング測定 (UMM) などのアトリビューション モデルを使用してカスタマー ジャーニーを分析します。 マルチタッチ アトリビューションとメディア ミックス モデリングが UMM によって考慮され、購入経路の完全なビューが提供されます。

企業は、見込み客と顧客がセールス ファネルをどのように移動するかに影響を与える要素を認識し、それに応じてリソースを割り当てることができます。

関連するコンテンツを作成してコピーする

マーケティング チームは、消費者データを分析することで、ターゲット オーディエンスが関心を持っているクリエイティブ、画像、コピー、素材の種類について洞察を得ることができます。

視聴者を惹きつけるには、適切なメッセージを適切なタイミングで送信することが重要です。これは、個々のニーズに対応し、価値を付加するものです。

分析を分析すると、視聴者にとって最も効果的なコンテンツとメッセージを判断するのに役立ちます。 これにより、顧客を理解し、製品の決定をより成功させることができます。

より良い決定

マーケターの 3 人に 2 人は、本能ではなく事実に基づいて意思決定を行う方が望ましいと考えているため、通常、チームはデータ駆動型のマーケティング アプローチを採用することで、より適切な意思決定を下すことができます。 マーケティング担当者は、データ分析のおかげで、理論よりも実際のユースケースに基づいて決定を下すことができます。

しかし、データドリブン マーケティングは、消費者の購入決定に影響を与える可能性のある感情的な側面を軽視するものではありません。

マーケティング チームは、合理的な意思決定と感情的な意思決定の両方を説明するフレームワークを使用してデータを分析し、キャンペーンで適切にバランスが取れていることを確認する必要があります。

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データ駆動型マーケティングの課題

データドリブン マーケティングは、適切な方法で実施すれば、驚異的な効果を発揮します。 しかし、データ マーケターが大量の顧客データを扱う際に頻繁に遭遇する課題がいくつかあります。

消費者データの収集

消費者データの収集は膨大になる可能性があり、多くのマーケティング担当者はこの情報をどこで探すべきか確信が持てません。

最も高度なデータ統合ソリューションでさえ、有限のソース セットからしかデータを収集できないため、チームは人間によるデータ入力を行う必要があります。

マーケティング担当者は、この不安の結果としてデータドリブン マーケティングを考えすぎて、始めるのを躊躇してしまうかもしれません。

データの管理

データドリブン マーケティングが提供する利点を維持したい場合は、データが可能な限り最新であることを確認する必要があります。 リアルタイム データを利用していることを確認します。 そうでない場合、それは無関係です。

しかし、手動でデータを収集するには時間がかかり、企業が維持するのが難しい場合があります。

データの統合

マーケティングでデータを効率的に使用するには、データを収集、評価、および同期する機能が必要です。

目的は、すべてのプラットフォームとシステムを統合することです。 また、データの重要性を理解し、それをマーケティング プランに組み込む方法を決定することも難しい場合があります。

データドリブン マーケティング – 最終的な考え

今日の競争の激しいデジタル市場では、企業の健全性と成功はデータ駆動型のマーケティング戦略にかかっています。

データ駆動型のソリューションを使用することで、マーケターは ROI と利益を高め、マーケティング予算を最適化し、最も重要なこととして、最も効果的なマーケティング戦略を特定できます。

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