予測マーケティング: 知っておくべきことすべて

予測マーケティングとは何ですか?

予測マーケティングは、顧客データを分析して将来の行動や好みを予測する実践です。 これは AI と機械学習に依存しており、企業が的を絞った、適切でパーソナライズされたマーケティング戦略を作成できるようにします。

予測マーケティングは、予測インテリジェンス (過去のデータとさまざまな統計アルゴリズムを使用して将来の結果の可能性を特定する技術的機能) から得られる実用的な洞察と考えることができます。

このガイドで説明するように、予測にはさまざまな形式もあります。 どの顧客が購入する可能性が高いか、顧客が最も関与する可能性が高いチャネル、次に見たいと思う製品などを予測できます。

たとえば、Amazon、Netflix、その他多くのブランドは、大量のデータセットを分析して、的を絞った予測を作成し、ユーザーがどの製品やコンテンツを見たいかを決定します。 彼らはユーザーを簡単に圧倒してしまう巨大な製品カタログを持っているため、これは彼らにとって非常に重要です。

予測マーケティングの 6 つのメリット

予測マーケティングは、顧客エクスペリエンス、収益、維持率の向上を目指すデータドリブンのマーケティング担当者に多くのメリットをもたらします。

1. 顧客満足度とエンゲージメントの向上

すでに述べたように、予測マーケティングでは過去のデータを使用して、既存の顧客が何を好むか、何を望んでいるのか、必要としているのかを理解します。 予測マーケティング テクノロジーは、過去の購入、閲覧行動、チャネル固有のインタラクションなどのデータ ポイントを分析することで、将来何がアピールされるかを正確に推測できます。

顧客にとって、これは、目に入るものすべてがあなたの好みや欲求と完全に一致する店に入るようなものです。 このレベルのパーソナライゼーションにより、ブランドとのつながりを深めながら、理解され、評価されていると感じることができます。

顧客満足度は多くの場合、ブランドロイヤルティにつながり、ポジティブな経験を他の人と共有したり、将来的にブランドに再び関わったりする可能性が高くなります。

2. 最適な顧客ターゲティング、セグメンテーション、予算配分

多くの企業は、「ニューヨークの 20 ～ 30 歳の女性」など、ターゲット層について大まかなイメージを持っていますが、このアプローチはかなり広範囲であり、各顧客の好みや行動の固有の違いは考慮されていません。

予測マーケティングは、推測の多くを排除し、真にデータに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

予測アルゴリズムにより、企業は顧客データを深く分析して理解することで、購入履歴、人口統計、場所などの従来の特徴だけでなく、購入の可能性、予測される支出額、割引の親和性などにも基づいて各顧客を正確にターゲットにすることができます。

3. 高いコンバージョン率

ターゲットを絞ったアプローチにより、顧客は実際に重要なメッセージや製品の推奨を確認できるため、購入する可能性が高くなります。

たとえば、誰かがあなたの Web サイトでスポーツ用品を頻繁に閲覧している場合、予測マーケティングでは、そのユーザーにあなたの最新のスポーツ用品に関する広告、Web サイトのコンテンツ、または電子メールを表示することを提案します。

しかし、単に関連性があるというだけではありません。 タイミングも重要です。 予測マーケティングは、顧客に連絡する最適な時期を把握するのに役立ちます。 おそらく、朝一番にメールをチェックする顧客もいれば、夜遅くまでオンライン ショッピングをする可能性が高い顧客もいるでしょう。 データを使用してこれらの習慣を理解することにより、予測マーケティングは、メッセージが適切なタイミングで顧客の前に届くことを保証します。

4. 賢い割引キャンペーン

前述したように、多くの e コマース ストアは、顧客に購入してもらうために常に割引を実施しています。 ただし、これにより利益率が損なわれる可能性があります。

予測マーケティングを使用すると、最も高い意図を持つユーザー (つまり、購入する可能性が高いユーザー) をターゲットにすることができるため、いずれにせよ購入する可能性が高いため割引を無駄にすることなく、これらの顧客に対して通常価格で製品を宣伝できます。 逆に、予測セグメンテーションを使用すると、割引親和性の高い顧客をターゲットにすることもできます。

これらの戦術はどちらも利益率を保護し、割引に関して賢明なマーケティング上の決定を下すのに役立ちます。

5. 収益、AOV、LTV の向上

予測マーケティングを使用すると、長期的な関係を育み、収益、平均注文額 (AOV)、顧客生涯価値 (LTV) などの主要な指標を向上させることができます。

たとえば、Insider の AI を活用した Smart Recommender は、顧客固有のニーズや興味に応じて、顧客ごとに異なる製品を表示できます。 これは、顧客の過去の行動データを活用して、顧客が将来どのような製品を希望するかを決定できることを意味します。

Insider には自動レコメンデーション アルゴリズム (Chef と呼ばれる) もあり、最も人気のある商品、売れ筋商品、ユーザーベース、最も割引率の高い商品、新着商品、およびトレンド商品のアルゴリズムをテストしてコンバージョン率を向上させることで、最適なレコメンデーション戦略を自動的に検出できます。

6. 積極的なマーケティング戦略

従来、マーケティングとは、売上の落ち込みに気づいたらクーポンを送信したり、目標に達していないと気づいたら広告キャンペーンを変更したりするなど、対応することが中心でした。

しかし、予測マーケティングはシナリオをひっくり返します。 予測インテリジェンスは、信号を待ってから応答するのではなく、データと分析を使用して、顧客が将来何を望んでいるのか、または何を必要としているのかを予測します。 このようにして、常に一歩先を行くことができます。

たとえば、予測分析によって特定の種類の製品の人気が高まっていることが示された場合、トレンドがピークに達する前にマーケティングを強化できます。 あるいは、顧客があなたのブランドに興味を失いつつある可能性をデータが示唆している場合は、顧客が他を探し始める前に、パーソナライズされたオファーで再度顧客を引き付けることができます。

予測マーケティングはどのように機能するのでしょうか?

正確なデータは予測マーケティングの中心です。 多ければ多いほど良いです。 AI および機械学習ツールは、さまざまなアルゴリズムと予測モデルを使用してこのデータを分析し、将来の顧客の行動や好みを予測します。

このプロセスでは、データ サイエンスとマーケティングのノウハウを組み合わせて、顧客が次に何をするか、購入する可能性が高いもの、いつ購入するか、または特定のチャネルに関与する可能性がどれくらいあるかについて、知識に基づいた推測を行います。

多くのブランドがこれを行うために必要なデータを持っていますが、分析ソフトウェア、電子メール マーケティング プラットフォーム、ロイヤルティ ツール、カスタマー サービス ソリューション、e コマース プラットフォーム、ソーシャル メディア ツールなど、切断されたシステムに散在していることがよくあります。 これによりデータのサイロ化が生じ、マーケティング担当者が顧客を明確に理解できなくなり、正確な予測が妨げられます。

そのため、正確な予測を行うには、Insider のような優れた顧客データ プラットフォーム (CDP) が非常に重要です。 CDP は、さまざまなソースからの顧客データを 1 つの便利なデータベースに統合します。 これは、顧客データを保存および分析するための中央ハブとして機能できることを意味します。

さらに、当社のプラットフォームの AI を活用したインテント エンジンは、この統合データを分析して、各顧客の購入の可能性、特定のチャネルに関与する可能性、割引の親和性などについて正確な予測を導き出すことができます。

また、以下に示すように、あらゆる種類の有用な統計や指標を備えた専用の予測マーケティング分析ダッシュボードも利用できます。

予測マーケティング戦略の例

以下では、Insider の予測マーケティング機能がワークフローや主要なビジネス指標にどのような影響を与えるかについて、いくつかの実践例を見ていきます。

1. パーソナライズされた製品の推奨事項

前述したように、パーソナライズされた製品の推奨事項は、購入履歴やオンライン閲覧パターンなどの顧客固有の好みや過去の行動に基づいて顧客向けに調整された提案です。

これらはコンバージョンと収益に大きな影響を与える可能性があります。 たとえば、フィリップスは、Insider の AI を活用した製品レコメンデーションを使用して、モバイル コンバージョン率を 40.1% 向上させ、20,000 ユーロを超える増収収益を生み出しました。

さらに、Insider を使用すると、これらの推奨事項は Web サイトに限定されません。 これらを電子メール、SMS、WhatsApp などのメッセージング チャネルに拡張して、全体的に一貫したエクスペリエンスを確保できます。

ご興味がございましたら、製品推奨エンジンのガイドでこのトピックについて詳しく説明します。

2. セグメンテーション

Insider のプラットフォームは強力なセグメンテーション機能を提供し、マーケティング チームが特性、行動、好み、人口統計などを含む 120 以上の属性に基づいて、ターゲットを絞った顧客セグメントを作成できるようにします。

さらに、Insider の AI を活用した予測エンジンを使用すると、次のような将来の予測行動に基づいて顧客をセグメント化し、ターゲットを絞ることができます。

• 購入の可能性。
• 顧客のライフサイクルのステータス。
• 属性または割引の親和性。
• 特定のチャネルに参加する可能性。

これらの予測オーディエンスにより、より正確に顧客をターゲティングするための多くの機会が開かれます。 たとえば、次のようなユーザーをセグメント化できます。

• 購入する可能性が高く、最近モバイル アプリを開いたばかりです。
• 割引親和性が高く、購入せずに特定の商品ページにアクセスしました。
• 特定のチャネルでブランドと関わりを持つ可能性が高く、特定の製品属性に対する親近感を持っています。

3. カスタマージャーニーの構築と最適化

製品の発見とセグメンテーションに加えて、予測マーケティングは、関連性があり一貫したカスタマー ジャーニーを構築するのにも最適です。

具体的には、次善のチャネル予測と送信時間最適化 (STO) という 2 つの予測機能により、各メッセージをピンポイントの精度で配信することができます。

次に最適なチャネルの予測では、各顧客に連絡するための最適なタッチポイントを見つけ出すことが重要です。 この機能分析は過去の行動を分析し、電子メール、プッシュ通知、SMS、WhatsApp など、各顧客が最も関与する可能性が高いチャネルを自動的に使用します。

STO は、顧客がさまざまなチャネルで最もアクティブで反応が良い時期を分析し、それに応じてメッセージをスケジュールします。 たとえば、顧客が夕方に電子メールをチェックすることが多いことがデータで示されている場合、STO は、その時間帯にあなたの電子メールが顧客の受信トレイに確実に届くようにします。 これにより、メッセージが閲覧されるだけでなく、アクションが行われる可能性も高まります。

これらの機能は両方とも、コンテンツの面だけでなく、適切なチャネルと適切なタイミングでジャーニーの各ステップを確実に調整できるようにします。 また、さまざまなチャネルを手動で A/B テストして時間を送信して最適なチャネルを決定する必要がないため、時間と労力を大幅に節約できます。

実践中の予測マーケティング: 3 つの実際のケーススタディ

予測マーケティングがどのように機能し、どこに適用できるかを理解したところで、その威力を示す実際の例をいくつか見てみましょう。 以下の 3 社は、製品の推奨、カスタマー ジャーニーの構築、セグメンテーションなど、先ほど検討したさまざまな種類の戦略を使用していました。

#1 アディダス

新型コロナウイルス感染症によるロックダウン中のオンライン トラフィックの急増に直面し、アディダスは訪問者をより効果的に引きつけ、維持することに努めました。 具体的には、コンバージョン率を向上させるために、Web サイト訪問者がどのような製品を見たいかをより正確に予測したいと考えていました。

だからこそ彼らは、Insider の AI を活用した Smart Recommender と Category Optimizer に注目したのです。 これらのツールを使用してからわずか 1 か月以内に、アディダスは平均注文額 (AOV) が 259% 増加し、コンバージョン率が 13% 増加するという驚異的な結果を達成しました。

アディダスの成功のもう 1 つの鍵は、ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンとパーソナライズされたクーポン コードの戦略的使用であり、これにより新規顧客とリピーターのオンライン ショッピング エクスペリエンスが向上しました。

たとえば、Insider の Web スイートを使用すると、さまざまな顧客セグメントに応じて明確なクーポンのバリエーションを作成できるようになり、その結果、新規ユーザーからの AOV が大幅に増加し、リピーターのコンバージョン率が顕著に上昇しました。

最後に、アディダスはカテゴリー オプティマイザー ツールを活用してモバイル ユーザー エクスペリエンスを最適化し、モバイル コンバージョン率が 50.3% 増加しました。

Adidas のアプローチをさらに詳しく知りたい場合は、完全なケーススタディをご覧ください。

2位 ユナイテッド カラーズ オブ ベネトン

カート放棄やさらなるサインアップの必要性などの課題に直面したユナイテッド カラーズ オブ ベネトンは、Insider の AI を活用したカスタマー ジャーニー ビルダーであるアーキテクトに目を向けました。

このツールにより、さまざまなユースケースに合わせてパーソナライズされたカスタマー ジャーニーを作成できるようになりました。

たとえば、カート放棄を減らすために、ベネトンは 3 段階の Web プッシュ通知戦略を導入しました。 このアプローチでは、カートに商品を入れたままにした顧客をターゲットにして、新着情報をタイムリーに通知し、その後にパーソナライズされたメッセージと、必要に応じてクーポン コードを送信します。 この方法では、業界平均の 7 倍である 4.8% のコンバージョン率を達成しました。

新規ユーザーのサインアップを増やすという点で、ベネトンは Web プッシュ ジャーニー フローを作成し、その結果、サインアップ率は 5.7% となり、これは業界標準の 10 倍の数字です。 予測マーケティングによって促進されたこれらの戦略は、ベネトンの当初の課題に対処しただけでなく、増収収益とユーザー ベースの大幅な増加にもつながりました。

全体として、Architect によりブランドはパーソナライズされたカスタマー ジャーニーを作成できるようになり、コンバージョンが 7 倍、新規顧客の獲得が 10 倍に増加しました。 完全なケーススタディは、当社の Web サイトでご覧いただけます。

#3 ピエール・カルダン

Pierre Cardin は、顧客獲得コストの高騰という課題に直面したとき、Insider の Predictive Ad Audiences (PAA) に目を向けました。 Insider の AI を活用したテクノロジーを使用することで、ピエール カルダンはユーザーの行動と予測データに焦点を当て、視聴者をより効果的にセグメント化することができました。 このアプローチにより、実際に購入の意思を示した顧客をターゲットにすることができ、広告支出の大幅な最適化につながりました。

その結果は驚くべきものでした。 Pierre Cardin では、コンバージョン率が 445%向上し、広告費用対効果 (ROAS) が 164.83% 増加しました。

さらに大きな影響を及ぼしたのは、顧客獲得あたりのコスト (CPA) の削減で、67.95% 減少しました。 Insider の専門知識と予測テクノロジーを活用することで、ピエール カルダンは ROAS を向上させるという目標を達成しただけでなく、広告コストを大幅に削減しました。これは驚くべきことであり、ブランドにとって非常に有益な結果となりました。

完全なケーススタディで、Insider の予測セグメンテーションをどのように活用したかについて詳しく知ることができます。

Insider の AI を活用したインテント エンジンを使用して、顧客の行動を正確に予測します

Insider の AI を活用したインテント エンジン、製品レコメンデーション、およびジャーニー オーケストレーション機能は、顧客の行動を正確に予測し、顧客の行動に合わせてマーケティング戦略を調整するのに役立ちます。

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