多くのブランドが宜蘭ビジネスに対して同様の見解を示している。過去2年間でマーケティング環境は劇的に変化した。 「昨年、2つのeコマースプラットフォームのトラフィック獲得予算を半減しました。ROIが変わらなければ、最もパフォーマンスの高いeコマースチャネルにのみ注力することを検討します」と、ある美容ブランドの担当者は宜蘭ビジネスに語った。 昨年以降、企業によるマーケティング予算やトラフィック配分の削減が一般的になっています。モバイルインターネットが成熟期を迎え、ユーザー数とトラフィックがピークに近づくにつれ、企業はチャネル予算の配分においてますます慎重かつ保守的になっています。この傾向は、マーケティング予算が製品のシーディングからコンバージョンへとシフトしていることに反映されており、企業は「確実なビジネスチャンス」をより重視するようになっています。 なぜこれほど多くの企業がマーケティングに苦戦しているのでしょうか？小売業界には多くのチャネルがあります。例えば、マットレスブランドのSleemonは、9つのオンラインチャネルと5,600以上のオフライン店舗を展開しています。彼らはどのようにしてターゲット層に効果的にリーチできるのでしょうか？一方、合理的消費の復活に伴い、消費者はお金の使い方に慎重になっています。市場が成長市場から買い替え市場へと移行する中で、企業はどのようにして消費者に自社製品を購入してもらうことができるのでしょうか？ 結局のところ、ビジネスを成功させるための出発点は精密マーケティングであり、精密マーケティングの出発点はデータ管理です。アリババグループの副社長兼凌陽のCEOである彭鑫宇氏は、「データを制御できなければ、市場を制御することはできない」と述べています。 ここで言うデータの活用とは、単純なレポートデータやGMVデータといったデータではなく、企業があらゆる領域にわたるユーザーデータを明確に理解することを意味します。2024年を見据えると、企業はデータだけでなくAIも活用する必要があります。データ活用による優位性や意思決定支援だけでなく、不確実な時代においてデータとAIを駆使し、確かなビジネスチャンスを見出すなど、「賢く」活用することが求められます。 I. データのボトルネックを解消しなければ、マーケティングをうまく行うことはできません。データに苦労している企業は、次のような業界の問題点から逃れることはできません。
これらの問題点に対処するために、企業はフルチェーンのマーケティングツールを早急に必要としています。このツールは、あらゆるマーケティングシナリオを単一のスペースに集約し、AIを活用したデータ連携・処理機能を備えている必要があります。 IDCが本日、中国におけるオムニチャネル・マーケティング・プラットフォームの現状を分析したレポートを発表したことは特筆に値します。IDCはレポートの中で、Quick Audienceをリーダーとして評価し、包括的なデータとAI機能を通じて企業のオムニチャネル・マーケティング実現を支援する同社の役割を評価しました。 自動化されたマーケティング機能を備えた Lingyang Quick Audience (QA) は、世界的に有名なアパレルブランドがデータの障壁を突破するための強力な武器となっています。 オペレーションスタッフにとっての悩みの種は、Tmallのようなeコマースプラットフォームで休眠顧客を失う可能性が高く、効果的な再活性化手段がないことです。オペレーションスタッフはQAを活用し、北京、上海、広州の42店舗から半径5km圏内に常駐または勤務しているTmall休眠顧客を選定しました。これにインテリジェントな画面オンタイミング機能を組み合わせることで、予測されるデバイスアクティビティ時間にLingyang SuperMessageメッセージをプッシュ配信し、休眠顧客を効果的にオフライン店舗へ呼び戻しました。その結果、対照群と比較して、実験群では店舗来店確率が18%、オフラインコンバージョン率が35%、オムニチャネル全体のコンバージョン率が40%増加し、顕著な成長効果が見られました。 JALAグループ ビッグデータセンター マーケティングデジタルプロダクトオペレーションズディレクターの王超氏によると、ブランドとは本質的にあらゆる消費者との関係性の集積です。データプラットフォームを活用することで、企業はビジネス側で生成される膨大な市場データを、さらなる分析や結果のエクスポートにフィードバックできる場所を明確に把握し、マーケティングを含む複数のビジネスシナリオで再利用することで、ポジティブなフィードバックループを形成し、データ活用を真に活性化することができます。 （出典：「102の成長事例：デジタル成長のリーダー」） データのジレンマを克服した後、マーケティングの次のステップは、「三次元の人間」についての洞察を得ることです。 第二に、「三次元の人間」を理解しなければ、マーケティングはうまく行えない。これまでは、タグが平らだったため、小売業者が実際の有効な C エンドユーザー データを取得することは困難でした。 なぜかつてフラットラベルが効果的だったのでしょうか？それは、成長市場だったため、フラットラベルでさえもビジネスの成長に貢献できたからです。しかし、今日の飽和市場では、立体的な人物像を捉えられない企業は効果的なマーケティングができないという、より明白な傾向が見られます。 多面的な人間をどう理解すればいいのでしょうか？例えば、妊娠していてもスポーツが好きな人、ペットにフリスビーを買う人、アウトドア活動も好きな人など。人は性別、居住地、学歴といった単一のラベルで定義することはできません。誰もが複雑で包括的な存在なのです。 しかし、多くの加盟店は、会員数は多いものの、会員の特性に関する深い洞察が不足しており、既存のCRM（顧客関係管理）システムではデータに基づいた的確なマーケティングプッシュを行うことができず、一般的なプッシュしかできないという状況に直面しています。 高級婦人服ブランド Langzi は、データとインテリジェントな洞察によって多次元の顧客基盤を「獲得」し、成長を達成できる典型的な例です。 多様な消費特性を持つ消費者を取り込むため、Langziグループはマルチブランド・マトリックス戦略を採用し、オンラインとオフラインのオムニチャネル・ビジネス・チャネルを最大限に活用しています。婦人服事業部門には、LangziやRhineといったブランドが含まれています。 他のアパレル企業が複数のプラットフォーム、チャネル、ブランド間の複雑な関係をどう管理するかに苦慮している一方で、LangziはすでにLingyangと提携して「三次元の人々」にリーチし始めている。 具体的には、QA はアウトリーチ プロセス全体を次の 4 つのステップに分割します。
「ギフト戦略においても、Langziはアウトドアスポーツを愛する独身女性向けに『マタニティ・ベビー用品』ではなく『スポーツ用品』を提供することを知っています。ギフトの好みを利用してユーザーの注文意欲を高めることで、消費者を深く理解しているのです」とLingyang氏は説明した。 Lingyangの協力を得て、LangziはTmall、JD.com、Douyin、Video Accountからなるパブリックドメインの主要ポジションを形成し、プライベートドメインでコンテンツ、サービス、マーケティング、販売を継続的に展開し、会員GMV貢献率40～60％を達成しました。 Langziのタグ付けロジックは、様々な業界に適用可能です。例えば、位置情報に基づくタグ付けが求められることが多いケータリング業界では、QAはユーザーの居住地と店舗の位置をマッチングさせたり、過去の購入履歴に基づいてユーザーと商品をマッチングさせたりすることができます。さらに、コア顧客グループへのプッシュに加えて、商品と関連性の高いグループをターゲットとしたモニタリングを行うこともできます。 QAはターゲットオーディエンスを特定した後、正確なリーチという点において細部まで見落としません。宜蘭ビジネスは、QAの自動化マーケティングシナリオに「スマートタイミング」と呼ばれる特別なコンポーネントが既に搭載されていることを知りました。メッセージを送信する際に、システムは異なるIDのアクティブ期間を自動的に調整し、企業がより効率的なマーケティングカバレッジを実現できるよう支援します。 ユーザーに的確にリーチした後、企業は自然とプライベートドメインの運用に注力するようになります。プライベートドメインのメンバーは、企業にとって最も有望な消費者グループであることが多く、このグループ向けの洗練された運用がビジネス成長の鍵となります。このプロセスにおいて、AIツールは従来の運用に取って代わり、主力となりつつあります。 3つ目に、AIの使い方を知らなければ、マーケティングをうまく行うことはできません。AIが普及する以前は、自動生成されるマーケティングコンテンツは質の低いものが多く、会員の購入意向に基づいてランキング付けすることなど夢物語でした。しかし、AIが企業のマーケティングに広く活用されるようになると、これらの問題は解決されました。 AI をいち早く導入した企業の多くは、あらゆるマーケティング シナリオにおける AI ツールの必要性を以前から理解していました。AI ツールによって、洗練されたユーザー操作が可能になり、業務効率が向上し、プライベート ドメイン トラフィックの蓄積が促進されます。 例えば、婦人服ブランドのEifiniは、Lingyang Marketing AIのターゲティングアルゴリズム機能を活用し、4つの会員制マーケティングシナリオを特定し、ROIを事前に設定することでコストを効率的に管理し、オペレーションの確実性を高めました。EifiniのEコマースオペレーションディレクターであるクリスタル氏は、「Lingyangの『データ＋ターゲティングアルゴリズム』により、マーケティングに費やすすべての費用を1ドル、あるいは10ドルのように効果的に活用できます」と述べています。 では、Eifiniのような企業がこのような成長を達成するために、何を正しく行う必要があるのでしょうか？3つの重要なポイントをまとめました。
現在の消費者市場は飽和状態にあり、マーケティングのコンバージョンが困難になっていることを認識する必要があります。そのため、さらなる成長を目指す企業にとって、リピート購入率はますます重要になっています。 あなたがオペレーションスタッフで、上司からダブル11プロモーションのマーケティング戦略の策定を依頼されたとします。既存会員のリピート購入を促すには、どのような方法があるでしょうか？ この時点で、リピーターになる可能性が最も高い顧客をランク付けして、個別にアプローチし、効率を向上させることができます。 QA の組み込みアルゴリズム モデルはお客様の期待に応えます。 仕組みは以下のとおりです。QAの再購入予測モデルは、ブランドの既存顧客データでトレーニングできます。このモデルを数百万人の消費者でテストすることで、再購入意向に基づいて自動的にランク付けし、マーケティング予算とターゲットオーディエンスの境界に基づいて、再購入意向の高い消費者にマーケティングをプッシュします。 再購入率の高いユーザーをターゲットにし、的確なリーチを実現することで、あらゆる課題を一挙に解決します。また、QAのAI生成画像には豊富なコンテンツリソースが用意されているため、マーケティングコンテンツの設計にかかる時間も短縮されます。 コアとなる会員管理レベルでは、QAは企業のアプローチ改善にも役立ちます。例えば、様々なプライベートドメイン会員のニーズを理解し、異なる機能を持つ製品を推奨するのに役立ちます。 QAは明らかにマーケティング自動化を極限まで推し進めています。IDCが「完全に機能するマーケティングソリューションを提供している」と評したのも不思議ではありません。 IV. 結論ビッグモデルの時代において、マーケティング戦略は、適切な人を適切なタイミングで見つけ、適切なことを言うというマーケティングの本質に立ち返る必要があります。 宜蘭ビジネスは、大規模マーケティングキャンペーンの時代において、各事業セグメントはもはや孤立したものではなく、連携し、デジタル化されていると考えています。このデジタル化は、マーケティングプロセスのあらゆるステップを網羅しています。マーチャンダイズ、コンテンツプランニング、統合マーケティング、Eコマースチャネル販売などの部門が一体となって「大規模マーケティングチーム」を形成しています。 的確なマーケティングを実現するために、この「大規模なマーケティング チーム」には、データをマスターし、ユーザー グループを定義し、プライベート ドメインを開拓する能力が必要であり、これらはすべてデジタル マーケティング ツールに依存します。 JALAグループやロレアルのような先駆的な企業の台頭により、マーケティングの未来はAIによって推進され、データによって簡素化される、抜本的な変革を目の当たりにするでしょう。この変革において、データとAIの活用を最優先する企業だけが競争優位性を獲得できるでしょう。 李燕｜著者：沐宇｜編集者：この記事は、著者[宜蘭商務]、WeChat公式アカウント[宜蘭商務]による雲英派へのオリジナル記事です。無断転載は禁止されています。 表紙画像はUnsplashからのもので、CC0ライセンスです。 |
