デジタルは、製品のマーケティング方法を一変させました。 メディアを消費するか、友人や家族と交流するか、買い物をするかにかかわらず、顧客がデジタルの世界に生活を移すと、分析して精密なマーケティングに使用できる膨大なデジタルフットプリントが残ります。
歴史的に、顧客データは主に人口統計データ、調査、または小売購入データの形式で構成されていました。 統計モデルと計量経済モデルは、顧客インサイトの世界を支配しました。 ただし、デジタルの世界では、構造化データと非構造化データの両方で、はるかに多くの量、速度、および多様なデータを利用できます。 たとえば、携帯電話は、個人の場所に基づいてプロモーションをターゲットにするのに役立つ構造化された地理空間データを提供します。 スペクトルの反対側では、顧客のレビュー、写真、チャットボットとの会話、ソーシャルメディアへのコメントが、新しい形式の非構造化データの例です。
今日の企業が直面している問題は、データをどのように取得できるかではなく、プライバシーとセキュリティの必要性のバランスを取りながら、マーケティングをより差別化してパーソナライズするためにどのように使用できるかです。
マーケティングでは、パーソナライズは主に製品プロモーションのコンテキストで使用されます。 実際には、データとデジタルテクノロジーを組み合わせることで、マーケティングプロセス全体がパーソナライズされています。 人工知能、モノのインターネット、ブロックチェーン、拡張/仮想現実（AR / VR）など。
製品開発： AI は、膨大な経済データやソーシャル メディア データを分析することで、企業が事業を展開するマクロ環境とミクロ環境を理解するために使用されています。 一例として、ユニリーバは市場調査とソーシャルリスニングのデータを組み合わせて、米国でアイスクリームと朝食の関連性が高まっていることに到達し、この新たに発見された関連性を利用してアイスクリーム風味のシリアルを開発しました。 AI と 3D プリンティングの組み合わせ テクノロジー 製品のパーソナライゼーションを以前は不可能だったレベルに引き上げることが期待されています。
価格： ライドシェアリング会社へのeコマースはすべて複雑なAIベースの動的価格設定アルゴリズムを開発しました。 価格は、需要、供給、顧客の場所、さらには天気などのリアルタイムデータに基づいて調整されます。
チャネルの最適化： AIやAR / VRなどのテクノロジーは、企業がモバイル、ウェブ、店舗などの複数のチャネルにわたってシームレスなエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。 たとえば、AIを利用した 私のスターバックスバリスタ アプリを使用すると、顧客はアプリ内の仮想バリスタに注文し、最寄りの店舗で注文を受け取ることができます。 さらに、時間、場所、および以前の購入に基づいて、顧客に推奨事項と提案が行われます。
プロモーション： 米国などの国では、デジタルがメディア支出全体の60％以上を占めています。 インドでは、デジタルプロモーションへの支出は約30％で、テレビに次ぐメディア支出です。 デジタルメディアは、この急速な成長を推進している従来のメディアに比べて、顧客との双方向かつ即時のコミュニケーション、高度なパーソナライズ、より優れたコンバージョン率、投資収益率の測定機能など、いくつかの利点を提供します。
カスタマーサービス： AIベースのチャットボットは、24時間年中無休のカスタマーサービスを提供するために企業全体に展開されています。 産業環境では、モノのインターネット（IoT）ベースのテクノロジーが導入され、マシンの障害を予測して防止しています。
明らかに、デジタルテクノロジーとデジタルメディアをデータと組み合わせることで、マーケティングプロセス全体で高度なパーソナライズが可能になりました。 ただし、このレベルのパーソナライズには課題が伴います。
この課題のリストで最も重要なのは、データの収集方法です。 ほとんどの場合、 顧客は、自分のデータが収集され、マーケティング目的で使用されていることに気づいていません。 たとえ彼らが気づいていたとしても、それは法的なファインプリントの形であり、ほとんどの顧客が読んだり理解したりすることはありません。 これらはすべて変更される予定です。 EUの一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア消費者プライバシー法などの規制により、消費者データの収集と使用に関する厳格な基準が制定されています。 会社主導のプログラムには、Appleがプライバシーのリーダーシップを維持するために講じた措置とGoogleが主導するプライバシーサンドボックスイニシアチブが含まれます。 後者の一環として、今後数年間でChromeのサードパーティCookieを段階的に廃止すると、パーソナライズに大きな影響を与えると予想されます。 テクノロジー専攻による自主規制は、データプライバシー法が限られているインドなどの国を含む世界中の企業に影響を与えます。
XNUMX番目の課題はデータの所有権です。 ほぼすべての人が、顧客が最終的にデータを所有することに同意していますが、一部のプレーヤーはデータ管理者であると主張しています。 たとえば、顧客データの共有をめぐって、ブランドの所有者/販売者とeコマースポータルの間で世界中で争いがありました。 これらのポータルはまた、競合製品を開発するために、売り手全体の集約された顧客データを使用しています。
データセキュリティは、顧客が直面するもうXNUMXつの課題です。 これらのデータ管理者による対策が十分でなかったため、最近、無数の顧客データ漏洩がありました。
では、顧客はこれらの問題についてどこに立っているのでしょうか。 調査によると、顧客の80％以上が、カスタマイズされたオファーが行われたときに購入する可能性が高いことが示されています。 顧客は、パーソナライズのメリットに慣れているため、データを共有することができます。 同時に、企業がデータを慎重に処理することを信頼していません。
したがって、顧客の信頼を築く責任は企業にあります。 これは簡単なことではありませんが、顧客の信頼を高めるためにいくつかのステップを踏むことができます。
コントロール： 共有するデータを顧客が制御できるようにします。 ブロックチェーンテクノロジーは、この制御を提供するために革新的に使用できます。
コンプライアンス： 国内法および国際法を積極的に遵守するようにします。
質素な分析： 収集されるデータの範囲をトランザクションに必要な範囲に制限し、データの量ではなく分析の効率に焦点を合わせます。
基本に立ち返って： 顧客とブランドをマーケティングのヒーローにしましょう。 両者の間に感情的なつながりを構築し、インスピレーションを得るためのデータの使用を制限するコミュニケーションに焦点を当てます。
上記の変更を行うことに加えて、企業はまた、責任を負うことに焦点を合わせていることを顧客に公に知らせる必要があります データ カストディアン。
振り子はプライバシーをより重視する方向に向かっており、データへのアクセスはより厳密に制御されるようになります。 企業は、この新しい現実に基づいてマーケティング戦略を作り直す必要があります。
