用語集

SMSマーケティングは、顧客とつながり、売上を促進したいと考えている企業にとって強力なツールです。

SMS (ショート メッセージング サービス) は、スマートフォンやタブレットなどのモバイルデバイスを介してテキストメッセージを送信する行為を指します。

SMSマーケティングでは、顧客とのコミュニケーション手段としてテキストメッセージを使用し、タイムリーな最新情報、オファー、プロモーションを顧客に提供します。企業はリアルタイムで顧客と関わり、ターゲットを絞ったコンテンツやプロモーションを、個々の受信者に関連性がありタイムリーに配信できます。これにより、エンゲージメントが高まり、より多くのコンバージョンが促進され、強力な顧客関係を構築し、売上を伸ばすことができます。

SMSマーケティングを実施する際には、以下の戦略を検討することが重要です:

1. セグメンテーション: 興味や人口統計などの共有特性に基づいて連絡先リストをグループに分割します。
2. パーソナライゼーション: 特定の顧客の好みに基づいてメッセージをカスタマイズします。
3. オプトイン: SMSメッセージの受信をオプトインした顧客にのみ送信するようにします。
4. 規制とベストプラクティスの遵守: 地域の規制と業界のベストプラクティスに準拠してSMSキャンペーンを実施します。

SMSマーケティングは、適切なアプローチと戦略を導入すれば、収益を拡大し、時間の経過とともにより強力な顧客関係を築くことができます。

また、SMSマーケティングの利点にはエンゲージメントの向上、コンバージョン率の向上、大きな到達範囲があります¹. ただし、欠点や課題もあるため、慎重に計画を立てて実施することが重要です。

SMSマーケティングは、企業が顧客ベースを拡大し、売上を増加させようとする際に見落とすべきではない強力なツールです。

適切な戦略を使用し、SMSメッセージのタイミングを効果的に設定することで、新しく有意義な方法で潜在顧客と関わり、ビジネスの成果を高めることができます。

マルチチャネルマーケティングは、複数のチャネルを利用してブランドを潜在的な顧客の前に届けることを意味します。これは、SEO、ソーシャルメディアマーケティング、有料広告、その他のあらゆるマーケティングチャネルを組み合わせて使用することを指します。

マルチチャネルマーケティングの目的は、単一チャネルに焦点を当てた場合よりも多くの顧客にリーチできることです。例えば、Googleでランク付けしているキーワードを検索しない人や、ソーシャルメディアをまったく使用しない人もいます。マルチチャネルマーケティングは、広告費用を最も効果的に使用し、無駄な広告費を避けることができる方法でもあります。

マルチチャネルマーケティングを始めるためには、以下のステップを考慮することが重要です:

1. 統合マーケティングコミュニケーション (IMC) を使用して一貫性を確立する: ブランドのスタイル、色、フォントのガイドラインを作成し、メッセージの個性とスタイルを明確にします。
2. 対象ユーザーを特定して調査する: 顧客のニーズや行動を理解し、市場調査を実施します。
3. チャンネルを選択する: 使用するマーケティングチャネルを選定します。
4. ソフトウェアを使用して整理整頓を行う: 自動化ソフトウェアを活用し、組織化を維持します。

マルチチャネルマーケティングは、AhrefsやDuolingo、Appleなどの企業でも成功しています。

顧客との接点を増やし、効果的な広告費の使用を実現するために、マルチチャネルアプローチを検討してみてください。

ダイナミック広告は、企業がユーザーごとにパーソナライズされた広告を自動的に生成して表示できるようにするオンライン広告の一種です。ユーザーが閲覧または購入したアイテムなど、ユーザーの過去の行動からの情報を使用して、ユーザーにとって関連性が高く、興味を引く可能性が高いカスタム広告を作成することによって行われます。

動的広告は、Webサイト、ソーシャルメディアプラットフォーム、その他のオンラインチャネルで製品やサービスを宣伝するために使用できます。これらは、提供するものに興味を持つ可能性のある潜在的な顧客にリーチする効果的な方法です。さらに、動的広告は高度にカスタマイズでき、特定の人口統計、興味、さらには個々のユーザーをターゲットにすることができます。

動的検索広告は、インターネット上で自社の製品やサービスに関連する用語を検索した潜在的な顧客を企業がターゲットにできるオンライン広告の一種です。

動的検索広告は、自動化システムを使用して関連する検索に広告を照合し、潜在顧客にリーチする迅速かつ効果的な方法となります。

GoogleなどのWebサイトで検索を実行すると、検索エンジンはその個人のクエリを調べ、インデックス内のすべてのWebサイトと比較します。動的検索広告は、このプロセスをさらに一歩進めて機能します。

検索者のクエリに加えて、Webサイトのコンテンツも考慮して、どの広告が最も関連性が高いかを判断します。これは、企業が潜在的な検索語ごとに異なる広告を作成することを心配する必要がなく、システムがすべてを行ってくれるということを意味します。動的検索広告を使用すると、時間を節約でき、多くの人にリーチでき、結果がすぐに得られるというメリットがあります。

ダイナミックソーシャル広告は、企業が各ユーザーに合わせてパーソナライズされた広告を自動的に生成できるようにするオンライン広告の形式です。

ユーザーのソーシャルメディアプロフィールからの情報と企業のマーケティングキャンペーンからのデータを組み合わせることで、販売やリードにつながる可能性がより高い、ターゲットを絞ったカスタマイズされた広告を作成できます。ダイナミックソーシャル広告は、あらゆるタイプの製品やサービスの宣伝に使用できますが、高度にパーソナライズされた製品や特定の視聴者をターゲットにした製品の宣伝に特に効果的です

競争力のあるマーケティングは、競合企業を出し抜いて市場シェアを獲得することを目的としたマーケティング戦略を作成および実行するプロセスです。コマース企業が成功するためには、競合他社、自社の強みと弱み、ターゲット市場のニーズを明確に理解する必要があります。

競争力のあるマーケティング戦略にはさまざまな形がありますが、すべては企業がライバルよりも優位に立つように設計されている必要があります。一般的な競争マーケティング戦術には、低価格の提供、新しく革新的な製品やサービスの開発、広告やプロモーションへの投資、優れた顧客サービスの提供などが含まれます。競争力のあるマーケティングを成功させるには、市場の状況の変化に対応するために継続的な監視と調整が必要です。企業は常に競争を評価し、それに応じて戦略を調整し、競争に勝ち続ける必要があります。競争力のあるマーケティングは複雑で困難な取り組みになる可能性がありますが、ライバルに先んじて市場シェアを拡大​​したい企業にとっては不可欠です。競合他社を明確に理解し、綿密に練られたマーケティング戦略により、企業は絶え間なく変化するビジネスの世界で成功を収めることができます。

また、競合マーケティング インテリジェンスは、競合他社の戦略、ポジショニング、全体的なパフォーマンスをより深く理解するために、競合他社に関する情報を収集および分析します。このタイプのインテリジェンスは、マーケティング上の意思決定に情報を提供し、市場での成功の可能性を高めることができます。競合情報を収集するにはさまざまな方法がありますが、一般的な方法には、市場調査の実施、競合他社の行動の観察、業界のニュースとトレンドの追跡などが含まれます。この情報を収集したら、時間をかけて分析し、ビジネスに役立つ可能性のあるパターンや洞察を特定することが重要です。競合情報を収集する際に留意すべき最も重要なことの 1 つは、それが継続的なプロセスである必要があるということです。市場は常に変化しているため、競合他社を定期的に監視し、それに応じて自社の戦略を調整することが重要です。

リアルタイムマーケティングは、顧客の必要なものを瞬時に把握し、情報を提供することで広告効果を上げるマーケティング手法です。 この手法では、最も必要な時にタイミングよく情報を提供し、顧客との関係性を構築することが重要です。具体的な事例を見てみましょう。

1. 顧客データのリアルタイム活用:
   • 顧客のデータを分析し、顧客の興味のあるものや今必要と感じているものを把握して情報を提供する手法です。例えば、ディズニーランドの待ち状況やショッピングサイトの購入動向をリアルタイムに把握し、適切な情報を提供しています。
   • 顧客データのリアルタイムの活用には、テレビショッピングなどの番組中に今現在の購入顧客数を発表し購入を促進するものもあります。
2. 話題性利用のプロモーション:

リアルタイムマーケティングは、顧客との関係性構築や精度の高いターゲティングを通じて、広告効果を最大化する手法と言えます。

セグメンテーションは、不特定多数の顧客を分類し、属性ごとにセグメントを作るプロセスです。

具体的な事例として、人口統計学的セグメンテーションがあります。これは、年齢、性別、収入、学歴、配偶者の有無、職業などの人口統計学的要因に基づいて顧客を分類する手法です。

セグメンテーション分析の際に、デモグラフィック変数で「未婚の20代」に分類された場合でも、人口動態変数では「最新の流行に敏感」に分類されたり、「ベーシックなものを好む」に分類されたりします^。

マーケットセグメンテーションは、市場の顧客属性を細かく分類することを指します。企業や個人事業主が「この商品を売りたい」「いいサービスだから必ず売れる」と思っても、市場や顧客のニーズに合わなければ売れません。そのため、ある地域で生活する人々の情報など基本的な顧客属性を調査し、分類するのがマーケットセグメンテーションです.

マーケットセグメンテーションの基本となる属性（変数）は以下の4つです:

1. 地理学的属性（ジオグラフィック）: 居住地域、環境、気候、人口密度、面積、経済成長度などの数値を含みます。例えば、寒冷地では「寒冷地エアコン」などの商品が需要が高まります。
2. 人口統計学的属性（デモグラフィック）: 年齢、性別、職業、家族構成、年収などが該当します。これは顧客その人の情報であり、商品やサービスと強い連動性があります。
3. 心理学的属性（サイコグラフィック）: 性格、価値観、ライフスタイル、趣味趣向などを含みます。これは内面的な個人情報であり、潜在ニーズを把握するために重要です。
4. 行動学的属性（ビヘイビアル）: 購買日時、使用頻度、情報検索、口コミ・レビュー投稿などが該当します。自社の商品開発や広告、販売の結果を方向づける要素となります.

マーケットセグメンテーションは、顧客ニーズを理解し、最適な商品やサービスを提供するために重要です。特に中小企業では、大企業と同じマーケティングをしても同様の効果を得ることは難しいため、差別化がカギとなります。

例えば、自社商品の購買想定層が20代前半の女性であれば、SNS広告を活用することで費用対効果の高い広告運用が可能になります。マーケットセグメンテーションは、戦略的な販売促進や予算配分により自社の利益につながりやすい効果を持っています。

アカウントベースドマーケティング (ABM) は、企業を対象として戦略的にアプローチするBtoBマーケティングの手法です。
具体的な企業や団体（アカウント）をターゲットとし、そのアカウントからの売上を最大化するために、マーケティングと営業の連携を強化します。

ABMは、以下の特徴を持っています。

1. リソースの効果的な集中: ABMでは、ターゲット企業を絞り込むため、リソースを最適に活用できます。営業対象に対して的を射たアプローチが可能であり、成約後の効果測定もしやすいです。
2. 企業ごとに最適化・パーソナライズ: ターゲット企業に合わせたシナリオやコンテンツを作成することで、個別のニーズに応じたアプローチができます。
3. リードの追跡や効果測定の容易さ: ターゲットアカウントを明確に設定するため、リードの追跡や成果の評価がスムーズに行えます。
4. 営業とマーケティングの連携の円滑化: ABMは営業とマーケティングの連携を強化し、共同で優良リードを獲得する取り組みになります。

ABMは、企業の成長戦略において重要な役割を果たす手法と言えます。 顧客側の意思決定プロセスの変化や技術の進歩により、ABMの注目度が高まっています。

マーケティングテクノロジースタック（Marketing Technology Stack）は、企業がマーケティング活動を管理し、ワークフローを合理化するために使用するさまざまなソフトウェアやツールの組み合わせを指します。

Eメールマーケティングプラットフォームやソーシャルメディア管理ツールからCRMソフトウェアや顧客セグメンテーションツールに至るまで、あらゆるものが含まれます。

マーケティングプロセスを自動化することの潜在的な利点を認識する企業が増えており、マーケティングテクノロジーの使用がますます普及しています。

マーケティングテクノロジースタックは、企業がどのようなマーケティングテクノロジーを組み合わせて一連のマーケティング活動を推進していくかを考える重要なテーマです。このスタックを構築する際には、ビジネスニーズを理解し、スケーラビリティ、統合性、カスタマイズ性、データセキュリティなどの要素を考慮する必要があります。

例えば、以下のようなマーケティングテクノロジーの組み合わせが考えられます:

• Eメールマーケティングプラットフォーム: 顧客とのコミュニケーションを強化するために使用されます。
• Web解析ツール: ウェブサイトのトラフィックやユーザー行動を分析し、改善のための洞察を得るのに役立ちます。
• CMS (コンテンツ管理システム): ウェブサイトのコンテンツを管理し、効率的なコンテンツ配信を実現します。
• A/Bテストツール: マーケティング戦略やウェブページの改善をテストするために使用されます。

マーケティングテクノロジースタックは、企業のデジタルエクスペリエンス戦略において重要な要素であり、適切に構築されることで効率的なマーケティング活動を実現できます。

サイコグラフィックセグメンテーションは、消費者を性格、ライフスタイル、社会的地位、活動、興味、見解、意識などの心理的属性に基づいてグループ分けする市場調査手法を指します。

このアプローチは、デモグラフィックセグメンテーション（性別、年齢、収入などの具体的な特性で対象者を分類）とは異なり、性格や価値観などの属性に焦点を置いています。サイコグラフィックセグメンテーションは、マーケティング戦略の立案や製品開発、メッセージングの指針となるバイヤーペルソナを詳細に設定する際に活用されます。

この手法の重要な利点は、複数のターゲット層を想定して、各層に最大のインパクトを与えるマーケティングが実現できることです。また、他のアプローチに比べて時間とコストを節約でき、対象となるグループを簡単に把握できます。さらに、サイコグラフィックセグメンテーションによって、以下のような消費者のイメージやリクエストを理解できます。

• 自社の製品やサービスに対する消費者の考え方
• 消費者が本当に求めているものとその理由
• 現在の製品・サービスの短所または問題点
• 今後のエンゲージメントを促進する機会
• ターゲット層とのコミュニケーションを改善する方法

サイコグラフィックセグメンテーションは、市場調査においてバイヤーペルソナを作成する際にも役立ちます。バイヤーペルソナは、潜在顧客の肩書や職務、個人的な嗜好、目標、ライフスタイルなどを設定した架空のプロファイルで、行動の実態と理由の両方を表します。

さらに、サイコグラフィック調査は、セグメントごとに異なるマーケティング戦略やサービス、体験、製品を開発したい場合にも役立ちます。たとえば、価格に敏感な消費者向けに機能を減らしたバージョンを提供することがあります。一方で、機能の多い商品を求める顧客は、全機能が揃った価格の高いバージョンを選択できます。

コホート分析は、企業が長期にわたる進捗状況とパフォーマンスを追跡および測定するために使用するツールです。

この分析は、傾向とパターンを特定し、顧客の行動を評価し、マーケティングおよび製品開発戦略についての意思決定を行うために使用できます。正しく使用すると、時間の経過とともに顧客がどのようにビジネスと関わっているかについて貴重な洞察を得ることができます。

コホート分析には主に2つのタイプがあります:

1. 取得日に基づくコホート: 顧客が会社に入社したとき、または製品の使用を開始したとき (つまり、取得日) に基づいて顧客を分析します。このタイプのコホートは、エンゲージメント率と維持率を追跡するためによく使用されます。
2. 共通の特性に基づくコホート: 共通の特性や行動 (つまり、共通の属性) に基づいて顧客を分析します。このタイプのコホートは、アップセルやクロスセルの機会を特定するためによく使用されます。

コホート分析は、さまざまな目的で適用できます:

• さまざまな顧客グループが時間の経過とともにどのように製品と対話するかを理解する
• 新規顧客の獲得に最も効果的なマーケティングキャンペーンを特定する
• さまざまな顧客セグメントの間でどのチャネルが最も人気があるかを判断する
• 特定の顧客グループのエンゲージメント率と維持率を追跡する
• 顧客生涯価値を取得日またはその他の属性によって分析する

コホート分析は、顧客を理解し、データに基づいた意思決定を行いたい企業にとって不可欠なツールです。顧客の行動と傾向を理解することで、企業は成長と運営の方法についてより適切な決定を下すことができます。

コホート分析は、企業の定着率とロイヤルティを向上させ、顧客の生涯価値を高めるのに役立ちます。

ベイジアン（Bayesian）は、学術界とビジネス界の両方で人気が高まっている一連の統計手法です。ベイジアンメソッドを使用すると、問題に関する事前の知識と新しいデータを組み合わせて、どちらかのアプローチを単独で使用するよりも正確な結論に達することができます。

ベイズ推論の核心は確率の概念に基づいています。
確率は、イベントが発生する可能性を示す尺度と考えることができます。特定の証拠やデータが与えられた場合に、イベントが発生する可能性を計算できます。

ベイジアンメソッドは、不確実性が伴う問題に特に適しています。たとえば、人口に占める左利きの人の割合を推定しようとしていると想像してください。あなたは、個人的な経験に基づいて、その割合が10%であるという事前の信念から始めるかもしれません。しかし、1,000人を対象とした調査からデータを収集したところ、そのうち左利きの人はわずか4%であることがわかりました。この新しいデータにより、人口に占める左利きの人の割合の推定値が下方修正されることになります。

ベイジアンメソッドは、推定タスクと予測タスクの両方に使用できます。推定では、未知の量に対する最良の推定値に到達しようとしています。予測については、既知の情報を使用して将来の出来事を予測しようとしています。ベイジアンメソッドは、予測を行うときに以前の信念を考慮できるため、予測タスクに特に適しています。

ベイジアンメソッドは、数値データ、カテゴリデータ、テキストデータなど、あらゆる種類のデータで使用できます。利用可能なデータが少ない場合にも有効です。ベイジアンメソッドの利点の1つは、不確実性を定量化できることです。