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ECzine Academy(イーシージン・アカデミー)とは、自社ECのプロフェッショナルの育成を支援する講座の総称です。ECzine編集部が企画し、基本となる「2日でわかるEC構築・運営基礎講座」ほか、その時々のトレンドをいち早く学んでいただけるようテーマ別講座をご用意しています。

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ECzine Day(イーシージン・デイ)とは、ECzineが主催するカンファレンス型のイベントです。変化の激しいEC業界、この日にリアルな場にお越しいただくことで、トレンドやトピックスを効率的に短時間で網羅する機会としていただければ幸いです。

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ECzine Day 2022 Winter

2022年12月1日(木)10:00~16:10(予定)

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季刊ECzine

2022年秋号(vol.22)
特集「Above and Beyond expectations!!〜期待以上の体験を提供するテクノロジーとブランド〜」

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EC事業者のためのデータマーケティングの”強化書”

データマーケティングを始める前に、知っておくべき3つのポイント


 データテクノロジーカンパニーであるフロムスクラッチは、マーケティングプラットフォーム「b→dash」を開発・提供することで、さまざまな企業のマーケティング活動を支援しています。今回は、最近注目されているが、まだ実態がつかめていない「データマーケティング」の基本についてお届けします。

データマーケティングとは

 昨今、多くのEC事業者やEC運営者が、「マーケティングオートメーション(MA)をやりたい」「One to One マーケティングをやりたい」「オムニチャネルをやりたい」などと、漠然と感じています。これらを実現するには、すべてデータを取得~活用することが必要不可欠です。そのため、これらはすべて「データマーケティングをやりたい」と言い換えることができます。

 つまり、データマーケティングとは、消費者行動から取得できるさまざまなデータを活用して、消費者に対してより精緻かつ最適化された施策を実施することを指します。EC内での消費者行動も多様化してきていることから、EC事業者にとってもこれからの時代に必須となる考えかたです。しかし、本当の意味でデータマーケティングが実現できている企業はごくわずかです。

 MAを導入したり、PUSH通知、レコメンドを実施しようとしても、 「社内でデータがバラバラに管理されている」「ツールを導入したものの、スキル不足により使いこなせていない」「KPIの設定やメイン担当者が曖昧など、社内の運用体制が不明確である」など、多くの企業がさまざまな問題を抱えています。

 これらはすべて、「データ・ツールの持つ力を最大限に活用できていない」と言い換えることができます。このように、課題が表層化している場合もあれば、うちの会社は問題ないと思っている企業も、実は本来のパフォーマンスの半分しか実現できていないケースも多く見られます。

データを取り巻く環境変化

 一方で、企業のビジネスやマーケティング活動を取り巻く環境も大きく変化しており、あらゆるものがデジタル化・データ化されています。さらに、AIやIoTが実装される第四次産業革命に向けて、データ関連技術の開発の重要性がますます高まっています。また、国家レベルでも、働きかた改革や改正個人情報保護法のような施策が次々と実施され、「データを活用しやすくする代わりに労働生産性を向上して欲しい」という裏側のメッセージも見え隠れしています。

 このような環境変化により、トレンドとテクノロジーが追い付いてきたことで、これまで理想ばかりが先走っていたデータ活用をようやく実現できる土台が整った奇跡的なタイミングが今訪れています。

 メガネスーパー社やオイシックスドット大地社など、EC業界においても、不特定多数に一度に訴求する従来のマスマーケティングから、消費者1人ひとりのニーズや購買行動に合わせて、個別にアプローチするOne to oneマーケティングへと大きくシフトしてきています。さまざまなデータを最大限取得・活用していかない限り、ビジネスの現場において勝ち残っていくことは不可能な時代です。

 ではどうすれば、企業は正しいデータマーケティングを実現し、データ時代を生き抜いていくことができるのか。データマーケティングの基本から応用まで、幅広く説明していきます。

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この記事の著者

宮川 雄希(ミヤガワ ユウキ)

大学卒業後、国内独立系の戦略PRエージェンシーにてPRコンサルタント業務に従事。 大手メーカーのコミュニケーション戦略策定から実行までを手がける。フロムスクラッチに入社。 Corporate Strategy Co.にて自社のプロモーション/ブランディングプランの企画立案やオウンドメディア事業の統括、HR領...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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