マーケティングと聞くとあなたは何をイメージしますか？
たとえばグーグルで「マーケティング」と検索すると「マーケティングとは、顧客、依頼人、パートナー、社会全体にとって価値のある提供物を創造・伝達・配達・交換するための活動であり、一連の制度、そしてプロセスである。 マーケティングとは、企業および他の組織がグローバルな視野に立ち、顧客との相互理解を得ながら、公正な競争を通じて行う市場創造のための総合的活動である。」と記載されいます。
難しく感じますね。
今回のブログではできるだけわかりやすくマーケティングのおさえておくべきポイントをお伝えできたらと考えています。
自分がしたいことは別
ビジネスの成果は「自分はこうしたい」という想いと全く関係なく「顧客がどう思うか」で決まるという大原則です。ひたすら顧客の視点に立ち、求めるものを提供することで売上利益が上がる。そしてそのためにやる事全てがマーケティングなのです。これは数値データだけを見ていても決して分かりません。
こうした視点を持つことで変わるのは、売り上げや広告効果だけではありません。たとえば、いかに効率よく顧客に価値を提供できることも考えていけます。これにより「労働生産性向上」にも反映されると私は考えます。
そうは言っても「顧客を理解すること」は簡単ではありません。
少なからず「自分がしたいこと」ではなく「顧客目線」物事を捉える意識をすることが大切だと私は考えています。
まずは顧客になること
顧客目線と言われるけどどうしたら顧客目線になれるだろう？と思う方もいらっしゃると思います。
答えはシンプル。「まずは自分で触れてみる」ということです。たとえば、モバイルゲーム内の「ガチャ」についてお話しします。
どのくらいの確率で「当たり」が出ることがユーザーにとってよいのかを考えたときに。出過ぎてもつまらないですし、お金をどれだけつぎ込んでも当たりが出ない、きついガチャでは心が離れます。
ユーザーにとってちょうどよい境界を探るため、「実際にゲームのガチャをやってみる」ことが大切です。そうすることで、他社タイトルの非公開のデータがとれ、「ユーザーとしてどう感じるか」も分かります。
自分の取り扱う商品カテゴリーには、顧客になりきるくらい触れる。そうするといざ調査をしても「外す」ことが少なくなります。
実際に私たちは飲食店事業も展開しております。その経験によりWEB事業でも飲食店関連の顧客に対してリアルなアドバイスができるようになりました。
大事なことは「実際に体験してみないとわからない感覚を、しっかりと言語化する」こと。一人の顧客として気持ちが理解できるようになることで「顧客が本当に求めているもの」が見えてきて調査・分析の精度は格段に上がると考えています。
データ分析も顧客目線を取り入れる
データと言っても色々あります。例えば「どの商品が何個売れているか」「何人来店したか」といったデータ。これらの分析は大切ですが、そこから生まれるのは現状の改善で、顧客に提供する新たな価値ではありません。
なぜならそこには顧客の情報が含まれません。こうしたデータ分析をすると、顧客目線では本来値下げする必要のない商品なのに、「売れていないから、値段を下げよう」と安易にマイナスの判断を決断してしまうケースがあります。これは企業の目線のみのデータ分析とも言えます。
実際の顧客には、様々な年齢・性別・価値観やライフスタイルがあり、目的やその頻度、利用金額なども顧客ごとに異なります。「顧客になる」ことの大切さを伝えてきましたが、これだけ顧客に多様性があると自分の体験だけでは限界があります。そこで、データ分析の利用します。
データを使った顧客理解は、さまざまな方法があります。購買の総額や単価、頻度などをもとに重要顧客を可視化するデシル分析やRFM分析などがあります。購買データを分析することで「売り上げは全体の2割のユーザーが7割の売り上げを作っているから、この2割が喜ぶ施策を考えよう」といった判断に使っていきます。
機械学習も「顧客視点」で考えます。
事業で適切な判断を下すためにも、データ利活用は大きなインパクトを出せる可能性を秘めています。しかし「データを活用すれば成果が出る」という単純な話ではありません。
機械学習による分析も、どうしても時間がかかります。なぜ時間がかかると思いますか？ それはデータ処理の時間もさることながら、分析の前提となる顧客の感覚を理解するのに多くの時間をかけるからです。
結局は、機械学習がいくらすごくても「どういう方法で分析するか」は人間が決めなければいけません。使うべきデータとそうでないデータの見極めも、顧客に向き合うことで培われる肌感覚をもとに決める必要があるのです。顧客理解のためにデータを活用したいのなら、まずは顧客を理解しておく必要があります。
最近では「ビッグデータ」や「データマイニング」といった言葉があります。ですが、まずはデータと向き合う前に、顧客と向き合わなければ何の成果も得られないと私は考えています。
