DMPで変わる顧客戦略

DMPで変わる顧客戦略

顧客データの集約と管理

お客様の情報をまとめて管理することは、現代の商売にとって大変重要です。そのための仕組みとして、「情報の管理場所」と呼ばれるものがあります。これは、お客様に関係する様々な情報を一箇所に集めて、整理して管理するためのものです。インターネット上にある、お客様の様々な行動の記録を集めます。例えば、どの会社のどの商品に興味を持ったのか、どんなものを買ったのか、仲間とどんなやり取りをしているのかといった情報です。これらの情報を集めることで、お客様一人ひとりの好みや行動のくせを詳しく知ることができます。

これまでは、お客様の情報が色々な場所に散らばっていて、全体像を掴むのが難しかったのですが、「情報の管理場所」を使うことで、バラバラだった情報を一つにまとめることができます。集めた情報を整理して分析することで、お客様の行動パターンや好みをより正確に理解できるようになります。例えば、ある商品に興味を持ったお客様が、他にどんな商品に興味を持っているのか、どんな広告を見せれば効果的なのかといったことが分かるようになります。

このようにして得られた情報は、販売戦略をより良くするために活用できます。例えば、お客様一人ひとりに合わせた広告をインターネット上に表示したり、おすすめ商品をメールで知らせたりすることが可能になります。また、新しい商品やサービスを開発する際にも、お客様のニーズを的確に捉えることができるので、より良い商品やサービスを提供することに繋がります。お客様の情報を一元管理することは、これからの会社の活動には欠かせないものと言えるでしょう。

顧客情報の細分化

お客さまに関するたくさんの情報を、より詳しく分けていくことを顧客情報の細分化といいます。これは、集めたお客さまのデータをもとに、年齢や性別、住んでいる地域、好きなことなど、様々な特徴で細かく分けてグループをつくることです。この作業をすると、それぞれのお客さまグループに合わせた特別な販売活動ができるようになります。 例えば、20代の女性向けの化粧品を販売する場合、40代の男性に同じ広告を出すよりも、20代の女性がよく見る場所に広告を出す方が効果的です。

顧客情報の細分化には、色々な方法があります。昔は、アンケートや申込書に記入してもらった情報をもとに、手作業で分けていました。しかし、今はコンピュータを使って、もっとたくさんの情報を自動的に処理できるようになりました。集めたデータを自動で分けてくれる便利な道具の一つが「データ管理基盤」です。この道具を使うと、例えば「ある商品を買ったお客さま」や「ホームページのあるページをよく見ているお客さま」など、様々な条件でお客さまをグループ分けできます。

細分化されたお客さまの情報をもとに、それぞれに合った広告やお知らせを出すことで、お客さまに喜んでもらえるだけでなく、商品の販売につながりやすくなります。 例えば、旅行が好きなお客さまには旅行の広告を、料理が好きなお客さまには新しい調理器具の広告を出す、といった具合です。このように、お客さま一人ひとりに合わせたきめ細かい対応をすることで、お客さまの満足度を高めることにつながります。また、不要な広告を減らすことで、広告にかかるお金を節約することもできます。

広告配信の最適化

広告配信の最適化とは、限られた広告予算を最大限に活かすために、適切な人に、適切な広告を、適切なタイミングで届けることを目指す取り組みです。これを実現するために、顧客情報を細かく分類し、それぞれの集団に合わせた広告を配信する手法が注目を集めています。

顧客情報を管理・分析する仕組みを活用することで、顧客を年齢や性別、居住地、興味関心など、様々な切り口で分類できます。例えば、ある化粧品に興味を持つ20代女性のグループ、あるいは、特定の自動車を最近閲覧した30代男性のグループなど、多様な顧客集団を作ることができるのです。

このように分類された顧客集団それぞれに、最適な広告を配信することで、広告効果を高めることができます。例えば、ある商品を既に購入済みの顧客には、関連商品の広告を表示したり、似た属性を持つ別の顧客には、その商品の広告を配信したりすることで、購買意欲を高めることが期待できます。また、ある地域で開催されるイベントの広告を、その地域に住む人々に絞って配信するといったことも可能です。

従来のように、すべての人に同じ広告を配信する手法と比べると、この手法は無駄を省き、費用対効果を高める上で非常に有効です。なぜなら、興味のない広告を見せられることによる顧客の不快感を減らし、広告費用を本当に効果が見込める顧客に集中させることができるからです。

顧客一人ひとりの行動や興味関心に基づいた、より個別化された広告配信が可能になることで、企業はより効率的に商品やサービスを宣伝し、売上向上につなげることが期待できます。

顧客維持のための施策

お得意様を維持するための取り組みは、企業の成長にとって欠かせません。一度買っていただいたお客様にまた買っていただく、つまりリピート率を高めることは、とても重要です。そのために、お客様一人ひとりの情報を集めて分析し、それぞれの好みに合わせた販売促進活動を行うことが効果的です。これを可能にするのがデータ管理基盤、つまりデータ・マネジメント・プラットフォーム（DMP）です。

DMPは、過去の買い物履歴や、ホームページで見た商品などの情報を集めて分析します。例えば、あるお客様が毎月決まった洗剤を買っているとします。DMPはその情報を基に、そのお客様がその洗剤を必要とする時期を予測できます。そして、ちょうどそのタイミングで、その洗剤の割引券を送ったり、詰め替え用商品をお知らせしたりすることで、お客様の購買意欲を高め、再び購入していただくきっかけを作ることができます。

また、お客様が過去に見ていた商品や、よく見ている商品の種類から、お客様の好みを推測することも可能です。例えば、よく健康食品のページを見ているお客様には、新しい健康食品の情報や、健康に関するコラム記事などを紹介することで、お客様の興味関心をさらに高めることができます。このように、お客様一人ひとりのニーズに合わせた情報提供を行うことで、お客様との良好な関係を築き、長くお付き合いいただけるようになります。

さらに、DMPを活用することで、効果的な販売促進活動を行うことができます。例えば、ある商品を買ったお客様に、関連商品の情報を提供することで、追加購入を促すことができます。また、お客様の誕生日月に特別な割引クーポンを送るなど、お客様に合わせたキャンペーンを実施することで、顧客満足度を高め、リピート率の向上に繋げることができます。このように、DMPはお得意様を維持し、企業の成長を支える上で、非常に重要な役割を果たします。

人工知能による予測

人工知能を用いた予測は、販売促進活動において大きな力を発揮します。情報を蓄積・管理する仕組みであるデータ管理基盤は、人工知能を活用することで顧客の行動や価値を予測する高度な分析を行います。過去の行動記録に基づいて将来の顧客の行動を予測することで、先を見越した販売促進活動を行うことが可能になります。

例えば、ある商品を購入する可能性が高い顧客を事前に見つけることができます。その顧客に向けて、的を絞った広告配信や販売促進活動を行うことで、購買に繋がる割合を高めることができます。また、顧客が商品を購入する可能性を数値化することで、顧客の優先順位をつけることができます。限られた資源を効率的に活用することに繋がります。

人工知能による予測分析は、これからの販売促進戦略において、さらに重要性を増していくと考えられます。膨大な量の情報を扱うデータ管理基盤と人工知能の組み合わせは、より正確な予測を可能にし、企業の意思決定を強力に支えます。

顧客一人ひとりの興味や関心に合わせて、最適な情報を提供する「個別最適化」も実現できます。過去の閲覧履歴や購買履歴などを分析することで、顧客の好みやニーズを把握し、それぞれに合った商品やサービスを提案できます。これにより顧客満足度を高め、長期的な関係構築を図ることができます。さらに、人工知能は大量のデータから将来の流行や売れ筋商品を予測することも可能です。これらの予測に基づいて、事前に商品開発や仕入れを行うことで、機会損失を減らし、売上増加に繋げることができます。人工知能の進化は、販売促進活動の未来を大きく変えていくでしょう。

まとめ

情報をまとめ、整理して顧客を深く理解するための仕組みであるデータ管理基盤、つまりデータ・マネジメント・プラットフォーム（DMP）について説明します。DMPは、様々な場所に散らばっている顧客の情報を集め、一つにまとめて管理する機能を持ちます。顧客の年齢や性別といった基本的な情報だけでなく、ウェブサイトの閲覧履歴や商品の購入履歴、広告への反応といった行動に関する情報も集約することで、顧客一人ひとりの全体像を把握できます。

顧客全体をいくつかのグループに分け、それぞれのグループに合わせた販売戦略を立てることもDMPの重要な役割です。例えば、ある商品を頻繁に購入するグループ、ウェブサイトをよく見ているものの購入に至っていないグループなど、顧客の行動や特徴に応じてグループ分けすることで、それぞれのグループに最適な広告配信や商品の提案が可能になります。

DMPは広告の配信を最適化する機能も備えています。どの顧客に、どの広告を、いつ、どこで表示するのが最も効果的かを自動的に判断し、無駄のない広告配信を実現します。さらに、顧客との良好な関係を維持するための施策にも役立ちます。例えば、購入後しばらく商品を買っていない顧客に対して、特別な割引クーポンを配信するといった顧客維持のための活動も、DMPを使って効率的に行うことができます。

近年の技術革新により、DMPは人工知能（AI）を使った予測分析も可能になっています。過去のデータに基づいて将来の売上や顧客の行動を予測することで、より的確な経営判断を下すことができます。このように、DMPは顧客満足度を高め、売上を伸ばし、企業の成長を支えるための様々な機能を提供します。競争の激しい現代社会において、DMPは企業にとってなくてはならない存在になりつつあります。データに基づいた販売戦略がますます重要になる中で、DMPは中心的な役割を担い、企業の未来を形作っていくでしょう。