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最近のソーシャル ウェブの台頭により、人々は非常に小さく、非常に細分化され、非常に時間的なグループを自分で選択するようになったため、マーケティングのパフォーマンスを向上させるためには、包括的なトップダウン アプローチが成功することはあり得ません。
マーケティング担当者は、人口統計情報をさらに追加することで対応していますが、それでも負け戦です。私はテクノロジー製品を導入しているあるクライアントと仕事をしており、ターゲット市場を「コネクテッドコンシューマー」と特定していました。インターネットに接続している消費者は 34 ～ 55 歳で、世帯収入が 12 万ドルを超え、テクノロジー関連の出版物を定期的に読んでいます。このターゲット市場は 1,400 万人の消費者を代表していました。
彼らは 50,000 個の販売を目指して 1,400 万人の消費者をターゲットにしていました。これは、マーケティングを通じてつながりのある 1,000 人ごとに 3.5 個の販売を期待していたことを意味します。
代わりに、マーケティング対象となる 1,000 人ごとに 500 件の売上が得られるとしたらどうでしょうか?
それはサイコグラフィックプロファイリングを通じて可能です。サイコグラフィックスでは、顧客のライフサイクルの観点から消費者のメンタル モデルを観察します。 Amazon.com は、「おすすめの商品」や「私のようなユーザーも購入する」などのイノベーションを通じて、この分野で長年リーダーであり続けています。そのアルゴリズムは、ユーザーとそのユーザーが何に興味を持っているかを予測することを学習しました。そして今では、あらゆる企業がサイコグラフィックスを活用するために使用できるツールが多数あります。
心理グラフィック プロファイルが、保育士向けの従来のマーケティング プロファイル ターゲットとどのように異なるかは次のとおりです。
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サイコグラフィックスは、ユーザーに関するより有益な情報を提供します。現在、これを可能にするデータ ソースが複数あります。ソーシャル プロファイル データ、行動データ、顧客ライフサイクル データを活用して、購入意欲のある人々に連絡できるようになりました。
ソーシャルプロフィールデータ
ソーシャル ネットワークからのプロフィール データは、ユーザーがブランドに代わって使用する許可を与えるすべてのフィールドで構成されます。ユーザーがソーシャル ネットワーク上で追跡するほとんどの情報は、顧客とのより緊密な関係を築くために活用できます。関係ステータス、母校、興味、職業などのフィールドはすべて、ソーシャル プロフィール データ管理ツールを通じて管理できます。
ソーシャル プロファイル データは、心理学的洞察の重要な基礎です。標準的な人口統計と比較した場合、ソーシャル データによって提供されるニュアンスと洞察のレベルは、メスを使って手術を行うかバターナイフを使って手術を行うかの違いとなります。以前は想像もできなかった質問が、今では日常的に行われています。
カヤックをする顧客はカヌーをする顧客よりもウォーター シューズを購入する可能性が高いですか?
シアトル・シーホークスのファンとシアトル・マリナーズのファンでは、どちらの注文で 100 ドル以上を費やす可能性が高いでしょうか?
顧客は州や国を越えて移動するときに購入する可能性が高くなりますか?
また、以下のような企業も、グラフ効果Facebook のステータス更新のセマンティック分析を行うことで購入意向を測定しています。このタイプの定性分析により、ユーザーをブランドの最初のオンライン体験から特定のマーケティング目標到達プロセスに移動させることができます。
行動データ
リターゲティング広告メッセージはマーケティング担当者の間で人気を集めていますが、その成功自体がその有効性を危うくしています。ウェブ上のユーザーを追跡する広告が実装されました --通常は悪い。どの広告ネットワークにも、ユーザーのブラウザに Cookie を配置し、ユーザーがネットワークの一部であるサイトにアクセスするたびに特定の広告を表示する機能がすぐに組み込まれました。
次世代の広告ターゲティングでは、特定の行動トリガーに基づいて、時間をかけて顧客にストーリーを伝えることに重点が置かれます。つまり、広告ネットワークとクリックストリーム データ アグリゲーターが連携して、顧客が購入イベントに向けてメンタル モデルを前進させたときにトリガーされます。
サイトのコンテンツと製品の推奨事項も、クリックストリーム分析によって通知されます。などの企業豊富な関連性、チェルトーナ、ベイノートそしてモネタテいずれも、特定の訪問者の行動に基づいて情報をパーソナライズする機能を提供します。これらをソーシャル プロフィール データのペイロードと併せて活用することで、新しいユーザーがサイトにアクセスした最初の瞬間からサービスを大幅に強化できます。
顧客のライフサイクルデータ
ソーシャル プロファイル データは、顧客のライフサイクルを予測するためにも使用できます。顧客に子供がいるかどうかだけでなく、その子供の正確な年齢もわかると想像してみてください。さらに、初めておむつを購入するなど、主要な購入指標は、顧客が新しいライフサイクルに入ったことを示します。配送先住所の変更、家具の最初の購入、または大幅に高価な商品の最初の購入など、その他の重要な指標はすべて、新しい顧客の考え方や行動パターンの始まりを示す可能性があります。
これらのパターンは予測可能なため、大学新入生の現在の行動を見れば、高校 3 年生の将来の行動がわかります。人口統計だけを使用すると、すべての高校卒業生が同じようにマーケティングされることになります。サイコグラフィックスを使用すると、特定の時点 (実際に大学の初日を始めるときなど) に、特定の製品やコンテンツの推奨に興味を持つ可能性が高い人がわかります。
このビジョンは、真剣なマーケティング担当者の間で注目を集め始めています。 2009 年のインターネット戦略フォーラムで、ゼロックスのインタラクティブ マーケティング担当副社長デュアン シュルツは、たとえ業界平均の 10 倍であるとしても、1% のクリックスルー率は大きな失敗であると述べました。彼の考えでは、キャンペーンが成功すれば、インプレッションの 99% が無駄になることはありません。サイコグラフィック データを使用すると、印象を無駄にする必要がありません。
私たちは以前にもマーケティングにおいて同様の激変を見てきました。 1960 年代、テレビの力、心理学や人口統計データに対する広範な洞察を活用したマーケティング担当者が、世界クラスのブランドと数十億ドルの価値を生み出しました。当時はテレビで宣伝しないと負けでした。今日の新しいツールも同様の選択肢を提供します。顧客を深く理解するか、無関係なリスクを負うかです。