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2016 Apr
22

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【マーケティングオートメーション導入・運用のポイント完全版】 ~これを読めばすべてがわかる!~


皆さまこんにちは!

今回のテーマは、マーケティングオートメーション導入の際に注意するポイント、
ツールの選び方をご紹介します。

これから選定する、導入しようと思っている、あるいは過去に失敗した、
見直し中の方はよ~く読んでいただければと思います。

【目次】

〇マーケティングオートメーション導入に失敗しやすい企業とは?
〇マーケティングオートメーション導入後、シナリオ作成するときは何が必要か?
〇これからツールを導入する企業がもつべき選定基準とは?

それでは、しっかりとお読みいただき、お役立てください!

マーケティングオートメーション導入に失敗しやすい企業とは?

失敗しやすい会社の例としては3つあります。

1つは追うべきKPIが解っておらず、マーケティングオートメーションを走らせることです。

たとえば1.0でIB統合、名寄せを行い、2.0でチャネルの統合を行い、
どこにゴールデンルートがあるかを分析してからオートメーション化するべきです。
この1.0と2.0を飛ばしていきなりマーケティングオートメーションを入れると混乱してしまいます。平たく言うとマーケティングオートメーションを入れる準備ができていない、
準備をして、マーケティングオートメーションで何がしたいかという目標を明確化して
導入・運用を行っていくべきです。

2つ目は、導入でシナリオを大量に作ると失敗してしまうケースです。

やり始めると「これも必要、あれも必要」でどんどんシナリオが大量・複雑になっていきます。
そうすると、導入段階で時間とコストがかかってしまう、更に、シナリオが多ければ
多いほどつなぐデータベースも多いので、実際に運用段階に入ると
PDCAが回せない状態に陥ってしまいます。
例として、導入時にシナリオを100本以上作った企業が、PDCAが回らず、
再考して数本のシナリオに絞って再スタートしている例もあります。
太い主導線となる少数のシナリオを決めて、ターゲットを絞り、
そこから知見を広げていくことが王道であると考えています。

そして、MAを入れる目的が重要であり、MAでなんの効果を得たいのかに
フォーカスしなければ、シナリオを作っていると手段と目的が逆になり、
検証も難しくなって
きます。

3つ目はMAを導入する際に、何を期待するのかを明確にするべきです。

明確にしなければMAはなんでもできると思ってしまうことが多々あります。
そして、導入・運用を成功させるのであればスコアリング、シナリオを
短時間で決定し、PDCAを高速で回していくことが重要
であると考えます。
MAはいろいろなことができるからこそ、何のためにやるのか、
どこにフォーカスするのかを考えながら実行するべきです。
はじめは何かに絞って運用し、そこから徐々に対応領域を広げていくことが
成功への近道
です。

まとめ:導入に失敗しないために
1.MAに何を求めるか?MAで実施する内容を考える。
2.データの統合には細心の注意を払って統合する
3.シナリオ設計をスタートから複雑にしない

マーケティングオートメーション導入後、シナリオ作成するときは
何が必要か?

1つ目は、例えば、顧客のセグメントが10個、流入のチャネルが10個、購買方法が10通り、
商品カテゴリーが10個あった場合、シナリオをすべて組んでいけば1万通りになります。
もしもこのとき、目的がなければ、1万通りすべてにシナリオを構築し、
その中から正解を探っていかなければならない状態のスタートとなります。

シナリオ運用するにあたって注意する点はまず、3~5本のシナリオからスタートする、
さらにシナリオ構築の前段、ペルソナの設計であったり、セグメント、グループなどの
設計を始めにやるべき
です。

ポイントはシナリオを少なく、増やさずだが、「少なくなってしまう」という現状もあります。
そこを顧客の数値分類でロイヤルカスタマーを定義し、そこをシナリオの中心に
置きたくなるが、「そのロイヤルカスタマーと定義したセグメントがどの程度売上に関与しているのか?」が重要です。

顧客のペルソナと売上の構造、両方の観点で見たときに、手間をかけていたターゲットの
LTVがそんなに高くない時があります。
なので、売上に対してインパクトのある顧客の像はどこなのかを明らかにする必要があります。
この時に重要なのは、企業側から顧客側にどんなメッセージや商品情報などを届け、
企業側の方向性と顧客との間にあるギャップを明らかにすることで顧客のセグメントを
特定できるようになります。

これらが明らかになると、LTVの高い顧客像に対して何をぶつければいいか、
その時にギャップがあればそのギャップを埋めるシナリオを作成すればいいのではないでしょうか。
それがシナリオ作成のコツであると考えます。
その前段階でも、自社の売上に直結するセグメント、グループの設計が重要であると考えます。

2つ目のポイントは、シナリオの本数を絞るべきだが、どのように絞ればいいか?
ここが問題になってきます。
それはマーケティング上における経済的な穴がどこなのかをまず探します。
あるお客様の中では、商品購買までのリードタイムが長く、
ここに大きなイシューポイントがありました。
このような、大きなイシューポイントを見つけ、これを改善するにはどうすればいいのかを考えなければなりません。

ここに集中することで成果が出て、MAを実際に使っている人間のモチベーションも上がります。
なので、売上インパクトが大きいイシューにフォーカスしてシナリオを設計し、運用のPDCAにフォーカスすることが重要です。
実際に顧客分析などを行い、カスタマージャーニーを作り、運用にもっていくとかなり時間がかかるので、仮説ベースであるシナリオを運用し、PDCAを回していったほうが
成功しやすいと考えます。
シナリオを成功させるコツは大きなイシューにフォーカスして仮説ベースで運用し、PDCAを回していったほうが望ましいです。

3つ目ですが、そもそもマーケティングオートメーションはWEB上で営業マンを何人作るかという話です。
顧客ごとに24時間365日営業マンがどんな対応していくか。これがシナリオです。
ではどのようにシナリオを作ればいいのか?
それは自社のトップ営業マンがやっていることをMAにやらせていくということです。

例えばトップ営業マンは30件中3件受注ができるが失注した27件の理由はどのようなものか?
今はいらないが、1年後に契約が切れるのでそのタイミングで営業してほしい
と、言われている案件があったとします。
この案件をほとんどの営業は放置してしまう。放置した結果、ほかの会社と契約したといわれてしまいます。
できる営業は自分自身でMAのようなことをしており、案件ごとにスケジュールを決めて、
この企業に次はこのタイミングで連絡しようというセルフマネジメントをしています。
定期的にメールを送る、電話をする、その内容も業界ごとに事例を送ったりしているのが
トップ営業マンです。

しかし、すべての営業マンにトップ営業マンと同じことをやらせるとしたら、
営業部のマネジメントコストがかなりかかってしまいます。
人の力でなく、テクノロジーの力でトップ営業マンと同じことをやらせるのが
ToB向けのMA
の考え方なのです。
なので、シナリオと言ってしまうと難しいですが、できる営業マンがどんなことをやっているのか、どのようなプロセスで営業しているのか、それに対して数字の上がっていない営業マンとのギャップが大きい項目を抽出してシナリオ設計の観点をあてていくと、数字が上がらない営業マンでもMAのフォローで数字を上げることができます。

シナリオを設計する際も本を読んだり、分析したりするよりも、自社の商材や
ビジネスモデル、営業部の感覚的に多分ここがボトルネックだという仮説をもって
シナリオを組み、PDCAを回していくことが重要
です。
それがうまくいったら違うタイプの営業マンを作ってみて、PDCAを回していく
シナリオの構築が自然な流れであると考えられます。

まとめ:シナリオ作成のポイント
1.企業が考える方向性と顧客との間にあるギャップを明らかにする
2.大きなイシューにフォーカスして仮説ベースで運用し、PDCAを回す
3.ボトルネックを探し、仮説シナリオでPDCAを回していく

これからツールを導入する企業がもつべき選定基準とは?

1つ目の選定基準はマーケティングオートメーションでなにを解決したいかを基準にするべきです。
市場に出回っているMAは1.コンテンツマーケティング型、2.メールマーケティング型、3.インテグレーション型に分類できます。

コンテンツマーケティング型はデジタル上でメディアを作成し、
ロングテールでSEOをあげ、見込み度の低い顧客を獲得し、MAで角度をあげ、
ホットリード化する。メリットとしては、多くの見込み度の低い顧客を大量に獲得できることです。
デメリットはメディアの記事を毎回作成しなければいけないため、
マーケターの工数がかなりかかるということです。潜在層に対して刺さるような
コンテンツを考え、それを週に2~3回メディアにアップしなければなりません。
しかもその記事にはロングテールのキーワードなどを入れなければなりません。
その結果、忙しいマーケターは記事作成が難しくなり、外注し、コストが
莫大にかかってくるようになります。

メールマーケティング型のメリットはターゲットのセグメントなどがかなり細かくでき、適切なメールを適切なターゲットに届けることができることです。
デメリットはスコアリングの範囲が狭く、WEBに移った後の行動が追えないため、
ホットリードを特定するのが困難であることです。

インテグレーション型は他のツールを統合・連携して広範囲にわたって
スコアリングやシナリオ設定ができます。
デメリットは他のツールと連携することで工数のコスト、
ほかのツールを購入するコストがかかってしまうことです。
それぞれのメリット・デメリットを考えながら、どこの問題を解決したいのかを
明確にして
ツールを選定する必要があります。

そして最近ユーザーから必要とされている第4分類のプラットフォーム型は、データ統合、他のツールとの連携が必要ありません。
ABテストや集客分析、MAやSFAなど必要なツールがすべて搭載されたツールです。
気づいたらたくさんのツールを使っているという状態がないツールです。

2つ目は、ベンダー視点でみると、その企業の業務内容、ビジネスモデルに対してどれだけツールが対応できるか、顧客目線で見ると、いかに伴走して導入・運用のフォローをしてくれるかが重要になります。

3つ目はベンダーの製品思想が自社のマーケティングの方向性と一致しているかが
重要です。ポイントは3つあり、

① 他の選定ポイントはそのツールに何をさせたいのか?自社のマーケティングプロセスの全てを
  任せてワンストップでやっていきたいのか、プロセスの一部分を任せていきたいのか
② データベースの設計思想で
③ 導入・運用はすべて自社でやるのか、他社に任せるのか

これらの観点からツール選定を考えるべきです。

ワンストップで任せていくかどうかは、「ここだけMAができればいい」や
「ここを強化したい」などの考えがあるのであればその領域に特化しているMAに任せればいいです。割り切っている製品であれば全体の中に組み込んでいきやすいです。
自社のマーケティングの根幹を担わせたいと思うのであれば、
ワンストップで対応できるMAを使ったほうがいいです。
なので、自社がどちらの方向性なのかでツールの選定ができます。

データベースの設計に関しては、大きなポイントとしては、データの処理・加工が
できるのか、それとも外部に任せるのかで変わってきます。
統合プラットフォームはある程度データ処理・加工ができるので、すべて取り込んで使用、
対して、特定領域に特化したMAはデータ処理・加工は割り切っており、すべて外部でデータ処理・加工をしてからMAに取り込ませる、外部にDNPを持っていることが前提です。

運用を自社でやるか、他社でやるかは、複雑な統合型のMAであると自社での運用はほぼ不可能です。なぜ不可能なのかというと、シナリオを回す際のデータの処理・加工・連携がマーケターには難しいからです。しかも、データ連携まで考えてシナリオを作ることは大変難しいため、支援企業に頼まざるを得なくなるということです。ただ企業によっては、自社ですべて可能なところもあります。
特定領域に特化したMAは支援企業に任せる必要はないが、データの連携ができない、加工したデータを自分で入れなければなりません。

なので、選定する際に自社のマーケティング思想が果たしてそのツールと合致するのかを
導入時にすり合わせたほうがいい
と考えています。

このようなポイントを自社で考えながら検討していただくとわかりやすいです。
導入をお考えの方はお気軽にご相談ください。


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