COLUMN

「膨大な顧客データ」を取得・統合するために知っておくこと

多数のシナリオを実行するためには

 

マーケティングオートメーションでは、シナリオと言われる施策を複数設定・運用することが可能で、誰に(従来手動でターゲットになる対象者を抽出)、何を(コンテンツを用意)、いつ(最適なタイミング)、どのように(どういったチャネル)配信するかを日々自動で実行されるため、運用業務が大幅に短縮され、作業ミスも減るので、マーケターはよりクリエイティブな仕事に専念することができます。

その、「誰に」「何を」「いつ」「どのように」を自動化するためには各種連携するデータが重要になります。

 

 

 

 

例えば、「カート落ちフォロー」というシナリオを実行する場合は、


誰に:カートに商品を投入したが、買っていない人に
何を:カートに投入した商品を
いつ:カートに投入した日の3日後に
どのように:メールで


というそれぞれの項目でシナリオを自動化します。

 

 

当然ですが、カートに商品を投入したが、買っていない人にというターゲットを抽出する場合は、
カート投入というトラッキングデータ、購買履歴データがなければ抽出することができません。

データがなければ、やりたい施策ができないという状況に陥るケースもあり、後からデータを追加しようとした場合に、手間と時間、そしてコストが発生することにもなります。

どういったシナリオをやりたいのか明確にし、そのシナリオを実施するために必要なデータは何かを決めることがMA成功への最低条件になるので、多様なデータを活用できるかどうかはツール選定において重視するべきポイントです。

 

 

Probanceのデータマート機能でデータ連携・活用が柔軟に

 

実際にMAツールで膨大なデータを活用し、施策を打っていくにはどのようなデータの準備・連携が必要なのでしょうか?

MAに最低限必要なデータ項目として以下3つが挙げられます。
1.会員データ
2.売上データ
3.商品データ

 

 

会員データを例に取りますと、基幹系システムで保持ているのは、「会員番号」「顧客名」「年齢」「性別」「住所」などの基本項目のみ保持しているケースが一般的です。

また、売上データに関しては、「売上番号」「売上日」「商品番号」「会員番号」など、
商品データに関しては、「商品番号」「商品名」「値段」「カテゴリー」などが基本項目として保持しております。

実はこれらのデータだけでは足りず、MAの施策で活用するデータとしては、例えば顧客が最後に商品を購入した「最終購買日」や「購入回数」又は顧客属性を表す「セグメントフラグ」などが必要になってきます。

そのため、一般的なマーケティングオートメーションツールですとそれらの付属情報を、事前に準備・加工を行ったうえで、MAツールに連携することが必要です。

 

 

一方、Probanceでは付属情報なしの、【会員データ】【売上データ】【商品データ】などを連携するだけで、Probance内部で計算/データ生成するデータマート機能を有しているため、「最終購買日」「購入回数」などといった各フラグや属性を自動生成します。
このデータマート機能があることで、ユーザー側のデータ準備の加工を最小限に抑え、膨大なデータを活かすことができます。