検索数、ページビュー、クリック数、シェア数などのリアルタイムデータは、ユーザーの行動を示す強力なシグナルとなります。例えば、家の改築のためにホームエクイティローンを積極的に比較検討している消費者は、おそらくより多くの住宅保険を必要としているはずです。もしあなたがAetnaやGeicoであれば、その人をターゲットにした広告を出すのに適したタイミングです。
一方、住宅用塗料のカラーホイールに興味を持つお客様は、新しい家具にも興味があるかもしれません。既存のIPアドレス以外の地域のインターネットサービスプロバイダーを調べている人は、引っ越しの準備をしている可能性があり、引っ越し会社への依頼から新しい銀行口座の開設まで、さまざまなサービスが必要になるだろう。
ブランドにとっては、新規顧客獲得のための貴重な機会であり、消費者がこのようなシグナルを発している時は、早急に把握したいものです。
また、リアルタイムの行動データは、消費者が購買ファネルのどの段階にいるかを評価し、マーケティングオートメーションシステムでメッセージングやターゲティングのためのセグメントを作成することを可能にします。
その様子を見てみましょう。
ヒント1：購入の流れを振り返ってみる
既存のお客様は、次のベストカスタマーが誰かを知るための重要な手がかりとなります。業績の良い顧客には、以下のような特定の行動が見られます。
動画の再生回数などのエンゲージメントシグナルや、コンバージョンした人のエンゲージメントの頻度。
デバイス、ブラウザ、場所、感情、ユーザーが入力したリンクやページ、ランディングページや製品ページを離れた後にユーザーが訪れたサイトのURLなどのユーザー固有の特性。
Google、Yahoo、Bingでの検索イベント、ユーザーが「共有」リンクをクリックしたときに到達するソーシャルメディアチャンネル 、共有されたコンテンツなど。
これらのパターンを分析することで、認知、検討、コンバージョン、そして最終的にはブランドロイヤリティを示す重要な属性を特定することができます。例えば、店舗から5マイル以内に住んでいる人は、10マイルや15マイル以内に住んでいる人と同じ割合で広告をクリックするのか？また、距離が購入頻度に与える影響は？オンラインで購入して店舗で受け取ることを好む特定の年齢層はいますか？デスクトップではなく携帯電話でコンバージョンする人は、特定の製品タイプを好むのか？
また、インタレストデータやインテントデータを分析することで、購買意思決定に影響を与えるパッションポイントや余計な関心事を明らかにすることができます。例えば、サステナビリティ（持続可能性）に強い関心を持つ消費者は、フェアトレードの衣料品やスナックを好む傾向にあるかもしれません。
優秀な消費者の購買履歴を調べることで、以下のことが可能になります。
- 消費者が認知から検討、購入に至るまでのシナリオを明らかにする。
- それぞれの重要な局面で適切なメッセージを伝える
- 興味や情熱に基づいて、キャンペーンに特化したオーディエンスセグメントを作成する
ヒント2：マーケティング・オートメーション・システムでオーディエンス・セグメントを作成または強化する
Adobe Audience Managerのようなマーケティングオートメーションシステムの中には、ユーザーが500以上の販売者からデータを購入できるデータマーケットプレイスへのシームレスなアクセスを提供しているものがあります。多くの場合、競合他社の顧客を対象としたデータを購入することができます。このデータをリアルタイムのシグナルと重ね合わせて、顧客の好みのニュアンスを特定し、それぞれのオーディエンスの心に響くプログラムを設計することで、征服キャンペーンの効果を高めることができます。
既存のオーディエンス・セグメントにリアルタイム・データを重ねることで、ロイヤリティ・メンバーとそのパッション・ポイントをより深く理解することができます。彼らは最も大切な顧客であり、彼らの情熱がブランドロイヤリティにどのように貢献しているかを理解することは、オーディエンスインサイトの金字塔と言えます。このインサイトは、あなたのブランドに役立ちます。
- ロイヤルカスタマーに類似した顧客をどこで見つけるかを決定する
- 製品のロードマップがお客様のニーズを満たし続けていることを確認する
- ロイヤルティプログラムの会員を次のレベルに引き上げる
- カスタマー・アドバイザリー・ボードなどの追加プログラムの検討
ヒント3：オーディエンスベースのユースケースを作る
マーケターであれば、カスタマージャーニーは1つではなく、たくさんあることをご存知でしょう。ほとんどのブランドは、特に高額商品を販売している場合、明確なジャーニーシーケンスを持っています。例えば、最初の販売を獲得するための購入ジャーニーや、リピート購入を定着させるためのロイヤリティ・ジャーニーなどです。
ファーストパーティデータと、マーケティングオートメーションプラットフォームで利用可能なリアルタイムデータやマーケットプレイスデータを組み合わせることで、すべてのユースケースにおいて、それぞれのオーディエンスに語りかけるメッセージを作成することができます。
メッセージをリアルタイムの行動にマッピング
最後のステップは、これらすべてのデータを使用して、特定した関連するリアルタイムの行動ごとに超具体的なメッセージを作成することです。
ここまでの意思決定は多くのデータに基づいて行われてきましたが、すべてのキャンペーンの開始は経験則に基づく推測であることを認識することが重要です。あなたは、東海岸のお父さんや都会の新卒者がキャンペーンのオファーに最も興味を持つだろうと考えていますが、キャンペーンが開始されるまでは確かなことはわかりません。
オーディエンスセグメント、クリエイティブ、メッセージング、オファー、シナリオ（エンゲージメントポイントでのリアルタイムの行動）など、すべてをA/Bテストすることを計画しましょう。ほとんどのマーケティングオートメーションシステムでは、A/Bテストのワークフローが細かく設定されているため、キャンペーンのあらゆる側面を簡単にテストし、統計的に関連する傾向を特定することができます。
テストの結果が出れば、最良の結果をもたらすチャネル、クリエイティブ、オーディエンス、リアルタイムの行動に広告費を集中させることができます。
最後のアドバイスとして、予算の一部をランダムなターゲット（つまり、ターゲットの基準から外れた人）に使うことを計画してください。これは、需要の隠れたポケットを発見するための素晴らしい方法です。
テイクアウェイ
キャンペーンの成果を上げるには、継続的な最適化が必要です。ファーストパーティデータ、マーケットプレイスデータ、リアルタイムデータなど、あらゆるデータソースを活用することで、顧客に対する深い洞察力が得られ、メッセージのテストが可能になり、最終的にはハイパーパーソナライゼーションを大規模に自動化することができます。
