ちょっと寝かせてしまっていたので、今更ながら読み終わり。MAについては、CRMとかRFM分析とか結局似たり寄ったりで、自分の中でもそれほど整理ができている概念では無いので少し恥ずかしく。
ただ、やはり今までのマーケティング以上のものではないなぁという感想。
結局DMPにしても、新チャネルによる双方向コミュニケーションにしても、その切り口だったりデータセットに関しては、ありきたりな議論に終始せざるを得ないというのが現状なのかもしれないですね。DMPという魔法の箱とユーザセグメント、そのセットでアプローチをすると。
アプローチ手段としては、やはりnotification marketing(SMSだったりAndroidなどのOSネイティブ)あたりの利用とか新しいものは出てきているのは間違いないですが。iOS側は知らないのですが、AndroidのNotificationであればデザインも3～4種類あって、ただの通知的なものから写真が表示されたり、ミュート機能を実装したりパターンがあります。そして、Notificationを見る人も6割に登るというデータも本書で示されているので、逆に通知し過ぎないような戦略も必要になるということなのでしょう。まぁその辺りも結構最近はよく議論されているような印象ですが。
ウェブページの行動データを用いたターゲティングに関しては、単純な購買データやユーザデータの他にも様々なやり方があるとは思いますが、閲覧しているページの行動を用いる事も多いわけですが、本書を読みながら分析の切り口について少し考えていると、例えばURLの体系が以下のようになっていたとすると、
例えば、 /item/flowerarrange/ の配下のページを見た人は、フラワーアレンジに興味があるという分類だったり、その下の階層分類を利用したりするなど、情報構造から簡単に推察することが出来るわけです。これは無理やりGoogle Analyticsでコンテンツグループのようなものを生成しても良いですし、普通にURLからユーザの興味関心のタグ付けをしつつ、そのタグページを何回踏んだとか、そんな感じで重み付けをしていくことも可能なのでしょう。
こう考えてみると、やはりウェブサイトの構築は情報整理から始まるなーと改めて認識するわけです。SEO的にも非常に…いや、もっとも重要だと言っても過言でもないプロセスですし。
話は変わりますが、直近のAmazonやFacebookの動きを見ているとGoogle排除、広告排除の動きとアプリ内からユーザを出さないような仕組み、またはウェブブラウザからアプリへと人を誘導する動きが非常に大きいと感じているわけですが、その動きがより活発化するとインターネットを利用しているユーザ側から見ればコンテンツがより見つけづらくなり、企業側からすればマーケティングデータの不足やアプローチの難しさが出てきます。
GoogleのNowやBingのCortanaなどの所謂ディープラーニング系技術によって、情報のリコメンド機能によりコンテンツがプッシュされてくるかもしれませんが…。バズるような記事であればソーシャルメディアでコンテンツを発見することもあるでしょうが。
そう考えてみると、DMPとしてプライベートデータを活用するためには、Facebookのような大きな組織体になって常にアクティブユーザが大量にいる状態を作り出すか、Apple的なプラットフォーム側へと回るしか手段がなくなる可能性があるような気がします。
それは極端な議論かも知れませんし、現状のAppleコンテンツブロックは有料ツールだったりするのでそこまで普及しないと思われますが、無料ツールが出てくるのは時間の問題だと思いますし…
そういう意味においては、もしかすると「Supership」という組織的な考え方は重要なのかもしれない…なんて思ったりしました。
前者的アプローチですね。
岡本 泰治 橋野 学
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