一般的なマーケティングオートメーションの概要から始まり、設計や運用の仕方、そしてマーケティングオートメーションを利用・活用するためのスキルセットに関する内容が書かれています。最近のMarketing Technology分野については、それほど知識を持ち合わせている訳ではないのですが、マーケティングオートメーションの位置づけは現状どうなっているのでしょう？
個人的には現状の本書で紹介されているマーケティングオートメーション自体は属人化しすぎていて、違和感というか次の施策への模索がされて然るべき時なのだろうなと感じました。
今マーケティングオートメーションを実際に回されている方はどう感じているのでしょうか？
本書では設計から運用の部分まで確かに書かれているのですが個人的には一番分析やPDCA部分について詳細に説明してほしかった感覚もありますが、本書では特にツールを限定しないという前提に立って書かれているため、概要と事例などに留まった形となったのだと思います。
自分でセグメントを簡単に分けながら、そのセグメントごとの属する人数やKGIに対するインパクトなどを見つつ本書のように施策を打つのも良いと思いますが、現状マーケターでも手元で複数因子を利用したクラスタリングもそこまで苦にならなくなってきつつあるような気もしています(？)
クラスタリングをして、そのクラスターごとにマーケティングオートメーションを実施してもいいし、機械学習をフル活用したマーケテックでも良いような気はするのです。なぜなら...本書で紹介されているマーケティングオートメーションのスキルセットはデータサイエンス文脈で見たスキルセットと全く一緒だから(!?)
もちろん各スキルの中身は多少変わると思うのですが本書でもMAスペシャリストに必要なスキルとして
- ビジネスコンサルタント力 : ビジネス背景を理解し、課題を整理し、解決する力
- データサイエンス力 : 情報処理、人工知能、統計学などを理解し使う力
- データエンジニア力 : データを整形し、実装、運用できるようにする力
と書かれています。このスキルセットを持っていたらマーケティングオートメーションのスペシャリストではなくデータサイエンティストになった方が良いのでは？と個人的には思ったりしました。
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