マーケティングオートメーションのプロセス25

マーケティングオートメーションという言葉が一人歩きしてしまうほど、世に浸透してきたと感じる人は少なくないはずです。

今や中小企業、または製造業でも企業規模がかなり小さい会社などでも、導入成功または検討している部署は多いです。

スマホの普及でネットでの購買活動、消費行動がどんどん増えているので、デジタルマーケティングの割合が増えていくのは当然のことと言えます。

マーケティングオートメーションツールという概念や言葉、またはツールの機能などはいろいろ変化することもありえますが、デジタルマーケティングが主流であることは変化のしようがありません。

 

 

 

マーケティングオートメーション的課題

デジタルマーケティングが重要になってくるのは時代の流れでもありますし、ことさら必須と強調するまでもないほど当たり前のことです。

ネットの情報空間で、サイト閲覧者に自社サイトを見つけてもらう。
訪問してもらう。
情報またはコンテンツを自社のファンになってもらえるよう配信する。

これを如何に正確にこなしていくか、そして正確にできるようになったら量を増やしていけるか。

こんなところが運用にあたって注意すべきポイントといえましょう。

もしも、マーケティングオートメーションツールを十全に使いこなせているのであれば、スコアリングという機能でこのようなポイントを突破していくことができます。

例えば訪問回数や滞在時間のデータから、そのサイトの商品ページに最も興味を持ってくれているサイト訪問者を抽出して、キャンペーン案内などを自動で送信するようにセッティングしておくことだってできます。

訪問回数などを数値化して、購入確率が高いであろうサイト訪問者を大きな点数として有望表示するのがスコアリングやそれに伴うリスト化の機能です。

 

 

スコアリングによって、どういうダイレクトメールをどの点数帯のサイト訪問者に送信すればいいかということもあらかじめ仕込んでおけますので、マーケティングオートメーションツールがメールの内容を自動的に選定してサイト訪問者に送信してくれたりもします。

 

 

 

 

こういう状態で運用できれば、少人数のスタッフでも、実に多くの対象者に販促をかけたりマーケティング業務を行ったりできます。

 

注意!MAで気をつけるのは

 

こういった運用事例は、デジタルツールの技術、ネットでのトラッキング技術を応用したものです。

社会が情報化するにつれて、危険度、重要度が増していく事項として真っ先に挙げられるのが個人情報保護、またはプライバシーの保護という観点ですね。

自社サイトの閲覧行動からニーズを分析することは至極当然ですが、これは個人情報保護の観点から見ると重要に管理するべきデータです。

 

閲覧する側もプライバシーや個人情報保護という部分にはかなりの注意を払って行動していることが多いです。

 

例えばある種の製造業などでは、部品をどのように加工するかなど、重要な機密事項がネットから流出しないよう、厳重にセキュリティでガードしています。

 

そういった企業の社員が、会社の端末で個人情報の入力が伴うような閲覧行動をするかというと、まず間違いなくしないでしょう。ネット使用の際のルールや破った際のペナルティなどを考えると当然と言えます。

しかし、個人情報、つまりメールアドレスをサイト内で入力してもらえないと、こちらとしてはアプローチがしにくくなります。

つまり、デジタルマーケティングの起点となるサイト閲覧は、その行動自体を個人情報としうて十分に管理すべきですし、閲覧する側も個人情報を気にしてなかなか身分を明かさない、という難しさがあるのです。

 

ではどうすればいいのでしょうか?

 

MAとプライバシー

 

 

電子部品の設計などに関わる企業や部署は、上述の通り、非常に厳しいセキュリティやルールで機密漏えいを防ぎます。

開発計画の段階から、トップシークレットと定められていることもあるくらいです。

もちろん、こういった業務に関わるエンジニアが、製品に使うであろう素材のカタログを会社で、個人名で、発注するというのはあまりない話です。なのでアプローチするための玄関ドアが閉じられている状態ですね。

これを打開するためのひとつの案としては、リアルでの接触回数を上げていくことです。

 

例えば、電子部品の素材なら、展示会を開いてみましょう。

名刺交換という文化が日本から消えてしまうには、まだだいぶ時間があるでしょうから、名刺から個人情報すなわちメールアドレスを入手するのです。

そして参加のお礼メールを送ることから、アプローチの第一歩を始めていけば、あまり警戒されないはずです。

 

名刺交換というと、アナログにも思えますが、デジタルマーケティングと組み合わせれば、隠れたニーズを掘り起こすこともできるという好例だと言えます。

 

こういった改善方法は無数にあるわけで、だからこそ、高機能で低価格なマーケティングオートメーションツールがあれば、営業支援が強力になるというわけです。

 

 

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マーケティングオートメーションのプロセス24

中小企業でも導入事例が増えてきているマーケティングオートメーションツール。

導入するだけで売上が飛躍的に増加する夢のようなツールというイメージがありますが、もちろん、残念ながらそうではありません。

仕組みをよく理解して、先々発生する事態を先読みし、対応策を事前に用意して仕込んでおくことで自動化、または営業の強力な支援を実現します。

 

本質的に、かつざっくり言うと、自社サイト訪問者の閲覧行動をデータ化し、「どのページを」「どのくらい」「誰が見ているのか」を数値化して、潜在しているニーズを可視化することが本分です。

これらをもとに、サイト訪問者が何に、どのくらい興味を持っているかを推測していきます。

数値化によって「どのくらい」という程度予測をするので、その度合に応じて施策を変えることも可能です。

ですから事前にいくつものパターンを想定して仕込む作業が生きてくるというわけです。

ダイレクトメールやステップメールの発信もこのツールに任せることができますし、その内容も、ニーズが高いであろう対象と低いであろう対象を区別して送信できます。

マンパワーでは到底追いつかない手間ですから省力化に役立ちます。

 

運用が軌道に乗ってくれば、その名の通り、マーケティングの自動化を行ってくれるというわけです。

 

少数の担当者が大勢の見込み客を相手にできるのはこうした仕組みがあってこそで、だからこそ、仕組みを理解した上での順序立てた準備の知識と経験は重要となります。

 

スコアリング機能

 

属性や行動に基づいてスコアリングすべきであるというポイントを紹介したのが以前の記事です。

マーケティングオートメーションのプロセス⑮

サイト訪問者が、

「どのページを何階層まで閲覧したか」

「どのコンテンツをダウンロードしたか」

「見た動画はどれか」

という行動に基づいての情報と、

サイト訪問者の部署や役職についての情報です。

サイト訪問者が企業の重役だと、高いスコアリングとして考慮する方がいいでしょう。

配点のバランスはいろんな観点があります。

 

訪問回数が低い、滞在時間が短いなら、もちろん点数は低いですが、サイト訪問者の役職によってはスコアリングを再考した方がいい場合もあるのです。

 

今後のMA

さらにSNSは発達するでしょうし、使用者も増えていきます。

かつては、有望な顧客リストを購入したり、自社で作り上げたりして、この有望なリストをしらみつぶしにアプローチしていく営業戦略しか選べなかった時代があります。

しかし、今後は、ネットの情報空間の中でいかに見つけてもらい、いかに自社のファンに育てていくか。

こういった観点からマーケティングを行う必要があります。

なので、個人情報の保護や漏えいにはしっかりと対策しつつ、見つけてくれた人に対して見過ごさずにアプローチしていかなくてはなりません。

有望リストという形の固定化した作戦では取り残されていくでしょう。

個人情報、は所属している組織が変わったり、住所が変わったりということも起きてきます。

時系列でも変化するものなので、ますます固定化したリストからは遠ざかっていき、流動的、臨機応変なマーケティングが重要になってきます。

 

 

 

この流れを正確につかむためにもマーケティングオートメーションツールは必須ですね。

 

 

プライバシーというもの

 

アプローチすべき対象がターゲッティングされるきっかけは検索が多いです。

サーチエンジンからあなたのサイトに辿り着いた方はかなり有望なはずです。

積極的な動機がない限りとらない行動だからです。

 

そして、次にはこの人を逃さないような手だてを講じる必要があります。

すなわち継続的で魅力的な情報発信を通じ、あなたの会社のファンとなっていただくこと。

 

 

その第一歩として、メールアドレスを入力してもらえるような工夫が必要です。

メルマガもそうですが、セミナーなどの参加申し込みなどでもかまいません。

個人を特定できないとアプローチできませんので売上も成果も上がりません。

 

 

 

ここでも個人情報保護やプライバシーということには気をつけなくてはいけません。

社内での機密情報管理が徹底している場合、そこに属する社員やスタッフはなかなか身分を明かしません。

メールアドレスなどの重要な情報を入力する段階になると離脱してしまいがちです。

 

もちろん、企業や会社を離れていち個人としてネットにアクセスしている時とは比べ物にならないくらいの自覚や意識をもってこうどうしているがゆえです。

 

法令を守る、対象にアクセスする、いずれの段階でも個人情報やプライバシーをいうものと上手に付き合っていくしかありません。

 

業界によっては、例えば製造業などは、かなり情報の管理が厳しいです。

何かの商品や素材を購入するときにも、どこにどう使用するかなどはアンケートしても答えてくれません。

 

いわゆる大手ラーメンチェーンがセントラルキッチンでのレシピを秘匿するようなものです。

 

こういった人たちがおもわずメールアドレスを入力してしまうようなセミナーやステップメールなどを作ることは、ひょっとしたら無理かもしれません。

 

しかし、それぐらいの気概を持ってコンテンツ制作に取り組みましょう。

 

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マーケティングオートメーションのプロセス23

マーケティングオートメーションは、自社サイトに埋め込んで、誰が、どのページを、どのくらい見ているかによって、本質的、潜在的ニーズがどこにあるのかを可視化する仕組みのことで、通常はツールとして販売・運用されます。

自社サイト訪問者はどのページを閲覧しているのか。

自社サイト訪問者はどのくらいの頻度で、閲覧しているのか。

自社サイト訪問者はどのくらいの時間、ページに滞在したのか。

こういったサイト内行動をデータ化していくと、サイト訪問者が何をどのくらい求めているのかがわかってきます。

この予測は数値で可視化されますので、単純なニーズの有無ではなく、「どの程度欲しがっているか」つまり「どのくらいの確率で受注できるか」ということまで予測できます。

こういったことをデータを基準に先読みしながら営業支援するのがマーケティングオートメーションツールです。

 

マーケティングオートメーションの特徴

 

その機能の一部は、アナリティクスなどのツールでも達成できるものがありますが、やはりもっとも重要なのは「誰が」を特定する機能です。

もし仮に、「誰が」ということがわからなくても閲覧履歴は記録されていきますが、対象が判明した瞬間から、その人となりが浮かび上がるというか予測ができるようになります。

ここを足掛かりにしてメールでの販促、情報発信などの手段を対象の人となりに合わせて選定することができます。

 

なのでメールアドレスを入手することはとても重要です。

手段としては、

・お問い合わせフォーム通過
・無料コンテンツダウンロード時に入力
・名刺交換など、リアルでの出会い

などが代表的手段として有名です。

前記事では、名刺交換を効率的に活用しようという内容でした。

 

マーケティングオートメーションのプロセス

 

今回はさらに深い内容をお伝えします。

 

SNSの可能性

ハウスリストを重視せず、新たなスタイルでマーケティング活動を広げていく流れが強くなることでマーケティングオートメーションツールが広まってきたのは前記事の通りです。

 

マーケティングオートメーションのプロセス22

日本ではあまりメジャーではないですが、ビジネスパーソン御用達のSNSというものが海外では時々目にします。

キャリアアップ、またはキャリアそのものに非常に強くフォーカスしたSNSです。

言うならば、Facebookなどは相手のプライベートや交友関係を主眼においている印象ですが、ビジネスパーソンのスキルやキャリアをメインにおいたSNSもある、ということです。

 

つまり本人の職歴、学歴、企業の中でどんなポジションだったか、どんな分野で貢献してきたのか、上司や同僚からの評価はどのようなものであったか、というビジネスパーソンに付帯する情報が濃密につめこまれた構成になっています。

ともすれば、転職サイトに掲載されるプロフィールともとられがちですが、実際、キャリアの蓄積やアップには転職という選択肢もあるでしょう。

こういったSNSはあまり日本では流行っていませんが、リードデータとして活用できるならば、途方もない価値を備えることになります。

 

上記の個人情報から、企業の規模や今後の業界の予想なんてことまで発展させるのはそう難しいことではないはずですし、SNS上では常に情報が代謝されていきますから、乗り遅れることもありません。

 

 

日本は名刺?

このようなSNSは日本の風土には合わないかもしれません。

今後、どうなるかはもちろんわかりませんし、どうなってもかまわない問題ではありますが、日本では別の情報群があります。

すなわち、名刺。

これも今後、残るのか無くなるのかわからない文化です。先ほどと同じく、どうなってもいいですが、対応はしていかなくてはいけません。

今はまだ名刺の有効性はあるものという前提で話を進めます。

名刺管理アプリ、または各種のビジネスツールとの互換性や親和性の高いソフトなどは数多く販売されています。

こういったツールで、名刺から所属されている企業情報や保有する資格などの情報がとりこまれてきちんとマネジメントできれば、これはこれで強力な情報源となりえます。

これも従来型のハウスリスト型ではなく、「ネットで見つけてもらうための」施策を打ち出す際に有用な情報集合体であることは確実です。

 

 

個人情報の注意

個人情報の定義としては、「数字や数列でも、個人を特定できるなら、それは個人情報とみなす」ということです。

当然ながらメールアドレスは個人情報です。

SNSは個人情報だらけと言ってもいいでしょう。

であれば、SNSとの連携や利用をマーケティングオートメーションで活用することを考えると、そこには法律との整合性を予め担保していくような計画が必要となることは自明の理です。

 

 

 

今後、ハウスリストを入手して手当たり次第にアプローチをするということはもう無意味な時代に突入しますから、どうしても「ネットで見つけてもらう系」営業に切り替える必要があり、そのためにも漏えいなどの対策はきちんととっていく必要があります。

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マーケティングオートメーションのプロセス22

マーケティングオートメーションとは、導入に成功すれば圧倒的な成果が実感できます。

わかりやすく感じられるところでは、マーケティング部と営業部の業務を一本化して効率化。

ここは非常に重要です。

売上、または売上アップを担うという目的に置いて、大企業でも中小企業なら基幹ともなる部署の仕事の効率が大幅アップされるとしたらどうでしょう。

まちがいなく売上アップにつながる余裕がでてきますよね。

 

マーケティングオートメーションとは、ツールを購入して自社サイトに組み込む形で運用されるのが通常の事例です。

役割としては、自社サイトを見に来ている訪問者がどのページを閲覧しているか、またはどのくらいの回数訪問したか、どのくらいの時間閲覧しているか、というデータから、「何を」「どのくらい」欲しがっているかを可視化していくのがその本領です。

 

もちろん、各種施策でメールアドレスを入手して、「誰が」のステージまで目指すのは当然という前提です。

北米、欧米から始まったこのマーケティング変革の波は、徐々に日本でも浸透してきました。

 

日本では、最初大企業のBtoB取引において力を発揮してきたマーケティングオートメーションツールですが、ここにきて中小企業でも導入される事例が増えてきました。

 

やはり企業間では必須のツールという見立てはより一般的なものになりつつあると言えるでしょう。

ここで企業間において重要なポイントをおさらいします。

 

データベース重視

 

BtoBマーケティングは、データベースマーケティングから派生したと言っても過言ではありません。

まず、購入に至る可能性の大小はあれど、見込みがありそうというお客様を集客しなければなりません。

この見込み客=「リード」を集客した上で、データとしても管理する必要があります。

ここからがマーケティングの始まりで、それぞれの興味の度合や欲しがっている商品ごとに、適切なアプローチをかけていくわけです。

多様なアプローチで。「買いたい」という思いを育てて頂く作業をナーチャリングと言います。

つまりナーチャリングを行うのは、リードデータがある程度の量ないと、始まらないということになります。

このように蓄積されていくリードデータを「ハウスリスト」と呼びます。

これはとても重要なリストでした。

 

各企業の売上にもっとも影響を持ちうるアイテムであるのは自明のことですね。

 

インバウンドマーケティング

しかしアメリカでは、ハウスリストを対象にしてアプローチするという手法を変革する概念が生まれました。

ハウスリストを必要としないというのがその変化で、まさに画期的なことです。

どういう意味かと言うと、企業名とそこに所属する個人、つまりメールや電話の情報は、まちがいなくハウスリストの範囲内にある情報ですが、例えばSNSのフォロワーなどはこうした範疇に含まれません。

メールと言っても、メールマガジンは、特に所属する組織の情報を必要としませんから、これも従来のハウスリストの概念からは外れます。

ハウスリストが尊ばれていた時代には、リードの集客、リードジェネレーションに膨大なコストと時間をかけていました。アメリカでは個人情報の売買に関しては、日本よりもマネタイズされていて合法の部分が大きいのでリストの売り買いも選択肢としては大いにありえるのです。

リストの高騰や、リストの有効度が見直されるようになるまで、こういった流れは加速するしかありませんでした。

限界の先にあるのは、ネットに存在する自社サイトに入ってきてもらった人を対象にナーチャリングすることでした。

これがインバウンドマーケティングの概念誕生の背景です。

限界と新たなスタイル

 

それまでは、どうにかこうにか形にしたリストが重要視されてきましたから、早くコストを回収しなくてはなりません。

となれば必然的に、リスト総当たりの営業戦略が横行します。

全てメールを送る。

全て電話する。

全て訪問する。

順番が下るほど、対象者が感じる強引度は上がるでしょうが、ひとつ共通しているのは、相手のニーズがどの程度なのかを見極める段階がない、ということです。

程度の差は決定的な問題ではありません。ニーズ予測やナーチャリングをしていないのが問題というわけです。

大げさに言えば、ネットから自社サイトに来た人全てをリードと考えて、ニーズを高めていくと言うスタイルを中心として、対象に「見つけてもらえるように」仕向けていくのがインバウンドマーケティングの根幹となる考え方です。

 

これを実現するものがマーケティングオートメーションツールですね。

中小企業でも導入の事例が増えてきました。

実際の検討では「何を実現したいのか」「使う機能はどのくらいか」「コストやサポート面」といったところを注意して選びましょう。

低価格と多機能という意味では、下記のツールがおすすめです。

 

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マーケティングオートメーションのプロセス21

マーケティングオートメーションというツールは近年、中小企業でも導入され始めてきました。

 

営業支援として、強力な機能を備えていることから次世代のソリューションとしての呼び声が高まっています。

サイト訪問者の閲覧行動に得点を割り振るのがこのツールが持つ代表的な機能のひとつです。

訪問1点
商品ページ巡回3点
価格または値段ページ閲覧5点

というように、行動に対する購入への期待値によって配点バランスを変えています。

購入の可能性が高いであろうお客様の行動により高く加点して、リストする際には上位表示するということです。

このリスティングで、

「誰が」「どのページを」「どのくらい見ているから」「購入見込みが高い」

という順番ができますので、この順にアプローチしていけばいいわけです。

このように運用していくには、メールアドレスを入手して、データベースを築いていくことがマーケティングオートメーションツール実用化・本格運用のスタートです。

 

マーケティングオートメーションのプロセス⑦

本格運用にあたっての第一歩から、さらに上位段階のポイントまでいろいろありますが、ひとつずつステップを踏んでいけば大丈夫です。

 

デマンドセンターとは

 

当然と言えば、あまりにも当然のことですが、ある企業が立ち上げられたならば、それは、消費者に提供して採算がとれる、さらには儲かるという見込みがあるからこそなわけです。そして、営業マンと言われる人種は、もちろん売りたいと思っているのです。

この前提があるからこそ、マーケティングに苦心しても売り出そうということになるわけですね。

ただし、「いいものを作れば自然に売れていく」というほど単純な話は通じません。

世界的にもウイスキー作りに関して評価の高い竹鶴政孝は、ウイスキー作りの手腕も知識も一流でしたが、商品が売れ始めたのは、やはり世間に対して周知させようという手法を取り入れた後でした。

広告というのも手段のひとつですが、広い意味ではマーケティングに内包されるわけですから、いい商品があるのは当然のことで、どのように売っていくかも重要だということです。

購入に対する意欲を育成したり、購入してくれそうな方を探したりすることで、より売りやすい対象を探し出したり、作ったりして、営業マンのアプローチの成功率をあげていかねばなりません。

 

このように、優良な案件を提案したり、探し出したりする部門をデマンドセンターと呼びます。

 

ツール導入で部門を一体化

 

マーケティングオートメーションツールはデータマネジメントをしてサイト訪問者のニーズを探り出すというものです。

部門ごとにバラけている方針では、企業が一体となって進むようではなかなか見込みがありません。

マーケティングオートメーションのプロセス⑳

 

デマンドセンターは、優良案件の供給がその使命ですから、極めて厳密なマーケティングを行いますし、マーケティングオートメーションツールを駆使してデータを積み重ねていくことがほとんどです。

どうしてもデータを扱う以上は、全ての部署に散在している名刺や訪問リストなど、いろんな形の情報を統合、管理しなくてはいけません。

展示会やセミナーを担当するのは広報であることが多いですね。

そうなればそこで集まった名刺やその他の情報は広報部にたまっていきます。

他にも、購買履歴は経理担当の部署に眠っているかもしれません。

ウェブ上でのダウンロードコンテンツ履歴やメールマガジンは、ウェブ担当もしくはマーケティング担当の部門が持っています。

このように、形は違えど、顧客情報を予測できるようなデータ活用はあり得るのです。

マーケティングオートメーションツールは、いろんな形の情報や、行動に関連して増減するニーズまで含めて管理することができますから、これを運用するデマンドセンターは当然全部門を横断して活用されなくてはなりません。

ざっといろんな部門をあげてみましょう。

・情報部
・事業部
・広報部
・マーケティング部
・営業部
・技術・開発部

これらの部門にいろんな形で情報やニーズが埋もれています。

該当部門では、非常に有望で購入見込みが強いと思われても、他の部門から見るとそうでもないということがよくあります。

つまりスコアリングに関しても、全部門を統括していく視点が必要になるわけで、デマンドセンターは専門部署よりも一段高い視点を持っている必要があります。

この視点から見て、どの部署の、どの情報が、どのように活用できるかということを考えていきます。

 

強い企業になるには

 

こういったツールの導入などは、やはりテストケースを経て運用されることが多いのですが、その段階から、上記のことを頭に入れて、最初からすべての部門を横断するチームとしてデマンドセンターを位置付けておかないとうまく機能しません。

せっかく高額なマーケティングオートメーションツールを導入しても無駄になってしまいます。

単独部門ではなく、統括的な視点をもつ部門なりチームであることが大事です。内製化でも外注でも、マーケティングに関してはとても重要なポイントとなりますので、ぜひとも注意すべきです。

 

 

 

マーケティングオートメーションのプロセス⑳

中小企業への導入事例も増えてきたマーケティングオートメーションというワード、最近ではだいぶん聞いたことがある人が増えてきました。

ただ、知名度は上がり浸透はしてきたとはいえ、まだまだ実態については詳しくない人の方が多いでしょう。

 

言葉の意味するところは、その名が示す通り、営業やマーケティングの自動化ツールです。

具体的には、自社サイトにツールを組み込んで、サイト訪問者の行動パターンから、購入、成約の可能性が高い順にリスト表示するという使い方が一般的です。他にもいろんな機能がありますが、よく使われれる機能としてはこういう形です。

 

サイト訪問者が閲覧したページは商品ページなのか、会社の沿革ページなのか。

またはそのページをどのくらいの時間、閲覧しているか、滞在したか。

などのデータをもとに、「誰が」「どの商品に」「どのくらい」興味があるかを数値化してリスト表示します。

数値ですから、「どのくらい欲しいのか」という程度も分析することがある程度は可能です。

そうなれば、より一般的なニーズと、より深い情報を求めるニーズを持つ閲覧者に対して、別々の販促キャンペーンを実施できます。

そういった各種施策の選定、そして実行も自動で行います。

省力化、効率化という観点で考えると素晴らしいツールです。営業支援としてはもっとも強力と言えるでしょう。

 

景気が悪い時こそ

 

企業内が分断されていて、会社単位での情報管理がされていない、というのが現在のマーケティングオートメーション導入における一大問題なのは前回ご指摘したとおりです。

マーケティングオートメーションのプロセス⑲

「開発などの技術部門」「マーケティング部門」「セールス部門」がつながっていない事例が多いと言うことです。

これは大企業での問題点であることが多く、だからこそ、これからマーケティングオートメーションツールを導入していくおという中小企業で上記のポイントを意識していくことは、ビジネスをするうえで重要です。

部門をつなげるなら、大企業より規模が小さい方がやりやすいわけですから、それが売上につながるならやらない手はありません。

しかし、この問題は景気の良しあしで見過ごされる事例も多々あります。

 

業界ごと、もっと大きく言えば国ごとに景気の波というのはあるわけです。

景気がいいなら、ニーズが爆発的に増えているわけですから、データマネジメントを社内で一本化しなくても売れていくでしょう。

リアルでの接触、すなわち展示会やセミナーで飛ぶように売れたり、ダイレクトメールの反応率が異常によかったりもするでしょう。

テレアポで総当たりというセールスでも、市場がブルーオーシャンなら売れます。

受注できれば会社は何も言いません。

部署ごとにキャンペーンを実行して、そのコンセプトに多少バラつきがあっても、まあ売れれば問題ないわけですし、次年度の予算も会社側は出してくれるにちがいありません。

問題は景気が悪い時です。

いったん冷え込んでしまえば、売上への貢献は実証できませんし、実際に上がりません。

部門が解散になることだってあります。

テレアポでの受注件数が上がらない場合は、実際に電話をかけるスタッフが力量不足、努力不足を責められます。

 

 

その結果、人員は減ります。自主的要因もあるでしょうし、人件費の削減という意味も含まれます。

そこまで結果が出ていると、なおさらこれまでの実績にしがみついて、努力や根性で結果を出せという命令しかスタッフに出せず、うまく回らなくなってきます。

こうして営業や売上が芳しくない状態がつづいている企業が、強力な施策を求めて思うわけです。

「マーケティングオートメーションを導入しよう」と。

しかし、このままの状態では結果はのぞめません。

まず会社単位でのデータマネジメントが必須となってきます。

 

企業全体での導入意識

 

本来は売上量から逆算してそれぞれの部門や工程、作業が決まってくるので、単独で部署の責任に帰する問題ではないのです。

だから、

「マーケティング部門で、強力なツールを導入したらしいぞ、そんな予算があるなんて不公平だ」

というような声が社内で上がるようでは、まったく地盤が出来ていないと言わざるを得ません。

景気の良し悪しに左右されてはなりません。

 

大事なことなのでもう一度書きます。

本来、部門ごとの行動や業務は売上から逆算されるものです。なので、部門ごとにあっちこっちの方向を向いている状態は改善すべきです。

それで問題なかったのは景気が良かっただけです。

景気とは関係なく、会社全体でデータマネジメントや意思統一をすべきです。

どこの部門がどれだけ貢献しているか、という社内競争をあおるような形は今後通用しません。

適切なデータマネジメントを基盤にして、どこの部署が何をすべきかを考える運用が望ましいですね。

 

 

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マーケティングオートメーションのプロセス⑲

マーケティングオートメーションツールは自社サイトに組み込んで運用するツールです。

自社サイト訪問者の閲覧行動を記録することで、「誰が何をどのくらい欲しているか」を予測することができます。

「どのページを」「どのくらい」見ているかというデータがあれば、それを根拠に様々な予測が立てられるようになりますし、数値化されていますから、単純に買う買わないではない、どのくらいの確率で買ってくれそうか、というところまで考えることが出来ます。

 

商品のページを何度も、しかも長時間見ているサイト訪問者がいるとしましょう。

一方、商品ページを見ても、滞在時間や訪問頻度が低いというサイト訪問者だっています。

この行動に点数をつけてデータ化していくと、高得点であればあるほど購入の可能性が高いと言うことになりますね。

これが閲覧行動によってサイト訪問者のニーズや購入意欲の高さが判断できるということの根拠です。

この確度によっては販促活動、つまり案内する情報の中身や提案する商談の展開がおのずと異なってくるのは当然です。

あまり興味を持っていないサイト訪問者は、一般的な情報を求めている可能性の方が大きいですね。

むやみに密度の高い情報をお届けするよりも、ある程度とっつきやすく、ライトなコンテンツの方が、向いています。

深すぎる情報ではなく、ファンを増やすいていくイメージ、と言えばわかりやすいかもしれませんね。

 

そして、購入意欲が高いサイト訪問者には、さらにその意欲を引き上げられるような情報を届けましょう。

高品質であることや性能などのアピールが大事です。

サポート体制やアフターサービスなどがしっかりしていれば、さらに安心してくれるでしょう。

ハイエンド商品にも興味を示してくれる可能性が大きいです。

自社商品のファンになってくれて、かつ継続的に情報をお届けし、競合商品と比較されたときにも自社商品の利点やベネフィットを即座に思い出してくれるようにしていきます。

 

 

プロセス最適化

数年前からよく話題になっているワードがプロセスの「全体最適化」です。

「つなげる」「一本化する」といったニュアンスを持っています。このワードが最近のテーマになっているということから何を察するかというのが重要なポイントです。

つまり、企業内が分断されているのが現状の課題である、ということですね。

「開発などの技術部門」「マーケティング部門」「セールス部門」がつながっていない事例が多いと言うことです。

これは大企業での問題点であることが多く、だからこそ、これからマーケティングオートメーションツールを導入していくおという中小企業で上記のポイントを意識していくことは、ビジネスをするうえで重要です。

部門をつなげるなら、大企業より規模が小さい方がやりやすいわけですから、それが売上につながるならやらない手はありません。

しかし、問題詩されるだけあって、今の分断状態はかなりひどい事例も多く見られます。

 

 

部門ごとの分断ではなく、下手をすれば部門内での分断も見られるからです。

 

展示会やセミナーといったリアルでの販促活動や施策と、メールマガジンやステップメールなどのネットでの販促施策が別部門で行われて、意見交換されていないという事態もそこそこあります。

これらは、販促またはナーチャリングという視点から見た場合に、そもそもひとつの部門、つまりマーケティングの管轄下において実行すべき施策であるはずですが、リアルとネットという分け方で別部門が担当してしまうことがあります。

こういう状態では統合的なデータマネジメントがうまくいきません。

予算もばらけてしまいますから、計画的に先行投資しづらくなります。

それぞれの部門の活動に企業としての一貫性がないと、なかなか結果も上がりませんし、結果が出たとしてもどの施策が功を奏したかがわかりづらく、今後のノウハウが積み上がっていきにくくなります。

 

マーケティング部のあるべき姿

 

マーケティングオートメーションツールはサイト内行動を起点として、閲覧情報からニーズの高さを予測するものですから、どうしてもデータマネジメントは必要となりますし、どうしても部門を横断して統合的にデータ収集と予測をしていかなくてはなりません。

しかし、企業と言うものはいろんな関わりの中で存在するわけですから、有望な対象者の情報は営業部を中心としつつも、企業全体に散在しているケースは珍しくありません。

そして、各部門が行っている施策も、企業の方向性と合致しているというよりは、それぞれの部門の目的が全面に出てしまうことがあります。

例えばソフトを販売して、サポートやオペレーションも代行する場合などは、部門ごとのメリットが異なりやすいです。

 

営業は少しでも売りたい、しかしサポートやオペレーションは売れるほど業務が膨大になりますから、客単価の高い企業のサポートを優良客として考えます。

しかし、営業側から見ると、客単価が低くても、悪いお客様ではありませんし、サービスの品質は下げられません。

こういった反目が起きてこないようにするためにも、マーケティングオートメーションツールでのデータマネジメントは大事です。

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マーケティングオートメーションのプロセス⑱

自社サイト訪問者はどのページを閲覧しているのか。

自社サイト訪問者は何回、閲覧しているのか。

自社サイト訪問者はどのくらいの時間、ページに滞留したのか。

こういったサイト内行動をデータ化していくと、そこから本質的・潜在的なニーズ予測ができます。

この予測は数値で可視化されますので、単純なニーズの有無ではなく、「どの程度商品を必要としているか」つまり「どのくらいの確率でセールスできるか」ということまでわかります。

こういったことをツールとして自社サイトに組み込んで運用するのがマーケティングオートメーションです。

 

購入の見込みが高い順にサイト訪問者をリストアップすることもできますし、このリストをもとに営業部が商品の提案または商談をしていけば、クロージング確率がとても高くなります。

 

また、リストの中で順位が下の方にランキングされているサイト訪問者には、「このページを見たら」あるいは「何回以上特定のページを見たら」というように条件付けしたうえで、ダイレクトメールやキャンペーン案内などの営業アプローチメールを発信することが可能です。

購入の見込みがサイト訪問者にはアプローチ、低いサイト訪問者にはダイレクトメールというように営業施策を自動的に施行させる仕組みを作ることで、営業とマーケティングを強力に推進し、効率化します。

 

これらの機能はマーケティングオートメーションツールによって、無料で使えるものや、有料でオプションとして使えるものなどいろいろあります。

 

 

データ管理の注意

もちろん起点はデータ管理つまりネットやサイトでの行動追跡ですから、情報管理はきっちりしておく必要があります。

特にBtoBでのデータ管理は重要です。

企業名は、例を挙げると「NHK」「エヌエイチケー」などのように呼び名や表記が異なるとデータの正確性が落ちてきます。

そして企業に所属している○○様、その役職、といういわゆる個人に属するような情報も併せて管理していかなくてはいけないのです。

特に、欧米と違って意思決定プロセスがボトムアップであることは前記事で説明した通りです。

マーケティングオートメーションのプロセス⑰

つまり、スタッフが情報収集やリサーチをして、上司が稟議の後に決めると言うプロセスですね。

そのために個人の関心だけではなく、集団、つまり企業の課題解決のための興味や関心がどこにあるのかをつぶさに調べていく必要があります。

何をしようとしている企業なのか、ということを予測して提案や商談できればクロージング率も上がるわけですから。

 

なので、対象の企業の業種、売上、社員数などの規模的な情報と、そこの社員情報が紐づけていかなくてはいけません。

長期間でのマルチコンタクトポイント行動分析がかかせないのは上記のような目的を達成するために必要なことで、そのためには情報の管理やマネジメントが第一歩となります。

 

企業情報の拡大

 

もう少し企業情報を拡大または深堀りしてみましょう。先ほどの規模にまつわるような店舗数や支店数や活動・販売エリアといったこともそうですが、グループ会社があるのかどうか、関連会社にはどんな企業があるのか、主要な取引先や分野、競合などはどんな企業なのか、そういったこともリストアップしていきます。

これらの情報の拡大は非常に手間も増えますし、ここまで情報収集しなくてもいいというシチュエーションもありえます。

 

しかし、いろんな情報、または観点があるとスコアリングの観点が増えます。

 

例えば、単純に自社サイトの滞在時間だけをスコアリングすると、かなり正確性が落ちます。

採用ページを見ている人もいるかもしれませんし、競合企業の社員がこちらのサイトをチェックしているという状況ならば、購入の可能性は望むべくもありません。

となれば、ひとつの観点からのスコアリングではダメということです。

上記の企業情報や規模、活動エリアなどは別の観点からのスコアリングに活かせる可能性が出てくるので、一考の価値はあります。

 

2000年初頭、アトリービューション分析というワードが頻繁に言われていたことがありました。

ログ解析の技術で、検索エンジンだけではなくRSSやメールマガジン、ブログやSNSなど多彩なチャンネルやメディアを横断的に分析していき、コンバージョンに至ったルートや施策をあぶりだす手法です。

 

考え方はBtoBマーケティングの現場ではもともと必要とされてきたものです。実際、展示会やセミナー、名刺交換といった機会も当然のことながら多彩なチャンネルやメディアのひとつに入っていますから、分析や施策の選択肢になりえるわけです。

 

こういった統括的なデータマネジメントは、単に情報の羅列ではなく、時系列で変わる行動なども管理できるシステムが必要となってきますが、本格的に管理できるのはやはりマーケティングオートメーションツールでないと基本的には対応できません。

 

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マーケティングオートメーションのプロセス⑰

マーケティングオートメーションツールは自社サイトに組み込んで運用します。

「どのページを」「どのくらい」「誰が」見ているか、というサイト訪問者の閲覧行動をデータ化、数値化して記録します。

そこから本質的なニーズがどこにあるかを探っていくことが可能で、かつ、数値化ですから「どの程度」という予測も可能になります。

程度に関するニーズ予測もできるようになったことで、購入への意欲が高いサイト閲覧者と、低いサイト閲覧者への情報発信のコンテンツを自動的に選定したり、定期的、継続的な情報発信のペースを選定したりすることで、あらかじめ想定しておいたナーチャリングを全自動で実施してくれます。

 

ツールの理解を深める

 

このように説明してくると、マーケティングオートメーションツールは、導入するだけで成果が上がる夢のツール、と思われそうですが、もちろん違います。

仕組みをよく理解して、マーケティングまたは営業の展開をいくつも先読みしていく必要があります。

その先読みに基づいて施策をマーケティングオートメーションツールにあらかじめ組み込んでおきます。

先読みの段階でつまずかないにも、ツールの機能をしっかり学んでおく必要があります。

マーケティングオートメーションツールは販促活動の実行と変更を全自動的に行うわけです。

 

 

少数の担当者が大勢の見込み客を相手にできるのは、これらの仕組みを前もって仕込んでおくからです。

なので、仕組みを理解した上での順序立てた準備の知識と経験は必須です。

 

アカウントベースドマーケティング

今後、BtoBマーケティングの方向性を示す言葉に

「アカウントベースドマーケティング」があります。

マーケティングになどに関するネットニュースやまとめサイトなどで目にすることもあるでしょう。

もともとあった概念ですが、ネットやウェブ上での行動追跡技術を駆使したマーケティング技術が発達することによってふたたび脚光を浴びた言葉と言えます。

まず必要なことは自社商品やサービスのターゲットを明確化します。

そして重点的にアプローチすべき対象の企業を「アカウント」と定義します。

ここに多様な角度からアプローチしていきます。

具体的な項目としてはマーケティング、セールス、サポート、エンジニアリングなどの部門が協力してニーズを探ったり、今後の課題発生を予測したりします。

 

会社がまるでひとつの生き物になったかのように有機的に動いて多面的に対象へアプローチするイメージです。

この作戦の前には、社内にあるデータをあらいざらい使って統合していく必要があります。

過去に交換した名刺、展示会やセミナーで配布された資料など、マルチコンタクトポイントで収集された顧客データを会社単位で一括管理する必要があります。

 

そして色んな部署の視点をもって対象企業のニーズや課題をリサーチまたは予測をしていきます。

 

アカウントに対して効果的なマーケティングとセールスを実施するためにも必要なことです。

 

データとコンテンツの統合

もちろん、データを管理するのは当たり前のことですし、部署ごとにその方法が異なっては効率が悪いのは当然です。

ただし、膨大なデータを管理するツールがなかったのです。

単に役職や名前を一覧リストにするだけではなく、興味の度合や行動によって刻々と変化しうるサイト内行動まで管理するのは、やはり大変な作業です。

そのために部署ごとに管理した方がむしろカンタンという事態もあったでしょう。

しかしこういった状況を打開できるようになったのはマーケティングオートメーションツールが発展してきたからです。

いわゆる名前や役職などのデータ的な部分と、どんなサイト内行動を誰がとっているかでニーズの上下を統合的に管理していくことが可能になりました。

 

ボトムアップ型に適合する

 

BtoBマーケティングにおいて成長していくためには、新たなスタイルのマーケティングに取り組まなくてはならないこともあります。

大部分の企業では、ボトムアップの意思決定と、それに伴う重役の稟議という形式をとっているでしょう。

欧米では企業の意思決定はトップダウンで行われますから、正反対ということになります。

 

よくある話では、外資系企業の本社からマーケティング担当者が来日すると、役員や執行部員をターゲットにするよう提案されても、なかなか会えるものではなく、そしてその慣習が理解されない、という事例です。

もちろん、会ったところで、重役クラスは「それは部下に任せている」というだけで、受注にはつながらないわけですが。

 

ボトムアップがなかば風習となりつつある日本のビジネススタイルでは、その意思決定プロセスに合ったスタイルのマーケティングスタイルにしなくてはならず、その鍵がアカウントベースドマーケティングです。

 

 

 

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マーケティングオートメーションのプロセス⑯

中小企業でも導入事例が増えてきているマーケティングオートメーションツール。

マーケティングオートメーションツールは、導入するだけで成果が上がる魔法のアイテム、と言いたいところですが、残念ながらそうではありません。

仕組みをよく理解して、先々まで見据えたシナリオをいくつも用意して、その対応をあらかじめ仕込んでおくことで自動化、または営業の強力な支援となるのです。

このツールは、自社サイトに組み込むことで動き出します。

その機能をもって、自社サイト訪問者の閲覧行動を逐一記録します。

本質的には、自社サイト訪問者の閲覧行動をデータ化し、「どのページを」「どのくらい」「誰が見ているのか」を表す数値などから本質的、潜在的ニーズを可視化するシステムです

これらをもとに、サイト訪問者が何に、どのくらい興味を持っているかを推測していきます。

そして、ダイレクトメールやステップメールの発信もこのツールに任せることができます。

大量の顧客にいっせいにメールを送信することもできます。

そして、「ある一定の回数を越えて訪問した閲覧者にはこのメール。そうでない閲覧者にはこのメール、というように営業施策を対象ごとに切り替えて実施させることも可能です。

その名の通り、マーケティングの自動化を行ってくれるというわけです。

 

可視化されたニーズは、数値ですから「どのくらい」という程度をも同時に示すことになり、この程度によって、マーケティングオートメーションツールはダイレクトメールを送ったり、キャンペーンの案内を送ったりという施策の実行と変更を全自動的に行うわけです。

少数の担当者が大勢の見込み客を相手にできるのはこうした仕組みがあってこそで、だからこそ、仕組みを理解した上での順序立てた準備の知識と経験は重要となります。

 

MAスコアリングの項目増加

 

属性や行動に基づいてスコアリングすべきであるというポイントを紹介したのが以前の記事です。

マーケティングオートメーションのプロセス⑮

サイト訪問者が、

「どのページを何階層まで閲覧したか」

「どのコンテンツをダウンロードしたか」

「見た動画はどれか」

という行動に基づいての情報と、

サイト訪問者の部署や役職についての情報です。

サイト訪問者が企業の重役だと、高いスコアリングとして考慮する方がいいでしょう。

企業のスタッフだと、決裁権を持っていないことがほとんどですから、低いスコアリングになります。

 

こういった情報は段階的に進化させていく必要があります。

例えば企業の情報からさらに属性を増やすという方法。

売上
事業所数
社員数
店舗数

 

などなど、規模によって分析することで、今後の対策にも役立ちます。

もちろん規模といっても色々な要素がありますから、シェアなどの観点を加えてもいいでしょう。

 

だいたいのマーケティングオートメーションツールのスコアリング機能には、プラスだけでなくマイナスも設定できます。

さきほどの企業情報の例でいうと、さらに増やす観点の中には「有限会社」なども加えていいでしょう。

ここで、有限会社と個人事業主をマイナススコアに調整するのもいいでしょう。

営業拠点がないエリアに関しては、高いスコアリングにならないよう調整しておいてもいいと思います。

全てはトライアンドアラーですから、扱う商品や対象によって、どんな要素や観点が必要かは変化してきます。

一般的に言って、サイト訪問者の部署や役職くらいはスコアリングしておいて損はないはずです。

きっかけになるのはクッキー情報を使用してのウェブ行動解析です。

しかし、展示会やセミナー、店舗での体験イベント、アンケート提出、名刺交換など、リアルでの行動や接触履歴もスコアリングの対象とするべきなのはもちろんです。

「マルチコンタクトポイント」と言いますが、多様なアプローチで顧客を自社商品のファン化するようにしていかなくてはいけません。

 

ウェブとひとくくりに考えず、ブログ、サイト、SNSで情報の密度やルックスを変えながら、バラエティ豊かに情報発信していきましょう。

 

減点スコアリング

 

有望な行動やサイト閲覧履歴があったとして、ずいぶん昔の行動だった場合はどうでしょうか?

この場合もやはり調整が必要で、あまりに古い行動はスコアリングを減らすべきです。

扱う商材にもよるでしょうが、単純に一定期間、購入されていないなら、ニーズがなかったか、他社競合の商材に流れたと見るのが自然でしょう。

さらにどのページを見ているかということもスコアリング対象です。

もちろんマーケティングオートメーションツールは、ページごとに追跡できます。

なので企業情報を一枚の長いページに全て収める構成にするのは辞めましょう。

 

 

 

商品に興味があるのか、リクルート情報に興味があるのか判別できないからです。

 

このようにスコアリングにはいくつもポイントがあり、使いやすいツールを選ぶのが大事になってきます。

 

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