マーケティングオートメーションのプロセス⑤

マーケティングオートメーションはこの十年ほどのビジネスシーンで、非常に注目度が上がってきている概念だと思います。

歴史としてはアメリカで2014年頃から出現した概念ですが、メールソフトや営業支援ソフトから発展していったツールが洗練され、どんどん広まりを見せて、一般的な認知度こそないものの、中小企業や個人事業主でも導入をされる事例がふえてきました。

このツールの本質的な機能は、

「サイト訪問者の行動を分析し、潜在的・本質的なニーズを予測する」ことです。

ページ遷移や滞在時間から、どの商品にどのくらい興味があるか、といったことを可視化するツールと言えます。

 

データマネジメント

マーケティングオートメーションを導入して、さあ、これから優良案件をどんどん作り出すぞ、というタイミングでまずやっておかなくてはならない下準備が、

「データマネジメント」です。

自社サイトに来た訪問者の閲覧行動をもとにいろんな予測を立てていくわけですから、まずはデータの準備が、質・量ともに必要です。

集客してから提案などをしていって、興味を引き上げるプロセスと、そこから各種決済や承認を経て受注するまでのプロセスは少しも気がぬけない長丁場となることが多いですし、どちらも重要なプロセスです。

なので、データも次から次へと新しいものを活用するだけでなく、蓄積されたデータが育ってくる、または育てる必要も出てきます。

 

以下にに必要なプロセスを記します。

 

企業と個人の表記を統一

 

例えば「NHK」や「エヌエイチケー」などのように、同じ会社でも表記が違うものがデータベース内に多数存在することがあります。

 

個人もありえることです。

こういった重なりはデータに誤差が生じてきますので、本格運用前に改善しておきましょう。

 

どこの企業の誰か

特にBtoBのビジネスシーンでは、個人情報を収集していくと、同じ会社の社員複数名が閲覧している事例があります。

会社名だけではなく、個人名、社員名も重要です。

スタッフがよく見ている場合と、役員クラスがよく見ている場合は提案内容が異なってくるからです。

 

対象外のデータをあらかじめ外す

 

セミナーや展示会では、同業他社、競合、または自社の仕入れ先など、ゆかりの深い会社員が参加していることも多いです。

こういった場合、挨拶で名刺交換はしても、競合や仕入れ先に販促をかけることはしませんよね。

なので、これらのデータもマーケティングオートメーションの本格運用前に除外です。

 

紛れ込むと、定期的または継続的に販促メールなどが送られるので、心象がよくありません。

 

企業の属性情報

 

製品やサービスによって、得意な地域や規模というものが異なります。

ターゲットの業種や規模は、その都度チェックしてみてもいいでしょう。

 

地域、規模などがわからなくてもウェブ上の行動だけでマーケティングオートメーションツールは動き出しますが、やはりそれだけでは不安です。

例えば、鋳物を扱っている営業パーソンへ渡す見込み客リストの中で、小規模から大規模までの鋳物業者が入っていたらどうなるでしょう。

的を絞って適切なプランを提案するのが難しくなります。

 

 

クレーム防止

 

これらの準備をしておくことは、クレームの予防にもつながっています。

マーケティングオートメーションツールをきちんと運用すれば、少人数で多数の対象者にOne to Oneマーケティングをしているかのような状態を作り出すことだって可能ですが、それは事前に練りこまれたシナリオやプランがあってこそです。

 

AIが本格的にマーケティングオートメーションツールに導入されれば様相は異なってくるでしょうが、クレームに対しての配慮は、やはり予めしっかりとやっておく必要があります。

 

危険なのはクレームの素通り

クレームに対処するのはもちろん共有すべき情報ですし、さらに対応速度を上げるためにマーケティングオートメーションツールの機能を使うという方法もあります。

例えば、

「商品提案に行ったが、データが示すほど購入動機が高いと思えない。

どちらかというと厳しい口調で、いろいろ質問された」

 

というような自体は、クレームにかなり接近している状況ですし、関わったメンバー全員からヒアリングをして対応すべきです。

 

こんな時にはアラートメールという機能を使って全員に周知しましょう。

データを共有をして問題点を探っていけば、クレームになる前に処理できます。

 

データの下準備と、クレーム予防のためにやっておくことは、もちろん業務効率化にもつながります。

マーケティングオートメーションツールは逐一データの更新がされていきますから、ニーズの予測も日々変わっていきます。

誤差のあるデータでは、誤差のうねりが大きくなりますから最初の段階である程度対処していきましょう。

 

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