世界のブログから紹介
グローバルセールスサポート企業Denaveのブログから抜粋:
現代のビジネスには、最高かつ効率化された方法で適切なタイミングに消費者へリーチするためのデータが必須です。これが簡単でないのは、毎年のように数々の課題点が持ち上がるため、マーケティングプランは予定通りに行われないからです。特にコロナ禍により、市場はオンラインへ移行し、マーケティングにも急激な変化を求めてきました。大企業や中小企業に関わらず、デジタルへの移行は市場に定着したと言えるでしょう:
- コロナ禍による行動制限や健康不安を感じた多くの消費者がデジタルプラットフォームへシフトしました。
- 物理的な対面が減ったため、大企業の多くはデジタルインタラクションの優先とオンライン顧客行動の研究。バイヤーズジャーニーの各ステージにおける付加価値を施策しています。
- オンラインリードジェネレーションは顧客行動と密接に関連するために、更に複雑化しています。
先駆的企業たちは既に、これらディストリビューションを最大限に利用してきました。マーケティング・コンタクトデータベースを統合し、多様なソースを活用してターゲット顧客プロファイルへリーチしていたのです。チャネルや端末をミックスしてパーソナル化したブランドエクスペリエンスを提供することの重要性も知っています。だからこそ、見込み客リストを絞り込み、コンバージョンサイクルを短くさせるセールスチームを養成してきたのです。
しかし大半の大企業は代り映えしない戦略を繰り返し、テクノロジー不在の施策によって失敗していました。
もうひとつの課題点の解決策は、縦割りの組織の解体とITやセールス、マーケティングチームの情報共有です。また、業界で何が起きているのか?どのように顧客は変化しているのか?などを広く情報分析がないと、大企業はどんどん遅れてしまいます。マーケティングデータベースを構築したい企業は、以下のような点に注意し、その対応策を長期的に考える必要があります。
コンタクトデータベースを妨いでROIを壊す要因とは?
マーケティングとセールス部門は、正確で最新のコンタクトB2Bデータベースさえ構築していれば、ほとんど問題に直面することはありませんが、以下の点には注意が必要です
従来型データベースの使用:
従来のサブスクリプションモデルは、大型データの処理が難しく、AIや自然言語プロセッシング統合もありません。つまり先進的なデジタル時代に対応した型種ではないのです。
データ消費量の制限オプションの欠如:
通常のデータベースにはデータ消費量とコストの制限機能が備わっています。しかし小規模データセットを欲しいだけにも関わらず、B2B向けデータベースプロバイダは必要以上のデータセット料金体系を請求してくるでしょう。これでは小企業の見込み客一件あたりのROIを下げる原因となってしまいます。またフィルター機能が少ないため、特定のセグメントや業種などを絞り込んで解析することができません。結果、マーケティングとセールスチームは有望な見込み客を特定していないデータを利用するでしょう。
一般的な関連付けタグの不足:
多くのB2Bコンタクトデータには、初動検索に不可欠な一般的かつスタンダート化されたタグが欠如しています。なぜならITチームは市場の変化や確立されたノーム、産業全体の傾向などを分からないからです。
時代遅れ・賞味期限切れデータ:
エンド2エンドデータシステム内に入り込んでいる重複データを管理するためのデータベース専門家のいる企業は少ないかもしれません。また定期的なデータクリーニングとメンテナンスが足りない場合、データ自体が古くなっているので、必要な結果を得られないでしょう。
不正確・オプトインされていないデータ:
新しい情報を更新・追加していないデータベースは、マーケティングやセールスチームを不効率にさせます。プロモーションやセールス活動の際に、“コンタクトして良いか”の同意を得ていない”ドントディスターブ“ユーザー問題が起きるからです。当然そんなユーザーたちは、メールやメッセージをスパムやジャンクメールと認定します。
データがTAM(トータルアドレッサブルマーケット)のごく一部のみをカバー:
TAM(獲得可能な市場規模)をごく一部しかカバーしないデータを持っているだけの企業が多いようです。これではマーケティングやセールスチームが効果的なキャンペーンを実行することが難しいでしょう。更には新しい見込み客の開拓やブランドの可視化をも侵害するでしょう。
以上のような課題点を考えた上で、ここからは、戦略的に設計された見込み客獲得のためのメカニズム構築方法について検討していきましょう:
B2Bマーケティングデータベースでビジネスを成功させるステップ
#1 理想的顧客プロファイル
自社のマーケティングデータベースを構築するための最初のステップは、理想的な顧客プロファイルを作成することです。マーケティング担当者はテクノグラフィックやデモグラフィック、ファームグラフィック、財務状況などを指標として、自社製品を買いそうな購入者像のためのデータを集めましょう。
マーケティングデータベースは、マーケティング担当者がターゲットとしたい顧客タイプによって決まります。まず自社製品やサービスを買いたいと考えてくれる正しいパルソナを知ることが大切です。ひとたびターゲット市場が分かったなら、データベースをその広大または狭い市場に応じた規模感にすれば良いでしょう。データベースの大きさやリーチ率に従って、既存コンタクトデータへ追加情報を追加し、その効率を最大化しなければなりません。
#2 データのスタンダート化とストレージの統一
大企業は様々のソースからデータを集めるので、社内データのスタンダード化とストレージを規定し、部署間のデータの壁を取り払う必要があります。堅牢なデドゥープリケーションエンジンにより素早く、多くのデータを認証し、重複を削除するのです。スタンダー化したCRMにより正確なデータベースを作成し、セールス担当者が特定のデータセットを簡単に絞り込み、分類することが可能になります。
#3 定期的にB2Bデータベースを更新する
正確かつ生きたマーケティングデータベースを維持するために必要なステップとして、定期的に関連する新情報を加えながら更新することが大切です。多発するデータ変更を前にして、関連・コンタクト出来る状態に保つことができるからです。更に定期的にデータベースを更新することは、顧客の購入意図に関わるインサイトにも役立ちます。どの見込み客が短時間で購入するだろうか、または契約までに時間がかかるだろうかを予測できるでしょう。これに従ってセールスとマーケティングチームは予算や人員を調整し、効率的に施策できます。
#4 データ属性を拡大する
限られた種類のデータ属性ではマーケティングに活かすことはできません。特定のキャンペーンに関し、それに見合う有望見込み客のペルソナが結び付けられる要素が幅広く必要です。現代マーケティングの風潮には関連づけられた、コンテクストかつ意図ベースの要素が必要です。B2B需要喚起プロモーションのために、見込み客を絞り込む必要があるからです。
#5 データリフレッシュを途切らせないようにする
大企業はB2B企業データベースを定期的にリフレッシュする必要しなければいけません。例えば、セールスチームが企業購入責任者へのコンタクトに成功したにもかかわらず数ヶ月前に部署移動していた、などです。もしデータが長い間放置された場合、CRMシステム内で不正確情報がどんどん悪化していきます。そのため、データ更新やメンテナンスシステムを自動化するテクノロジーを導入することが必要でしょう。
このステップによって未達や誤アドレスのコンタクトリストが削減され、セールス部署の時間や業務、人員を節約できるのです。すべての大手B2Bコンタクトデータベースプロバイダは、60日間毎に、第三者データベースサービスプロバイダの提供データを照合してアップデートすることを勧めています。
#6 オプトインを明示する
まず初めにマーケット担当者は、インサイドセールスチームのために、コンタクトの同意を得た見込み客を取り分けておかなければなりません。B2Bマーケティングデータベースは複数箇所において、手動・自動での品質チェックやDNDオプション、オプトイン認証をする必要があります。