世界のテクノグラフィックグログを紹介；米国デジタル通販向けメディア「Retail Minded」ブログから抜粋
デジタル通販にとって、データ収集と分析は欠かせぬ要素です。ビッグデータとクラウド技術が発達し、データの必要性も高まっています。企業はデータ保存と収集を一括管理する必要があります。
ビジネスに関わる膨大データの管理は必須です。つまり、企業はCRMシステムへデータを保存する必要があり、簡単にそのデータを取り出して分析・活用できなければなりません。
AIとビッグデータの利用により、データの分類化がさらに簡単になりました。しかしデータは必要とするインサイトが得られてこそ価値があるものです。どのようにもデータを解析できるから欲しい情報が手に入るのです；なので、テクノグラフィックデータの考え方も同様です。
ビッグデータの活用方法
「ビッグデータ」にはデータソフトウェア解析やデータの一括管理、保管、クラウド技術などを含まれます。これら技術は新しいものですが、以前には数週間を要した分析をわずか数分で可能としました。
これらソフトウェア製品は特に、膨大なデータ量をパターン化するのが得意です。顧客の購入習慣やデモグラフィック、利用データなど全情報がデータ分類ソフトウェアに追加されて、最も重要なトレンドが明らかになります。
このアプローチは様々な場面で生かされますが、特に、デジタルマーケティングやEコマース、B２Bビジネスに便利です。様々な企業がSaaSマーケティング製品やインベントリ管理ツール、CRMシステムなどを導入して価値あるインサイトを提供するデータです。
テクノグラフィックデータの使い方いろいろ
究極には、テクノグラフィックは市場分類のひとつと言えます。ターゲットオーディエンスが利用するテクノロジーカテゴリーによって分類されます。テクノグラフィックデータにはテクノロジーの利用や浸透率、新しい製品の探し方情報が含まれます。
データはB２CまたはB２B市場のどちらを目的とするかによって異なります。同時に、企業は競合製品についても知りたいでしょうから、テクノグラフィックデータが他の企業がどんなツールを導入しているかを分析します。
更に、R＆Dレベルでの分析も可能です。テクノグラフィックデータはデモグラフィックデータと同様でありながら、しかし場所や年齢をフォーカスしません。代わりに、顧客がどのようにテクノロジーを利用するのかを解析します。
テクノグラフィックから得られるインサイトは？
この方法でマーケットをセグメントする理由は何でしょう？ビジネスは新しいアプローチ方法やデータストラクチャア、テクノロジーを導入する必要がありますが、それは効率化して競合に打ち勝つ必要があるのです。
テクノグラフィックデータはどのようにプラスとなりますか？
例えばSaaS またはIaaS製品を開発するとしましょう。その場合、どのように製品をデザイン、プロモート、販売するかに関する情報を得るためのデータとなります。
市場を新規開拓
事業を拡大するためには、正しいビジネスチャンスを逃さないことが必須です。顧客が現在導入しているテクノロジーは何か？次に何を導入するだろうか？を分かれば、同様なプロフィールの企業の獲得にもう役立ちます。
まず、オフィスで利用する顧客の電話番号を知ることから始めましょう。有効なテクノグラフィック知識の第一歩です。
顧客維持率をアップ
顧客維持とは顧客を知り、ニーズを理解することに尽きます。テクノグラフィックはより絞り込んだ、有益な情報を提供します。この情報により、パーソナライズ化した設定やダイレクトマーケティングアプローチが可能になるでしょう。
努力して顧客のニーズを調べたということで、顧客は好感を持ってくれます。おそらくビジネスは今後も続き、ロイヤルカスタマーとなるでしょう。
テクノグラフィックデータは異なる消費者とのコミュニケーションをどのように始めれば良いのか、また市場予測の精度を上げてくれるかもしれません。
効率をアップするデータ
企業がテクノグラフィックを活用するのは、サービスやプロセスの向上のためであることも多いでしょう。自社のデータプロセスとテクノロジー環境を解析し、社内の脆弱ポイントを明らかにします。最大のウイークポイントを改善できる企業こそが成長していきます。
消費者ショッピングの好みと傾向を知ることにより、セールス部門が作成する見込み客リストの質が上がります。成約見込みの薄いリードに時間を費やす無駄が省けるので、結果、効率性がアップするのです。同時に繰り返し作業のチェックができるので、効率化も実現します。
まとめ
企業は内部と外部の両方からデータを収集することができます。しかし内部データをトラックできる企業は多くとも、質の高い外部データを素早く収集できることは難しいかもしれません。データ検証を素早く行うことが難しいからです。
そこで企業は正しい知識や製品を使ってテクノグラフィックデータを購入、または外部へ受注してデータをオンラインから抽出しています。