今後、データドリブン（主導）の戦略や活動が、より一層展開されていくことになる。そのため、今のうちに、押し寄せるデータの波を迎え撃つ準備を進めておこう。
ラストクリック（購入前の最後の接点に全ての功績を認める方針）は、ブランディング、そして、従来のマーケティングが、下火になっていた、オンラインマーケティングの初期段階において、大きな注目を集めていた。しかし、ここ数年、ファンネル全体、そして、購入までのパスでマーケティングを実施する戦略の効果が証明され、大きな難題として、マーケッターの前に立ちはだかるようになった。
多くのツールや手法が、成熟期に入っている。従って、2014年においては、購入までのパスの全ての接点を特定し、評価する試みによって、どのように広告予算を用いるのか、そして、どのメッセージを、いつ、どこのオーディエンスの部分に提示するのかが決まるようになる。
Google アナリティクスのマルチチャンネルファンネルとアトリビューションモデリングを使って、マーケティングの支出を管理する方法を学ぼう: Google アナリティクスのアトリビューションモデリング & マルチチャンネルファンネル
「今年はモバイルの年になる」（少なくても4年前から言われ続けている気がする…）と同じぐらい、「ビッグデータ」と言う用語を何度も聞かされているはずだ。Cardinal Pathの情報戦略を統括するステファニー・ハメル氏は、「Excelに押し込めないものは全てビッグデータに相当する」と分かりやすくビッグデータを定義している。
2014年においては、あらゆるタイプのデータ — 構造化されたデータ、構造化されていないデータ、ソーシャルのデータ、クリックストリームのデータ、顧客のデータ、売り上げのデータ等 — を集めて、大きなスケールで、正しい決定を下す際に役に立つテクノロジーや手法を適用する必要がある。
ビッグデータの詳細、そして、力を入れるべき分野を詳しく知りたいなら、Cardinal Path社のハメル氏が作成した記事に目を通しておくことを薦める: ビッグデータ – デジタルアナリストに与える影響
マーケッターは、顧客のデータを集め、そして、調べて、価値のレベルを把握し、生涯価値を割り当て/推測し、個人に特化したメッセージ、行動やアトリビューションに応じたメッセージを送る取り組みを長年続けてきた。
現在、消費者は、前例のないレベルで、拡大を続けるデータの足跡を残しており、マーケッターは、顧客の全体像を間近で見ることが出来る — 最善の顧客、最悪の顧客、常連の顧客、さらには、避けたい顧客さえも把握することが可能である。これは、とても特殊なデータであり、徹底的に掘り下げ、見つけ出すべきである。
スピードが最優先され、また、顧客のデータの融合を行う、新世代のデジタル分析ツールを学びたいなら、次の記事を参考にしよう: 新世代のデジタル分析ツール
データサイエンスは、レポートを読むだけでなく、実用的な情報を得る行為を指す。現代のデータサイエンティストは、数学的なモデルや統計的な手法を用いて、RやSAS等のツールの力を活用し、– それが運営のメソッドであれ、メッセージのテストであれ、あるいは、売り上げの推測であれ — 調べているトピックに関して有益なストーリーをもたらす。
優秀なデータサイエンティストは、現在も、そして、今後も需要が高く、データの収集、分析、予測分析を含むマーケティング戦略を実行し、ほぼリアルタイムで、推奨事項、さらには、プログラムのアクションを改良するスキルを持つ。
レポートを読むだけのグループ、または、有益な情報を得るグループのどちらのグループの属しているかを知りたいなら、次の記事に目を通しておこう: そのKPIが無意味な理由 & 対策
分析ツールが集めた大量のPDFを受け取ることがあるなら、大半のレポートが役に立たなくなりつつある点に気づくはずだ。この類のレポートを受け取るのは、「これがデータです。解明して下さい」と言われているのと同じだ。
データの視覚化（データ・ビジュアライゼーション）とは、決定を下す上で有効な、有益な見解を得られるデータを、分かりやすく選択し、提示をする試みを指す。基本的なものでは、円グラフや線グラフが該当する。しかし、最近では、インタラクティブなモーショングラフ、ネットワークツリー、地域別のオーバーレイ、そして、ヒートマップに至るまで、様々な選択肢が存在する。データへの投資に対する見返りは、複雑なデータを魅力的で、分かりやすく表現するグラフィックとして現れ、情報を知識へと変えることが可能になる。
次の記事を読んで、効果的なグラフを作り、データに応用する方法をマスターしよう: 効果的なデータの視覚化
既にオムニチャネル計画の策定を要請されているのではないだろうか？購入へのパスは、デバイス、メディア、場所、そして、時間を横断している。このようにマルチチャネルマーケティングは進化しているため、消費者が、マスメディア、検索、ソーシャル、モバイル等で、自社の製品を探している際に、その場にいるだけでは、十分とは言えなくなった。
現在、データをまとめて、消費者と顧客候補が行う相互的な活動の複雑な組み合わせを理解する上で、ITとマーケティングの調整が、重要な鍵を握っている。例えば、お店で、探している製品を見つけるため、あるいは、（動画広告か何かで学んだ）チェックインした顧客のみが利用可能なクーポンを探すために、買い物客が使うモバイルアプリをイメージしてもらいたい。これでもシンプルな部類に入る。
PII（Personally Identifiable Information）とは、特定の人物に関連付けることが可能なデータのポイント全てを指す。eメールのアドレス、クレジットカード番号、住所等が該当する。
この件には、法律、倫理、そして、実務の面が絡んでいる。最高の分析データ、そして、アクションの一部は、集約し、匿名化したデータから得られる点を覚えておいてもらいたい。例えば、ターゲット候補となる、利益を多くもたらすユーザーの層を特定することが出来れば、名前やeメールアドレスを知らない状態で、このユーザー層、そして、類似するユーザーの匿名のクッキーに狙いを絞ることが可能になる。ダイレクトメールの送信、勧誘電話、あるいは、個人に特化したメールブラスト等が、PIIを介したつながりを作る取り組みに挙げられる。
最後になるが、2014年を迎えるにあたって、今回紹介したポイントを胸に刻み込んでもらいたい。私が参加する飲み会にたまたま出席する機会があったら、熱い議論を是非交わしたいと思う。
この記事は、Online Behaviorに掲載された「Top Data-Driven Marketing Terms」を翻訳した内容です。
2002年設立から、20年以上に渡りSEOサービスを展開。支援会社は延べ2,000社を超える。SEO/CRO（コンバージョン最適化）を強みとするWebコンサルティング会社。日本初のSEO情報サイトであるSEO Japanを通じて、日本におけるSEOの普及に大きく貢献。
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