今や企業においてのマーケティングとは、必要不可欠な存在となりつつあります。
各企業は積極的なマーケティング施策に着手しています。
常に企業は最適なマーケティング施策というのを探し求めています。
というわけで今回は「マーケティング施策の最適化とマーティングミックスモデリング」について詳しく説明致します。
マーケティング施策の最適化とマーティングミックスモデリング①【データサイエンスとマーケティング】
「マーケティング施策の最適化とマーティングミックスモデリング」というテーマで１つ目に取り上げるのは「データサイエンスとマーケティング」です。
情報社会の現代において、どれだけデータを有効活用することができるかによって結果は変ってきます。
あらゆることが合理化され、利便性を追求するあまり、それにつられてビジネススピードもまた加速しています。
そのような状況下で企業にとって最も大切なこととは、なんでしょうか？
皆さんはおわかりになりますか？
モノを生み出すことでしょうか？売上を伸ばすことでしょうか？
企業にとって最も大事なのは、上記の２つではなく「判斷」なのです。
企業にとっては、決断するということが最も必要なことであり、そのためにマーケティングリサーチが行われるのです。
そしてリサーチを効率よく行うには、現在では様々なツールが存在し、それらを有効的に活用することにより、成果を出すことができます。
近年、よく耳にするのが「データサイエンス」です。
皆さんは、お聞きになったことがありますか？
データサイエンスとは、データ分析のことであり、統計学や機械学習を駆使することによってビジネスの効率化を行う仕組みとなています。
データそのものを扱うことにより、効率的な仕組みそのものを構築し、科学的なアプローチを行います。
データサイエンスは、マーケティングにおける課題解決策として役に立つことができます。
またマーケティングにおいて、マーケティング施策そのものを考えるのは、当然として、コストについても考慮する必要があります。
マーケティングには、コストは付き物であり、マーケティングには必ずコストがかかるわけです。
必ずやかかるコストをどれだけかけれるのか？いや、かけるべきなのか？というのは非常に大事なこととなります。
企業がマーケティングにどれだけコストをかけられるかは、当然、企業規模、予算枠、商品、サービス、ターゲット、業界、業種によって全く異なりますし、違っです。
ですから各企業によって、1つとして同じマーケティングというのは存在しないわけです。
では、どのマーケティング施策にどれだけのコストをかければ、満足するような結果が得られるのでしょうか？
実は、企業が最も悩むところは、ここ！なのです。
もちろん潤沢な資金があり、他を圧倒するような予算枠があれば、ある程度のことは実現できますし、ド派手なプロモーションにより、一気に認知度を高めることは可能でしょう。
とりあえずかけたコストの分だけ、一定の成果は生まれるでしょう。
しかしながら、これは一過性のものであるのです。
問題なのは、継続していくことができるのか？ということなんです。
マーケティングとは、たった1回こっきりのものではありません。
売上は継続的に上げていく必要がありますから、マーケティングもまた続けていく必要性は当然あるのです。
商品やサービスを展開していくには、顧客を獲得し続けるためのマーケティング活動が必要なのです。
たった一度のプロモーションであれば、コストもかけられるかもしれませんが、それを続けるとなるとどうでしょうか？
コストがかかればかかるほど、毎回同じコストをかけたマーケティングは、重く苦しくやがては、なってくるでしょう。
そして、コストをかけた分だけ、一定の売上は必ずあげなくてはならないのです。
そのためには、様々なマーケティング施策を行うわけですが、マーケティングというのは、売上や利益の最大化を目指したものなのです。
つまりこの目標を達成するために、限られた予算を上手く配分し、試行錯誤のマーケティング施策を行う必要があるというわけです。
どの企業においても、最も悩み頭を抱えるのが、どのマーケティング施策を選び、選んだマーケティング施策に対し、どれだけコストをかければ、よいのか？ということなんです。
現代のビジネスにおいては、業界によっての差が非常に激しくなっています。
成長著しい業界もあれば、停滞状態で鈍化している市場も多数存在しています。
そのような厳しい状況下で企業は、確実に結果が欲しいわけです。つまり、それは費用対効果として目に見える結果が欲しいのです。
どのマーケティング施策が効果的で、自社にマッチしており、課題があれば、それを改善し、止めることはやめるなど、バランスをしっかりと意識する必要があるのです。
費用対効果を高めるマーケティングプランというのが大前提としてとても大切になるのです。
マーケティング施策の最適化とマーティングミックスモデリング②【マーティングミックスモデリングとは】
「マーケティング施策の最適化とマーティングミックスモデリング」というテーマで2つ目に取り上げるのは「マーティングミックスモデリングとは」です。
効果的なマーケティング施策を実践するための手段として、「マーケティングミックスモデリング」があります。
マーケティングミックスモデリングは、マーケティングにおける様々な課題に対応することができます。
ビジネス上存在するデータを最大限に活用し、データ分析を行い、費用対効果にあった最適なマーケティングを実現することが可能です。
マーケティングミックスモデリングはマーケティングの広い領域に対して対応できるデータサイエンス技術です。
企業に蓄積される過去のデータを分析することにより、統計的なマーケティング施策を構築できることから、早い段階での効果を強く意識さたマーケティング施策をモデル化することができます。
モデル化するにあたっては、いくつもの統計モデルの中から、最適なものを選択することになりますが、そこでも明確なのは、どの程度の広告なら、どれだけの成果が得られるか？ということです。
これらのモデルケースを可視化すりことにより、実際にどれだけ売上に貢献できるかが、一目でわかるようになります。
「費用対効果」の算出は、選択したマーケティング施策によってそれぞれ当然異なりますが、施策に対してどれだけ費用をかけたかによって変わる変動率に基づく計算を行います。
それらのモデルケースを横並びに比較し最も費用対効果の高いマーケティング施策を導きだせるというわけです。
マーケティング施策の最適化とマーティングミックスモデリング③【マーケティングミックスモデリングでの重要ポイント】
「マーケティング施策の最適化とマーティングミックスモデリング」というテーマで3つ目に取り上げるのは「マーケティングミックスモデリングでの重要ポイント」です。
マーケティングミックスモデリングでの最も重要となるのは、分析するためのデータそのものとなります。
企業が独自に持ちうるデータというのは、実に様々なものがありますが、その中からどのデータをどれだけ使い、どの程度の粒度でそろえるかにかかっています。
マーケティングミックスモデリングは、データから売上と施策の関係性を考慮して分析を行います。
データどのように使いマーケティングミックスモデルを構築していくかは、扱うデータそのものにかかっていると言っても過言ではありません。
データの粒度が違えば、それによって分析結果も変ってくるわけですから、根本としてのデータそのものを重要視すべきなのです。