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 スマートフォンの普及により、ユーザーは24時間・365日いつでもどこでもインターネットにつながった状態であり、マーケティングする側もそのことを意識しなければならない。

 インターネット広告は枠を買って配信するだけでなく、特定の属性を持つユーザー(例:一度Webサイトを訪問したことがある20代ユーザー)に対して配信することが多くなり、「枠」ではなくどの「人」に対して配信するかが重要になってきている。

 Webサイトではすべてのユーザーに対して同じコンテンツを表示するのではなく、ユーザーの意図を汲み取ってユーザーが求める情報を表示することができるようになっている。

 マーケティングの結果、自社の情報に触れたユーザーとソーシャルメディアを通じてコミュニケーションチャネルを保つことができるようになり、ユーザーを囲い込むことができるようになった。

今後システム部門が解決しなければならない課題

 このようにユーザーとの関わり方が密接になり、よりユーザーを深く意識したデジタルマーケティング施策を実施するとき、データの解析・活用方法はどう変化するだろうか。

 これまでのデジタルマーケティングデータの解析手法の1つとして、アクセス解析を例に考えてみる。個々のユーザーについて深く意識したデータ解析が行われることは少なく、訪問数やPV数に代表されるユーザー全体を集約したデータで解析を行い、ユーザー全体(あるいはいくつかの部分集合)に対して施策を検討していた。

 デジタルマーケティングがユーザーについて意識するようになった以上、データもユーザー単位で詳細に解析・活用したいという要望が、マーケティング部門から届くことが容易に想像できる。

 このとき、ユーザーに関するデータ解析にあたっては、企業により様々な方法を採用すると予測される。企業独自の視点でのデータ解析も、今後増えていくと考えられる。