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かじりアト

ややオタク寄り。平凡アラサーOLの独り言

MarkeZine Day 2016 Springに参加。個人的に興味深かった3つのポイント!

今日は有給をいただいて「MarkeZine Day 2016 Spring」へ行ってきました!
9:50〜18:20までの全9コマ。カスタマージャーニー、オムニチャネル、コンテンツマーケティング、機械学習/AIという4つのお題で展開された各セミナーでは、他社事例や新しい視点での考え方など、いろいろ吸収できた気がします◎

その中で、個人的に興味深かった3つのポイントをここにメモ。

 

1. CRM活用現場の課題は、システムが部分最適化されすぎていること

該当講演:成長通販300社が選んだ国産マーケティングオートメーション最新事例

こちら、今回のセミナーでの一番の共感ポイント!
実施した施策について、データを振り返って分析し、そこからまた新しいアイディア・施策を出そうとしても、実際の現場では都度データ抽出に時間がかかったり、運用に時間がかかったりと、そもそも分析をする時間がとれず、効果測定ができないことが多々あります。
その原因の1つとしてあげられたのが、現場で複数のシステムを導入し、それぞれが部分最適化されているために、包括的なデータがスムーズに抽出できないこと。肝心のCRMボトルネックになってしまっているケースです。これがまさに今の職場の課題にそのまま当てはまる内容で「そうそう!」と非常に共感してしまいました。
その解決施策として、マーケティングオートメーションのサービス案内があったのですが、それがまた良くできたシステムで…!私に導入権限があれば早速話を持ちかけるレベルなのに。残念。
とはいえ、このテーマについては単純に共感しただけでなく、日々の業務で抱えていたモヤモヤもちょっと晴れて、課題が明確になった気がします。どうにか現状を変えられないものかなぁ。。

 

2. テキストマイニングを利用した人工知能の活用

該当講演:今こそ取り組むべき人工知能のマーケティング活用事例

ECサイト等でよく見かけるレコメンド機能。私の日々の業務でも徐々にそういった機能の活用が増えてきているのですが、あまり「賢い!」「気が効いてる!」と思えることがないのですよね。特に私はロングテールの商品を担当していることもあり、カテゴリの枠に収まりきらない案件も多くて、レコメンドのチューニング作業には苦労しがちです。
そんな中、今日説明があったのがテキストマイニングを活用した人工知能
ユーザーが気になっている商品があった場合、その商品に関するテキストデータを分析、それを、その他全商品のテキストデータを評価・スコア付けしたものと比較して優先度をつけ、オススメするという仕組みです。そうすることでカテゴリ等を跨いだ商品でも適切にレコメンドできるのだそう。
説明を聞く限りはとても素晴らしい仕組みなので、テスト版とかあったら一度試してみたい気分です。すごくワクワクする講義でした!

 

3. 成功率を高めるクリエイティブ制作方法

該当講演:アドではないコミュニケーションの方法・受け入れられるコンテンツを考える

最後はキャンペーンやマーケティングの企画を考えるときに抑えておくべきポイント!
クリエイティブを考える時、0から1を作るのは非常にハードルが高いです。そんなときは、あるクラスタの「あるあるネタ」を利用するとよいそう(コンテクスト理解)。クラスタを明確にすることで、例えばTwitter等での拡散見込みも事前にある程度分かり、企画も通しやすいそうです。なるほど!確かに!

 

以上が、本日私がビビッときた3つのポイント。
ビビッときたら、次はうまく仕事に取り入れていけるとよいのだけど…。発信頑張ろ!

 

event.shoeisha.jp