なぜ今データ戦略を確立する必要があるのか

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ジェス・アール氏

データは、世界中のマーケティング担当者にとって強力なツールとなり得ます。顧客や見込み客のデータを活用することで、視聴者の心に響く新しいキャンペーンを成功に導くことができます。

しかし、このデータを効果的に活用する前に、組織には適切なデータ戦略が必要だ。コンテンツとデータの戦略家であり、オーガニックコンテンツとデータ戦略の策定支援に特化したコンサルティング会社GroHausの創設者であるドリュー・ドナルドソンが指摘するように、この戦略は3つの主要な課題に対処しなければならない:

  • データの標準化とガバナンス

  • データ変換と自動化

  • データ・ストーリーテリング

「ほとんどの組織では、動画視聴、Web サイト訪問、ダウンロードなどのデータを収集していますが、収集したデータをマーケティング キャンペーンや経営洞察、あるいは単純なトレンド分析に効果的に活用することができません」と、Donaldson 氏は Brightcove の最新の年次 PLAY カンファレンスでの講演後に強調しました。

「収集したデータを最大限に活用し、あまり意味のないレポートを手作業で作成するために膨大な時間を費やすことがないようにするためには、組織はデータ管理の戦略を確立する必要がある。この最初の一歩は重い荷物になるかもしれないが、データを使ってマーケティングを推進し始めるためには決定的に重要である。"

ガバナンス・プランがまず必要な理由

収集したデータを最大限に活用するためには、必要なガバナンス計画を立てる必要がある。「データ・ガバナンスは、その範囲は広いが、データの収集、保管、活用に関するルールに集約される」とドナルドソンは説明する。「どのようにデータを収集するのか、どのようなデータを収集するのか、そのデータをどのように保存するのか、誰がデータにアクセスできるのか、そしてデータを入手したらどうするのかについて、明確な方針を持つ必要がある。また、これらのポリシーを顧客や見込み客と明確に共有する必要があります。それが正しいことだからというだけでなく、GDPRやCCPA、さらには世界中の立法府を通過しつつある多くの小さな法律に従って、法的要件となっているからです。

「ガバナンスがなければ、クールなデータドリブン・オートメーションやディープ・マーケット・インサイトは実現できない」とドナルドソンは強調する。「データ・ガバナンスは、マイクロ・ターゲット・アイスクリームを食べる前のレバーとタマネギのようなものです。データ・ガバナンスは、データを使って行いたい他のすべてのことの土台となるものです」。

効果的なデータ標準化とガバナンス・プログラムの確立には、経営陣のリーダーシップが重要な役割を果たす。残念ながら、ドナルドソンが指摘するように、今日多くの企業ではこの種のリーダーシップが欠けている。欧州連合(EU)および欧州経済地域(EEA)の全市民を対象としたデータ保護とプライバシーに関するEU法である、欧州連合の一般データ保護規則(GDPR)に対する企業の反応を考えてみよう。この法律が施行されてから半年が経過したが、影響を受けた企業の47.9%は、GDPRに準拠するための正式なプロセスをまだ導入していなかった。そして、それは彼らだけではない:

  • データガバナンスプログラムを定めている企業は、全体の41%に過ぎない。

  • 39.6%の企業が、正式なガバナンス戦略を確立するための人的資源がないと回答

  • また、18.8%の企業は、データガバナンスを重要視していない。

今こそ行動を起こす時だ。「ガバナンスがなければ、マーケティングは二次元の静的なインサイトを提供するレポートの手作業と繰り返しの作成に費やされることになる」とドナルドソンは指摘する。「この重要な第一歩を踏み出さなければ、価値の高いインサイトを一貫して発見し、追跡することはほぼ不可能になる。残されるのは、データばかりでストーリーがない(あるいはもっと悪いことに、間違ったストーリー)。

レポートの自動化とデータの公開

必要なデータガバナンスと標準化の手順とポリシーが組織で整備されれば、スキーマの確立、一意な識別規約の作成、ユーザーデータのマッピングなどが一般的に行われますが、レポーティングの自動化とデータベースの全面的な活用が可能になります。そうすることで、重要な洞察やストーリーの宝庫が見えてくる。

Donaldson 氏は顧客と共に、Domo や Power BI、MySQL、Python などの BI ツールを使用して、複数のデータソースからデータを結合するための抽出、変換、ロード(ETL)プロセスを自動化することができる。

「当社のマルチチャネル クライアント レポート ETL オートメーションは、Google Analytics、Eloqua、Brightcove、およびその他のさまざまなソースからデータを取り込み、多数のラベリング プロセスを実行し、各クライアントの識別値に基づいてコンテンツを分離することで、各クライアントの独立したデータセットを作成します」と Donaldson 氏は説明します。「サイト提供のクッキー、ホワイトペーパーのダウンロードフォーム、ウェブキャストの登録など、さまざまな形で収集したデータは、視聴者の属性に関する洞察を提供します。これにより、クライアントに対して、コンテンツが適切な人々の目に触れていることや、特定のコンテンツがどのユーザーグループを惹きつけているのかを、日次の内訳やデータの集計によって示すことができます。

動画側では、Donaldson 氏は Brightcove Audience からデータを取得しています。これにより、視聴者の行動を個人レベルまで追跡し、より深いレベルのレポートを動画クライアントに提供することができます。単にインプレッションや視聴数を報告するだけでなく、集計および個人レベルのエンゲージメントを提供することで、特定のサブグループ間での動画のパフォーマンスを強調することができます。追加のエンゲージメント、人口統計学、および個人のデータセットと相互接続することで、Donaldson氏はより豊かなストーリーを伝え、価値あるツールと情報を提供することができます。

ただ、人々を驚かせないこと

もちろん、データ収集の目的は、単に報告書やその場限りの逸話を作成することではなく、これらの調査結果を活用して既存顧客や見込み顧客にアプローチするマーケティング手段やキャンペーンを開発することである。しかし、超微細な人口統計データや行動データを使って見込み客を直接ターゲットにしたいと考えるマーケティング担当者へのドナルドソンのアドバイスはシンプルだ:やめておけ。

「人々は一般的に、データ収集という考え方にゾッとする傾向がある」と彼は指摘する。「マーケターが過度にターゲットを絞ったアプローチを使ったり、マーケティング資料がオンラインで収集したデータに基づいて受信者のあからさまな個人情報を活用したりすると、意図した効果とは逆に人々を不安にさせる可能性があります」。

データ主導のキャンペーンを行う際には、その戦術がターゲットオーディエンスにどのように受け止められるかを念頭に置くことが重要だ。ドナルドソンは、彼らの立場に立って考えてみるよう促している:「あなたの娘の名前や記念日を統合して、あなたのことを必要以上に知っているような会社から広告やオファーを受けたらどう感じるでしょうか?これは極端に思えるかもしれないが、これはすべて公的な情報源から簡単にかき集められるデータだ。あなたは、その会社と取引を続けることを選ぶだろうか、それとも恐怖を感じ、疫病神のようにその会社を避けるだろうか?"

異なるデータセットを結合・分析することで初めて見えてくるトレンドから、オーディエンスに関する詳細な人口統計情報まで、今まさに、貴重なストーリーが組織のデータ内部に隠れている。データガバナンス、標準化、自動化を実施することで、これらのストーリーを特定し、データを効果的に活用することができます。

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