マーケティング顧客獲得チームをデータ主導型にするにはどうすればよいでしょうか?

マーケティング獲得チームをデータ主導型にするにはどうすればよいでしょうか?この記事では、まず現在の市場投入に存在する問題を分析し、次に現在の市場投入アーキテクチャ構成を分析します。次に、データ駆動型ローンチ市場の概念を提案し、このタイプの市場のプロセス実装をさまざまな側面から説明します。データ駆動型マーケティングに興味のある人にこの本をお勧めします。皆様のお役に立てれば幸いです。

いくつかのインターネット企業に対するコンサルティングと調査の結果、多くのインターネット企業が手元にあるリソースを有効活用していないことが判明しました。投資には依然として強いパス依存性があり、これはほとんどのマーケティング担当者が従来のマーケティング担当者から転換したという事実に関係している可能性があります。

この記事の根底にある論理は、インターネット ビジネスは複数の独立した反復的な小さな閉じたループに分割できるというものです。クローズドループ内でのデータとアルゴリズムによる意思決定を通じて実務者に対する要件を減らし、可能な限り SOP 指向にします。ですので、この記事が皆様の市場獲得についての考えを広げるきっかけになれば幸いです。

1. 市場獲得チームが成長アーキテクチャを推進

1. 現在の市場投入における問題点

マーケティング部門にはブランドプロモーションや顧客獲得などの業務内容があり、その中でもブランドプロモーションにはチャネルブランドの配置と顧客獲得の配置が必然的に含まれます。通常、マーケティング部門のワークフローは似ています。トピックの提供はサプライヤーに依頼し、その後、大企業がそのトピックが実現可能かどうかを判断します。その後、サプライヤーはそれらを KOL に提出して配置してもらいます。

図1 マーケティング担当者向けの新しいメディア配置プロセス

その中で、新メディアにおけるコンテンツの審査・選定課題は、KOLやUP主催者が選定します。 KOL と UP ホストの大多数は、ホットなトピックを追うアプローチを採用しています。 UP ホストの中には、独自のコンテンツの方向性とリズムを計画し、市場情報の変化を把握するためにサードパーティのツールを使用する人もいます。このプロセスの欠点は次のとおりです。

1. このプロセスにより、配信サイクルが長くなります

全体的なプロセス チェーンは、概要からエージェント、MCN、番号の選択、KOL へと進み、最終的なフィードバックと反復の時間サイクルは非常に長くなります。このような反復サイクルでは、コンテンツ消費におけるユーザーの嗜好の急速な変化に対応するのは困難です。

2. ほとんどのKOLとUPホストは強力なコンテンツ管理能力を持っていない

コンテンツに敏感なKOLは、通常、多くのファンを抱えており、広告費も高額です。 KOL ファンの数もべき乗分布に従います。ほとんどのKOLは、コンテンツに対する感度と発信力が限られているため、ファンの数は少ないです。トップKOLのCAC価格は高額である一方、ロングテールKOLのCAC価格は低いという状況が生まれます。

トップKOLのファンには、必ずしもターゲットユーザーが多数含まれるのでしょうか?そうかもしれません。しかし、顧客獲得コストは非常に高くなります。 KOL と UP ホストがコンテンツと方向性を選択できるように支援することで、キャンペーンの ROI を向上させることができます。 KOL を使用してキャンペーンを広めても、平均的な CAC しか得られません。

3. 従来の配信プロセスでは、ターゲット層に訴求できない可能性がある

この概要を作成し、エージェントに KOL を探す形式は、KOL がカバーするファンが固定されているか、エージェントの手にある KOL が固定されているためです。実際、彼らのチャンネルは固定されており、それはターゲット視聴者もほぼ固定されていることを意味します。

2. テクノロジーを通じて成長を促進する理由

上記のような背景から、裁定の余地はほとんどなく、コンテンツの選択においてメディアとマーケターの間のギャップを広げることは難しいため、データ駆動型のプロセスが特に重要になります。

1. メディア専門家の洞察力だけでは、一流のマーケティング人材を上回ることはできない

メディアの専門家が自らトピックを選択する場合、コンテンツの感度とトピックの選択の点で、市場の一流の才能と競争する必要があります。そうなると、業界のハイエンド人材が勝つのは必然であり、そのようなハイエンド人材は通常、企業に就職しようとしません。

2. 人材への依存度が高いため、人事異動はコンテンツ効果に影響する

これは、すべての投資と戦略開発において生じる問題です。なぜなら、すべての戦略と投資は人間が決定するものだからです。人が辞めると、これまでの成功や失敗の経験はすべて奪われ、新しく来た人たちに蓄積されるものは何もありません。新しい人が来ると、ゼロから始めなければなりません。

3. 人はいつでも正しい選択ができるとは限らない

選択を人に頼るというのは主観的な選択であり、その帰属や根拠を見つけることは困難です。選択は、職務レベルと過去の成功事例から蓄積された名声に基づいて行われます。主観的な判断に基づくいくつかの側面に基づいてチーム内で合意に達することは難しいため、主観性は簡単に意見の不一致につながる可能性があります。

では、インターネット企業はどのように顧客を獲得し、コンテンツを配信すべきだと考えますか?インターネット企業の最大の利点は、アルゴリズムとデータをデジタル化できる能力です。前者は膨大な量のデータを処理でき、後者はユーザーや社内スタッフの操作によりデータ資産を社内に保持できます。

これらは、普通の代理店会社、4A会社、MCN会社にはないものです。現在多くのツールは、コンテンツ制作者やメーカーがトピックを選別するのに役立つ最新の人気情報の要約を提供できますが、以前のユーザーのオンラインフィードバックに基づくデータの蓄積や、過去の統計的傾向分析を提供することはできません。

3. データ駆動型市場立ち上げメカニズム

そのため、私たちは、データに基づいた意思決定を通じてコン​​テンツ配信の決定を行えるプロセスを提供したいと考えており、このプロセスでは、配信担当者にそれほど高い専門能力は要求されません。組織構造とデータに基づくアルゴリズムによる意思決定を通じて顧客獲得を促進することが重要です。

データ駆動型の配信プロセス

1. 新しいプロセスドライバーの説明

データサイエンティストと研究開発担当者は、まず流通チャネルにおけるKOLのスクリーニングを完了します。

1. まず、見つけたユーザーとデータをクロールして KOL をフィルタリングします。まず、どの KOL がこれらの指標と次元をカバーできるかを明確にします。

2. 次に、エージェントや MCN 企業を通じてこれらの KOL を見つけ、代理店がこれらの KOL へのチャネルを持っているかどうかを確認します。

KOL を選択した後、KOL とユーザーとのやり取りが最も密になるため、コンテンツの提出は次の 2 つの方法で行うことができます。

2.1 KOL によるコンテンツの簡単な説明。

2.2 コンテンツ決定モデル 履歴データの分析傾向に基づいて概要の方向性が示されます。

KOL が提出した概要は、コンテンツ審査モデルを通じて審査されます。コンテンツ スクリーニング モデルは、過去のコンテンツ閲覧に基づいて、対応するページビュー ボリュームを推定します。

3. 企業のプライベートトラフィック、特にターゲットオーディエンスのファンベースを使用して、グレースケールまたはAB実験を実施し、ユーザーへの影響を観察できます。ビデオを修正して繰り返し作業することがいかに難しいか考えてみましょう。大規模展開の前に、適度なグレースケール実験が必要です。ファンベースからのフィードバックは、どのコンテンツをリリースするか、または何を変更するかを決定するのに役立ちます。そしてそれを大規模に展開します。

4. 各コンテンツ プラットフォーム上のデータに加えて、データを視覚化する必要があります。可視化の目的は、顧客獲得の源泉をできるだけ把握し、最終的にはデータ取得コストを削減することです。

2. 新しいプロセスにおけるプログラムアルゴリズム

上記の新しい配送プロセスでは、どの部分がプログラムやアルゴリズムに頼って実行できるのでしょうか?私たちは、次の 3 つの関連性があると考えています。

01「KOLスクリーニングモデル」

03「フィルターコンテンツモデル」

05「納品実績モデル」

実施難易度で見ると、「01 KOLスクリーニングモデル」が最も簡単で、最も難しいスクリーニングモデルは「03 コンテンツスクリーニングモデル」です。

「01 KOLスクリーニングモデル」では、Douyin上の各ファンが設定した情報を取得し、各KOLにターゲットユーザーが含まれているかどうか、ユーザー数が十分かどうかを判断します。

「03 コンテンツ スクリーニング モデル」では、コンテンツを手動で複数のラベルに抽象化する必要があります。この手動抽象化の部分は、マーケティング部門の中心的な仕事です。 「03 コンテンツスクリーニングモデル」のアルゴリズム部分は、主にラベルと露出の関係を示し、統計的な信頼性を見つけることです。

新しいコンテンツを継続的にタグに分解します。配信したコンテンツの最終的な視聴回数などのデータからのフィードバックにより、コンテンツの審査モデルはより精度の高いものになります。

3. 新しいプロセスにおけるマーケティング部門の主要タスク

まず、コンテンツの予測自体が非常に難しい作業です。

予測が必要な場合は、コンテンツを、定量化できないものから複数の次元で比較可能なものまで細分化する必要があります。

なぜなら、何かを分解できない場合、それを予測する方法がないからです。しかし、マーケティング担当者が資材を選択して配置するという従来の方法を採用すると、業界平均しか達成できません。業界平均をはるかに上回るものには、より人間による選択能力が必要となり、コンテンツに対して極度に敏感な人は、最終的には組織を去ることになります。したがって、マーケティング部門のすべての恵まれたリソースは、インターネットの研究開発とデータ機能にさらに依存することになります。

マーケターが得意とするのは、コンテンツを単純な要素に分解し、テクノロジーとデータ機能を活用して、配信効果が良かったり悪かったりするすべての動画の帰属分析を行うことです。 AI 意思決定モデルのトレーニングに使用されます。時間が経ち、データの量が変化するにつれて、モデルの判断はより正確になり、これらのデータに基づく意思決定モデルによって支援された結果は、コンテンツの成功率を効果的に向上させることができます。

2. データ駆動型マーケティングプロセスの実装

次に、このデータ駆動型市場を、データ取得、システムソフトウェアツール、ワークフロー、組織構造、職務責任の 5 つの側面から実装する方法について説明します。

1. データ収集

市場や企業の観点から見ると、マーケティング部門や配信データの取得の核心は、各ユーザーのチャネルとソースを確認し、チャネルソースを顧客のその後の消費と関連付け、特定のチャネルから来たユーザーを把握し、プラットフォーム上でのその後の消費取引がプラットフォームにどのように貢献しているかを知ることです。

通常、マーケティング部門は次のデータにさらされます。

1.1 配信の露出データ

配送データは配送プラットフォームから取得できます。各配信プラットフォーム（Kuaishou、Douyin、Bilibili、Xiaohongshu、Zhihu など）は、関連資料の紫外線曝露状態を記録します。

1.2 顧客獲得チャネルトラフィックデータ

通常はチャネルごとに分割され、登録、アクティベーション、その他の指標などの主要なビジネス行動が追加されてマトリックスデータが構築されます。

通常、チャネル検出部分では、チャネル ソースと顧客のその後の消費との関連付けを完了します。

1.3 コア取引業務データ

プラットフォーム上でユーザーが購入した SKU、注文金額、注文数などがこのタイプのデータです。通常、チャンネル ID に基づいてユーザー チャンネルに関連付けられるため、チャンネルの貢献度が明確にわかります。

1.4 コンテンツ素材データの配信

この部分のデータは市場、つまり記事のトピックに固有のものです。第1レベルのデータである1.1露出データ、1.2チャネルトラフィックデータ、1.3コアトランザクションデータを分析することで、各コンテンツの配信がもたらすユーザー品質とその後の消費貢献を多面的に把握できます。

2. ツールのエンパワーメント

組織であれ個人であれ、何かを取得するための平均コストが非常に高い場合。

（ここでは、専門家が自分でSQLを書いたり、データテンプレートを使用してデータを抽出したりできることは考慮していません）したがって、組織が継続的にデータを取得したい場合は、データ駆動型は不可能です。たとえば、家電製品を非常に見つけにくい場所に置いてしまうとします。使用後は毎回掃除してください。すぐにほこりがたまります。

したがって、ツールのエンパワーメントの中核は、チームの実装コストを削減することです。ソフトウェア ツールはベアリングの潤滑油のようなものです。より良く開発すればするほど、抵抗が少なくなり、ビジネスはより速く進むようになります。

紫色の部分は、ビジネスを推進し、運転コストを削減するツールです。これらのツールが優れ、ビジネスをより強力にサポートするほど、各操作の実装コストは低くなり、反復は高速化されます。全体的に、2つの主なアイデアがあります。 1 つは下向きの灰色の矢印で、ビジネスを自動化ツールに継続的に抽象化します。もう 1 つは上向きの矢印で、自動化ツールを通じて組織や企業に継続的に力を与えます。

私たちがコンサルティングした多くの企業は、機能やプロジェクトを 1 ～ 2 か月ごとに繰り返すのが普通だと考えています。しかし、ツールを通じて組織構造をうまく強化できれば、反復の頻度を実際に非常に高くすることができます。

3. ワークフロー

リソースを費やす部門であるマーケティング部門にとって最も重要なことは、市場トラフィック獲得計画を全体として計画し、リソースの割り当てを全体として計画することです。

全体的な配信は、主に予算見積もりとトラフィック見積もりの​​ 2 つの部分で構成されます。ほとんどの企業にとってトラフィックの獲得には費用がかかるため、トラフィック見積もりによって基本的にコストがいくらになるかを計算できます。

つまり、予算とトラフィックは表裏一体なのです。予算の観点からワークフローについてお話します。一般的に、市場は一年全体の計画を立て、各段階でのトラフィックの弾薬を準備することから一年を始めます。したがって、ワークフローは、年間全体の計画を立て、四半期ごとに計画を立て、それを毎週実行し、継続的に調整することになります。ここで交通計画の重要性を証明するために時間を無駄にしたくありません。計画は必ず変更されるだろうとだけ言いました。計画を立てるのは、厳密に実行するためではなく、考え、計画するためです。

会社のビジネス目標に基づいた市場トラフィック予算、予算、トラフィックの見積もり。予算の制約は ROI です。利益率;これらは予算を定義するために使用されます。

2 つ目は、戦略目標をサポートする中核予算を確認することです。純利益を達成するための長期戦略計画はありますか?それとも市場を掌握するのか？どのような機能が必要で、どれくらいの投資が見込まれますか?

ボトムアップアプローチ:

垂直量: 自然増分（時系列/平滑化指数）

水平品質：業務改善戦略（改善の余地）、すなわち定量的変換に基づいて算出されます。上流顧客の成長スペース（時系列予測）さまざまな規模の顧客に対するアカウント価値の向上（戦略見積もりなどと組み合わせる）

新規顧客を引き付けるロジックも同様であり、現在のトラフィック変換率に基づいて対応する見積もりを作成できます。

トップダウンアプローチ:

会社の総GMV目標 -> 過去の顧客の年間貢献 -> 必要な新規顧客の数

4. 組織構造

戦略部門の全体的な組織構造は、次の部分で構成されています。

メディア チャネルの配置:

各チャネルの配信管理を主に担当し、チャネルに応じたメンテナンスを実施できます。これを行う利点は、各チャネルのユーザーをより深く理解でき、作業パフォーマンスを計算しやすくなることです。

インターネット配信:

重要なのは、oCPC 配信などの技術的な配信方法をより深く理解し、関連する開発者とコミュニケーションをとり、Apple Store と Android App Store のルールをいくつか知ることです。

市場プラットフォーム:

製品と研究開発は、配信プロセス用のツール システムを提供し、実装コストを継続的に削減することに重点が置かれています。

DS (データ サイエンティスト)、BI、データ エンジニアリング:

BI 業務内容: さまざまなチャネル関係者や CMO と連携し、利用可能なデータを T+1 ダッシュボードに変換します。

DS の仕事内容: 主にデータを細分化して、さまざまなチャネルやビジネス担当者に対する KPI や戦略的介入などの予測を提供します。さまざまなビジネス関係者の実験と戦略の指導を支援します。

データ エンジニアリング: 市場の同僚が必要とするデータを体系的に収集して保存します。

財務およびリスク管理:

職務内容：主にリソース計画と設備投資戦略を担当します。 BI と DS に参加して、トラフィックとコンバージョン率に基づいた予算戦略を提供し、各イベントの割引強度を計算し、トラフィック獲得の全体的なコストを管理し、運用または営業と協力して製品の価格設定を提供します。

イベント運営とカテゴリー運営：

職務内容: 全体的な業務には、優遇戦略を含む運用活動の設計と計画、対応する予算の申請、対応する活動ツール戦略の構成、カスタマイズされた開発のための製品研究開発との連携が含まれます。

イベント運営：全般的な運営活動は統一されたチームによって計画されます。これらの人々は、本質的にはより実務的な傾向があります。その後、さまざまなチャネルで配信します。もちろん、各チャネルは独自の特性に応じて運用活動を組織し、計画することができます。

カテゴリ操作: 作業量と収益に基づいて、イベントの商品を管理するために独立したカテゴリ操作を構成するかどうかを決定します。プラットフォーム上の SKU が非常に豊富な場合は、新しいユーザーを引き付けるためにカテゴリを計画する別の担当者を割り当てることができます。

コンテンツとブランド:

職務内容: コンテンツプロデューサーやKOLと連絡を取り、DSと協力してKOLから提出された概要を確認します。 DS と BI を使用して、コンテンツ配信の効果を評価および測定します。

ミドルオフィスの役割としては、DS、財務、リスク管理、イベント運営、カテゴリー運営、コンテンツ、ブランドが、あらゆるローンチや新規顧客獲得において比較的密接に連携する部門です。コアロジックでは、データを使用して価格を評価し、配信のリスクを評価し、コンテンツの価値を評価します。販売する製品のカテゴリーを評価します。

5. 仕事上の責任

マーケティング部門に関する当社の理解によれば、中核となる指標は次のとおりです。

• 新しいアプリのダウンロード数（新しいデバイス ID または新しいデバイス ID + 新しいアカウント）
• マーケティングチャネルを通じて獲得した登録ユーザー数
• 初回新規顧客数、新規顧客のGMV（アプリ外のトラフィック）

（１）新規アプリダウンロード数

APP における新規顧客のダウンロード数はマーケティング部門の責任となります。全体として、ASO とアプリ ストアのコンテンツは市場の責任であるべきです。ファネル モデルから、ユーザーは認知度がある場合にのみ購入することがわかります。したがって、新規顧客の認知度（ブランド認知度）がマーケティング部門の責任である場合、新規顧客向け APP のダウンロードは市場に出回っているはずであり、ASO の全体的なブランドプロモーションも新規顧客に有利になる傾向があります。そうすると、ASO もマーケティング部門に属することになります。

マーケターとオペレーターの責任（アクティベーション後のオペレーター）

追記：古い顧客の再インストールは、APP 運用の責任者の責任となります。既存顧客との連絡チャネルが確立されているため、既存顧客の呼び戻しはリテンション業務に属し、運用チームがこの指標に責任を負う必要があります。

（２）マーケティングチャネルを通じて獲得した登録ユーザー数

主な考慮事項は、誰が作業を実行でき、このリンクのユーザーに影響を与える権限を持っているかです。ユーザー獲得はマーケティング部門の責任なので、ユーザーにダウンロードやアカウント登録をしてもらうのはマーケティング リンクの役割です。

追加情報: 多数のユーザーが登録しているにもかかわらず、初回購入数が非常に少ない場合、低品質のトラフィックを購入するなど、過剰なコミットメントの問題を防止します。 UV露出、登録数、APPダウンロード数、初回購入GMVの観点から、マーケティング部門のチャネル全体をはっきりと見ることができます。ただし、ユーザーは登録から初回購入までの間に商品体験や SKU などの要因の影響を受けることを考慮すると、必ずしもトラフィックによるコンバージョンの問題とは限りません。したがって、市場に登録されているユーザー数は比較的信頼できる指標です。

（３）新規顧客の初回購入、新規顧客のGMV（アプリ外トラフィック）

マーケティング部門は、ユーザーがまずクライアントの外で消費と購入を体験できるようにすることで、ユーザーが端末外で初めての購入を体験できるようにし、より多くのユーザーがより深い市場認知度とブランド認知度を獲得できるようにします。オフライン事業はマーケティング部門に属しているため、マーケティング部門は新規顧客による初回購入とオフラインでのGMVに責任を負う必要があります。

一般的に、ブランド マーケティング部門は、市場認知度、新規顧客のアプリ ダウンロード、ユーザー登録など、顧客獲得に相当するファネルの上位レベルの多くを担当します。もちろん、紹介活動も企画可能です。収益の購入は外部の当事者が責任を負います。

ただし、購入には補助金の計算、製品の選択、イベントの計画などの運用上の役割と機能が関係します。組織構造の観点からは、マーケティング部門が関連する能力を持つ従業員を個別に採用したり、運用部門が市場と具体的につながるために関連性の高い有能な人員を提供したりすることができます。拠点はマーケティング部門の下にあるため、これらすべての方法が機能します。

著者: Arun's Growth Research Institute

出典：WeChat公開アカウント「Arun's Growth Research Institute（ID：arungrowth365）」