ビッグモデルの時代における3つの重要なマーケティング戦略

ビッグモデル時代の到来により、マーケティング分野は大きな変化を遂げています。企業は AI を導入し、データ分析とインテリジェント ツールを使用してマーケティングの効率と効果を向上させる必要があります。本稿では、現在の市場環境において、企業が精密マーケティングとデータ管理を通じてどのように成長ポイントを見つけることができるかについて論じます。

多くのブランドが宜蘭ビジネスに対して同様の見解を表明している。過去2年間でマーケティングは変化した。

「昨年、当社の電子商取引プラットフォーム2つのトラフィック予算は半分に削減されました。ROIが現在のレベルのままであれば、最もパフォーマンスの良い電子商取引チャネルのみに注力することを検討します」と、ある美容ブランドのオーナーは宜蘭ビジネスに語った。

昨年以来、企業がシード資金や投資予算を削減するのは当たり前のこととなっている。モバイル インターネットは、ユーザー数とトラフィックがピークに達した成熟段階に達しており、企業はチャネル予算の割り当てに慎重かつ保守的になっています。この傾向は、マーケティング予算が草の根的な成長からコンバージョンへとシフトし、企業が「特定のビジネスチャンス」にさらに注目していることに反映されています。

なぜ多くの企業がマーケティングに失敗するのでしょうか?一方、小売業界にはより多くのチャネルがあります。たとえば、マットレスのブランドである Xilinmen には、9 つ​​のオンライン チャネルと 5,600 を超えるオフライン ストアがあります。どうすれば洗練された方法でターゲット ユーザーにリーチできるでしょうか?一方、合理的消費の時代が戻り、消費者は「財布」の使い方についてより慎重になっています。増分市場が株式市場に変わるにつれて、企業はどのようにして消費者に自社製品を購入するよう説得すべきでしょうか?

結局のところ、良いビジネスを行うための出発点は精密マーケティングであり、精密マーケティングの出発点はデータ管理です。アリババグループの副社長であり、凌陽のCEOである彭新宇氏はこう語った。「データをコントロールできなければ、市場をコントロールすることはできない。」

ここでの駆動データは単なる単純なレポート データや GMV データではなく、企業がグローバル ユーザー データを明確に把握する必要があることを意味します。この言葉を 2024 年に当てはめると、企業はデータだけでなく AI も使いこなす必要があります。企業は、自社の利益のためにデータを活用し、企業の意思決定の根拠を提供するだけでなく、不確実な時代にデータと AI を活用して確実なビジネスチャンスを見つけるなど、データを「賢く」活用する必要があります。

1. データのジレンマを打破しなければ、マーケティングはうまくいかない

データに閉じ込められた企業は、次のような業界の問題点から逃れることはできません。

• 多くのサービスプロバイダーとシステムが存在し、異なるシステムの人々は、ビジネスやデータのコラボレーションではなく、プロジェクト管理を通じてコラボレーションすることがほとんどです。それらの間の連携の欠如は、グループの事業の非効率性と断片化につながっています。
• 一方で、コンバージョンを達成するのは難しく、一方ではデータは非常に重要であるがその豊富さには限界があり、データインテリジェンスの概念は素晴らしいが、ビジネス価値と一致させて着地点を見つけることは困難です。厳しい競争の中で企業が新たな成長ポイントを見つけるために、規制に準拠しながらグローバルデータとAIインテリジェンスをどのように活用するかが新たな話題となっている。

これらの問題点を解決するために、企業はフルリンク マーケティング ツールを早急に必要としています。このツールは、すべてのマーケティング シナリオを同じスペースに配置するだけでなく、データを接続して処理するための AI インテリジェント機能も備えている必要があります。

IDC が本日、中国の現在のオムニチャネル マーケティング プラットフォームを分析したレポートを発表したことは注目に値します。このレポートでは、IDC は Lingyang Quick Audience をリーダーとして評価しました。また、グローバルデータと AI インテリジェント機能が企業のグローバルマーケティングの実現にどの程度役立つかも確認されました。

自動化されたマーケティング機能を備えたLingyang Quick Audience（以下、QA）は、世界的に有名なアパレルブランドがデータのジレンマを打破するための強力な武器となっています。

運営者にとっての悩みは、Tmall などの電子商取引プラットフォーム上の休眠顧客層が失われつつあり、それを活性化させる効果的な方法がないことです。運営スタッフはQAの支援を受け、北京、上海、広州にある合計42店舗から5キロ圏内に居住または勤務するTmallの休眠人口を選択し、インテリジェントな画面点灯タイミング機能と組み合わせて、デバイスがアクティブな瞬間を予測したときに凌雁超新をプッシュし、休眠人口のオフライン店舗リコールを実現しました。対照群と比較して、実験群の店舗訪問確率は 18% 増加し、オフラインコンバージョン率は 35% 増加し、オムニチャネルコンバージョン率は 40% 増加しました。成長効果は顕著です。

ガラングループのビッグデータセンターのマーケティングデジタル製品運用部門のディレクターである王超氏の見解では、ブランドとは実際には消費者との関係の総和です。データ ミドル プラットフォームを使用すると、企業はビジネス エンドで生成された大量の市場データを明確に理解できます。そのデータは、さらに分析して結果をエクスポートするために送り返され、マーケティングを含む複数のビジネス シナリオに適用され、正のフィードバック ループが形成され、データ アプリケーションが真に活性化されます。

(出典: 102 の成長事例: デジタル成長のリーダー)

データのジレンマを解決した後、マーケティングにおける次のステップは、「3次元の人間」に対する洞察を得ることです。

2. 「立体的な人間」を捉えなければ、マーケティングはうまくいかない

これまでは、ラベルがフラットだったため、小売業者が実際の有効な C エンドユーザー データを取得することは困難でした。

過去にフラット ラベルが機能したのはなぜですか?かつては増分市場であったため、平面的なラベルでも企業は成長を達成できましたが、現在の株式市場では、企業が立体的な人々を捉えることができなければ、マーケティングがうまくできないという傾向がより顕著になっています。

3次元の人間を理解するには？たとえば、ある人は妊婦でありながらスポーツが好きなのかもしれません。ペット用のフリスビーを購入する人は、アウトドア活動が好きな人もいるかもしれません。人は性別、居住地、教育レベルなどの単純なラベルで定義することはできません。誰もが複雑で包括的です。

しかし、多くの加盟店は、会員基盤は大きいものの、会員特性データに対する深い洞察が不足しており、既存のCRM（顧客管理システム）システムではデータに基づいた正確なマーケティングプッシュを実行できず、一般的なプッシュしか実行できないという状況に直面しています。

高級婦人服ブランドであるランコムは、データ＋インテリジェントな洞察力によって立体的な集団を「捉える」ことで成長を達成した典型的な例です。

ランコムグループは、異なる消費特性を持つ消費者を活性化するために、マルチブランドマトリックス戦略を採用し、オンラインとオフラインのビジネスチャネルを全面的に展開しています。婦人服事業部門には、ランコム、ラインなどのブランドが含まれます。

アパレル業界の同業者が、複数のプラットフォーム、複数のチャネル、複数のブランド間の複雑な関係をどう扱うかに苦慮している中、ランディスはすでに凌陽と協力して「立体的な人々」にアプローチし始めている。

具体的には、QA は連絡プロセス全体を次の 4 つのステップに分割します。

1. 予測年齢、予測性別、予測居住地などのラベルは、人や商品を階層化するための基礎として使用されます。
2. 電話、OpenID、DeviceID などの情報をすばやく照合して、消費者の洞察を獲得します。
3. 価格帯、コンテンツ、スタイル、チャネルなどのシナリオマーケティングと顧客セグメンテーションの適用をさらに強化します。
4. 長期使用のために、ブランド固有のラベル システムをカスタマイズします。独自の消費者資産を蓄積します。

「ギフト戦略においても、ランコムはアウトドアスポーツを愛する独身女性に『母子用品』ではなく『スポーツ用品』を提供することを知っており、ギフトの好みを利用してユーザーの注文意欲を高めています。本質的に、これは彼らが消費者を十分に理解していることを示しています」とリン・ヤン氏は説明した。

Lingyangの協力を得て、LangziはTmall、JD.com、Douyin、Video Accountで構成される主要なパブリックドメインプラットフォームを形成し、プライベートドメインでコンテンツ、サービス、マーケティング、販売を継続的に実行し、メンバーのGMV貢献度が40〜60％を達成しました。

ランコムのラベル設定ロジックは、あらゆる分野にも適用できます。たとえば、ケータリング業界の場合。ケータリング業界では、人・場所のタグが必要になることがよくあります。 QA は、ユーザーの居住地と対応する店舗の場所を一致させたり、過去の購入記録に基づいて人と商品を一致させたりするのに役立ちます。コアグループへのプッシュに加えて、製品リンクを持つ人々のグループに対してターゲットを絞った観察を行うこともできます。

ターゲット ユーザーを定義した後、QA は正確なリーチに関して詳細を見逃すことはありません。 Yilan Business は、QA の自動化されたマーケティング シナリオに「Smart Timing」と呼ばれる特定のコンポーネントがあることを知りました。送信時に、システムは異なる ID がアクティブな期間を自動的に一致させ、企業がより効率的なマーケティング範囲を実現できるようにします。

ユーザーに正確にリーチした後、企業は自然にプライベートドメインの運用にさらに注力するようになります。結局のところ、プライベート ドメインのメンバーは企業にとって最も有望な消費者であることが多く、このユーザー グループに対する洗練された操作が企業のビジネス成長の鍵となります。この過程で、AIツールが従来の業務に取って代わり、主力となり始めています。

3. AIの使い方を知らないと、マーケティングはうまくできない

AIがまだ普及していなかった頃は、自動生成されるマーケティングコンテンツは常に粗雑なもので、会員の購買意欲をランキング化することは幻想でした。しかし、企業のマーケティングにAIが広く活用されるようになると、これらの問題は簡単に解決されました。

AI を最初に導入した企業グループは、マーケティング シナリオ全体にわたって AI ツールを使用する必要性を長い間理解してきました。AI ツールを使用すると、洗練されたユーザー操作を実現し、運用効率を向上させ、プライベート ドメイン データを蓄積できます。

例えば、女性服ブランドのEvelyは、Lingyang Marketing AIのターゲットアルゴリズム機能を通じて4つの会員マーケティングシナリオを固定し、ROIを事前に設定することでコストを効率的に管理し、運用の確実性を高めました。 Evely の電子商取引オペレーションディレクターの Crystal 氏は、「Lingyang の『データ + ターゲティング アルゴリズム』により、マーケティングに費やすすべての費用が 1 元、あるいは 10 元としてカウントされるようになりました」と述べています。

では、Evely を含む企業がこのような成長を達成するために、何を正しく行う必要があるのでしょうか?私たちは3つの方向性をまとめました。

• 既存市場での再購入率を高める。
• プライベート ドメイン メンバーに対して洗練されたマーケティング アウトリーチを実行します。
• 日常のマーケティングやブランド マーケティング活動のために、パーソナライズされながらも標準化された表示テンプレートを準備します。

現在の消費者市場は株式市場であるため、マーケティングの変換は当然より困難であることを認めなければなりません。そのため、自社株買い率は、企業のさらなる成長にとってますます重要になってきています。

あなたがオペレーションスタッフで、上司からダブル11プロモーションのマーケティング戦略の準備を今すぐ始めるように求められていると想像してください。旧会員からの再購入を促す方法はありますか?

この時点で、再購入する可能性が最も高い古い会員をランク付けして、個別にリーチし、効率を向上させることができるようになることが期待されます。

QA の組み込みアルゴリズム モデルは、お客様の期待に応えることができます。

やり方は次のとおりです。QA の再購入予測モデルは、ブランドの既存の人口データをトレーニングできます。このモデルを何百万もの消費者に投入することで、再購入傾向を自動的に分類し、マーケティング予算とターゲット層の境界に基づいて、再購入意向の高い人々に対してマーケティングを推進します。

再購入率の高いユーザーをターゲットにして、正確にリーチすることが一度に解決されます。また、マーケティング コンテンツの設計にかかる余分な時間も節約できます。結局のところ、QA の AI RAW 画像には、すぐに使用できる豊富なコンテンツの弾薬があります。

コアメンバー管理レベルでは、QA は企業がより正確な粒度を実現できるようにも役立ちます。たとえば、さまざまなプライベートドメインメンバーのニーズを理解し、さまざまな機能を備えた製品を推奨します。

明らかに、自動化されたマーケティングに関しては、QA はそれを極限まで進めています。 IDC が「フル機能のマーケティング ソリューションを提供します」とコメントしたのも不思議ではありません。

IV.結論

ビッグモデルの時代において、マーケティング戦略は、適切な人を見つけ、適切なタイミングで適切な言葉を発するというマーケティングの本質に立ち返る必要があります。

宜蘭ビジネスの視点から見ると、ビッグモデル時代のマーケティング活動では、各事業セグメントはもはや分離されておらず、むしろ連携され、デジタル化されています。このデジタル化にはマーケティングのあらゆるステップが含まれます。商品、コンテンツ企画、統合マーケティング、eコマースチャネル販売などの部門が一体となって「大規模マーケティングチーム」を形成します。

精密マーケティングを実現するためには、この「大規模マーケティングチーム」が、データをマスターする能力、ユーザーグループを定義する能力、プライベートドメインを蓄積する能力を備えている必要がありますが、これらはすべてデジタルマーケティングツールと切り離すことはできません。

ガラングループやランコムなどの「先駆的企業」が次々と登場し、今後のマーケティング時代には、AIとデータの簡素化によって大きな変革が起こることは間違いありません。この変革では、データ＋AIの「習得」を優先する企業だけが勝利を収めるでしょう。

リー・ヤン著者 Mu Yu |編集者 この記事は運営者[易蘭商務]、WeChat公開アカウント：[易蘭商務]によって執筆され、運営側で原本/掲載を許可されており、許可なく転載することを禁じます。

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