マーケティングの活動の最たる目的として、一番わかりやすいものは製品を売ることである。さらに、近年のマーケティングはデータを用いて運用されていることが基本となっていることを踏まえて、その大局観と具体化について、いくつかに分けて連載する。
2回目となる今回は環境要因に着目して紹介する。
目次
1.データマーケティングにおける環境要因のベンチマークの要所は何か
前回の記事にて時間軸の違いがある前提でのデータマーケティングの評価について述べた。本記事では、環境要因の変化を主とした評価でのベンチマークを取り上げる。
環境要因の変化を整理する際に、より良い検討のため、はじめに定性的な表現での整理が有効である。
例えば、アンゾフの成長マトリクスを用いると、市場と製品それぞれで既存と新規を組み合わせた4象限のマトリクスから成長の方向を議論できる。その際、データマーケティング上での推定としては、製品または市場の一方のパラメータを固定して一方を動かすといったことができる。
しかし、推定値と実績値は全く異なることが現実には起き得る。
データマーケティングで取り扱う値として、推定値よりも実績値を重視する関係上、実績値を取得しやすい「自社製品」が、ベンチマークとしては優位である。なお、マーケティングの大局観点としては、市場または他社製品との比較が不可欠である。
従って、実績値および信頼度の高い公開データから、市場と他社製品の推定値を設定し、実績値の意味合いを付加する形での「自社製品の相対化を含むストーリー作り」が合わせて重要となってくる。
データの組み合わせ上、ストーリーのパターンごとに異なる推定値の組み合わせができる。その推定値が現実観点からあり得るかどうかは、別物であるのでその議論も必要である。
2.比較の際の注意点
データマーケティングでの評価の良し悪しを判定するするわかりやすい方法として、評価先と評価元の評価観点の定義を揃えて、量的な差分をとることがある。
さて、今回は評価観点の定義の一致が可能かの吟味を行う必要があるが、自社製品そのものをベンチマークに取っている前提下では、評価定義に揺らぎが生じる部分は推定要因が強いという解釈もあり得る。また、値の比較についても、実績値と推定値の差分なのか、推定値同士の差分なのかを、注意して行う必要がある。
さらなる具体化の際は、解析のプロセスを要するがその際の要点は稿を改めて紹介する。
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| 松島和史 |
| 代表・DataStrategist |
| 主にサプライチェーン産業のノウハウを活かして、生産・物流・販売の統計を用いたデータ解析の設計から解析・改善の深耕まで実践中。モノから人へ。マーケティング視点と業務視点両方ありのプレイングマネージャータイプ |