ビッグデータが小売マーケティングを変革する方法
小売マーケターは、かねてから1対1マーケティングの概念に近づこうとしてきました。理想的な世界では、マーケターは適切なタイミングで最適な顧客に、最も関連性の高いコミュニケーションを提供するはずです。
デジタル技術により、1対1のコミュニケーションチャネルの数は大幅に増加しました。印刷時のメールは個別に作成され、チェックアウト時のクーポンはリアルタイムで発行され、ウェブサイト、オンラインショッピングポータル、スマートフォンアプリは顧客との新たな接点を提供しています。しかしながら、個々の顧客に対して最適なコミュニケーションを決定するという課題は依然として非常に大きい.
今日の小売マーケティングは顧客セグメンテーションによって制約されています
消費財企業と小売業者は、市場や顧客のセグメンテーションを利用して、消費者のニーズ、製品の好み、利用の場面を把握し、マーケティングキャンペーンの設計とターゲット設定を行います。残念ながら、小売業者は非常に幅広い顧客層に、膨大な製品ポートフォリオを通してサービスを提供しており、しばしば顕著な地域差が存在する動的な市場状況がその複雑さをさらに増大させています。
戦略コンサルタントのマッキンゼーは、セグメンテーションの取り組みが実用的かつ持続可能であるためには、_セグメントの数が10未満である_必要があると示唆しています。何百万という顧客のニーズと一桁の顧客セグメントとの間のギャップを埋めるのに、マーケターが苦労するのも無理はありません。
ターゲティング：ビッグデータ技術は顧客セグメンテーションを個々のクライアント分析に置き換える
ビッグデータ技術は、マーケターを真の1対1コミュニケーションの理想に大きく近づけます。それは、顧客をキャンペーンに当てはめるのではなく、マーケティングの取り組みを個々のクライアントとそのニーズから始めるものです.
核心となる考え方は非常に直感的です。顧客のレジでの買い物かご、またはより詳細な購買履歴（ロイヤリティカードデータ）を見れば、!
他の何百万もの顧客の買い物かごや購買履歴と比較することで、「類似した」顧客プロファイルを特定し、それを用いて、対象の顧客にどの他の製品やサービスが魅力的に映るかを「学習」することができます.
この高度な行動分析の基礎は、販売時点（レシート）データであり、利用可能な場合はロイヤリティカードのデータも加えられます.
このようなシステムのほぼリアルタイム能力は、膨大な量のデータを効率的に保存し迅速に検索できるスマートなアーキテクチャを通じて、低コストで実現可能です。最近のホワイトペーパーでは、最大規模の小売ネットワークのすべてのレシートデータさえもスマートフォンで処理できることを示しました.
測定: 顧客履歴と買い物かごの分析により、コンバージョン、アップリフト、カニバリゼーションの測定が可能になる
マーケティング施策のROIを定量化することは極めて重要ですが、小売業では非常に複雑です。なぜなら、プロモーションやバウチャーの影響は、対象製品に留まらず、より広範な製品ポートフォリオに及ぶからです。代替、カニバリゼーション、長期的な影響がいずれもROIに重要な役割を果たします.
今日のマーケターは、施策に対する直接的なフィードバックループが欠如しており、ほとんど片目で経営しなければなりません。ビッグデータ技術は、過去および現在のプロモーションやバウチャーと関連して、顧客の購買履歴や買い物かごを分析することで、この問題を解決することを可能にします.
パフォーマンス: クローズドフィードバックループが学習システムを生み出す
マーケターがコンバージョンやマーケティングROIに関する透明性を切望するのと同様に、推奨エンジンも適用された行動分析の質を直接測定できれば大幅に改善されます。反復を通じてアルゴリズムは改善、すなわち「学習」します。統計的学習理論は、ここで非常に貴重な要素となります.
前提条件としては、システムに必要な直接的なフィードバックを提供するために、自動的に追跡可能な明確に定義された成功/失敗の特性（マーカー）が存在することが求められます。幸いなことに、使用されたバウチャー、実施されたプロモーション、参加されたイベント、またはマーケティングコミュニケーションと確実に関連付けられ自動的に測定可能なその他の顧客行動は、この目的に十分に適しています.
ビッグデータが舞台を整える
ビッグデータは、マーケティングがターゲット設定、評価、最適化を行い、最終的にそのキャンペーンを企業の利益に変換する方法において、根本的な改善がもたらされるための舞台を整えました.
さらに、小売業におけるイノベーションのための技術的障壁はかつてないほど低く、先駆者が業界を変革する競争圧力を生み出すと信じています。ワクワクする時代がやって来ています！
