データの成熟度と中間の圧迫 – 良好な状態から優れた状態へ移行するという課題

大手テクノロジー企業の優位性とデジタル新興企業の機敏性の間にやや不快な板挟みになっている中堅企業は、データの活用に関して困難な中間点に陥ることがよくあります。 Amazon や Google のような企業は、実験し、改良し、限界を押し広げるための豊富な資金を持っています。一方、デジタルネイティブのグリーンフィールドの新興企業は、技術的負債がないことと、前任者の失敗から学ぶという贅沢から恩恵を受けています。

しかし、ほとんどの中堅企業にとって、データの成熟度（データの機能的な使用から例外的なデータの使用への移行）を達成することは、多くの場合困難な戦いであり、良好なデータから大きなデータへの移行は、技術的なハードルと同じくらい文化的および戦略的なハードルとなります。 。

デジタル トランスフォーメーションへの取り組みは中堅企業では一般的かもしれませんが、多くの企業は依然として頭打ち状態にあります (下記の「データ成熟度マトリックスの中であなたのビジネスはどの位置にありますか?」を参照)。彼らは、運用上は優れたデータ システムを所有していますが、その可能性を最大限に引き出すのに苦労しており、世界が進歩するにつれて企業は過去に囚われ、消費者の目に常に基準を引き上げています。

さらに、多くの中堅企業はこれまでサードパーティ データに依存してきたため、現在のプライバシー規制と Cookie を使用しない追跡の時代への備えが不十分なままになっています。消費者が追跡メカニズムをオプトアウトし、規制の圧力が高まるにつれ、自社データ戦略を優先する必要性が中心となり、問題が複雑になる可能性があります。

これを踏まえると、中堅企業はどのように競争できるのでしょうか?この分野の専門家から聞くかもしれない、やや口先だけの答えは、彼らのアプローチが「より賢く」、「より集中的に」なることです。より微妙な答えは、「追跡してターゲットにする」時代がついに「傾聴して関与する」時代に取って代わられ、企業が顧客エクスペリエンスを向上させロイヤルティを高めるためにファーストパーティデータの豊富な洞察を活用する必要があることを受け入れることから始まります。それでは、そのニュアンスに飛び込んで、問題をどのように支援できるかを見てみましょう。

サードパーティデータへの依存を克服する

企業は長年にわたり、プラットフォーム全体で顧客を追跡しターゲットを絞るためにサードパーティ Cookie に依存してきました。このエコシステムにより、広告の正確なターゲティングが可能になり、高度にパーソナライズされた顧客体験の実現に貢献しました。しかし、サードパーティ Cookie の減少と GDPR や CCPA などのプライバシー優先フレームワークの台頭により、このモデルはもはや持続可能ではなくなりました。企業は現在、Web サイト、アプリ、実店舗などの所有プラットフォームでの顧客とのやり取りから直接収集された自社データに切り替える必要があります。

このプロセスの最初のステップは、ファーストパーティ データを収集、保存、合成するための堅牢なシステムを確保することです。ここで、顧客データ プラットフォーム (CDP) は、さまざまなタッチポイントからのデータを統合することで重要な役割を果たします。難しいのは、マーケティング活動のパーソナライズから製品の推奨事項の調整、顧客サポートの改善に至るまで、このデータを効果的に使用するための戦略を開発することです。

データ収集ツールが進歩しているにもかかわらず、多くの企業がデータ活用の初歩的なレベルに留まっているため、中規模企業は確かにそれが難しいと感じています。私の経験では、かなりの部分が依然として基本的なセグメンテーションとルールベースのマーケティング自動化のレベルで機能しており、市場のリーダーやグリーンフィールドの破壊者が実現する予測分析やリアルタイムのパーソナライゼーションとは程遠いものです。

このギャップは、多くの場合、文化的および組織的な慣性から生じます。企業はシステムに投資しますが、これで仕事は終わったと考え、その機能を最大限に活用できなかったり、改良プロセスを省略したりして、潜在的な成長が手付かずのままになってしまいます。

最も一般的な障壁の 1 つは、最適化の手前で立ち止まってしまう傾向です。多くの企業は、初期のテクノロジー投資によって目標の 80 パーセントを達成しますが、最後の 20 パーセントを達成できず、多くの場合、これが良い結果と本当に素晴らしい結果の違いを生み出します。この取り組みを完了することに消極的なのは、一部には予算の制約があり、一部には段階的な改善の価値が理解されていないことが原因です。その結果、企業は既存のシステムを最大限に活用して最適化を繰り返すのではなく、定期的に再構築を繰り返すことになります。

偉大さへの一歩

この停滞を打破するには、全面的な見直しは必要ありません。代わりに、企業は小さいながらも決定的な措置を講じることができます。まず、データ収集をそれ自体が目的とする考え方から、顧客との有意義な対話を生み出すためのツールとして捉える考え方に転換する必要があります。これは、静的な指標や広範なセグメンテーションを超えて、動的なリアルタイムのパーソナライゼーションに移行することを意味します。

人工知能 (AI) の使用は、この点で変革をもたらす可能性があります。最新の AI ツールは顧客の行動をリアルタイムで分析できるため、企業はカスタマイズされたコンテンツ、プロモーション、エクスペリエンスで対応できるようになります。たとえば、企業は大まかな電子メール キャンペーンに依存するのではなく、AI を活用した洞察を利用して、個々のカスタマー ジャーニーに基づいて (真に) ハイパーパーソナライズされたメッセージを作成できます。このような取り組みは、コンバージョン率を向上させるだけでなく、より深い顧客ロイヤルティを構築します。

さらに、企業は既存の技術スタックを活用するための規律あるアプローチを採用する必要があります。顧客関係管理 (CRM) プラットフォームであっても、電子商取引エンジンであっても、ほとんどの最新のシステムには高度な機能が搭載されています。課題は、特定のビジネス目標に沿った機能を特定してアクティブ化することです。 AI を使用して検索結果を最適化したり、動的なプロモーションを有効にしたり、チャットボットの対話を調整したりする場合でも、企業はまったく新しいシステムに投資することなく、大幅な改善を達成できます。

人間的な要素

データの成熟度にはテクノロジーだけでなく人材や文化も関係しているという事実を決して見失わないことが重要です。組織は、実験、学習、継続的な改善を重視する文化を育む必要があります。これは、行動の遅い企業や慎重な企業にとって不快な場合があり、サイロを打破し、部門間のコラボレーションを促進する必要があります。マーケティング チーム、データ アナリスト、IT 部門は連携して、データの洞察を確実に実行可能な戦略に変換する必要があります。

ここでは、リーダーシップが必要な文化的変化を推進する上で重要な役割を果たします。経営者はデータに基づいた意思決定の重要性を擁護し、すぐには利益は得られないかもしれないが、長期的な成功には不可欠な取り組みにリソースを割り当てる必要があります。大胆で決断力のあるリーダーシップが、停滞と進歩の違いを生む可能性があります。

最後に、目標は必ずしもテクノロジー大手や破壊的なビジネスの能力を模倣することではなく、自社独自の強みや制約に合わせた戦略を立てることです。おそらく、何らかのガイダンスと考え方やアプローチの変化があれば、すでに行われた投資からさらに多くの価値を引き出すことができることがわかります。より深い質問をして、その方法をテストすることは良い習慣です。ビジネスのデータは成熟しており、現実的にそうなる可能性があります。

Neil Trickett は、EMEA 担当マネージング ディレクターです。 デジタルを適用する。

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