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BtoBマーケティングにおける見込み客の属性情報と履歴情報。そしてCRMとマーケティングオートメーション

マーケティング マーケティングオートメーション BtoB

 BtoBマーケティングにおいて見込み客情報は大きく二つに分けることができます。『属性情報』と『履歴情報』です。

 属性情報はメールアドレス・役職などの個人属性と、所属企業の年商・業種などの企業属性から成り立っており、購買対象になるのかといった企業目線での関心度に使われる事がおおいです。履歴情報は問い合わせや申込み等の能動履歴と、メールの開封やクリック等の受動履歴に分けることができ、見込み客からの企業に対する関心度を把握することに利用できます。

 見込み客に対してアクションするための「ターゲティング」をするときの抽出条件は、属性情報のみで行われる事が多いのも事実です。上の例に当てはめると企業目線での見込み客に対する関心度のみで確度を上げるためのターゲティングが行われるわけです。

 顧客の関心そっちのけですね。「ターゲティング」などと偉そうな言葉を使っている実体がこのような事であると再認識して、顧客の関心をベースにターゲティングをおこなえるようにマーケティングアーキテクチャを改善する必要があるんじゃないでしょうか? じゃあ、顧客の関心を理解したうえで「ターゲティング」を行うためには、顧客の履歴情報が多ければ多いほどいいのか? というとそうではなく、最近に行動したというタイムリーさが大きなウェイトをしめます。この行動が能動行動であればなおのことです。

 で、もうお気づきの方は多くいらっしゃると思うんですが、この辺って昔からCRMの領域で「RFM」などとしてでずっと言われ続けて来た事です。昨今、マーケティングオートメーションが少しは取り上げられるようになってきましたが、解決できる課題のもとをただせば、CRMで言い古されている課題の再言及である事が非常に多いです。

 言い古されているから駄目なわけではないです。むしろ逆で、「あたり前にやったほうがいい」と言い古されている「ほとんどの人ができていない事」というのは非常に価値があることではないでしょうか。あたり前の事をあたり前にできているという事が競争の源泉ではないかとすら思っています。

 興味関心をひくためには、どうしても流行りのキーワードにとらわれがちになってしまいますが、このあたりの基本は大事にしていきたいです。はい。