あらゆるデータにアクセスして知見を獲得
マルチタッチ・アトリビューション
マーケティングテクノロジー時代にマーケティング担当者に求められるのは、テクノロジーの活用につながる知見です。ところが、マルチチャネルのモバイルマーケティングにおいて重要なマルチタッチ・アトリビューションですら、十分に理解している人は限られます。顧客がコンバージョンに至るまでには情報に触れるいくつものポイントがありますが、これがマルチタッチ・アトリビューションを理解するポイントです。実際のところ、重要性を理解したり活用できている人はほんの一握りで、多くがマーケティングテクノロジーで価値を創出するチャンスを逃しています。
理由の1つはデータソースが縦割りになっていることで、マーケティング部門がAIや機械学習といったテクノロジーを導入しようとすると取り組みが難しくなりがちです。意思決定や売上につながるマーケティングを展開したくても、顧客との関係構築に必要な顧客のデータ、会話だったりメールの履歴にアクセスして情報収集するのは困難です。そこで重要な鍵を握るのがデータの統合とデータです。マーケティングテクノロジーは新しいデータやツールの登場により、あらゆる分野で高度化しました。しかし、顧客インタラクションに目を向けるとデータが増大して、活用できないデータが溜まっていく一方です。
コールセンターはリアルタイムに顧客のデータを取得してきたものの、マーケティングは同様の知見が得られていませんでした。結果としてマーケティング部門は顧客が意図していることや行動、趣向といったトレンドを逃してしまっています。知見を獲得する上で無視できないのが、コールセンターとマーケティングの関係で、両者の結びつきとつながりにスポットライトがあたります。
従来の手法
従来の手法では、コンバージョンに至るまでのマルチタッチではなく、タッチのラストクリックの広告との接触しか把握できていませんでした。マーケティングテクノロジー時代のマルチタッチ・アトリビューションは、ラストクリックのさらに前まで遡り、複数のタッチポイントを把握してマーケティングを実践することができます。何より肝心なのは、コンバージョンの流入元と経路や施策に貢献したキャンペーンの計測、トレンドの検証などです。もしコールセンターが取得した顧客のデータにマーケティング部門が触れることができれば、テクノロジーの活用が加速して効果につなげられるはずです。
マーケティング部門は顧客の操作や通話の内容、顧客の選択などが知りたいものですし、あらゆるデータにアクセスできたらと考えると活用のイメージが膨らみます。マーケティング部門によるコールセンターの膨大なデータへのアクセスは、コールセンターとの化学反応を引き起こします。とはいえデータにアクセスできるだけでは駄目で、連携を図らなくては相乗効果が生まれないです。データにアクセスするのはあくまでも第一歩に過ぎず、本番はそこから始まることになります。
知見の獲得に必要なのはコールセンターとの連携、その点に気がつけばマーケティング部門が抱える問題は案外身近に解決策があることが分かります。勿論、大事なのは獲得した知見をどう活かすかで、宝の持ち腐れにしないことが大切です。コールセンターは、顧客のあらゆるデータを取得することは得意ですが、十分な活用方法については知らないです。一方、マーケティング部門は活用方法を知っていても、肝心のデータが不足していました。両者がつながればデータの活用が始まり、新たな価値を生み出し、データの真価を引き出せる可能性が見えてきます。担当者はテクノロジーを知らなければいけませんし、目標を達成する道のりは決して平坦なものではないでしょう。
MA
価値を生み出す機会を逃し、予算の無駄を発生させ続ける状況を打破する意味でも重要です。一見するとテクノロジーの理解と活用は難しそうですが、MAもその1つと知ると抵抗感は和らぎます。MAはマーケティング活動を簡潔にしたり、自動化してくれるツールです。マーケティングテクノロジーはデータの収集や管理と分析に、顧客体験の向上や広告の最適化など、大きく分けると6つに分類されます。つまり、データにアクセスして知見を得ることは、大きなテクノロジーの一部に過ぎないわけです。
顧客体験の向上にはMAやCMSが該当しますし、広告の最適化にはDSPがあてはまります。マーケティングテクノロジーはこのように定着しているツールが使われており、実は身の回りにかなり浸透しているといえます。ただし、新しいようで新しくないと捉えたり、触れずに興味を失うのは早計です。データにアクセスして知見を手にすることは依然として有効で、テクノロジーを駆使して価値を生み出さなくてはいけないのは確かです。まずはいかにしてデータにアクセスするか、次にどういったデータを取得するかが大事です。膨大な情報は上手く捌けなければ意味がありませんし、洪水のように流されてしまっては駄目です。
マーケティング部門には取得するべきデータ、分析しなくてはいけないデータがいくつもあります。それを知ることが先決で、活用方法を考えることも必要になってきます。既にツールは揃っていますから、後は連携を図り効果を生み出す取り組みをするだけです。テクノロジーの活用においてマーケティング部門がアクセスすべきは、コールセンターが蓄積しているデータです。どのようにアクセスするか、連携するかが大切ですから、アクセスや連携そのものを迷う必要はないです。一度データへのアクセスが始まれば、新しい時代の幕は開けたも同然です。
コールセンターが持っていて、マーケティングが触れていないデータは、それこそ眠っているお宝だといえるでしょう。知見を獲得してからが本番で、成果につながるデータの活用やテクノロジーの取り組みが求められます。この段階はまだ第一弾に過ぎませんから第二弾、第三弾と取り組むことが待っていますし、その道のりは長くて険しいです。
行く末に何があるかは進んで見なければ分かりませんが、少なくともできることが増えてマーケティング活動が活発化するのは間違いないです。
コールセンター・エンゲージメントとマーケティングをつなぐ
コールセンターのエンゲージメント
コールセンターのエンゲージメントは、マーケティングとつなぐことが、マーケティングテクノロジーの時代に必要です。デジタルマーケティングと、そしてこれまでのコールセンターのテクノロジーには距離がありますが、サービスの利用によってつなぐことができます。ポイントはデータプロバイダーやプラットフォームの統合で、マーケティング部門からコールセンターのデータにアクセスできるようにするのが肝心です。
データはCRMシステムなどに取り込むことで、マーケティングにコールセンターのデータが使えるようになります。マーケティングテクノロジーのエコシステムに取り込むと、様々なプラットフォームへのデータの移行が実現します。マーケティング部門が取得できるデータは、顧客が入力するキーワードや通話の発信元にコールセンターの通話ルーティング先、通話の理由や通話後の分析結果などです。
自動音声応答システムで顧客が選択したオプションも、コールセンターのデータから取得できます。顧客がどのチャネルを使用するかに関わらず、取得したデータは使用可能です。データの取得は両者をつなぐサービスを利用すれば難しくないですが、活用となるとどう活かすか考える必要が出てきます。需要を創出するには、そのメリットはなども、コールセンター・エンゲージメントとマーケティングをつなぐことで考えることができるポイントです。見込み顧客をターゲットに広告を打ち、広告に反応した場合にタッチポイントを含むデータがプログラムに取り込まれる、そういうデータの使い方もできます。カスタマージャーニーを分析してタイミングを抽出すれば、ビジネスを最大化する広告につながります。
CRMシステムにない会話だったり、オンラインでのやり取りのデータを統合して、機械学習エンジンに拡張するやり方もあります。機械学習を見込み顧客の予測に活かし、優先順位をつけてエンゲージメントを図る、営業リソースへの予測的なルーティングもできます。コールセンター・エンゲージメントと、マーケティングをつなぐテクノロジーの融合は、これからの時代に欠かせないデータ活用の方向性です。
取得できるデータから価値を生み出すには、マルチタッチ・アトリビューションの理解が問われます。マルチタッチ・アトリビューションはコンバージョンの直前ではなく、そこに至るまでの複数のタッチポイントを計測するものです。どのようなカスタマージャーニーであっても、接触が行われた広告チャネルが成果に反映されます。顧客の行動は、最終的にアプリをインストールするような結果でも、顧客によって途中のタッチポイントが異なります。ファーストタッチやラストタッチ以外のポイントも把握できるので、広告戦略を立てるのに役立ちますし最適化を図る材料が得られます。こういったことができるのも、コールセンター・エンゲージメントとマーケティングで実現する連携です。
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コールセンターとマーケティングのつながり
マーケティングテクノロジー時代のコールセンター・エンゲージメントは、One to Oneをさらに推し進めた戦略が不可欠です。そのため、コールセンターとCRMシステムの連携は必須になっていますし、マーケティングとのつながりもなくてはならないです。広告の内容や質も大事ですが、タイミングも重要性が増しています。いずれも顧客のデータを取得、分析しなければ最適解が見えませんから、双方のつながりと連携はとても大切です。顧客と接点ができたことに満足しないでより強い関係性や関わりを強めようとすると、エンゲージメント・マーケティングの出番です。マーケティングテクノロジーをあてはめると、コンテンツの制作や顧客参加型の情報発信、ブランディングなどデータが活きる道が見えてきます。
AIや機械学習も取り入れると、データを分析して制作するコンテンツの質を高めたり、参加に魅力を感じる情報発信が可能となります。発信する情報を顧客に合わせてパーソナライズできるので、エンゲージメントの強化に期待が持てます。コミュニケーション手段の選択にも活かせますから、コールセンター・エンゲージメントとマーケティングのつながりが、顧客とのつながりの強化に結びつきます。これらの連携なしに顧客との関係性を強めるのは難しく、従来のやり方ではいずれ行き詰まってしまいます。
テクノロジーは壁を乗り越える突破口を見つける手段でもあり、コールセンターに蓄積されているデータがまさに鍵です。コールセンターとマーケティングの連携が上手くいくと、見込み顧客が獲得しやすくなったり、育てやすくなる効果を発揮します。それはマーケティング戦略が改善するからで、広告によるマーケティングであれば、貢献度の高い広告パートナーが判明したり、顧客の辿った経路が戦略に活かせることが大きいです。これもデータの活用がなければ始まりませんし、価値を引き出すマーケティングテクノロジーがあってこそです。
コールセンターとマーケティングのつながりで重要なこと
コンバージョン率のアップはマーケティング部門の重要な目標ですが、前提となるのはコールセンターのデータをリアルタイムに取得することです。見込み顧客の獲得はその第一歩ですが、エンゲージメントを意識してデータの分析や活用を考えると、充実するデータソースからビジネス機会を生み出すことができます。大切なのはコールセンターとマーケティングのつながり、連携の結びつきと言っても過言ではないです。
両者のつながりは、顧客と企業のつながりを強化することになるので、顧客満足度を高めて維持するためにも重要です。インターネットの普及で顧客の購買行動は複雑化しており、エンゲージメントを高めて関係の安定化を図ることが欠かせないです。コールセンターも問い合わせとクレーム対応ばかりではなく、顧客の情報を収集する大事な役割を担い始めています。顧客情報を集めて関係性を管理したり、分析して個人に合わせたアプローチをするのはどの企業もやっていることです。だからこそコールセンターとマーケティング部門の関わりを強め、テクノロジーを駆使して顧客の行動を詳細に把握する分析が必要になります。データの量も大切なポイントですが、多くの活用方法を見つけることも大事です。
データを有効活用
データの価値を引き出して活用する
マーケティング部門がコールセンターの顧客データを取得したら、次は有効活用をする番です。データは大量でも持っているだけでは意味がなく、価値を引き出して活用してこそ意味が生まれてきます。マーケティングテクノロジーでデータが有効活用できると、見込み顧客のアクションを予測したり、カスタマーエンゲージメントが可能です。有効活用は見込み顧客とコールセンタースタッフのマッチングを最適化するので、予測的なルーティングが加速します。
マッチングの改善にはAIと機械学習が適しており、予測とルーティングの構築に役立ちます。これらはデータの有効活用の一部で、従来の活用方法とはまた違ったアプローチです。充実するデータソースに高度なテクノロジーを組み合わせると、データの有効活用が進むという一例です。予測的な顧客対応が実現するので、早期から顧客のアクションに備えたり、速やかに応じることができます。
企業の対応チャネル選択も、顧客にとってはカスタマーエクスペリエンスを左右する大事な要素です。対応スタッフのミスマッチも顧客満足度に影響しますから、高度なデータ分析を活かして現場に適用するのは理に適っています。データソースが大きければ、より大きな成果に結びつくチャンスが生まれます。ただ、分析が不十分だったり活用方法が限られていると、データの価値は活きてこないです。
データを有効活用するために必要なこと
最大限のデータ活用にはやはり、AIと機械学習が不可欠でこれらの活用も必要です。データを有効活用すると、見込み顧客の購買の可能性が予測できたり、予測結果が販売担当者に引き渡せます。情報共有と一貫した管理体制があれば、顧客の段階に合わせた対応がシームレスに行えます。見込み顧客が今どの段階にあるのか理解するのにも、データの有効活用を欠かすことができないです。
リアルタイムに対応する重要性が増している昨今、顧客が感じる対応のズレが違和感を生み離脱を招きます。顧客は企業に自分のことを分かっている存在で、いつでも満足させる対応に期待します。企業が顧客のことを知らなければ、カスタマーエクスペリエンスの向上は不可能です。コールセンターの対応でスタッフの参考になる情報はとても重要です。それは顧客のデータそのものよりも、分析して導き出された結果の方です。生のデータは調理されていない食材と同じですから、鮮度が良くても本当の美味しさを知ることはできないです。
AIや機械学習を使った分析はデータの調理にあたり、データの価値や活用方法を引き出すことに他ならないです。切れ味の良い包丁があっても料理人の腕が伴わなければ駄目なので、包丁を研ぎつつ料理人も鍛えるのが望ましいといえます。常に準備ができていて必要な時にポテンシャルが発揮できる料理人は、リアルタイムの対応が求められる顧客対応において、担当者に顧客の理解に役立つヒントを与えます。顧客の基本情報に対応の履歴、ルーティングの最適化といずれもスタッフに必要なものです。当然、顧客に最適なスタッフのマッチングも、データの有効活用によって実現することの1つです。手が空いているスタッフに自動的に割り振る従来のルーティングは機械的で、時に顧客とスタッフのミスマッチを引き起こします。顧客の行動からパターンを分析して最適解を導き出すデータの活用は、まさにインテリジェンスです。
AIや機械学習による分析は、膨大で複雑なデータも瞬時に、正確性を持って結果を導き出してくれます。スタッフが判断する対応には、判断に時間がかかったり対応に限界がありますが、顧客の体験を改善するには限界を超える必要があります。データの有効活用が問われる時代ですから、収集と蓄積だけでなく活かす方向に舵を切って、テクノロジーを味方につけた戦略が勝敗を分けます。豊富なチャネルで顧客との接点を増やすことは大事ですが、パーソナライズで顧客体験の改善を図り、カスタマーエクスペリエンスを改善させることが肝心です。AIと機械学習が全てというわけではなく、場合によってはスタッフの判断と対応がベターになることもあります。
ただし経験や勘に頼る人の判断には間違いも多く、安定的にカスタマーエクスペリエンスを高めたり維持するのは難しいです。価値観や顧客のニーズが多様化していることからも、顧客対応には難しさがあります。誤った対応はエンゲージメントの低下を引き起こし、顧客の気持ちが離れる原因になるので注意です。AIと機械学習によって予測的なルーティングが得られることは分かっているので、カスタマーエクスペリエンスを向上させたいならデータの有効活用を実践するのみです。
AIと機械学習を使った分析でビジネス機会の可能性
顧客に価値をもたらす最適な対応は、顧客の行動やトレンドで変わってきます。顧客の基本的な情報だけでは不十分ですし、行動に関するデータが古いと活用しても逆効果です。最新のデータをリアルタイムに分析して顧客の今の状態を把握する、それが有効活用から考えるベストなデータの使い方です。効率的な対応で早期に疑問が解決すると、顧客に企業に対する親しみが生まれて顧客満足度が上がる結果に至ります。コールセンターには毎日膨大な問い合わせが寄せられますが、スタッフのスピーディーな対応に加えて共感も大事です。
悩みに寄り添い親身になって対応すると、顧客は喜びを覚えて信頼を寄せます。その共感を持って対応できる状況こそが、データの有効活用によるサービスの提供で生まれる価値です。電話やメールで個別に対応する時代ではありませんし、一元化されたデータが存在しないことは考えられない時代です。チャットやSNSの対応の拡充を図れば良いという単純な時代でもなく、チャネルの壁を超えた高度な対応が求められています。大きな成果につながる顧客対応の鍵はデータ活用にあって、AIと機械学習を使った分析でビジネス機会の可能性が広がります。有効活用には知識とノウハウが必要ですから、どこも知識の蓄積とノウハウの確立に努力を注いでいます。マーケティングテクノロジー時代の荒波を乗り越えるには効果的なデータの活用が欠かせないので、活用方法を知ることが大きな一歩につながります。
さらに有効なキャンペーンを作る
データを手にしたマーケティング担当者は、価値を引き出すべく分析して活用しようとします。しかし、コンバージョン率が上がらないことには意味がないので、効果的なキャンペーンを作って活用することが必要です。幸いなことに、チャネルの増加で得られるデータは増えていますし、今まで詳細に知りえなかったことも把握できます。
電話やメールからチャットボットとのやり取りを含めて、今や手に取るようにデータが活用可能です。データの量が増えると、それだけ活かしきれていない未開拓の部分が出てきます。未開拓のデータにこそ、有効で効果的なキャンペーンを作成するヒントが隠れています。コールセンターのデータにマーケティングテクノロジーを組み合わせてキャンペーンを強化すると、ビジネスの機会を生み出し持続させられます。これは主にアウトバウンド業務で活きてきますが、インバウンド業務と統合するシステムがあれば、多チャンネル対応と共にシームレスな顧客対応が実現します。有効性が高まると見込み顧客を特定したり、獲得して選定することがスムーズになります。成約率も高められますし、離反を防ぎつつ継続的な購買を促進することができます。
キャンペーンの有効化を図る
コールセンターとマーケティングの連携に加えて、データの活用とそれによるキャンペーンの作成も、ある意味でシームレスなつながりです。ビジネス機会は数を撃てばあたるものでもなく、効果を考えて実施することが不可欠です。有効性が低いキャンペーンを作成してアウトバウンド業務に用いると、顧客の疑問や不満が解消しきれないです。最初のコールで顧客を満足させられないと、インバウンドコールは減らず、スタッフの負担軽減と業務効率化の効果が発揮しないです。キャンペーンは有効なことが作成の大前提ですが、さらに有効性を高めて効果を引き出す作成が必要になります。実施と効果の測定、改善のサイクルは確かに有効ですし効果が高まります。ただ改善の効果が小さく、サイクルを繰り返す回数が増えるようでは不十分です。
AIと機械学習を用いるマーケティングテクノロジーは、少ない回数で効率的にキャンペーンの有効化を図ることができます。膨大なデータが活かせる強み、学習に基づく多角的な分析で有効性の高いキャンペーンを導き出せるのが理由です。コールセンターの顧客とのやり取りは、キャンペーン作成の貴重な情報ですし、未開拓のデータが多いほど分析のしがいがあります。マーケティングテクノロジーで異なるチャネルのデータの統合が図れるので、一元的に過去のやり取りが把握できます。マーケティング担当者が手動でキャンペーンを作るにしても、把握しやすい状態でデータを多角的に分析できるのは強力です。
キャンペーンのリアルタイム性
スピードやリアルタイム性が求められるケースもあるので、AIや機械学習の活用が前提になりますが、それでも効率良くキャンペーンが作成できるとしたらかなりのアドバンテージです。有効なキャンペーンの作成にはデータの蓄積とノウハウが欠かせないです。データはコールセンターが取得したものを使うとして、問題は効果的に使うためのノウハウです。個人の経験に基づくノウハウは属人化しているので使いにくく、誰にでも有効とは限らないので注意が必要です。逆に使いやすいのはマーケティングテクノロジーによる分析の結果と、蓄積されたノウハウです。
柔軟性とスピード感を考えれば、顧客のターゲティングとフローの設定やこれらの管理、自動化ができる仕組みの活用です。統合的なシステムを確立したり、効果につながる運用があってこそですが、軌道に乗ればデータ活用による有効なキャンペーンが形になるのは時間の問題です。結局のところ、キャンペーンによる効果はデータ収集と分析、効果の測定といったサイクルの繰り返しで成り立ちます。問題を見つけて改善に取り組まなければ、顧客との揺るぎない信頼関係を構築するのは困難です。
有効化なキャンペーンの実現には
有効性の高いキャンペーンで早い段階から顧客にアプローチすると、顧客の企業に対するロイヤルティが高まり、より永続的なものとなります。キャンペーンは数あるマーケティング施策のうちの1つですが、重要性の高さはいうまでもなく欠けてはいけないです。有効なキャンペーンの実現には管理もまた重要で、コールとキャンペーンの効率化をセットで捉えて作成することが肝心です。設計が簡単なことも大事ですし、すぐに作成して速やかに展開できたり、変更が容易なのも有効活用のポイントとなります。効率が高められたコールセンターと、テクノロジーでデータ活用が極まったマーケティングの連携は、相乗的に優れた効果を発揮します。カスタマーエクスペリエンス、ひいては顧客満足度の向上に結びつく要素は判明しています。
効果の実現でネックとなるのはやり方を知らないこと、試行錯誤の繰り返しに陥ってしまうことです。テクノロジーの力を借りることは恥ずかしいことではなく、むしろ限られるリソースの活用と価値を引き出すことに寄与します。経験から自信が高まれば、顧客に対するエンゲージメントに積極性が生まれますし、有効なキャンペーンを作成して運用コストを抑えつつ顧客に効果的なアプローチが実行できます。顧客の希望に柔軟な対応が可能なので、顧客満足度は右肩上がりとなるでしょう。必然的に顧客の期待度は高まり、高まったところで最適な対応ができますから、結果として残るのは企業に対する信頼とロイヤルティです。
有効なキャンペーンをさらに有効化できれば、企業のマーケティング施策は軌道に乗ったも同じです。キャンペーンの有効化を図るヒントはパーソナライズで、企業が自分を見てくれていると顧客に感じさせるキャンペーンを作るのに必須です。アウトバウンド業務でエンゲージメントを高めたいなら、特にパーソナライズを意識することが必要となります。有効性の高いキャンペーンがアウトバウンド業務のコールを効率化、コンバージョンの最大化に寄与するので、重要性はいうまでもないです。
コールセンターとマーケティングの連携はマーケティングテクノロジー時代に避けて通れないもので、いかに効果を引き出すかが問われています。
