マーケティングオペレーションにセルフサービス分析を活用するための方法おすすめ3選

私のキャリアは、マーケティングアナリスト、Tableauの認定スーパーユーザーから始まりました。振り返って考えてみると、今私ができることは、当時できたこととは比べようがないほど変わっています。2015年当時、Tableauで何時間もかかっていた処理が、ThoughtSpotでは文字通り数分で完了できるのです。 

マーケティングオペレーションで重要なのは、アトリビューションとコンバージョン率の2つです。まず、案件パイプラインのボトルネックを特定し、プロセスの進め方を考えます。次に、有効なチャネルを見つけ出し、そのデータをチームに提供します。そして、うまくいっている分野の底上げを図るのです。 

ここでは、私がどのようにセルフサービス分析を活用して成果を出しているのかと、それを実践する方法をご紹介します。

二重ドーナツグラフは、私がよく使うThoughtSpotのビジュアライゼーションです。これを使用すると、2つのデータセット間の不整合を素早く確認できます。

たとえば、異なるステージにある案件の数を1つの画面でまとめて確認できます。このビジュアライゼーションを使うと、問題があった場合にすぐに特定できます。 

たとえば、インサイドセールスが獲得したリードで、最初の顧客ミーティングからステージ2へのコンバージョン率が低いことが判明した場合を考えてみます。コンバージョン率が低いという情報だけでは、あまり役に立ちません。もし私がインサイドセールスの担当者に連絡して、リードの大半が失われつつあると知らせても、担当者は私にその理由を尋ねるだけでしょう。それよりも、実際の原因までドリルダウンして、行動に結びつくインサイトを特定する方がはるかに役に立ちます。  

たとえば、データをドリルダウンしたときに、リードへの最初の電話の後にリードから連絡がなかった、またはリードの購入準備が整っていなかったことが判明したとします。そうであれば、顧客ミーティングの質に問題があったということが判明するため、顧客ミーティングを設定する前のディスカバリープロセスを改善する方法を提案できます。逆に、コンバージョンに至った顧客ミーティングをドリルダウンして、そのインサイドセールスのやり方がいかに異なっているかを突き止めることもできます。 

私たちは、営業担当者を問題に巻き込むのは避けるべきだと思っています。しかし、問題をもう少しドリルダウンしてから担当者に連絡すれば、問題点を示すだけでなく、データに裏打ちされた解決策を提示することもできます。 ThoughtSpotでは、営業とマーケティングの足並みがよく揃っています。これは全員が同じデータを参照しているという事実に大きく起因していると考えています。 

マーケティングオペレーションでは、通常、四半期ごとの目標達成だけを考えるのではなく、常に改善を心がけています。優先順位は日々変化するのです。 

しかし、チームにとってコンバージョン率は常に大きな検討課題となります。データがすぐに利用できるのであれば、データを共有する前にさらに深くドリルダウンできます。私は他のチームとデータを共有する前に、質問されそうな事項には前もって答えを用意しておくようにしています。たとえば、次のような質問を想定します。 

• アトリビューション：これらのMQLはどこから得られたのか? 

• ペルソナ：誰と会話したのか? 

この場合も、コンバージョン率についてドリルダウンして得られたインサイトを活用して、即時のアクションを促します。たとえば、営業チームに連絡して、「コンバージョンに問題があります。解決策として次のような方法を提案します」と伝えることができます。または、マーケティングチームに連絡して、「このキャンペーンは、コンバージョンに対してコストがかかりすぎているようです。方針を変えて、コンバージョン率の高いペルソナに注力してはどうでしょうか」と提案することもできます。 

ドリルダウン機能を使って私がよくやるのは、もう少しアプローチするだけで成約する可能性が高い見込み顧客のリストを営業に渡すことです。 データを使って、通常は気付かないような案件を見つけ出したときの達成感は格別です。

私は定期的に、すぐに対応が必要であるにもかかわらず、営業が重点的に取り組んでいない見込み顧客を洗い出しています。これらは、これまで見過ごされていたとしても、今後成約に至る大きな案件になる可能性があります。  

私が実際に調べていることを紹介します。ここで1人の担当者が受け持っている見込み顧客のリストを見てみます。ドリルダウンしながら検索を変更すると、次のようなさまざまな要因でフォーカスされていない見込み顧客を除外できます。

• [X]件以上のリード/コンタクトがあるか? 

• そのコンタクトは、製品、エンジニアリング、ビジネスインテリジェンスといった関連部門からのものか? 

• その見込み客には、ThoughtSpotを利用するに適した収益があるか?

これらが完了すると、コンバージョンの可能性が高いが、これまでアプローチされていなかった見込み顧客のリストができあがります。 

このレベルの詳細なインサイトがあれば、短期間で成約できる可能性のある見込み顧客のリストを営業に提供することができます。

2016年当時、このような処理をTableauで行ったとしたら何時間もかかったと思います。ThoughtSpotのセルフサービス分析を使えば、文字通り数分で完了します。Snowflakeでライブクエリーを実行しているためです。

データだけでは不十分

営業とマーケティングチームがアクションを取れるように、適切なインサイトをまとめる能力が必要になります。もちろんデータは必要ですが、そのデータを使ってストーリーを伝える能力も必要です。また、情報を素早く取りまとめ、次のアクションをインサイトに基づいて判断できるようになる必要もあります。 

基本的には、ThoughtSpotのようなセルフサービスの分析プラットフォームを使用するという選択肢と、別のBIツールを使用して、いつまでも終わらない処理に時間を費やすという選択肢があります。後者の場合は何時間もかかるでしょう。 

マーケティングのプロがThoughSpotによってコンバージョン率を最適化している方法について、さらに詳しくはこちらで確認してください。または、無料トライアルを開始して、ご自身で確かめることもできます。