マーケティング予測：概要とベストプラクティスを解説
マーケティングは、企業の予算の大きな割合を占めています。ガートナーのレポートによると、企業は平均で、予算の9.5％をマーケティングに費やしています。そのため、マーケティングに投資する前に、最も成功する可能性の高い施策を見極める必要があります。
マーケティング予測は、どの施策が最も高いROIを示すのかを予測するのに役立ちます。本記事では、マーケティング予測の概要、構成要素、ベストプラクティスを包括的に解説します。
マーケティング予測とは？
マーケティング予測とは、特定のマーケティング施策が成功する可能性を予測するための包括的なデータ分析です。 その目的は、チャネル全体で適切なマーケティング施策と広告施策を展開し、時間と予算を的確に配分することにあります。
マーケティング予測の利点
経営陣や利害関係者は、マーケティングリソースが適切に使用されていることを把握する必要があります。The CMO Surveyによると、一般的な企業は、マーケティング予算の8.9％をマーケティング分析に費やしており、その額は今後も増加し続ける可能性があります。分析ツールとしてのマーケティング予測には、いくつかの利点があります。
- 計画の改善： マーケティング予測は、成功する可能性が高い施策とそうでない施策を明らかにします。それらのインサイトをもとにイノベーションを促進し、戦略を改善できます
- 意思決定の簡素化： 責任者が十分なデータを確保していれば、最小限の議論だけで最も効果的なマーケティング戦略を見出すことができます。直感ではなく事実にもとづいて意思決定をおこなうことで、従業員は自信を持って業務に取り組むことができます
- 予算編成とスケジューリングの強化： 調査にもとづいた予算編成により、リソースを適切な施策やチャネルに容易に配分できます
- 健全なリスク管理： マーケティング予測は、戦略的なリスク予測を通じて大きなトラブルを回避し、必要な対応をおこなうのに役立ちます。これにより、予想外の事態に遭遇するリスクを低減できます
マーケティング予測の要素
効果的なマーケティング予測を実現するには、データ、市場規模、ターゲットオーディエンスを考慮する必要があります。
1.正確なデータ
マーケティング予測において、正確性は不可欠な要素です。施策の成功率を過大評価すると、時間と労力の浪費、過剰在庫といったリスクにつながります。一方、施策を過小評価すると、需要に対応できなくなります。正確なデータは、マーケティング施策に関して正確な見通しを立てるための出発点となります。
まず、マーケティングの目標とそれを実現するために費やすことのできる時間と予算を把握しましょう。予算が限られており、6ヶ月間の電子メール施策のみ実施可能な場合は、その施策に重点をおいて予測をおこないます。他のオプションを検討する余地も残しつつ、現実的に達成可能な目標を設定することが重要です。
続いて、現時点で利用可能な一般的な統計データとレポートを収集します。
- 3rdパーティデータ：Google Trends、政府統計、業界トレンドレポートなど
- 企業データ：過去の売上レポート、競合分析、顧客からのフィードバックなど
自社のコマースサイトに優れた分析ソフトウェアを導入すれば、顧客に関する貴重なインサイトを収集し、マーケティング予測に役立てることができます。
2.市場規模
市場規模とは、製品を販売できる可能性のある顧客の数を表します。TAM（Total Addressable Market）は、特定の製品が獲得できる最大の市場規模を指します。TAMを計算するには、潜在顧客の総数に製品の価格を掛けます。
顧客が誰で、何を購入したいと考えているのかを把握することが重要です。その際、市場全体の規模から、多少なりとも市場シェアを確保できると仮定するようなトップダウン手法ではなく、製品が特定のオーディエンスにどのようにリーチできるのかを示す、ボトムアップ手法を採用しましょう。
また、マーケティング予測は、市場の潜在的な規模を明らかにし、ビジネスを成長させる余地があるかどうかを判断するのに役立ちます。経済的な大きなトレンドにより、人々の購入が促進されることもあります。例えば、ガソリン価格の上昇により、電動自転車の売上が増加するといった具合です。新たな市場に進出する際は、経済の変動とセールスサイクルを考慮し、一時的なトレンドに捉われすぎないようにしましょう。
3.ターゲットオーディエンス
ターゲットオーディエンスをセグメンテーションし、市場における自社製品の位置付けを把握しましょう。最善の方法は、ペルソナを作成することです。
ペルソナとは、特定のタイプの顧客像を指します。オーディエンスデータを統合することで、自社に最適な顧客像を構築できます。デモグラフィック情報や業種をもとに架空の顧客像を構築することは、クリエイティビティが要求される作業です。優れたペルソナを活用すれば、マーケティング予測を大幅に改善できます。
ここで留意すべき点は、ペルソナは静的なものではなく、継続的に調整する必要がある、動的なプロファイルであるということです。ターゲットオーディエンスは、常に変化し続けています。そのため、さまざまな状況における購買要因を把握し、顧客の行動を促すトリガーを見出すことが大切です。
マーケティング予測のデータソース
CDP（顧客データプラットフォーム）やCRM（顧客関係管理）から入手したハードデータに加えて、自社製品に精通している人々からも有益なインサイトを獲得し、マーケティング予測を強化できます。
経営陣の意見
製品の実行可能性と、特定の戦略が成功する可能性について経営陣に意見を求めることは、優れた出発点となります。各部門の最高責任者は、多くの場合、これまでに大きな危機を乗り越えた経験があり、優れた実績と課題解決能力を有しています。経営陣は、各地域のマーケティング責任者と定期的に会議をおこない、成果を上げている施策はどれか、大きなインパクトを生み出す戦略は何かについて、意見を共有できます。
顧客／チャネル調査
顧客調査を実施し、特定の製品やメッセージに対する反応を検証しましょう。マーケターは、実店舗やオンラインストアなどのチャネルごとに調査したり、特定のオーディエンスセグメント（例：米国の中高年男性）をターゲティングしたりできます。
これらの調査データは、マーケティング予測で活用できます。ただし、これらのデータは、オーディエンスの関心を的確に反映していますが、必ずしも売上を予測しているわけではありません。
販売予測法
営業担当者は、日々、製品の販売に携わっているため、将来的なビジネスの成長について有益な見通しを提供できます。販売予測法は、営業およびマーケティングの成果を予測するための、営業部門による包括的な調査です。
営業担当者は楽観的な傾向があるものの、特に短期的な予測では、貴重な意見をもたらしてくれるでしょう。販売予測法を活用すれば、さまざまな地域における、製品やマーケティング戦略の成功率を把握できます。
専門家の意見
専門家という第三者の意見は、有益なインサイトをもたらしてくれます。しかし、単に専門家グループの意見を求めるだけでは、必ずしも適切な結論を導き出せるとは限りません。そのため、定量調査と並行して実施することをお勧めします。
マーケティング予測の手法
定性調査、履歴調査と予測、因果関係分析など、マーケティング予測にはいくつかの手法があります。自社に最適な手法を見つけるには、できる限り多くの手法を実践し、その成果を比較検討する必要があります。
デルファイ法
デルファイ法では、匿名の回答者に個別に質問をおこない、獲得した結果を回答者全員で共有した後、再度個別に回答を求めることを数回繰り返し、それらのデータを集計して、平均値を導き出します。この手法は、従来の専門家グループインタビューよりも制御しやすく、より正確な結果を得られます。
相関分析
さまざまな変数間の相関関係を検証することで、より高度なマーケティング予測を実現できます。最も単純な方法は、散布図を使用して、マーケティングの成果に対する市場要因を追跡することです。下図のように、複数のトレンドが同じ方向に移動する相関関係を把握できます。
例えば、CTAのクリック数がメール施策によって増加するかどうか、Facebook広告を通じて、製品の動画が何回再生されるのか、といったことを検証できます。
複数のトレンドを同時に考慮すると、分析プロセスは複雑になります。また、相関関係と因果関係は同じものではありません。トレンドだけでなく、他の要因や手法も考慮しましょう。
時系列予測
時系列予測では、さまざまな手法を用いてマーケティングの過去のパターンを調査し、それらを今後の施策に反映させます。例えば、過去1年間でwebサイトのトラフィックが4％増加した場合、今後もその傾向が続くと予測できます。その増加率が時間の経過とともに減速または加速している場合は、それも考慮します。
ここでの課題は、市場が常に安定しているわけではないということです。季節変動や循環変動だけでなく、予測できない変動も予測結果に影響を与えます。そうした変動を分析しやすくするために、調整をおこないます。例えば、移動平均法では、過去の一定期間の平均値を連続して計算します。指数平滑法は、移動平均法の一種であり、直近のデータを重視します。
応答モデル
応答モデルでは、顧客から直接提供されたデータを利用します。過去のマーケティング施策に対する顧客の反応を把握することで、今後の施策に対する顧客の反応を予測できます。例えば、顧客が製品に対して支払うのに妥当だと考えている額を特定できます。
デモグラフィック情報、ソーシャルネットワーク、製品やサービスの利用期間などのカテゴリーごとに顧客をセグメンテーションし、スプリットテストを実施することで、さまざまなセグメントに対する複数の戦略の効果を一度に検証できます。
例えば、ターゲットオーディエンスを3つのグループに分割します。セグメント1には、割引オファーを提供します。セグメント2には、製品をひとつ購入すると、同じ製品をもうひとつ無料で贈呈します。セグメント3には、オファーを提供しません。検証結果を分析し、どのオプションがターゲットオーディエンスに最適なのかを判断できます。
ここで重要な点は、各変数を単純なものにするということです。オプションを追加すればするほど、分析が複雑になり、精度が低下します。
マーケティング予測データを一元管理
マーケティング予測では、どの施策がオーディエンスのニーズと自社の目標に対して適切であり、最も高いROIを生み出すのかを正確に予測できます。
自社に最適な指標を特定し、どのようなデータが必要なのかを把握できたら、データを収集および分析するためのツールを導入しましょう。そのようなツールは、あらゆる顧客データを一元管理し、さまざまなマーケティング予測手法を活用して、最も効果を発揮する施策を見出すのに役立ちます。
Adobe Campaignは、POSシステム、デジタルコマース基盤、オフラインプログラムなどの幅広いマーケティングエコシステムと、大規模なデータベースを結びつける役割を果たします。あらゆるデータを単一の基盤で分析することで、市場と顧客の理解を深め、より的確なマーケティング予測によって売上を向上できます。
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