short note: 営業・マーケ / 広告・販促 / 店舗・EC DXPO東京23 2日目

2023年8月25日

今日もマーケティング視点のセミナーでした。
うちは所謂客商売ではないのでそのまま適用できる所は多くないと感じましたが、例えば物販やサービス業なら即有効と思われる非常に有用な内容ばかりでした。

営業・マーケ/ 広告・販促 / 店舗・EC DXPO東京23 2日目セミナー4本
(8月25日東京ビッグサイト東展示棟)

以下メモ書き

セミナー1
伝説のマーケッターが語る！Webマーケティングの成果を最大化する極意とは
(株)北の達人コーポレーション代表取締役社長木下勝寿氏

・会社は北の快適工房、D2C 7割定期購入
・ロングセラー商品カイテキオリゴ必死でカニを売っていたのにこっちの方が売れた
・ニッチマーケット訴求商品アイキララ目の下の悩みに特化したアイクリーム満足度、リピート率90%超
・ディープパッチシリーズギネス記録
・Web広告、多い時は月間5億位掛けていた
・ファンダメンタルズマーケティング対象企業の分析
・テクニカルマーケティング数字分析、フィードバックデータをもとにする
・ファンダメンタルズ領域情報収集コンセプトワーク
・テクニカル領域クリエイティブ広告運用
・誰に、何を、どのように
・誰には、属性より価値観
・何をコンセプトワークターゲットが違えば訴求することも違う
・どのように表現方法
・3C分析によるUSPの抽出誰、何の設定の仕方
・商品、ユーザー、競合

ユーザーX商品
・イノベーション、アドバンテージ、オーソリティ、コスト

ユーザーX競合
・プロダクト競合
・メソッド競合
・インサイト競合
・競合が存在しないブルーオーシャン

商品X競合
・商品の優位性

・競合が多くても市場が大きければ問題なし
・ブルーオーシャンに見えてもそもそも市場が存在しない場合もある

・ユーザーニーズの9段階分類段階によって伝えることが変わる
・情報は2つ
・フィールド情報 0から集める情報
・オリエン情報フィールド情報を元に代理店やクリエイティブ部門用にまとめた情報

・1次クリエイティブ→ブラッシュアップ→（） →2次クリエイティブ
・2次クリエイティブを作れる人をマーケッターと呼ぶ、それ以外はクリエイター
・正しいABテスト何、どうのレイヤーを分けるべき
・テクニカルで利益を出す
・CPO 顧客一人当たり獲得コスト
・LTV 顧客一人当たり一定期間売上
・利益 LTV-CPO
・売上最大化と利益最大化は違う
・イノベーター理論 CPOが低い
・利益が悪化するタイミングがある、売上ばかり見ない
・売上最小化、利益最大化の法則
・グロスでなく分けて見て、比較する
・上限CPOを超えた広告をストップ
・プロモーションマトリックス
・目立つプロモーション
・目立たないプロモーション
・プロモーションの目的は目立つことではなく利益を出すこと
・スキルが低いマーケッターほど目立つプロモーションを自慢する
・Webマーケッター (対策)なのか、デジタルオペレーター (配信調整)なのか
・ファンダメンタルズ指示出し→テクニカルAi広告作成→オペレーション出稿
・AI活用で効果数十倍、数百倍

セミナー2
Web広告費300万円の壁を打ち破る！クリエイティブ起点でLTVを最大化する手法とは？
(株)ガラパゴス執行役員内藤太郎氏

・マーケティング業界は進んでいそうで進んでない
・会社は15期目、はじめはiPhoneアプリ作成
・4年で800社Webマーケティング
・データと生成AIに強いクリエイティブパートナー
・今年の3月に激震が走った生成AIを使えないといけない
・半分はAIが代替する

積む
・売上に繋がる顧客の層を積む who what層を積み上げる必要がある
・売上に繋がる顧客層を見つける広告の仮説検証
・クリエイティブで見つける
・新規開拓と既存改善は切り分けて考えなければならない
・who whatの組み合わせは一つではない
・組み合わせは3〜5パターン見つける、平均値ではない
・who what仮説が正しいか検証
・あらゆるコミュニケーションをひとつのキャンペーンに盛り込むと仮説検証ができない、画面上の数値を追うだけになる
・仮説検証しないで絞り込むとターゲットがぼやける、対象が存在しなくなる
・ターゲットのニーズに合わせて一貫したストーリーを提供
・戦略的な仮説検証を繰り返して顧客層を積み上げる

見つける
・コーゼーション→エフェクチュエーション
・仮説検証の回数に応じて成果は出やすくなる
・仮説検証はスピーディに
・戦略who what→戦術how
・GPT活用のための専任プロンプトエンジニアが常に改善
・GPT プランニング業務
・インプット、理解、ターゲティング、ペルソナに落とし込む
・Paid広告、Earned口コミ、Shares SNS、Ownedオウンドメディア
・広告は狙った層に早く届く
・チャネルの特性を理解せず運用すると失敗する
・Webコンバージョンでなく契約・購入基点ですべての設計をする

・クリエイティブ改善のインパクトは最大
・媒体上のターゲティングは減少する可能性
・仮説を複数用意してからクリエイティブ作成
・高品質の大量のバナーで試す
・広告の反応から、買う理由が見えてくる
・ペルソナに合わせてトンマナを大きく変えてテスト
・デザインで検証
・チョコザップはバナー4000種類・LP大量に検証

セミナー3
予測困難なAI時代、マーケティングDXでどう迎えるか
(株)博報堂アイ・スタジオデジタルコンサルタント田中剛氏

・デジタルマーケティングコンサルティング、DXマーケティング
・従来のシステムは予め取り決めたルール通りに実行
・AIは脳神経細胞の構造をプログラムで模している
・正しく導けるよう厚み付けを学習する
・機械学習(ディープラーニング) 教師あり学習・教師なし学習
・機械学習(ディープラーニング) 強化学習
・ファインチューニング精度を高める最近GPT3.5で利用可能になった
・ChatGPT使用例メルマガの表題作成コーディング Twitterログの分析指示してインプレッションの推移を図示できる
・アイデアの壁打ち、アジェンダ作成、翻訳、ドキュメント要約、食材から料理提案
・Runway-Gen2 動画数秒
・iPaaSと連携して便利なツールを作成

AIの影響を受けやすい業務
・受動的業務
・デジタル関連業務

受けにくい業務
・能動的業務
・非デジタル業務

・アルトマンCEO AIによって雇用は間違いなく失われる
・職業としてタスクの種類が多いと職業そのものはなくなりにくい
・VUCA 変動性、不確実性、複雑性、曖昧性
・(PDCAでなく)OODAループを取り入れて変化に強いアジリティの向上に努める

・ファーストパーティデータの重要性自社だけのデータがAI時代における他社との差別化ポイント
・より多くの工程を自動化
・高速PDCA化
・OODAループにもデータを活用する

・MA SFA CRM CFPを使ったデータマーケティング基盤の構築
・AI時代はいかに外部環境に適応できるか、適者生存
・データ収集、分析、活用の重要性が一層高まる

セミナー4
Cookieレス時代の広告への向き合い方とLINEマーケティングの変化
ディーテラー(株) 代表取締役社長／ (株)マクロミルプロダクト統括本部相談役広瀬信輔氏

・3rd Party Cookie
・Cookieシンク

アップルの対応 ITP
・3rd Party Cookieは例外なく全部ブロック
・1st Party Cookieも24時間
・SafariだけでなくiOSで使われる他の全部のブラウザで適用

Googleの対応
・3rd Party Cookieは2024年後半までに廃止と発表

・改正個人情報保護法
・共通IDの終わりは見えている

対策
・コンテクスチュアル広告
・Facebook等のクローズドプラットフォームへ予算シフト
・GA4導入
・サーバーサイドGTM
・コンバージョンAPI
・LINEマーケティング

・マクロミルでGA4ブートキャンプアーカイブ配信中
・DeeBoard GA4
・DeeCAPIタグ

・コンテクスチュアル広告 Webの文脈にマッチする広告を配信
・クッキーは参照しない

・CTVコネクティッドテレビ広告
・インクリー、TVer広告、YouTube広告
・距離感、デバイスの大きさは重要

・ブランディング施策のモニタリングKPI
・Looker Studio
・表示回数、クリック数、クリック率、平均掲載順位

・LINEはメルマガより開封率6倍
・到達率も高い
・気づきやすい

・各社LINEマーケティングツールは機能の差は殆どない

・母集団形成友だち追加広告サイト内ポップアップバナー
・施策設計シナリオ設計書作成 miro アンケートフォーム作成
・実行管理リッチメニューセグメント配信シナリオ配信分析
・メールフォームなしでLINEのみのLPもある

・戦略回帰

・オンライン相談ルームは意外と商談化する TimeRex等を使用