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データドリブンマーケティングがうまくいく仕組み書影

なぜ、データドリブンマーケティングはうまくいかないのか?

社内の膨大なデータを扱いながら、複数の部署と連携する難しさはありますが、
一番の原因は「つなげたデータを、どう活用するか」という目的意識があいまいだからです。
この課題をクリアできれば、データ連携の次の段階へと進み、
データを活用した施策の立案・改善、
そして新規客/既存客の獲得へと自走するマーケティングを実現することができます。

その方法を数々の大手企業をサポートしてきた著者が、
今まで明らかにされていなかったデータドリブンマーケティングが
うまくいくプロセスに沿って教えます。
本書は、データドリブンマーケティングを推進するためのポイントとして、
次の3点を強調しています。
■新規客の獲得と既存客の維持によるLTVの最大化をKGIにする
■仮説を基にすぐコンテンツをつくり、データを分析する癖をつける
■意思決定者やマーケティング推進チーム、
デザイナーやエンジニア等の専門チームといった社内の各部門の目線を合わせる

またその実現を目的として顧客とコミュニケーションを行うためのツールである
「コンテンツブリーフ」と、社内の各部署とのコミュニケーションを円滑に行うためのツール
である「バウンダリーオブジェクト」の2点をご紹介しています。
それぞれのフェーズでなにをするべきか、70以上の図版でわかりやすく解説!
本書を読み進めていただくことで、
企業がデータドリブンマーケティングを成功するためのポイントが、
自ずと明らかになる構成になっています。
実務的なフレームワークも多数掲載し
「どのようにマーケティング活動を進めていけば良いかわからない」
という悩みを解決する一冊です。

著者紹介
吉澤浩一郎/国本智映(よしざわ・こういちろう/くにもと・ちえ)
吉澤浩一郎(よしざわ・こういちろう)
株式会社シンクジャム CEO。社員100名以上がコピーライターという国内では珍しい広告制作会社からキャリアをスタート。プランナーとして実績を積んだ後、Webインテグレーション企業にてマーケティング×IT戦略系コンサルティング業務に従事。2009年にシンクジャムを共同設立し、クリエイティブ×デジタルのハイブリッドな多能工型プランナー人材輩出を目指す。目的達成のため、常に複眼的視点から全体像をプランニングすることを得意とする。ビジネスにおけるモットーは「何でもつなげてみよう」。

国本智映(くにもと・ちえ)
株式会社シンクジャム 代表。国内IT大手企業にてシステムエンジニアとしてのキャリアをスタート。その後、Webインテグレーション企業にてマーケティングプランニングの仕事を経て独立。システムエンジニアとプランナーの経験を活かし、官公庁のプロジェクトなどで、企画フェーズでの決定内容をシステム要件定義に展開することをPMO的な役割で支援。その後シンクジャムを設立し代表となる。ビジネスにおけるモットーは、「相手を敬愛し、日本の未来が楽しくなるような新しい価値を世の中に生み出すこと」。

著者:吉澤浩一郎/国本智映(よしざわ・こういちろう/くにもと・ちえ)
定価:2068円(本体価格1880円+税10%)
発行日:2023年04月01日
ISBN:9784295408154
ページ数:200ページ
サイズ:210×148(mm)
発行:クロスメディア・パブリッシング
発売:インプレス
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もくじ
はじめに データドリブンマーケティングが上手くいかない理由

CHAP.1 データドリブンマーケティングとは何か?
顧客のデータを基に、売れる仕組みをつくり続ける
属性データと行動データの違い
データドリブンマーケティングのメリット
データドリブンマーケティングのゴール
COLUMN データドリブンという言葉に惑わされていませんか?

CHAP.2 データドリブンマーケティングを成功させるために必要なこと
データドリブンマーケティングの全体像
顧客コミュニケーションの方法論を確立すること
コンテンツブリーフを中核に据える意味
内部コミュニケーションを確立すること
バウンダリーオブジェクトを中核に据える
COLUMN ネット上に「ゴミ・コンテンツ」を増やしていませんか?

CHAP.3 顧客を動かす仮説をつくる
顧客を動かすための仮説をつくる
まず小さな仮説からはじめることが大切それは本当に差別化ポイントか?
COLUMN 「 ペルソナ」って、本当に使えますか?

CHAP.4 コンテンツをつくる
コンテンツ企画・制作の手順
COLUMN 切り口の学び方
コンテンツブリーフにまとめる
コンテンツ構成案をつくる
COLUMN カスタマージャーニーマップを上手に活用する方法

CHAP.5 KPIを設計する
KGI・CSF・KPIの関係性を理解する
重要施策(CSF)が先か、管理指標(KPI)が先か?
KPIの決め方
KPIのフレームワーク例
COLUMN SEOにも関係する顧客の態度変容

CHAP.6 データの扱い方
得られたデータを4つに分類し、3つの問いで考える 
「問い」によって因果関係をあぶりだす
“こういう属性の人が”をつくってみる
「データの取り扱いがうまい」とはどういうことか
よく使うマーケティングのデータ及び統合化
COLUMN 一次データと丁寧に向き合う

CHAP.7 データからコンテンツを改善する
データを組み合わせてUXの最適化をはかる 
COLUMN マーケティングDX先行事例の見方

CHAP.8 全体図を伝えるためのバウンダリーオブジェクト
バウンダリーオブジェクトの必要性 
バウンダリーオブジェクトの12例
役員(意思決定者)向けのバウンダリーオブジェクト例
担当者向けのバウンダリーオブジェクト例
専門チーム向けのバウンダリーオブジェクト例
多能工型マーケティングプランナーが描く鳥瞰図

CHAP.9 バウンダリーオブジェクトの描き方
バウンダリーオブジェクトをつくる前に 
バウンダリーオブジェクトをつくる順番
バウンダリーオブジェクトを描くキャンバスのサイズを決める
人や情報の想定動線を描く

CHAP.10 鳥瞰図が見える人を育てる
多能工型マーケティングプランナーを増やす 
多能工型に最適な人材を探す
全体図(全体像)を描けるベーシックスキル
的確に聞き出す・伝えるベーシックスキル
組織的に「多能工型かつバウンダリー」な人材を育てるには

おわりに

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