（1）マーケティング・オートメーション?

最近のWEBやデジタルマーケティング系の展示会・セミナーでは、ベンダー各社から“マーケティング・オートメーション”が盛んに宣伝されています。それらの多くが、“WEB広告の最適化を行い、広告効果を上げよう”というものと、“顧客属性や行動履歴に応じて、自動的にメールを送ろう”というものに大別されます。

“マーケティング・オートメーション（以下、MA）”は、BtoB企業での活用は進んでいますが、店舗を構えているようなBtoC企業にはあまり響いていないように思われます。消費者側から見て、お誕生日に割引クーポンが送られてくることはすでに当たり前のようになっていて、MAによって来店や購買行動が加速されているような印象はありません。それどころか、消費者は“自動配信メール”だと悟ると不愉快に感じることもあるようで、運用が難しいところです。

・日本経済新聞 村山らむね氏　コラム（憂鬱な「誕生日メール」顧客と機械的でない交流を）
https://www.nikkei.com/article/DGXKZO20076800X10C17A8H56A00/

また、MAツールで配信設定を自動化すると、メール配信担当者が少し楽になるという利点があるものの、HTML文や添付するクーポン画像などはどうしても人の手で制作しなくてはならず、本当の意味では自動化できていないというのが、多大な投資をしてMAツールを導入した企業の本音ではないでしょうか？

かくいうbetrendサービスも、顧客属性や行動履歴に応じた情報配信（メールだけに限らず、プッシュ通知・SMS・はがきDMなどにも対応）というMA的な機能を搭載してはいますが、もう少し違うオートメーション化ができないかと考えています。

企業目線では、効果的な情報配信により、来店回数・客単価・客席回転数が上がり、人件費などのコストが下がれば良い。消費者目線では、好きなものに関する新しい情報が得られたり、好きな企業といつもつながっていることでの幸福感や満足感が得られれば良い（さらに、その中で少しでも自分にとってお得な情報が来れば御の字です）。

そう考えますと、企業は闇雲にお誕生日の自動クーポンメールを送り続けるのではなく、まずは「お客様の好きなものは何か？」「いつ情報が欲しいのか？」「どのくらいの割引でお得だと感じるのか？」「何をプレゼントしたら喜ぶのか？」を知ることから始めるべきでしょう。この分析を行うには、お客様の来店回数やタイミングをカウントする必要があります。ビッグデータというほど大げさなことでなくても、販促施策ごとにどの程度来店につながったのかを示すデータがないことには、分析のしようがないためです。

ここでの分析手法は、第二章でお話しした“RFM分析”が適しています。

R(=Recency)：最近いつ来店したのか？
F(=Frequency)：何回来店した人なのか？

これらを把握するために、betrendでは下記のツールで来店を捕捉することができます。

M(=Monetary)：いくら購入したのか？

こちらについては購入金額はもちろん、何を買ったのかまでデータを捕捉すれば、より精度の高いMAができるはずです。ただ、そのためには本格的にPOSレジとCRMを連携する必要があります。もちろんPOSレジと連携することで、RFM分析後の素晴らしいMAが可能となりますが、これができるのは余程予算のある大企業に限られてきます。

ここまで説明すると、欧米のMAツールが喧伝している“マーケティング・オートメーション”の活用事例がなぜBtoB企業ばかりなのかはよく理解できると思います。情報配信シナリオの設定にあたり履歴分析をする元のデータが、“顧客属性”のほか、“商談ステータス”や“最終訪問日”、“セミナー出席の有無”など、営業マンによる手入力が可能なものを分析対象にしているためです。デジタル的な入力はせいぜい広告閲覧やメール開封したか、ということが捕捉できる程度です。そもそもMAツールはメールによる配信が中心であることからも、メールをあまり見なくなった消費者相手のBtoC企業よりも、PCメールが連絡の主であるBtoB企業向きであるようです。

BtoBとBtoCのMAに関する考え方の違いなど余計な話が長くなってしまったので、結論だけ述べたいと思います。