コトラー　リテール４.０

１−１

今の時代になってリアル店舗が終わるのは違くて数十年変わってなかったモデルが無くなる

立地と品揃えはもう関係なくなっている

技術革命の結果顧客消費者が製品、サービスに関するオファーの時間、方法、内容の決定においての主役の座を得た。

ポイントはここだ。人々は、企業よりもずっと速いスピードで変化していくので

デジタルネイティブが市場に投入される中でその新しいスタンダードに企業お合致されることが大切で、前のモデルをづっと強化してきた企業には大きい困難を伴うだろう
（１８０度転換しなくてはいけないから

デジタル変革とピュアデジタルプレイヤーの出現によって
『顧客経験が最優先事項となった』そして『機体が進化した』

タッチポイントが変化している
３０６p〜顧客経験が最優先事項である理由

これらにより企業はマーケティングとコミュニケーションの戦略を見直す必要性に迫られている。

今の時代に良いマーケティングはインタラプションマーケティングにプラス発信する側と受け取る側の関係を合意と価値の交換に基づくような広告にするべきだ！！！！

＜リアル店舗の件に戻ると＞

マルチチャネルではダメでオムニチャネルでアプローチしなくてはいけない

小売業においてサプライヤーは仲間であったがデジタル革命において
中抜き現象のおかげで流通業者なしで最終顧客にオファーできるから

このデジタル時代に適応するために必要なこと

１、オムニチャネルの理解
２、カスタマージャーニーの進化に対応する能力
３、デジタルコンシューマの期待を注意深く評価する能力

用語
マルチチャネル＝複数のチャネルを持つこと、でもひとつづつが繋がっていないため在庫管理が難しい
オムニチャネル＝複数のチャネルが相互に繋がっていること
カスタマージャーニー＝ペルソナの動きを見えるかした物『顧客の旅』見えるかした物『顧客の旅』
ユビキタス＝常に情報にアクセスできる状態
コマース＝取引　Eコマースは電子取引（ネットショッピングなど）
オーディエンス＝大衆
タッチポイント＝消費者がその情報に接触する機会
チャネル＝販売活動におけるユーザーとの接点　ECサイトも一つのチャネル
フェーズ＝段階
ピュアデジタルプレイヤー＝ビジネスの全てがインターネットで完結する企業のこと

１−２

タッチポイントが必ずしも企業に管理されているとは限らなくなった。

例えば
インスタグラマーがレビューしていた情報からその商品を知るなど
このインスタグラマーが企業案件でやっていれば別だがそういうわけではない方が多い

企業が管理しているオウンドチャネル

お金を払って使うペイドチャネル

自分の商品などから獲得したレビューユーザーのコメントなどアーンドチャネル

この３つのチャネルが複雑に絡み合っているのが現状のチャネル

なので一つの商品カスタマージャーニーが理論で一概に言えなくなってきている

最初の理論はAIDAモデルでそれを修正したA4モデルなどがあるが
これらのモデルでは商品の購入に最も影響するタッチポイントは

ペイドチャネルなどと接触した時していた。

しかしデジタル化によってこの理論は通用しなくなってきた。

デジタル時代においてのブランドロイヤルティーは変わった。

したがって今日の顧客の旅の新しいモデルは５つのAで表現される

Aware認知

Appeal訴求

Ask調査

Act行動

Advocate推奨

これらが理論上では繋がっているが、実際は繋がっていないことの方が多いことも重要

要するに新しいカスタマージャーニーはもはや固定的な漏斗型ではなく、顧客は必ずしも全ての段階を通り抜けるわけではない。

今の時代で再確認すべきことは
カスタマージャーニーは１種類だけ存在することはない。

では企業はどのように旅を分析したらいいのか

まずは特定のセグメントについて行い

その後顧客の種類ごとに振る舞いの違いを確認

このような分析に着手するときにペルソナのコンセプトが用いられる

自社の潜在顧客、既存顧客の姿を書き出すことを可能にすることが目的なので

ペルソナを現実に近い姿にすることも重要である

そこに使うのが大量のデータ

用語
リレーションシップ＝企業間での信頼関係
インタラクション＝相互作用
サプライヤー＝メーカー
マーケティングコミュニケーション＝プロモーション
アドボカシーマーケティング＝顧客からのレビュテーションに重くを置く考え方

1-3
データと情報の違いを明確化する必要がある。

データは料理されて初めて情報になる
なのでデータだけでは効果は発揮しない。

料理されなければ原石、非構造化データである。
例えば
販売キャンペーンの結果、製品の再購入率、棚ごとの商品回転率これらは全て未加工のデータである。これを選別して有効化し、集計して、関連付実務的な指標に分析して初めて情報となる。

ビックデータの普及につれて主にプライバシー、セキュリティー、情報収集された個人に対して起こり得る差別に関する問題もある。

（それに対抗しようとしているのがEU）