2020-03-11 MarkeZine Day 2020 Spring Day2 #マーケジンデイ
2020-03-11 に開催された MarkeZine Day 2020 Spring Day2 のイベントレポートです。
■Day1の様子
■「10年先を見据えた組織作り」と「目の前の生活者理解」を両立するMizkanのデジタル戦略
渡邉 英右 さん [Mizkan Holdings]
●ミツカン
・売上 2500億円
・愛知県
・1804年創業
江戸時代後期
江戸前寿司のお酢からはじまった
・ホールディングス制
日本、アメリカ、ヨーロッパ
・ミツカングループ方針
新たな成長戦略の構築
デジタルを活用した変革
デジタルを活用して、聖域なく変革していく
ミツカンらしさの浸透
・未来ビジョン宣言
10年先にこう在りたい
ESGに則っている
・組織
カスタマーエンゲージメント部
プロセストランスフォーメーション部
グローバルIT部
・原点
買う身になって まごころこめて よい品を
脚下照顧に基づく現状否認の実行
・スローガン
やがて、いのちに変わるもの。
●なぜ今の時代にDXが必要とされているのか？
・日本のデジタルトランスフォーメーションの失敗率は高い
・経産省の定義
デジタルによって、会社自体を大きく変革していく
・DXとは何か？
NOT DX
アプリを入れる
クラウド化
DX
会社のビジネスモデル変革
既存ビジネスの変革
・劇的で予測不可能な変化・進化
生活者の変化
インターネット、スマホ
テクノロジー進化
うまく活用できないと、生活者に届けられない
・マインドセットの変革
直線的→指数関数的
売上を上げていくのは直線的
新しいビジネスモデルは指数関数的
失敗するし、成功することもある
●ミツカンにおけるDX
・DXのビジョン
我々ならではの価値観で生活者とつながり
戦略、組織、仕事を変える
・DXのテーマ
8 + 2
この中にデジタルマーケティングが含まれる
・デジタル活用のポイント
デジタルは手段。目的ではない
目的意識を持つ
Think Big, Start Small
生活者視点を忘れない
外部視点（第三者的な視点）を持つ
●デジタルは手段。目的ではない
何のためにツールを活用しているのか
デジタル、テクノロジー、ツールに踊らされない
RPA、〜ツール、〜ソリューション、AI
業務改革を実施した上でデジタルによる自動化
・デジタルが目的になった例：BI
過去に導入を試した
導入すると何かが見えてくるのではないか
限定ユーザで試したところ、何も見えてこなかった
手段が目的化
●目的意識を持つ
・OGSMを活用
Objective → Goals → Strategy → Measurement
・よく陥る罠1: Sからはじめる
ビッグデータだからデータを集めることが重要だ！
柔軟で高速なプラットフォームを！
目的ってなんだっけ？
・よく陥る罠2: KPI設定からはじめる
自社webサイトのPV, UUのKPIを設定しなければ！
デジタルだと数字がより安い
●Think Big, Start Small
アジャイルだと、やってみる の実行部分に目が行きがち
大きな視点で考えることが重要
・よく陥る罠1: Think Big, Start Big
議論・検討だけで何も起きない
製造業では基本のマインドセット
膨大な議事録はできるが、ビジネスは進まない
・よく陥る罠1: Think Small, Start Small
アジャイルをそのまま受け止めるとなりがち
最初はうまくいっても、中長期的な効果につながらない
POC疲れ
・事例: 社内コレボレーションツールによる情報共有
古いコラボツールだった
O365を導入、Teamsをテスト中
ガイドライン化せず、フィードバックを活かしていく
●生活者視点を忘れない
B2B2Cなメーカーの立場は、生活者視点が弱くなりがち
・企業のコアビジョンに、顧客中心の考え方があること
google, amazon
どちらも顧客視点
ミツカンの場合
原点
スローガン
・生活者視点を持った企業：マイクロソフト
Dogfood文化
世の中に出る前に、社員が使って
開発部門にフィードバック
これをグローバルに
ユーザビリティへの多額な投資
・事例: LINE共創プログラム
生活者と直接会話することで学ぶ機会を得た
メニュー開発に参加していただけませんか？
ロングリスト→フィルタリングを繰り返し
学んだこと
顧客と一緒だと、社内では捨てていたものが残った
LINEだと圧倒的なスピード感
調査コストが 1/3程度
課題
比較評価するすべがない
即時対応が求められる
日々の業務に影響するので、回数に限界がある
・事例: 場づくり
WeWork 日本橋に入居
チームメンバーのコミュニケーションが増えた
●外部視点を持つ
・外部情報共有チャンネル
様々なメンバーから意見を挙げるしくみ
味ぽんとぽん酢の認識違いでバズ
→反応してみよう！
・ソーシャルリスニング
バズ状況の通知などの仕組みをつくっている
●まとめ
・中長期ビジョンは何か？何ができるか？を問い続ける
・Start Small: 習うより慣れよ
Think Big: どの様に大きな変革に軌道に乗せるか
を考え続ける
・WhatではなくHowに鍵がある
ミツカンでは5つの考え方を徹底
■ビジネスにインパクトを与えるデータ分析とは～最先端AIを駆使したSNS分析でインサイトを発掘～
前岡 愛 さん [Talkwalker]
坂本 陽亮 さん [電通パブリックリレーションズ]
●Talkwalker
・SNS分析、リスニングツール
・創業 2009年
・本社 ルクセンブルグ
●電通パブリックリレーションズ
・マーケティング、コーポレートコミュニケーション
・創業 1961年
●マーケターが直面する課題
・課題
SNSのリアルタイムデータが追えていない
検索結果が良くない
本来やるべき分析がおざなり
・コミュニケーションツール利用者の多様化
データの種類や量が膨大
いかにリアルタイムに、正確に取得できるか
・いかに試行錯誤を繰り返せるか
状況に応じて、分析方法を切り替える
・ここから紹介する事例
ブランド名 Starbucks を今回用に分析した結果
●センチメント分析
日本語でのポジネガ分析
・他社
ニュートラルが多い
クライアントがAIをトレーニングできる
トレーニング後はポジネガとして検出できている件数が増えている
・精度
平時 60〜65%
トレーニング後 80〜85%
・坂本さん
センチメント分析は難しいので
これまでは手動で分析していた
1万件程度を3hくらいトレーニング
80%くらい思い通り
●画像・動画分析
投稿に特定キーワードが入っていないものは分析できなかった
ロゴなどを画像、動画から検出
2000件 / sec を分析
・坂本さん
プランナーの企画を支援するための分析
意味のある投稿を探すことが難しい
そんな使われ方するんだ！な発見が得られる
意図していない使われ方を検出することにも利用できそう
●AIを活用して、テキスト、画像・動画をまとめて分析
キーワード 22万件投稿
画像・動画を含めると 24万
2万件を見落としていた
・坂本さん
データ分析に量は貴重
●ダッシュボード
・坂本さん
やっと使いやすいダッシュボードができた
クエリが単純になる
ダッシュボードで絞り込んで抽出
クエリを読み解く必要がない
後からわかりやすい
ダッシュボードを納品できる
URLを共有
納品先で最新化、ドリルダウン
●まとめ
・バックボーンは、自社で開発したAI
・テキスト、画像、動画すべてのデータを収集
・リアルタイムで正確
・収集〜レポーティングまで
ポジネガ分析、ノイズの排除の制度が高い
やるべき分析、企画立案に活用を
・坂本さん
分析が面白くなるツール
分析対象が大量に
コミュニケーションが多様化
新しい分析を試行錯誤し続ける
試行錯誤をサポートする機能が充実
■ビジネスグロースを実現する『データマーケティング・バイブル』 ～“失敗”と“成功”の最新ケースから学ぶ、データでサービスを成長させる方法～
三浦 將太 さん [フロムスクラッチ]
●フロムスクラッチ
・b→dash
・4年半で 145億円の資金調達
・4~5000件 / 月 の問い合わせ
・理想のデータマーケティングを実現するから
データを活用したサービスのグロース
●成功事例: スクール運営企業
・データを活用することで、10億円の収益増を実現
・ビジネスプロセス
webで集客
店頭に誘導、入会
売上発生
web & 店舗でサービス提供
レッスン修了で収益化
アップセルへ
・KPI
レッスン終了率
追加販売率
・課題
レッスン終了率が低い
なぜ？
あらゆる数字を整理
ボトルネックのKPIを特定
修了する人との差
1ヶ月以内に3回レッスンを受講
全レッスンを修了する割合が +80%
KPIを設定
1週間以内の予約設定率
来店率
・予約設定率を高める
全会員
講師のタスクを追加、計測
予約設定を促す
予約しなかった人
レッスン当日にリマインド
・来店率を高める
前日、当日にリマインド
●Growth method
・サービスグロースのためのフレームワーク
・多くのデータマーケティングを支援
→ 6ステップの共通項
Funnel
Bottleneck
Microscope
Reverse
Unrefusable offer
Operation
・Funnel
量と率の観点で、行動プロセスを操作可能に
「操作するとどこがどう変わるのか」の方程式にする
通行率→入店→棚などを分析
インパクトはどこにあるか
・Bottleneck
サイトUU数→購入数
細分化
商品閲覧率×商品選択率×（1-カート落ち率）
カート落ち率がボトルネックだった
・Microscope
ボトルネックの不調要因の解像度を上げる
属性別、行動別、購入実績など
あらゆるセグメントに分解して傾向を把握
CDPやDMPでデータの統合が必要
仮設を立てて、検証できる
・Reverse
ボトルネックの逆側の数字に着目する
購入者→会員登録
登録率 10% → 登録しない90%
なぜ登録しない？
すぐに予約しない理由を特定
・Unrefusable offer
絶対に断れない提案をする
会員登録しない理由の大きなもの選び、潰す
その場でクーポン
椅子と飲み物でゆったり登録できる
など
メールやオペレーションで解決
・Operation
改善を回し、KPIモニタリング
日次でKPIモニタリング
アクションKPIも設定
指標にインパクトを与えるアクション
をどれだけやったか
●思ったほどの成果を挙げられないことが多い
・業種、規模を問わず有効
・フレームワークを実践することはどの会社もできる
・落とし穴にハマってしまう
●典型的な失敗理由
・データがバラバラ
Microscopeでの解像度の高い分析
ボトルネックのKPIを
様々な観点で分析
リピート率
売上データ、顧客データ
アクセスログデータ
アプリログデータ
統合されていないと
CSV→Excel→関数で、、、
各分析のデータ紐付けに膨大な工数
細かい分析ができないので、ありきたりな施策
→CDPによるデータ統合
・データの運用
CDP導入→ボトルネック分析、施策実行
いろいろなデータ→取込、統合→変換→活用
取込、統合
選定、連携設定、クレンジング、加工紐付け
→プログラミングが必要
300h/回
データマートに変換
出力、読み込み設定、抽出、変換、投入
→プログラミングが必要
80h/回
対策
エンジニアの社内工数確保
本業で確保が難しい
エンジニアはデータ運用に後ろ向き
SIerなどに外注
大きなコスト
導入 1000万
運用 2000万
→お金のある会社でなければ問題を突破できない
●b→dashではテクノロジーで解決
・データ統合
CDP機能を搭載
・データ運用
プログラミング不要で運用する技術
Data Palette
b→dash データサイエンティストのナレッジをGUIで実現
取込、統合
300h/回 → 3h/回
マーケターも作業できる
変換
80h/回 → 0.5h/回
マーケターも作業できる
→マーケターはやるべき仕事に集中
●データ活用するために、様々なツールを導入しないといけない？
MA、アナリティクス、レコメンド、プッシュ通知など
b→dashならall in one
5万円/月 から
■ポストCookie時代のマーケティングを考える
伊藤 直之 さん [MyDataJapan]
●自己紹介
・3つの立場
intage
エバンジェリスト
personal data store
MyDataJapan
常務理事
Data Trading Alliance
理事
・パーソナルデータ流通
個人起点のデータ流通
●仕事中に生活者の立場で考えた
・化粧品会社
トライアル→ロイヤルユーザになるまで
の成長（育成）パス
個社内でのパス
→個人で考えると、1社だけを買うことはあまりない
・消費者データ獲得競争の激化
お金をかけて、どれだけのデータを集められる？
・ある人の1ヶ月間の購入
37,000円消費
スーパー ¥13,900
ドラッグストア ¥7,300
コンビニ ¥5,300
この中の一部しか人を追いかけられていない
→価値があるのだろうか？
●MyData model
・API Economy
各サービスがデータを保持
・Platform model
GAFAに集まる、つなぐ
・MyData Model
個人に集まる、つなぐ
●MyData Global
・国際的な非営利組織
25ヶ国
・フィンランド発祥
・Declaration
構成で、接続可能で、豊かなデジタル会社のために
形式的 → 行使可能な権利
データ保護 → データ活用
閉鎖的 → オープンなエコシステム
・Goals
倫理的であることが利益を生むことを示す
MyDataを意思決定者のアジェンダにする
MyDataを世界的に認知させる
・mydata.org/initiatives
Local Hubs
Thematic Groups
情報銀行も議論に参加
●MyData Japan
・BLTS が参加することで議論が進む
Business
Legal
Technical
Society
●ポストCookie時代
・主要ブラウザの3rd Party Cookie制限
・web広告の3つの方向性
面への回帰
Cookieなしで最適な広告を
Cookielessソリューション
Privacy Sandboxのような
One-IDによるアライアンス
・共通CookieIDも戦略変更が必要
3rd Party Cookieを使わざるを得ない
・ログインアライアンス
共通認証基盤 + 共通データ基盤
ユーザが認証基盤を利用すれば
企業がデータを利用できる
Verimiの機能
VERMI Login
DATA TRANSFER
My Profile
My Activity
Concent Management
自分のプロファイル情報を
どこで利用できるかを管理
・法規制の強化
個人情報保護法 3年ごとの見直し
6ヶ月以内でも開示対象に
・きっかけ
リクナビDMPフォロー
採用企業より処理者が持っているデータが重要だった
委託とは言えないのでは？
採用企業
企業内でIDから個人を特定
処理者
Cookie ID
個人を識別できない状態で、スコアを算出
提供元視点では個人情報ではない？
→容易照合性の問題
・パブリックDMPも規制対象に
●デジタルマーケティングでの責務
・CMP
アドテクベンダー - パブリッシャー間
・まだあいまい
広告主 - アドテクベンダー
広告主 - パブリッシャー
広告主 - ユーザー
・ゼロパーティーデータ
同意を得た1st party data
●有効な同意
・リクナビ問題は有効な同意だったのか？
利用目的を伝えたら、同意されなかった
・GDPRでは、同意の強制を禁止
・同意ボタンを押す ≠ 有効な同意
・ISO オンライン・プライバー通知と同意
通知方法
通知内容
同意、選択の方法
変更時の同意取得
・なんちゃってGDPR対応
Cookieの同意ボタン
同意しないボタンがない
同意しないとサイトが見れない
同意前にスクリプトが配布されている
・プライバシーポリシー
ユーザーに理解してもらおうを思っていますか？
長文、難読
深い階層に置く、利用と同時に同意扱い
・日本におけるprivacy paradox
パーソナルデータを利用したアプリを使いたくないが
多くのアプリで利用されている
・同意の有効性を上げるために、デザインが重要に
Privacy by Design と共に Cosent by Design
Customer Experience と共に Cosent Experience
同意状況をいつでも把握できるように
・Consent Experienceの好例
digi.me にデータを集め
sandへのデータ連携を制御
・Privacy Policyの視覚化
・ドコモ パーソナルデータ憲章
・ID単位でデータを集め、同意を得て活用
→情報銀行に追い風
・競争力になっているのが、金銭的対価の大きさ
社会実験 Exograph
すべての行動をカメラで撮影
生活最低水準の報酬
・血液銀行の再来？
貧困ビジネス
貧血の人が集まるようになって
ビジネスが成り立たなくなった
→すぐに淘汰される
・ELSI
Ehical / Legal / Social Issues
欧米 Social→Ethical→Legal
日本 Legal→Ehical→Social
Cookie時代でもポストCookie時代でも求められることは変わらない
■月間8300万人が利用する「LINE」で調査をするということ ～LINEリサーチが描く未来～
地福 節子 さん [LINE]
●私達を取り巻く環境
・どのデバイスでネットに接続しているか？
スマホ 93%
PC 47%
スマホのみ 49%
→スマホのみが増えている
女性の方がスマホのみが多い
・広告費をどこに投入しているか？
スマホにシフトしている
・人口ピラミッド
15〜64歳
60%
7500万人
・LINEの月間アクティブユーザ
活動世代人口の大半をカバー
8300万人
毎日使っている
7100万人
●LINEリサーチ
・「普通の人」に調査したい場合に強い
・モニター型リサーチ
依頼主→LINE→調査モニター
総数 506万人
男女比
男性 172万人
女性 334万人
年代別
10代, 20代 で 55%
人口に占める割合 20%
高校生は 5人に1人
LINEリサーチのみのモニター 70%
・オープン型リサーチ
不特定多数のLINEユーザに接触可能
接触
QRコード、SNS・各種媒体、LINE Beacon
回答→友達→謝礼
個人情報なしでポイント付与など
●地点 × LINEリサーチ
・位置情報を取得
地点とアンケートを突合→回答へ
・事例：柏駅と流山おおたかの森 半径2km
柏駅
住んでいる人はどんな人？
1km圏内
マンション、賃貸 多め
子供なし 多め
2km圏内
戸建て 多め
子供あり 多め
流山おおたかの森駅
住んでいる人はどんな人？
1km圏内
マンション、賃貸 多め
子供あり 半数程度
2km圏内
戸建て 多め
子供あり 半数程度
→柏との違いも見えてくる
●誰でも × LINEリサーチ
・事例：ホンダ技研工業のイベント
接触: QRコード
対象: 別のイベントから流れ込んでくる
結果:
これまでリーチできなかった
潜在顧客と接触できた
若年層とも
・事例：アミューズの高校ダンス部グランプリ
接触: QRコード
対象: 来場者
回答: 投票
結果: 来場者の85%が投票
●広告 × LINEリサーチ
・他社サービス横断のアドネットワーク広告を効果測定
・事例: アドネットワーク会社 広告主の効果測定
広告ID
動画接触+視聴完了
動画接触+視聴完了なし
アンケート会員との突合
母数 506万
視聴完了 100万→8万
視聴完了なし 30万→2万
接触なし 490万
ブランドリフト調査
名称認知
特徴認知
高感度
利用意向
・カスタムシード
LINEリサーチで種となるデータを収集
→オーディエンス拡張
→広告配信
競合サービスの
定期利用者
非定期利用者
利用意向者
→ グロスで2500万配信
→ CPIが 1/10 に
●調査の媒体としてのLINE
・日常コミュニケーションツールで調査
LINEは普通に使えている
を基盤にして調査
昔で言えば、テレビや電話で調査
・新型コロナウイルスの調査
CSRの観点で実施
3回目
フェイクニュースやデマに気づいている人が急増
マスク枯渇の心配も伸長
情報に踊らされず、みんな冷静に対処してほしい
03/02時点で 70%
生活者の胆力を感じる結果に
通常営業している/していない企業への捉え方
できているところは頑張っている
できていないところは事情があるだろう
極めてまっとう
●調査の未来
・質的/量的/時間的な調査のアップデート
オンライン/オフラインの境をなくした
リアルタイムで、大規模で、矛盾もはらむ本音
事業判断に耐えうるスペック
■変化するTwitterマーケティングを科学的に分析し、成果を最大限引き出す方法
平 大志朗 さん [CINC]
●CINC
・コンテンツマーケティング
SEO
記事コンテンツ
ホワイトペーパー
・SNSプラットフォーム
●Twitterマーケティングで重視している点
・自社の顧客層に正しく情報を届けられているか？
自社の強み
顧客のニーズ
重なる部分が発信する内容
・フォロワー数はKGIではない
フォロワー数を追うと、対象外が含まれてしまう
●強みとニーズを探す（平さんの例）
・twitterマーケの目的と強みを整理
・対象の読者がフォローしているアカウントを調査
インハウスSEO、SEOコンサル
などのキーワードでユーザーを検索
その人達のフォローを追う
ペルソナの多くがフォローしているユーザを探す
ツールを使って分析
投稿数
1日 10ツイート
21:00〜23:00 の反応が良い
いいね獲得数
20いいね
エンゲージメントが高いツイート
画像付きのSEO成功例
あるあるの再定義
・強みとニーズを組み合わせる
上がっているサイト
アルゴリズム変更
アフィリエイト
無料SEOツール
・基準がわかることで正しい努力ができる
1日 10ツイート
平均いいね 20
エンゲージメント獲得率が高いもの
ノウハウ系
上昇サイト+画像による裏付け
●follower数を増やすには？
・大前提
良質なコンテンツを発信し続ける
読者、オピニオンリーダーと交流
・ポイント
いいねで潜在読者との接点を作る
高品質コンテンツでヘビー読者を獲得
・SocialDogのフォロワー数が急増した例
積極的にいいねを送った
いいねで相手が気づく
ためになりそうならフォロー
ポイント
対象読者層のツイートを常時検索
いいね数3以下、follower数8000以下のツイートにいいね
・対象読者層のツイートを常時検索
TweetDeck
モニタリングしたいキーワードを登録
除外、言語、RT除外
30minに一回チェック
ペルソナに合致しているか？
・いいね数3以下、follower数8000以下のツイートにいいね
インフルエンサーはいいねに慣れている
●高品質コンテンツでヘビー読者を獲得
・いいねした内容はうっすら覚えている程度
・twitterの目的は人格の形成
SEOマニア
情報持ってそう
パリッとしたビジネスマン
が印象として残る
・youtube
こういう人か
饒舌
・ブログ
マニアックな内容
確かに！勉強になった
→ はじめて2ヶ月で、DMから商談依頼が2件
・twitterとコンテンツの役割
tweetで印象づける
コンテンツでしっかり理解してもらう
・記事コンテンツの公開
対象読者像のフォローが増えたか？
対象読者のエンゲージメントが獲得できたか？
・ツイートと記事コンテンツのKPI
ツイート
単純接触
インプレッション
エンゲージメント
記事
フォロワーとペルソナの合致
・ツイートと記事コンテンツの役割
ツイートによる単純接触
記事コンテンツによるサービス理解
→ビジネス成果
・マルチメディアで考える
ユーザーが接するメディアは多数
●自社と読者の交差を分析
・ツイッターアナリティクスのデータをダウンロード
必ず定期的にデータをダウンロード
max 28日間
・ExcelのDSUM関数で分析
・ツイートコンテンツの効果測定
対象ペルソナからカテゴリを作成
高エンゲージメント & 高プロフクリック率
共感、発見
+ この人どんな人だろう
フォロワーの前
・予想が外れたツイート
Linkedinの広告機能紹介
→反応薄い
ニッチすぎる、難しすぎる
→好反応
・フォロー解除ユーザ
新規にフォローしているか？
いいねの傾向は？
→伝え方を改善
・重なる部分を探す
自社の強み
市場のニーズ
フォロワーのニーズ
●広告配信で範囲を広げていく
・良いコンテンツを作っても、届けなければ意味がない
・おすすめ
プロモツイート×テーラード
対象者を指定できる
拡散には向かない
リストづくりは大変
●まとめ
・自社の強みと購読者のニーズの交差を探す
・競合アカウントからtwitterマーケティングの基準を設ける
・顧客の心理変化に合わせてコンテンツ形式を変える
・twitter analyticsで分析、ニーズと強みがマッチしている領域を探し改善
・twitter広告で接触機会を増やす
■感想
・顧客視点のビジョンを問い続ける姿勢
・howを定義して、ビジョンとアクションをつなぐアプローチ
・データ整備を民主化するしくみ
・KPIマネジメントのCSFを捉えるステップ
・活動世代人口の大半をカバーしたLINE
・LINEをプラットフォームにしたリサーチの事例
・ポストCookieの動向
・SNS投稿の自然言語、画像、動画をつないだ分析
・twitterマーケティングの指標の立て方
など、今日もたくさんの共感と気づきをいただけました！
登壇者の皆さん、運営の皆さん、ありがとうございました！！
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いつも応援していただいている皆さん支えられています。