マーケティング日和

デジタルマーケティングとキャリアについて。

マーケティング部はなぜ胡散臭いのか?本物のマーケターとの違いとは。

マーケティング部って名前からしてチャラい

マーケティングといえば花形部署。エンジニアや営業のような泥臭さがない。経営レイヤーに近く、男女比5:5、少数精鋭。誰もが羨む部署のひとつだろう。

 

だが、なんせ日本には「マーケティング学」がないので、実は素人集団だったりする。SNS上の自称マーケターは自称コンサルに匹敵するレベル。玉石混交どころか、ほとんど泥団子しかいない気がする。

 

さらに、コンテンツ・マーケティングをはじめ、どんどん新しい「ナントカマーケ」が登場している。

とある女子大生が「あたしインスタマーケやってるんですぅ〜」と売り込んできたこともあった。もう言ったもん勝ちな感じだ。

 

もはや一般的な感触としては

“なんかわかんないけど流行りに乗ること”=マーケティング

という感じなのではないだろうか。

いつも「マーケティング・オートメーション」だの「ナーチャリング」だの意味不明なこと言ってる、チャラいヤツら。

それがマーケティング部。

 

マーケターはデータサイエンティスト

しかしながら、日本にもわずかにマトモなマーケターは現存している。誰もが知っているところだと、USJのCMO、森岡毅氏などが挙げられる。

 

彼はP&G出身で、RDB/SQL普及以前のデータマイニングを知る世代だ。今ではデータサイエンティストという「技術者」が行っているデータ分析を、かつてのマーケターは電卓で行っていたのだ。

森氏はアイディアマンの印象が強いが、実はすさまじい量の計算書を作っている。

(追記:データ分析の実務書を書かれたようです。Check!)

確率思考の戦略論  USJでも実証された数学マーケティングの力

確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力

 

 

 

マーケターの計算は意味不明

マーケターの計算はちょっと複雑だ。例えば、モノの価値について計算してみよう。

金額、品質、ブランド、流行、季節。。様々な要因を掛けあわせて計算する必要がある。

軸が多いため2次元、3次元では表現できない。つまり多次元の計算。

多次元空間の中から、共通因子主因子を見つけ出す作業がデータマイニングだ。

 

因子を見つけてしまえば、100円のコーラも1000円で売れる。

「品質」という因子を高級なものに変えてみると競合優位になるぞ、「立地」をリッツカールトンのバーにすれば売れそうだぞ、と。

 

でもこれは、文系にも理系にも理解しがたい計算だといえる。モノの価値なんて計算できるのか?そのロジックは妥当なのか?難しそうなグラフで誤魔化してるのでは?

 

行動こそ最強のマーケティング

ということで、データはアテにならない、ということもマーケターは理解している。

そのため、デスクでは計算をしまくった挙句、結局は現場に赴き、徹底的にフィールドワークを行う。

 

例えば、商品売場を観察するとする。

スーパーの入口に買い物カゴを置くと購買率が上がることは有名だが、買い物カゴのベストな高さはどれくらいか?

これはさすがに実際に実験して観察しなければわからないだろう。

 

先代のマーケターたちはそうやって、レジのレシートを読み込んだりして計算に計算を重ね、実験、観察、インタビューを繰り返して改善しまくっていたのだ。

そして最終的には、商品開発から商品の陳列まで、すべてに首をつっこむ。

 

そして現代のマーケティングがある

「コンバージョン」というマーケティング用語を考えたのは民俗学出身のアメリカ人だ。スーパーでのビデオ観察で事業を起こした人だ。

そこからCVRなどの指標が広まり、今ではGoogle Analyticsに実装されていて誰でも無料でチェックできる時代となった。

様々なベストプラクティスが共有され、ボタンはオレンジ色が良いとか、CPCは何円くらいにすべき、ということは誰もが知っている。

 

だが、本来はたくさんの計算やフィールドワークを経て得られる成果だ。

 

そのプロセスを知らずに、「バウンスレートがさぁ〜」「もっとリード取らないとダメっしょ〜」と言うのは少し疑問だ。

 

それはマーケティング風だけど、違う。ツールを過信するな。人の成功事例に乗っかれると思うな。自分で計算をしろ、自分の足で動け。自分で答えを見つけろ。

だから何かムカつくんですよね、マーケティングの人って。たぶん。

 

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