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3つの本質的課題と向き合いデータに強い組織へ|Why Ptengine X

Hi!どうも、PtengineXのプロダクトマーケティングマネージャーのUttyです。

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っと大事な内容の記事に独り言を入れたところで早速、本題に入ります。

今回は、Why Ptengine Xシリーズの第2弾をお話しさせてください。

  1. パーソナライゼーションが注目されている背景
  2. 3つの本質的課題と向き合いデータに強い組織へ ←今回こちら!
  3. Ptengine Xはマーケティングツールにおけるポジションと強力な4つの強み

パーソナライゼーションを行う上で、必要になるのが「データ」です。ありがちですが、私もよく恋人の話で例えてしまいます。恋人の好みを知っている状態でプレゼントを選び、渡す場合と、恋人の好みを知らずにプレゼントを選び渡す場合とではどちらが効果高いでしょうか?この質問は簡単に想像できると思います。もちろん前者です。

同じく効果的にパーソナライズを行うためにはその人のことを理解しなければいけません。その人のことを理解するためには、データを活用する体制が大きな肝になってきます。

ここからはデータを活用したマーケティングを行う上で現在、課題になっていることを皆さまと一緒に整理する必要があります。

人/組織 , データ/テクノロジー , プロセス/ビジネスが密接に近づく状態が理想な体制

課題に入る前に私たちには、企業の持続的成長を支援するために理想としているイメージ図があります。それぞれが重なる中心のValue(価値)が最大化するために何が必要かを説明しています

それでは、上記に沿って3つの課題をお話ししたいと思います。

1.テクノロジー/データに強い人材育成

ここでは”People × Data”に該当します。Internet trend2019で発表されている通り(以下の画像)、テクノロジーの進化に適応できる人材が大きく不足していることがわかっています。そして、この「テクノロジー」は「データ」と置き換えられると私たちは考えています。そのため、データと人の溝が深まるばかりで、データに明るいごく一部の専門者しかテクノロジーを活用できていないのが現状です。例えば、Googleアナリティクスでさえマーケティングチームのごく一部の人しか使いこなせないのが現状ではないでしょうか。企業が競争力を持つためにはテクノロジーを駆使できる力を人材に育成しなければいけません。

2.業務プロセルの効率化(自動化)

ここでは”Data × Workflow”に該当します。最も価値を産まない作業時間が全体の7割を埋めるとされている時代です。例えば、マーケッターでExcelの作業や広告出稿の設定で多くの時間を費やし、夜遅くまで残業し「今日は疲れたー」と言いながら1日終わった人は多いのではないでしょうか。更にはウェブサイトをA/Bテストするにも新しくCやDと制作に時間を費やし、検証のためレポーティングを作成し、次の意思決定を行うまでどのくらい時間を要すでしょうか。世の中の変化が激しい昨今、タイムリーな意思決定が重要となり、時間を経過してしまってはその時に通用するか危うい時代になっています。そのため最大限オートメーション化させ、本来使うべき時間を確保そして早い意思決定が求められています。 

3.一気通貫したデータと組織統合

ここでは”People × Workflow”に該当します。「データ」と「組織」それぞれが分断されていることも大きな課題です。前者は別チームのデータ収集しようとすると、リアルタイムに取得できず依頼してから数日後に手に入るというこも多いのではないでしょうか。後者は例えば、デザイナーと企画者のゴールに関連性が全くなく、意見交換しても意思決定に時間要するといった日本特有の縦割り組織が課題に挙げられます。ユーザージャーニーに沿ったコミュニケーションを実現させるためにも一気通貫したデータと組織の統合が求められています。 

3つが大きな課題をお話しさせていただきました。まだ、細かな課題はあると思いますが、突き詰めると今回紹介した課題が本質的な課題になってきます。そして私たちのPtengine Xは本気でこの課題に立ち向かい、あなたの持続的なビジネス成長実現を支援していきます。

次回はWhy Ptengine Xシリーズの第3弾になります。私たちのPtengine Xの最大の強みをお話しさせてください。Ptengine Xのマーケティングツールにおけるポジションと強力な4つの強み

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Utty(Ryota Ohuchi)

新卒で日本生命入相互会社に入社。その後、SSP/DSPの広告配信サービスベンダー→統計分析サービスベンダー→Ptmindの「Datadeck」「PtengineX」を推進。一貫して「マーケティング×データ」に従事してきた。自称、誰よりもデータの民主化を願っている。
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