2024 GoogleとYahooの新しいプライバシー保護ガイド
本記事では、cookieの基本的な仕組みと主な種類について説明しています。さらに、最近のcookie規制がどのような影響を与えているかや、サードパーティcookieの制限や同意の重要性、プライバシーポリシーの明示などについて解説します。これらの対策を実施することで、企業はプライバシー保護と法的コンプライアンスを遵守しつつ、適切なデータ収集とターゲティングを行うことができます。
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本記事ではデータドリブンマーケティングの定義と実施方法について解説します。データを活用してマーケティング戦略を立案し、効果を最大化することを目指します。記事では、データの収集方法や分析手法、重要な指標の選定について詳しく説明しています。データドリブンマーケティングを実践することで、企業は効果的なマーケティングを展開し、成果を最大化できるでしょう。
本記事では個別カスタマイズ、リワードプログラム、コミュニケーション、優れた顧客サービスなどの顧客の声収集とフィードバック改善、データ分析に関する施策で顧客満足を高め、長期関係を構築する方法をお伝えします。
グローバル企業がオムニチャネル展開をする際に気をつけているのはどんなことでしょう。企業としてのブランドパーパスは守りつつもローカルに適合した施策で愛される秘訣を、イケアのコマーシャルマネージャーに伺いました。
各種Webサービスの運営・提供を行うニフティ株式会社が2019年から採用しているMarigold Engage+での成果を紹介します。
auコマース&ライフ株式会社は、当初使っていたMAを「使いこなせない」という課題を持っていました。使いやすさやシナリオの拡張性という観点から2022年よりCeetah Messagingを導入し、大幅な工数の削減を実現できたといいます。auコマース&ライフでの取り組みについてご紹介します。
Signals Executive シリーズとして、チーターデジタルのティム・グロム(VP Content and Data)が、シアトルにあるスターバックス本社を訪れ、スターバックスでマーケティングテクノロジーと品質エンジニアリングを担当するVPのバーバラ・スピアリング氏に、同社のパーソナライゼーションとリレーションマーケティング戦略についてお話を伺いました。
Cookieやサードパーティデータに頼れない今、広告費から真のROIを得るためにはどうすればいいのでしょうか。重要なのはマーケティング戦略全体を「顧客を中心に据えたリレーションシップマーケティング」に変えていくことです。この記事ではその基本となる4つのステージを紹介します。
顧客データの重要性を認識し、収集している企業は多くあります。しかし、実際にデータを活用して、価値ある顧客体験を生む手段は講じられているでしょうか。この記事では、チーターデジタルが運営するマーケター向け学習プログラム「Marketing DX Academy」にて開催したウェビナー「ゼロパーティデータ×パーソナライズで顧客に選ばれる理由を作るには? Spartyに聞く、顧客理解のアプローチとパーソナライズ実行のためのポイント」のダイジェストをお届けします。 ウェビナーゲスト:Sparty love passport mila ブランドマネージャー 西田 将之さん ホスト:チーターデジタル 副社長 兼 CMO 加藤 希尊 執筆:那波りよ 1. ゼロパーティデータを活かし独自の顧客体験を提供 Spartyは、ヘアケア、スキンケア、インナーケア、フレグランスといった美容カテゴリーで、パーソナライズのサブスクリプションサービスを展開。累計約50万人の会員を有しています(2022年2月時点)。Spartyのカスタマージャーニーはブランドを通じて統一されており、「答えを提示する」のではなく「悩みを分かち合う」ことを大事にしていると言います。 具体的には、購入時にまずアンケート(診断コンテンツ)を実施し、顧客の一人ひとりに合った商品を提供。アンケートを繰り返すことで、よりパーソナライズされた商品が届きます。ゼロパーティデータの取得を通じて「おすすめ」を提案することが、重要な価値になっていることがわかります。 「肌や髪の状況は季節や年齢によっても変わるので、美容系商材にはある意味『ゴール』がありません。ですから弊社は、正解を一発で決めるというより、ずっと寄り添っていくことを大事にしています。最初にアンケートに回答していただく段階においてもマッチ度はかなり高いのですが、2回目のフィードバック以降は、さらに高い評価をいただけるようになります。情報収集を定期的に実施し、データをきちんと活用してお客様への還元を継続しています」(西田さん) 顧客はアンケートを通じて自分の悩みや理想のイメージといったゼロパーティデータを提供しますが、「この処方が自分に合う」という明確な答えを持っているとは限りません。この点が、自分の好みやサイズ、着用シーンなどがはっきりしているオーダーメイドスーツなどとは異なります。 2. 商品開発やサービス改善にもデータを活用