フレイAT勉強室_マーケティング入門勉強会_20220930

ビジネス課題解決型 データサイエンティスト 「ビジネス理論解説：マーケティング入門」 9.30[FRI] 19:00 START This illustration was generated by Painting AI: MidJourney.

自己紹介 高木 宏明 Hiroaki Takagi うどんの国（香川県）出身 38歳 データ分析コンサルタント フレイ・アンド・テクノロジーズ株式会社 代表 慶應義塾大学大学院 経営管理研究科 非常勤講師 「データサイエンス」(2019年度1学期～) 青山学院大学 社会情報学部 非常勤講師 「データマイニング」「データマイニング演習」(2018,2020,2021年度) 非常勤講師としてビジネススクール（MBA課程）の社会人学生へデータサイエンスを教えています ビジネス理論から機械学習アルゴリズムまでわかりやすく解説することが得意です 連絡先：h.takagi@frey-at.com 2

Agenda はじめに：広報・マーケティング・セールスの役割の違い マーケティング初級入門 古典的マーケティング理論と現代のデジタルマーケティング メタバースで変わる世界：セールスがすべてマーケティングになる日

イントロダクション 1 広報 Public Relations 目的 ターゲット サイズ 2 役割の違い マーケ ティング Marketing 3 セールス Sales 一般大衆、顧客、従業員、協力会社 どのような価値を提供すれば市場のニーズ 顧客の課題・ニーズに対して商品・サービス 仕入先、株主、銀行、政府などあらゆる を満たせるかを探り、価値を生み出し、 を相手に合わせて提案し販売し、価値提供を行う ステークホルダーと良好な関係を築く 顧客にとどけ、利益を上げる 顧客との良好な関係性を維持する 特大（社会全体） 中（ターゲット層） 小 4

マーケティングの基本概念 「マーケティング」とは 「どのような価値を提供すればターゲット市場のニーズを満たせるかを探り、 その価値を生み出し、顧客にとどけ、そこから利益を上げること」 フィリップ・コトラー（アメリカの著名なマーケティング研究者） マーケティングプロセス 市場調査 STP マーケティング ミックス 市場投入＆ モニタリング トレンド分析 セグメンテーション 製品・サービス 市場浸透度の検証 顧客ニーズ分析 ターゲティング 価格 プロモーションの検証 ポジショニング 流通チャネル 顧客満足度の検証 プロモーション 市場のチャンスを探索 顧客層の細分化 具体的な展開策の検討 市場での知名度を分析 自社の強み 最も刺さる顧客層の探索 テストマーケティング 実際の購買層の分析 見えているニーズ 見えていないニーズ 競合・代替品との差別化 打ち手の費用対効果検証 5

マーケティングプロセス➀ 調査手法 ①デスクリサーチ ・一般紙（誌）/専門紙（誌） 無料 データ 既存/新規市場の調査 市場全体 顧客ニーズの調査 顕在ニーズのメンテナンス ・市場の規模/ライフサイクル ・自社の認知度，イメージ ・社内のデータ ・市場のトレンド ・自社商品/サービスの認知度 ・Twitter，インスタなど ・市場の法規制・制約など ・官公庁/業界団体の公表情報 ・調査会社のレポート 有料 データ 市場調査 矢野経済研究所，ガートナーなど ・新聞/雑誌のデータベース 日経テレコンなど ②Webアンケート 競合他社 ・競合の動向 ・競合の市場シェア 非顕在ニーズの探索 ・顧客の価値観（の変化） ・消費者のライフスタイル （BtoC事業の場合） マクロミル，LINEリサーチなど ③専門家インタビュー 専門家，有識者への直接インタビュー ④顧客インタビュー グループインタビュー，1対1インタビュー ⑤顧客観察 6

マーケティングプロセス② STP なによりもまずは“STP” ・・・ほかと切り分けるべき顧客層と立ち位置の“当たり”をつける Segmentation Targeting Positioning セグメント分け ターゲット選別 立ち位置の決定 顧客分析に基づいて 顧客を細分化 グループA 自社にとって有益となる グループを選別 グループB 競合他社よりも優位に 立てる提供価値を決定 A社 自社 グループB グループC C社 ペルソナ D社 B社 高級路線？ 性別・年齢・居住地域 所得・職業・学歴 家族構成・購買行動など 業種・規模・購買タイプなど 低価格路線？ デザイン重視？ グループ内の特定の 個人について詳しく表現 機能重視？ 7

マーケティング・プロセス③ マーケティング・ミックス マーケティング・ミックス STPで具体化された戦略（仮説）を実行するための，手段の組み合わせ どのような製品・サービスを（Product），いくらで（Price）， どうやって顧客に浸透させて（Promotion），どうやって届けるか（Place） 4P 4C（顧客視点） 製品・サービス 顧客価値 （Product） （Customer Value） 価格 顧客のコスト （Price） （Cost） プロモーション コミュニケーション （Promotion） （Communication） 流通チャネル 入手の容易性 （Place） （Convenience） 8

製品・サービス（Product） その製品・サービスによって， 顧客がどのようなメリットを享受できるのか 顧客のどのような顕在・潜在ニーズを満たすことができるのか 製品・サービスの構成要素 顧客の満足を引き出すサービスの束 本質サービス 顧客にフィット しているか？ ＋ 補助サービス 補助サービスがカギを握ることも多い （配送・保守など） 本質サービスを より魅力的にしているか？ ブランド・ロゴ パッケージ デザイン 保証 品揃え など 9

価格（Price） （基本）価格決定の幅 「支払っても良い」と 顧客が思っている額 価格設定の3つの要素 コスト 顧客事情 競争 コスト 製造コスト 自社事情 需要 利益 顧客が感じる価値 価格弾力性 競合の価格設定 競合事情 価格の 下限 価格の 上限 価格はこの間の どこかで決定 価格設定の3つの手法 ※需要の価格弾力性 高い＝価格の変動で需要が大きく変動する （例）洗剤などの日用品 １．スキミング 導入時に高価格で設定し，普及していく につれて徐々に価格を下げていく手法 ２．ペネトレーション 導入時に低価格で設定し，早期から 市場シェアを獲得していく手法 低い＝価格が変動しても需要は変動しにくい ３．コストプラス （例）ガソリンなどの必需品，オリジナル製品 需要に関係なくコストに一定の利益を 乗せる手法 10

（参考）ライフサイクル 市場・製品ライフサイクルにあわせたマーケティングが必要 市場の特徴 需要未知数 競合少ない 導入期 市場拡大 競争激化 成長期 市場が飽和 価格競争 成熟期 需要激減 撤退企業続出 衰退期 11

流通チャネル（Place） 流通チャネル →消費者に製品・サービスを効率的・効果的に届ける仕組み・場所 2つのパターン ➀間接流通 幅広く多くの消費者に届けるパターン 小売 製造元 卸 小売 一次・二次 顧 客 小売 百貨店・専門店 スーパー・コンビニなど ②直接流通 （直販） 特定顧客との長期的取引を行うパターン 製造元 顧 客 12

流通チャネル（Place） チャネル構築のポイント １．チャネルの「長さ」 ・・・流通段階の数 ３．チャネルの「結びつき」 説明の必要性が低い 顧客が地理的に分散 卸・小売りを 通すのが良い 統合型 自社で販売会社と直営店を設けて流通させる 管理型 卸・小売りに契約で自社製品を優先的に扱わせる 説明の必要性が高い 顧客が地理的に集中 直販が良い 市場型 卸・小売りを特定せずに一般の業者を活用する ２．チャネルの「幅」 顧客の利便性を優先 ブランドイメージ を優先 ・・・小売店の数 多い方が良い 少ない方が良い 13

プロモーション（Promotion） プロモーション ＝コミュニケーション 企業が自社の販売する製品やブランドについて，消費者に対して 直接的・間接的に情報を発信し，認知を高め，好意的な意識変化を促し，購買につなげるための考え方・活動 4つの取り組み 販売員営業 広告・宣伝 双方向の販売活動 メディアを活用 説得的コミュニケーション TV，ウェブ，SNSなど 訪問販売・営業活動 マス向け・広範囲 この4つを適切に組み合わせて 顧客にアプローチ 広報・PR 「コミュニケーションミックス」 販売促進 購買の動機づけ メディアを活用 POP，試食，キャンペーン 取材，プレスリリースなど ポスティング，DM，チラシ 高い信頼性・浸透性 14

事例分析「ライフネット生命」 STP マーケティングミックス （国内大手生保） セグメント分け ➀ネットの活用度合い （ネットリテラシー） ②家族構成・ライフステージ Product シンプルな商品 狭い商品ライン 柔軟な商品 広い商品ライン Price 相対的に低価格 相対的に高価格 Place インターネット 保険外交員 による対面営業 パブリシティ 広告塔による告知 マス向け プロモーション ターゲット選定 ➀ネットリテラシーが高い層 ②対面営業を好まない層 ②若い世代・若い夫婦 Promotion ポジショニング ➀仕組みがシンプル ②必要な分を自分で選択可能 ②他社と比べて低価格 15

マーケティングミックス④ 市場投入＆モニタリング マーケティングミックスの実行結果を評価し，さらなる改善につなげる KPIを設定 モニタリング例 ・ページビュー数 ・コンバージョン率 ・ユニークユーザー数 ・直帰率/回遊率 ・アポイント件数 ・新規成約率 ・リピート率 市場浸透度 ・ 市場シェアは伸びているか ・ ブランド認知度は向上しているか 顧客満足度 ・ 想定ターゲットが購入しているか ・ 購入理由は想定通りか ・ どの程度満足しているか ・ 改善すべき点はないか ・ 継続的に購入してくれそうか ・顧客満足度 ・市場シェア ・市場浸透率 ・ブランド浸透率 など モニタリングのポイント プロモーション ・ イベントやCM，インフルエンサー活用などの施策から 想定どおりの効果が得られたか（費用対効果） 16

Agenda はじめに：広報・マーケティング・セールスの役割の違い マーケティング初級入門 古典的マーケティング理論と現代のデジタルマーケティング メタバースで変わる世界：セールスがすべてマーケティングになる日

機械学習を用いるメリット 予測精度 リアルタイム性 ビッグデータ処理 ・個人にあわせた最適アクションが可能 （究極の市場細分化はOne to One） ・場合により、人類を遥かに超える高い予測精度 ・ 24時間365日対応可能 ・ その”時点”のデータを予測に活用可能 ・ 人類には対処不可能なデータの量×データの種類の増大に対応 18

商品の見せ方を変える 個人の嗜好にあわせた サムネイル最適化(Netflix社) ケンブリッジ・アナリティカ事件 （アメリカ大統領選：Facebook宣伝） ※出所：Netflix Labs Day 2019 “Unlocking Local Stories” フェイスブック上の所属コミュニティ・いいね によりパーソナリティを分類し、個人にあわせ た異なる政治メッセージを見せる 19

収益最大化：ダイナミックプライシング 固定価格（多くの機会損失・収益損失） 販 売 量 ダイナミックプライシング（収益最大化） 販 売 量 収益 損失 （高くても買う人） 収益 収益 機会 損失 （安くしないと買わない人） 価格 価格 クローリング・比較サイトによりリアルタイムに他社情報の入手が可能となり、さらに精度の高い価格変動が可能へ 20

LifeTimeValue（ライフ タイム バリュー）最大化：退会予測・離反予測 （例）携帯電話会社離反予測 変数重要度 サービス更新タイミングで 会員全員へ値引きクーポンを配る ◎ 退会予測者にのみ手厚い値引きクーポン・ 手厚いフォローで継続させる 日中の通話時間が長い （通話代が高いと離反） Churn in Telecom‘s dataset （携帯電話会社離反データ） 21

Agenda はじめに：広報・マーケティング・セールスの役割の違い マーケティング初級入門 古典的マーケティング理論と現代のデジタルマーケティング メタバースで変わる世界：セールスがすべてマーケティングになる日

通信速度が変わると世界がかわる！？ ？ 動画 音声 画像 テキスト 23

メタバース≒人工生活圏 ✓ 空間という概念の変質。労働・ショッピング・ゲーム・コンサート・コミュニケーション etc これまで現実世界で行われていた”全て”を行う人工生活圏 ✓ デジタル空間のテクノロジーを適用可能へ ⇒リアルタイム多言語翻訳、AIによるモニタリングや自動オペレーション etc 仕事場・ワークスペース 出所：Meta社ホライゾンワークルーム ショッピング イベント・コンサート コミュニケーション 出所：株式会社HIKKY バーチャルマーケット 24

セールスパーソンの役割・機能分解 セールスの役割ってなに？どんな仕事？（あなたらならどんな人からモノを買う？） ✓ ・ ✓ ・ ✓ ・ ✓ ・ ✓ ・ ✓ ・ ✓ ・ 25

セールスパーソンの役割・機能分解（例） ✓ 外見 ✓ 言語・話し方 ✓ 声質 ✓ お悩み・課題・要望のヒアリング ✓ 解決策の提案・使用後のイメージ（シンデレラ） ✓ 商品説明・仕様説明 ✓ 価格オプション（支払オプション） ✓ アップセル・クロスセル・リピート購買の提案 ✓ 長期的な関係性維持（リレーションシップ） 26

遠い未来ではなく今現在の話：コンテンツの無限生成 イラストAI（イラスト・デザイン・人物画など） ※イラスト生成AI:Midjourney（ミッドジャーニー） 人物生成AI ※サイバーエージェント社「極予測AI人間」 27

遠い未来ではなく今現在の話：商品デザインの無限生成 イラストAIの応用：商品デザイン ラフ画を描き、文章でデザインを指示 デザイン生成 ※イラスト生成AI : Stable Diffusionを導入したFigmaプラグイン 28

遠い未来ではなく今現在の話：Text to Speech / Speech to Text Text to Speech（文字読み上げAI） ※株式会社CoeFont社 Speech to Text(高性能文字起こしAI) ※Gigazineニュース(2022年09月22日 14時00分) https://gigazine.net/news/20220922-openai-whisper-speech-recognition/ 29

• https://gigazine.net/news/20220922-openai-whisper-speech-recognition/

遠い未来ではなく今現在の話：文章生成・コミュニケーション ✓ 自然言語AI：GPT-3にて実証用に記事を作らせたブログを 開設したところ、2週間で2万6000人が訪れ、ソーシャル ニュースサイト・Hacker Newsで一時的に1位 ✓ これだけ多数の目に触れてなお、 「GPT-3が生成した文章なのでは」との指摘は1人だけ ※引用・一部改変： Gigazineニュース(2020年08月17日 13時50分) https://gigazine.net/news/20200817-gpt-3-blog-got-26-thousand-visitors/ 30

• https://gigazine.net/news/20200817-gpt-3-blog-got-26-thousand-visitors/

既に多くのセールス機能はマーケティングに巻き取られている ✓ お悩み・課題・要望のヒアリング ✓ チャットボット ✓ 解決策の提案・使用後のイメージ ✓ 使用後の動画・イメージ図 ✓ 商品説明・仕様説明 ✓ 動画コンテンツ・セミナー動画 ✓ 価格オプション（支払オプション） ✓ クーポン・属性別価格提示・ダイナミックプライシング ✓ アップセル・クロスセル・リピート購買の提案 ✓ レコメンデーション・購買タイミング予測 ✓ 長期的な関係性維持（リレーションシップ） ✓ 離反予測によるフォロー・試供品無償提供 etc 31

セールスがすべてマーケティングになる日（仮説） テクノロジーによるセールスの代替：メタバース時代の最高のセールスAIを作ろう ✓ 顧客のもっとも好みの外見で ✓ 好感を得る話し方で ✓ 耳心地のよい声で ✓ お悩み・課題・要望を何時間でもヒアリングし ✓ 未来の顧客の幸せな姿（シンデレラ）を提案・投影し ✓ どこまでも疲れることなく説明し ✓ お求めやすい価格オプション（買い切り・サブスク・ダイナミックプライシング）を提示し ✓ さらに興味がある商品を提案し、利用切れの頃には親切にお知らせし ✓ 長期的に楽しくお付き合いしてくれる 32

Q＆A 33

ご協力のお願い ✓ 本日はご参加ありがとうございました！ ✓ 後ほどTECH PLAYよりアンケートを送付いたしますのでご回答・ご協力をお願いします。 ✓ 本日の感想や今後の勉強会リクエストなどお寄せください。 ✓ 今後も定期的に勉強会を開催予定です。 コミュニティフォローやご学友・ご同僚などへ共有頂けると励みとなります。 ⇒次回、10/7(金)19:00より「ビジネス理論解説：ブルーオーシャン戦略入門」 ✓ その他、社内勉強会・イベントへの登壇などお気軽にご依頼ください（営利・非営利問わず） 高木連絡先：h.takagi@frey-at.com 34