【新刊書籍のご案内】『マーケティングのデジタル化5つの本質』好評発売中

データ・ドリブン・マーケティングの基本がわかる!

マーケティング・広告・広報の専門誌を発行する株式会社宣伝会議(本社:東京都港区)は、 『マーケティングのデジタル化 5つの本質』を、全国の有力書店とオンライン書店にて発売しました。

11月13日発売 定価:本体1,600円+税 ISBN 978-4-88335-474-011月13日発売 定価:本体1,600円+税 ISBN 978-4-88335-474-0

 

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https://www.amazon.co.jp/dp/4883354741

 
  • デジタルを使ってマーケティングのプロセスを改善!
  • データ・ドリブン・マーケティングの基本がわかる
  • 3人のプロが語る真のマーケティング実践法

マス×デジタル融合のマーケティングのパイオニア
横山隆治(デジタルインテリジェンス)
データ・ドリブン・マーケティングのプロ
簗島亮次(インティメート・マージャー)
NYで最先端広告ビジネスを実践する先駆者
榮枝洋文(デジタルインテリジェンス  ニューヨークオフィス)

「マーケティングのデジタル化」とはデジタル広告施策をすることではなく、デジタルデータやテクノロジーを使ってマーケティングのプロセスを改善することを指しています。

①アナログ施策をデジタル化する、②消費者IDベースのマーケティングをする、③施策をリアルタイムに運用して最適化する、④これらに必要なスキルを定義し、組織をつくる、⑤ダイレクトに顧客とつながるビジネスの変化をとらえる。

この5つのポイントをおさえ、企業競争力を左右するデジタルトランスフォーメーションを推進するヒントをお届けしています。

「マーケティングのデジタル化が、組織の中で進んでいない」「デジタルマーケティング部門が孤立している」「さまざまなデータを統合して基盤をつくったものの、肝心の施策や結果に結びつかない」そんな悩みをお持ちの方におすすめの本です。


【本書の内容】
はじめに

・マーケティングをデジタル化する
・リアルタイム/高サイクル/データ・ドリブン
・デジタルで起こすプロセス革命
・データ・ドリブンとはユーザードリブンのこと

〈考え方編〉
第1章 成果を出すなら、まず「アナログ施策のデジタル化」

・アナログ施策の“プロセス革命"をデジタルで
・センサーデータでテレビCMの「クリエイティブパワー」を分析
・「経験と勘」にプロセス革命を起こす
・AI時代、ブランドごとのマーケティングは非効率
・デジタル広告は1インプレッションごとに最適化する
・テレビ広告の到達状況に合わせて、デジタル広告を補完
・広告発注の構造が変わる
・データが整うと、メディアプランニングも変わる

第2章「プランを実行する」から「運用して最適化」へ
・事前に「最適なプラン」などわからない
・ユーザードリブンは、仮説検証型+文脈発見型
・「マーケティングダッシュボード」による運用の最適化
・マーケターはファンドマネージャー
・テレビを主体にしてきた宣伝部門が、デジタルも考えるべき
・デジタル化の本丸は人材育成
・デジタルマーケティング本部(デジマ)を出島にしない方法
・箱の議論ではなく、属する人のスキルを定義すべし
・従来の人事ローテーションを見直す
・2020年代のマーケティング構造改革企業のPOE

Column:新たなディストリビューションパイプとなるDNVB(デジタル・ネイティブ・バーティカル・ブランド)
・急成長するDNVBとは?
・デジタルネイティブな経営者の獲得

 〈実践編〉
第3章 データ・ドリブン・マーケティングの実践

・データ・ドリブン・マーケティングの準備
・データ・ドリブン・マーケティングを実践するメリット・デメリット
・データを使って「誰に」「どうやって」アプローチするか
・「誰に」をデータ・ドリブンに決定する
・「どうやって」をデータ・ドリブンに決定する
・「誰に」「どうやって」を連続させてターゲットを成果地点に送り届ける
・広告戦略におけるデータ・ドリブン・マーケティング

第4章 データ・ドリブン・マーケティングと「DMP」の活用
・DMP活用の現状
・DMPを活用できる領域
・DMPとは何か
・「DMP2.0」への進化
・DMPで今後できるようになっていくこと
・データの取り扱い法整備の議論を知る
・情報取得は“リスクを伴う"認識を
・正しい情報取得に“後ろめたさ"は必要ない

第5章 オフライン施策も最適化する新時代の「DMP2.0」とは
・一般的なDMPの利用方法
・DMPをほかのツールと連携することでどのような価値が得られるか
・デジタル広告以外の施策への拡張
・広告以外の施策への拡張

データ・ドリブン・マーケティング対談

おわりに
・データには価値がない、価値があるのは「使い方」

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