製品ブランドマーケティング費用（マーケティング統合を通じてインテリジェントなマーケティングエコシステムを正確に構築し、持続的なビジネス成長を促進する方法）

マーケティング統合を通じてインテリジェントなマーケティングエコシステムを正確に構築し、持続可能なビジネス成長を促進する方法

近年、世界経済は不安定になっており、消費財企業は事業拡大に向けて多大なプレッシャーに直面しています。マーケティング費用管理の効率化も、大手日用消費財企業のデジタル化プロセスの重要な部分となっています。中国の消費財業界は、分散したレイアウト、複雑なチャネル構造、多数の販売店を有しており、マーケティング費用の管理が困難になっています。

最近、私は第9回CGCA中国消費財業界CIOカンファレンスに出席し、カンファレンス会場でサイバーウェイ・インフォメーション・テクノロジーのシニアデジタルマーケティングコンサルタントであるZou Peng氏が行った「マーケティング統合を通じてインテリジェントなマーケティングエコシステムを正確に構築し、持続可能なビジネス成長を促進する方法」と題した基調講演を聴きました。これは、急速に変化する消費財を扱う企業にとって参考になるとともに、インスピレーションにもなると思います。以下はスピーチの書き起こし（一部）です。

マーケティング費用管理の現状と発展

鄒鵬氏は演説の中で、100年以上前、アメリカの百貨店の父ジョン・ワナメーカー氏が「広告費の半分が無駄になっていることはわかっているが、どの半分が無駄なのかはわからない」と語ったことに言及した。

「オムニチャネルの発展と消費者の意識の変化に伴い、企業が投資するマーケティング費用の割合も変化しています。現在、マーケティング費用は主に消費者プロモーション費用（CP）、広告費用（AP）、マーケティング費用（TP）に分かれています。コンシューマー業界では、この3つの費用は通常3：3：4の割合で占めています。また、マーケティング費用は企業全体の収益の約15％〜30％を占めています。たとえば、年間売上高30億の企業の場合、マーケティング費用は約5〜9億です。したがって、これらのマーケティング費用をどのように管理するかが特に重要です。」

鄒鵬氏は、マーケティング費用管理の発展は3つの段階に分けられると述べました。

フェーズ 1: 基本的なマーケティング費用管理 (TPM)

同社の中核能力は、マーケティング費用の基盤を統合し、事前、中期、事後管理やデータ分析を含むチェーン全体のクローズドループ管理を実現することにあります。現在、約 50% の企業がこのレベルの能力に達しています。

フェーズ 2: 高度なマーケティング費用管理 (TPE)

進歩の核心は、リンクと効率性の向上、およびスケーラビリティ分析の 2 つの側面にあります。連携・効率化とは、マーケティング費用を自社の既存アプリケーションシステムと効果的に連携させ、効率化を図ることを指します。スケーラビリティ分析はROI分析に限らず、企業の純利益分析なども含まれます。体系的なインターフェースとデータ統合により、パフォーマンス管理の有効性を向上させることができます。約 20% の企業がこのレベルの能力に達しています。

ステージ3: マーケティング費用の卓越性 (TPO)

基本的な管理を統合し、大量のデータを蓄積した上で、AI アルゴリズム モデルを使用してインテリジェントな予測と補助的な意思決定を行います。約 10% の企業がこのレベルの能力に達しています。

TPM は強固な基盤を築きます:

チェーン全体にわたるマーケティング費用のクローズドループ管理

「次に、この3つの段階をどのように実装するかを見てみましょう。TPMマーケティング費用の基本段階では、主に8つのシナリオがあり、予算割当管理から活動分析管理までのクローズドループを形成します。」ゾウ・ペン氏は次のように語った。「過去の顧客プロジェクトの実施プロセスでは、私は通常、結果志向とビジネスと財務の統合という2つの重要な点を重視してきました。」

結果重視

マーケティング費用管理の期待される結果を明確にし、結果データを通じてプロセス管理の粒度を推測します。例えば、コスト配賦に関しては、製品ディメンションに入る必要があるのか​​、カテゴリディメンションに入る必要があるのか​​を、システムロジックを構築する初期段階で明確に検討する必要があります。

ビジネスと金融の統合

活動ルールと検証データの対応関係、費用項目と予算項目と会計項目の対応関係を指します。例えば、異なる会議における営業と財務のパフォーマンス評価ロジックは異なる場合があり、システムを構築する際にはこれらの要素を考慮する必要があります。

TPE 機能の向上:

自動化機能のサポートによりビジネスの俊敏性が向上

「次に、TPM機能の進化についてお話しします。一部の企業では、マーケティング費用の基本的なクローズドループを構築し、プロセスを標準化していますが、ユーザーからの不満はますます高まっています。その理由は、操作が複雑になり、プロセスが長くなるためです。しかし、TPEの自動化機能のサポートにより、償却と未払金の計上はすべてシステムで完了するなど、90％の自動化を実現でき、手動による支援が必要な特別なシナリオは10％のみです。」

高度な段階では、企業システムとの接続や自動化、インテリジェントな手段を活用することで、業務の効率と精度が向上します。例えば、SFAで広く使われている端末店舗認識技術では、AIを活用して山頂情報などの識別が可能です。マーケティング費用を作成するときに、重複投資の警告を実装して全体的なコスト超過を回避し、費用がターミナルに直接届くようにすることができます。

鄒鵬氏は次のように話した。「一部のお客様のケースでは、企業内の店舗ラベルとサードパーティのマップ上の店舗ラベルを比較し、企業基準を満たしているがカバーされていない店舗、いわゆる潜在店舗を見つけました。営業担当者やディーラーはミニプログラムでこれらの店舗を確認して、訪問する機会を増やすことができます。たとえば、あるビール会社との実験では、いくつかの肥料店でビールを販売していて売り上げが好調であることがわかりましたが、当社の製品はまだそれらの店舗をカバーしておらず、競合他社がすでにそれらの店舗をカバーしていました。

「ブランドによるターミナル店舗のコントロールは、常に悩みの種でした。当社は、オンライン契約を通じて、ブランド、ディーラー、店舗の関係を構築しています。ブランドがイベントを開催すると、クーポンがバウチャーの形でターミナル店舗に送られます。店舗オーナーがクーポンを利用または受け取った場合にのみ、ディーラーに引き換えられます。これにより、費用投資の信頼性が向上し、ブランドのターミナル店舗に対するコントロールが強化され、店舗のパフォーマンスを正確に評価できるようになります。」

「私はまた、酒類会社や粉乳会社などの企業プロジェクト事例を担当してきました。彼らは消費者をチェーンに組み込んでいます。酒類会社は、端末所有者と消費者のやり取りを通じてコスト投資を検証し、BC統合を実現します。粉乳会社は、端末消費者とオンラインメンバーを組み合わせて、オンラインとオフラインのグローバルメンバーの統一を実現し、消費サイクルが固定された製品の精密マーケティングを行い、どの消費者が製品を購入しようとしているかを把握します。

「TPE 機能の向上に関しては、多次元データ分析も実施し、AI との連携により、現在の問題点を迅速に特定し、最小の粒度で解決策を見つけます。」

TPOの優れた改善：

インテリジェントな予測と意思決定のサポート

鄒鵬氏はTPOの顕著な改善について詳細に説明しました。この段階の中核は、インテリジェントな予測と分析を通じて企業の意思決定を支援することです。同時に、サイバーウェイは中山大学数学学院と人工知能アルゴリズムの産学研究協力拠点を設立し、TPO能力構築と履歴データ学習モデリングに関する徹底的な研究を実施しました。

「TPOのコアロジックは、オンライン広告、メディア支出、オフラインマーケティング割引、サードパーティデータ（経済データ、休日データ、天候要因など）を含むさまざまなKPIデータを入力することです。データクリーニングとマシンモデリングを通じて、クロスチャネルROIと投資意思決定効果評価を出力します。ここでは主に2つのポイントを共有します。」

ベースライン

データモデルとアルゴリズム分析により、マーケティング活動が行われていない場合の基本的な売上高を計算できます。この価値は、急速に変化する消費財を扱う企業にとって特に重要です。

プロモーションメカニズム予測

さまざまなプロモーション タイプの増分貢献を特定し、売上、費用、利益の見積もりなど、将来のマーケティング活動の効果を予測します。実際の導入事例では、業務担当者が実データと推定データを比較し、AIアルゴリズムモデルの精度を継続的に検証します。

「さらに、AIアルゴリズムモデルを通じて、さまざまなチャネルのROIを特定し、最大の投資機会と潜在的なポイントを分析し、企業がより正確な投資決定を下せるように支援することができます。」

3Aモデルとマスターデータ管理

鄒鵬氏は現場でサイバーウェイの業界をリードする3Aモデルを紹介した。 「アプリケーションシステムアプリケーションは、マーケティングチャネルと端末に基づいて、マーケティング統合システムアプリケーションを構築します。

基本的なデータ管理、データの洞察、データ分析を含む分析意思決定分析は、データ意思決定のサポートを提供します。

AI インテリジェント アルゴリズムは、AI アルゴリズムを通じて、システムのアプリケーションと意思決定分析をよりインテリジェントにします。 ”

同氏は特に、企業のデジタル化のプロセスにおいてマスターデータ管理も重要であり、データ取得の分散や重複を避けるために統一されたデータフォークプラットフォームを確立する必要があると指摘した。

最後に、ゾウ・ペン氏は次のように締めくくった。「これらの経験と提案は、複数のプロジェクトの実際の運用に基づいており、企業のマーケティング費用管理において貴重な参考資料となることを願っています。サイバーウェイは今後もブランド企業と連携し、インテリジェントなマーケティングエコシステムを構築し、持続的なビジネス成長を促進していきます。」

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