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AIPLからGROWへ:大手インターネット企業におけるマーケティング分析モデルの考察

みなさんこんにちは。私は勉強熱心なクマちゃんです。

前回の記事「キャンペーン分析を1記事で理解する」の後、読者から「キャンペーン分析にはモデルがあるのですか?」という質問がありました。答えは「はい、たくさんあります」です。特に大手インターネット企業は新しいモデルの開発に熱心で、AIPL、FAST、GROW、RISE、5Aなど、毎年新しい用語が登場し、目が回るような状況になっています。今日は、これらのマーケティングモデルの根底にあるロジックについて簡単に説明します。

I. マーケティングモデルの本質

新しい用語に出会ったら、「読んで覚えよう」と焦ってはいけません。そうすると、かえって混乱してしまうだけです。「広告を信じるのではなく、結果を信じる」ということわざがあります。これらのマーケティングモデルが何を意味しているかを理解するには、まずマーケティング自体に何が必要なのかを理解することが大切です。

本質的に、マーケティングは通常の販売リズムの外にある補助的な機能です。

したがって、サポートをうまくプレイするには、次の 3 つのことを理解する必要があります。

  • 今の通常のリズムは何ですか?

  • サポートヒーローはどこに配置すべきでしょうか?

  • サポートスキルは実際のゲームプレイでどの程度効果的ですか?

これら3つの中で最も重要なのは、通常のリズムを把握することです。現状を正確に把握することによってのみ、どこに注力すべきかが分かります。ほぼすべてのマーケティングモデルは、その根底において、現状を説明し、機会を特定するために複数の指標を用いています。

II. リズムの識別方法

これを特定する最も簡単な方法は、「売上高」という指標を見ることです。売上高が低い場合は、売上を刺激するためのプロモーションを実施できます。しかし、売上高だけに焦点を当てることのデメリットは明らかです。例えば、売上高の増加は、同じユーザー層を繰り返し獲得することで実現できる場合があります。しかし、そのユーザーが疲弊してしまうと、売上高は必然的に減少します。そのため、「有料ユーザー数」などの指標も考慮することが重要であり、理想的には、新規ユーザーとリピーターユーザーを区別する必要があります。

注目すべき指標が多数ある場合、体系的な観察のためにそれらを論理的に整理し、モデル化する必要があります。これは特にインターネットビジネスにおいて当てはまります。インターネット企業は通常、収益化する前にユーザー獲得に多額の資金を投入するため、売上高だけに焦点を当てることはできません。

理論的には、AARRRモデルはリズムの特定にも活用できます。前回の記事で述べたように、注目すべき主要な指標は、事業の拡大期、安定期、衰退期によって異なります。事業浸透率、ユーザー成長率、ユーザー離脱率をモニタリングすることで、事業が現在拡大期、安定期、衰退期のいずれにあるかを測定することもできます(下図参照)。

大手インターネット企業はより多くのデータを保有しており、より高い視点から業界全体の状況を観察することができます。

III. AIPL、FAST、GROW 3点セット

Alibabaには、AIPL、FAST、GROWという3つのマーケティングモデルがあります。これら3つのモデルの基盤となるデータは、Alibabaエコシステム(Tmall、Taobao、Juhuasuan、Youku、Tudou、UC、Damai、Fliggy、Hemaなど)内の多数のデータソースに基づいており、ブランドの成長ペースをさまざまな視点から把握しています。

たとえば、AIPL には次のものが含まれます。

  • A(認知度)とは、ブランドを認知しているオーディエンスを指します。これには、ブランド広告によって受動的にリーチしたユーザーと、商品カテゴリーのキーワードを検索するユーザーが含まれます。

  • I(Interest)は、ブランドのターゲットオーディエンスを指します。これには、広告のクリック、ブランド/ストアのホームページの閲覧、ブランドキーワードの検索など、ブランドと積極的に交流する人々が含まれます。

  • P (Purchase) はブランドバイヤー、具体的にはブランド商品を購入する人を指します。

  • L (Loyalty) は、繰り返し購入、レビュー、共有を行うブランド忠実顧客を指します。

このモデルの背後にあるロジックは分かりやすいです。売上を伸ばすには、理解が不十分な場合は投資を増やし、購入コンバージョンが低い場合は商品提供とプロモーションを強化します。これにより現状が明確に示され、マーケティングの方向性が明確になります。

FAST は同様のロジックで動作しますが、次のような「ユーザー価値」の概念をより重視します。

  • F (出生率): オンライン消費者の総数。

  • A(前進)、消費変換率。

  • S (優位性) は価値の高い個体の総数を指します。

  • T(繁栄)、高価値ユーザーの活動率

FとAは主にユーザーの量を測定し、十分な顧客基盤とコンバージョン率があれば大幅な売上成長が期待できます。一方、SとTはユーザーの質を測定します。価値の高いアクティブユーザーを多数獲得することで、安定した売上と高い利益を確保できます。マーケティングキャンペーンでは、量の獲得と質の向上の両方を目的とした多くの確立された戦略が採用されています。したがって、量と質を区別することで、事業運営との整合性を高めることができます。

一方、GROW モデルでは、製品カテゴリの観点から物事を見ます。

  • 利益: 消費者がより多くの種類の製品カテゴリー/製品を購入することによる売上増加への貢献を指します。

  • 維持: これは、消費者のより頻繁な/繰り返しの購入が売上増加に貢献することを指します。

  • 価格ブースト:これは、消費者がアップグレードされた製品を購入することが売上増加に貢献することを指します。

  • 幅: 関連する種類の製品を購入する消費者によってもたらされる全体的な成長機会を指します。

Alibaba のデータに基づくと、各消費者製品カテゴリーの GROW メトリックをサポートするデータがあります。

この指標は実際には、従来の製品運用の 4 つの戦略を表しています。

  • 製品カテゴリーの拡大 → 市場浸透率の向上

  • 2回目の購入 → リピート購入力

  • 増分購入 → 価格決定力

  • 相互購入→拡大

したがって、怠惰なアプローチは、単に製品カテゴリを選択し、対応する指標を確認してから、マーケティング戦略を実行することです。

IV. 独自のマーケティングモデルを構築する方法

ここまで読んだ後、あなたは混乱するかもしれません。「こんなに話したのに、私たちはただの小さな工場で、そんなに多くのデータを取得することはできないのに、どうやって独自のマーケティング モデルを作成すればいいのでしょうか?」

さらにシンプルで簡単な方法をご紹介します。構造分析を用いて売上収益を内訳してみましょう。例えば、現在の売上収益は、下の図に示すように、注文ごとに内訳できます。

リンク: 9つのデータ分析手法: 構造分析

したがって、直感的に言えば、マーケティング戦略は 2 つあります。

  • 大量かつ低利益率の注文に重点を置き、低価格の注文を引き続き処理します。

  • 高額商品のプロモーション(1 つ買うと 1 つ無料、または一定額を超える購入に対する割引)を提供して、単価を上げます。

どちらが実現可能かについては、議論するだけでなく、テストで検証することもできます。2つのキャンペーンを選択し、2ヶ月に1回ずつ、オーガニック売上が同程度になるように実施し、より顕著な成果を示した方を継続するという方法があります。素晴らしいですね!


これは確かに非常に単純かつ粗雑なアプローチですが、他に方法はありません。データが少ない場合は、なんとかするしかありません。

-終わり-