デジタルマーケティングとWebマーケティングの違いとは

デジタルマーケティングという言葉を耳にする機会は非常に増えています。

日本航空と野村総合研究所が共同出資を行いデジタルマーケティング技術を提供する会社を設立することが発表されました。

このように大手企業を中心として、デジタルマーケティングのための新会社設立や業務提携など、まさにデジタルマーケティングは最盛期を迎えているといえます。

デジタルマーケティングの意味とその手法を Web マーケティングとの違いを説明しつつ見ていきます。

デジタルマーケティングとは

デジタルマーケティングを一言で説明すると、インターネットなどの複数のチャネルを通して得られた「デジタルなデータ」を活用したマーケティング手法のことです。

これだけだと、なんのことかはっきりとしないので、詳しく見ていきましょう。

Web サイトやメール、SNS などを通して得られるデータに加えて、リアル店舗上での購買行動をビッグデータや AI などを活用して分析し、潜在ニーズやトレンドを検証するようなことも行われています。

デジタルマーケティングに対する言葉として、「アナログマーケティング（またはオフラインマーケティング）」という言葉があります。

展示会やダイレクトメール（DM）、セミナーといった旧来からのアナログな手法を使ったマーケティングを指しています。

さて、主題のデジタルマーケティングの手法として例を挙げると、スマホから得られる位置情報データ、Facebook 広告をクリックしたデータ、どの Web サイトを閲覧したか等々、これらのデジタルなデータを蓄積して企業はマーケティングに活かしています。

デジタルマーケティングを必要とする理由は、近年ますます細分化、多様化する顧客の好みをより深く、効率的に知り、キャンペーンの効果を上げることがその大きな理由といえます。

スマートフォンの普及により個人（顧客）についての行動や好みをより簡単に、そしてリアルタイムに得られるようになりました。

アナログマーケティングの一つである DM を例にとると、実際に読んでもらえたのか、どれだけの人が購買に至ったののかを計測することは非常に難しいことが容易に想像できるかと思います。

一方で、SNS や Web サイトを使った広告を用いれば、効果をリアルタイムに知ることができ、効果がないと分かれば直ぐに広告を止めることも可能です。

ただし、デジタルマーケティングであれば、アナログマーケティングよりも短期間で成果が出せたり、費用が低く抑えられたりすることを確証するものではありません。

ペルソナに合わせた手法をとり、時には互いをミックスさせて方策を立てる必要があります。

デジタルマーケティングと共に語られることが多いのが、One to One マーケティングです。一人ひとりの消費者のニーズや購買履歴に合わせて、個別に展開されるマーケティングのことをいいます。

従来では、1 人の人をターゲットにするのではなく、「20 代男性」や「単身世帯」など多数をターゲットとするマスマーケティングという手法が主流でした。

このデジタルマーケティングの発達により、一人ひとりに合わせたマーケティングが可能になったことで、個人に合わせて情報を発信することも容易になりました。

分かり易い例でいえば、Google の検索履歴に合わせて、ある Web ページを開いた際に、関連した広告が掲載されていたという経験はないでしょうか。

これはまさに One to One マーケティングによるもので、個人の行動履歴に基づいて、自動的に表示されているものです。

デジタルマーケティングと似た言葉に Web マーケティングという言葉があります。Web マーケティングは読んで字のごとく、Web サイトを中心に行うマーケティングのことを指します。

そのため、簡単にいうとデジタルマーケティングよりも狭い範囲の概念といえます。

デジタルマーケティングが Web サイトのみならず、FacebookやTwitterなどの SNS を活用することも含まれており、Web以外の手段からもデータを活用します。

一方で、Web マーケティングは基本的に企業のWebサイトやサービスページ、運営するブログページを基に行われるものです。

どれくらいの人が訪れ、どのように回遊したか、どれくらい問合せがあったかなどを計測します。

時代と共に多様化する消費者のニーズに沿って、企業がいかに顧客とのつながりを維持し、効果的なマーケティングが打ち出せるかが求められています。

デジタルマーケティングが安価で容易に扱えるようになった反面、そこから得られる莫大なデータを管理したり、分析したりするのにはまだ人力で行わなければならない部分が多いことも事実です。

今後そうしたデータの管理から、分析・予測までを一括して行い、分析や予測の部分を AI が担うということも珍しくなくなると考えられています。

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