銀行業務におけるマーケティング解析：効果的かつコンプライアンスを遵守する方法

2024年10月22日トピックスニュース

マーケティング・アナリティクスは金融セクターの意思決定を再構築しており、最近の調査ではマーケティング戦略の半分以上に影響を与えています。しかし、MarketingWeekの調査によると、マーケティング担当者はデータとアナリティクスを部門における最大のスキルギャップとして認識しています。

どの企業にとっても、マーケティング効果の追跡は戦略の重要な部分であるはずです。これは、複雑な製品や長い販売サイクルを持つ企業に特に当てはまります。銀行融資の申し込みのようなこうした取引では、顧客は決断を下すまでに何度もメールを開いたり、ウェブサイトに戻ったりするかもしれません。銀行や金融サービスは豊富なデータにアクセスできるが、規制も厳しいです。適切に行えば、銀行はこのデータを倫理的かつ安全に利用し、よりターゲットを絞った効果的なマーケティング・キャンペーンを展開することができます。

この記事では、銀行がデータをどのようにマーケティング施策に活用しているか、この分野で直面する一般的な課題とそれを克服するためのベストプラクティスについて見ていきます。

銀行のための5つのマーケティング解析テクニック

マーケティング解析は複雑ですが、難しく考える必要はありません。実証済みの5つのテクニックに焦点を当てることで、銀行はマーケティングの効果と顧客理解を迅速に高めることができます。

ここでは、マーケティング・チームが採用する最も一般的なテクニックのいくつかと、銀行業界におけるその応用方法を見てみましょう。

1. 顧客セグメンテーション

顧客セグメンテーションによって、銀行、金融サービス、フィンテック企業は、共通の特徴に基づいて顧客をグループ化し、よりターゲットを絞ったマーケティングやサービスアプローチを行うことができます。従来の手法は基本的な人口統計データに大きく依存していましたが、新しいテクノロジーとデータソースによってセグメンテーションの可能性が広がりました。金融セクターにおける顧客セグメンテーションの例をいくつか挙げます：

人口統計学的セグメント：年齢、収入、所在地などの基本情報。人口統計学的セグメント：年齢、収入、所在地などの基本情報。今でも有用ではありますが、このデータだけでは顧客のニーズや行動を完全に把握することはできません。
行動セグメント：顧客が銀行商品やサービスとどのように関わっているかに焦点を当てます。例えば、以下のようなものがあります：
- 取引パターン：金融取引の種類と頻度
- チャネルの好み：顧客がデジタル・バンキング、電話・バンキング、対面バンキングのいずれを好むか
商品の採用：顧客がどのバンキング商品を利用しているか、また、新商品をどの程度迅速に導入しているか
態度的セグメント：顧客の金融態度、リスク許容度、バンキング嗜好を基にグループ化します。これには、「ハイテクに精通した貯蓄家」や「保守的な投資家」などのカテゴリーが含まれます。
ライフステージ・セグメント：金融ニーズは、年齢よりもむしろライフイベントに沿ったものであることが多いことを認識します。例えば、初めて住宅を購入する人や、新しい親になる人は、年齢や所得水準に関係なく、同様の銀行ニーズを持っている可能性があります。
価値ベースのセグメント：顧客の現在および潜在的な価値を考慮し、維持・成長戦略の優先順位付けに役立てます。

金融サービスプロバイダーは、豊富なファーストパーティデータ（顧客記録、内部調査、市場調査、Matomoのようなウェブ解析ツールなど）を保有し、顧客セグメンテーションのための情報を待ち望んでいます。データを最大限に活用するために、アナリストやリーダーは以下の質問を検討すべきです：

データ統合：様々なソースからのデータをどのように統合し、顧客の全体像を把握するか。
セグメントの流動性：顧客行動の変化を考慮し、どれくらいの頻度でセグメントを見直すべきか？
予測可能性：セグメンテーションモデルを使って、将来の顧客のニーズや行動を予測できるか？
規制の遵守：どのようにセグメンテーションを実施すれば、関連する銀行規制を遵守できるか？
クロスセルの機会:どのセグメントが追加商品を最も受け入れやすいか、また、それぞれに最適なアプローチは何か？
デジタル・エンゲージメント:セグメントごとに異なるデジタル・プラットフォームとの接点はどのようなものか、また、その接点をどのように最適化できるか。

セグメンテーション・アプローチは、金融機関に顧客のニーズや行動をより深く洞察し、より効果的でターゲットを絞ったマーケティング戦略への道を開きます。

2. 顧客生涯価値解析

顧客生涯価値（CLV）解析は、各顧客が金融機関にもたらす長期的な価値を理解するのに役立ちます。CLVは、以下のような主要業績評価指標（KPI）を考慮します。

顧客一人当たりの収益
収益源
顧客獲得コスト（CAC）

ガートナーによると、CLV解析は、25％のマーケターが使用するマーケティング手法のトップ5に入ります。CLV解析は、どの顧客が自社の製品やサービスにより多くを費やすかを特定し、CLVの低い顧客を高い顧客に変える方法を示すのに役立ちます。また、異なる顧客セグメントの比較にも役立つため、金融機関は顧客獲得やターゲティングの優先順位を絞り込むことができます。

3. センチメント解析

センチメント解析とは、顧客が貴社の商品、広告キャンペーン、サービスについてどのように感じているかを、以下のような様々な情報源に基づいて追跡することです：

ソーシャルメディアのコメントや言及
顧客アンケートやレビュー
コールセンターとのやりとり
モバイルアプリストアのレビュー
オンラインバンキングからのフィードバック

iOSに新しく追加されたラボバンクのダークモード機能に好意的な感情を示すXユーザー@patrickb_93。(画像ソース）

銀行はセンチメント解析を以下の目的で利用します：

トレンドの問題や懸念を特定する
新製品の発売や機能の成功を測定する
マーケティング・キャンペーンに対する反応の測定
顧客不満の早期警告サインの検出
商品開発や改善に役立てる

金融サービスにおける実際の応用例

新たな料金体系に関するセンチメントを追跡し、顧客の受容性を評価する。
最近の広告キャンペーンに対するフィードバックを解析し、メッセージングを改良する。
システム停止中のソーシャルメディア監視による顧客コミュニケーション管理
差別化の機会を特定するための競合他社に対するセンチメントの評価

顧客センチメントを体系的に解析することで、銀行、フィンテック、フィンサービスは次のことが可能になる：

問題が深刻化する前に積極的に対処する
顧客感情に響くようなマーケティング・メッセージの調整
顧客からのフィードバックに基づく商品・サービスの改善
データ漏洩やサービス停止などの危機発生時に、ネガティブな感情を緩和する。

センチメント解析は、他の解析手法と組み合わせることで、顧客の認識や経験をより詳細に把握することができます。この洞察により、銀行は顧客満足度とロイヤルティを向上させるデータ主導の意思決定を行うことができます。

4. キャンペーン・パフォーマンス解析

キャンペーンパフォーマンス解析とは、マーケティングキャンペーンの結果を見ることです。キャンペーン中やキャンペーン後には、コンバージョン率、クリックスルー率（CTR）、ROI、継続率など、キャンペーンの効果を知ることができるKPIを追跡する必要があります。

具体的に追跡すべきKPIは、キャンペーンの目的によって異なります。目標が新規顧客であれば、コンバージョン率とCACをトラッキングしたいでしょう。ブランド認知が目的であれば、ソーシャルメディアのエンゲージメントやウェブサイトへの訪問数を測定することになるでしょう。

このようにして収集したデータは、今後のキャンペーンを微調整して、より良い結果を得るために使用することができます。

マーケティング担当者が遭遇する可能性のある問題には、次のようなものがあります：

データのサイロ化、古いデータ、またはGoogleアナリティクスのようなデータサンプリングに依存するツールによって収集されたデータに起因する不正確なデータ。
銀行業界やデータ保護規制に違反する手段で取得したデータの解析
CLVに影響を与えたり、ブランド認知度を高めたりするキャンペーンの長期的な効果を考慮していない。
社内の専門知識不足による洞察力の低下

これらの問題の中には、全社的な取り組みが必要なものもありますが、データのサンプリングやコンプライアンスの維持など、ウェブやモバイルの解析にMatomoを使用することで解決できるものもあります。

5. チャネル最適化

チャネルの最適化とは、Matomoのようなツールから得られるデータを使って、マーケティングチャネルを利用する最良の方法を見つけることです。各チャネルは、オーディエンスのデモグラフィックや顧客行動などの要因に基づいた独自のアプローチを必要とします。

たとえば、ある調査によると、Z世代とミレニアル世代のオーディエンスはテレビ広告よりもソーシャルメディア・マーケティングを強く好むが、ベビーブーマー世代はその逆です、
そして、X世代はどちらとも言えます。

特定のチャネルでマーケティングを行うだけでは十分ではありません。同じ調査によると、59％の顧客は、割引や特別オファーがあればニュースレターに登録するといいます。

データを解析すると、これらのテクニックがどのように重なっているかがわかるでしょう。最近のキャンペーンのパフォーマンスを評価するとき、不条理なTikTok動画を投稿した後に、Z世代やミレニアル世代の顧客獲得が増加したことがわかるかもしれません。

コメントのセンチメント解析によってより多くのデータを収集し、あなたの取り組みに対するオーディエンスの反応を理解するのに役立てることができます。

これらのテクニックを適用することで、パフォーマンスを向上させることができるかもしれませんが、ROIを向上させるための一般的な障害につまずくかもしれません。

金融サービス業界でマーケターが直面する4つの共通課題

マーケティングでは誰もが課題に直面します。どのマーケターにも共通するものもあれば、銀行やヘルスケアのような規制の厳しい業界特有のものもあります。

銀行業界でマーケターが直面する一般的な課題？

これらの課題を克服する方法を説明する前に、これらの課題について説明しましょう。

1. コンプライアンスを守りながら競争力を維持する

ヘルスケアと同様、銀行業界も規制の厳しい業界です。Matomoのようなコンプライアンスに特化したソフトウェアを使っていない限り、コンプライアンスを維持するのは難しい。

米国では、銀行部門における規制違反に対する監視が強化されており、銀行に課される罰金は2022年から2023年にかけて3倍に増加すると見られています。

EUでは、GDPR違反により、欧州の銀行が、処理されるデータの種類、処理方法、同意の扱い方をめぐって数百万ドルの罰金を支払っています。

スペインのある銀行は、同意プロセスを複雑にし、顧客に個人データの行き先を十分に知らせなかったなどのGDPR違反で600万ドルの罰金を受けました。この銀行は、ほぼ間違いなくそのデータでマーケティング成果を向上させることができたはずですが、ルールを守らず、顧客の信頼を侵害しました。
罰金や風評被害で失った収益は、5％のキャッシュバック案件に最も反応する顧客セグメントを知ることから得られる潜在的なROIを帳消しにしてしまうでしょう。

2. 技術的結束の欠如

銀行の歴史が長ければ長いほど、さまざまなベンダーからソフトウェアを集める必要があります。

このような技術スタックの混乱は、部門間でデータがサイロ化する原因となり、マーケティングチームがカスタマーサポートや営業とは異なるデータセットから結論を導き出すことにつながります。あるいは、手作業によるデータ解析につながり、人為的ミスによる不正確な情報や不完全な情報のリスクが生じます。このようなデータの問題は、元々このような違いをうまく機能させる方法を知っていた従業員が退職したり、会社を去ったりすると、時間の経過とともに深刻化します。

それぞれのツールがビジネスの重要な部分を扱っている場合、企業がこのような状況に対処するのは難しいかもしれませんが、うまく統合されていないエコシステムは、生産性を低下させ、手作業によるデータ入力の必要性などを増大させるリスクがあります。

3. クリーンで正確なデータ

ガートナー社によると、データ品質が低いと、企業は年間1,300万ドル近いコストを負担しています。このコストを最小限に抑え、解析に値するデータを得るためには、データがクリーンで正確であることを知る必要があります。これは、最新であることをチェックし、重複を削除し、データの正確性をチェックするといった品質基準を設定することを意味します。

Googleアナリティクス（GA）のように、ある閾値を超えるとデータのサンプリングを行い、事実を反映する代わりに推定値を作成するツールもあります。そのため、不正確なレポートが残り、マーケティング費用が無駄になります。

また、これらのツールはサードパーティのCookieに依存している場合があり、プライバシー重視のブラウザやアドオンによってブロックされると、データが不完全になります。グローバル・マーケティング・エージェンシーのCRO:NYX Digitalは、Braveに広告を掲載した際にこの問題に直面し、Google アナリティクスがサードパーティCookieを使用しているためにトラフィックを追跡できませんでした。

4. スキル格差と責任の増大

前述の通り、マーケターはデータとアナリティクスが最大のスキルギャップだと主張しています。

Banking Journalのレポートでは、銀行はマーケティング担当者を新規雇用していないが、責任は増やしていることが明らかになりました。

マーケティング担当者は十分なスキルを持たず、トレーニングを受けておらず、銀行部門では人員を増やさずに責任を増やしているのです。

このような問題は圧倒的なものに思えるかもしれませんが、それは銀行だけではありません。古くから複雑なシステムを持つ多くの金融機関は、こうした問題に直面し、克服してきました。このような事例から学ぶことができます。

銀行と金融サービスにおける5つのマーケティング解析のベストプラクティス

最高のマーケティングチームは、これらの課題に取り組み、それを簡単に見せている。彼らはもともと優秀なのでしょうか？もちろんそうではありません。

このようなチームは、キャリアで培ったベストプラクティスに従って結果を出しています。あなたもそれに従うことができます。

1. チームのニーズに合ったツールを選ぶ

ソフトウェアは、データから正確な結論を導き出すだけでなく、直面する可能性のある問題を解決できるものでなければなりません。Matomoはこのすべてを行います。
Matomoは、プライバシーと倫理的なウェブ解析を念頭に構築されているため、以下のことが容易になります：

コンプライアンスを遵守する： MatomoはGDPRに準拠しています。MatomoはGDPRに準拠しており、HIPAA、CCPA、PIPL、LOPDGDD、LSSIコンプライアンス用に簡単に設定できます。
統合： Matomoは100以上の統合を提供しています！何か特別なものが必要ですか？Matomoはオープンソースであり、私たちの親切な開発者は、あなたの既存のシステムに接続する方法を確認するために待機しています。
完全で正確なデータを収集します：データサンプリングなしで、レポートはより正確になります。また、デフォルトでファーストパーティCookieを使用しているため、Braveのようなブラウザでも問題なく動作します。Matomoに切り替えた後、CRO:NYX DigitalはGoogle AnalyticsがサードパーティCookieに依存していたため、トラッキングされた訪問者の記録に11,700%もの不一致が生じていたことを知りました。
効率的に仕事をするマーケティングをデータドリブンにする初期段階であっても、Matomoは物事を複雑にしません。デフォルトの設定では正確で洞察に満ちたレポートが作成されますが、カスタマイズすることで、洞察に満ちたユーザーフレンドリーな体験のために、簡単さと奥深さを兼ね備えています。

2. 高いデータ品質基準を確立する

データは、正確で、最新で、重複がなく、完全で、事業展開する国の法律を尊重したものでなければなりません。ソフトウェアの設定ミス、データのサイロ化、データ検証の未実施など、品質に懸念が生じる可能性のあるリスク領域を評価する必要があります。

Matomoのようなソフトウェアの使用は、正確性、完全性、コンプライアンスに役立ちます。Matomoと他のソフトウェアを統合することで、手入力によって発生する不良データのリスクを軽減することができます。

それでも手入力が必要な場合は、データベースや他のソフトウェアで制限を設定し、空白フィールドや重複入力、あるいは解析を妨害する可能性のある類似の問題での提出を防ぐことができます。

品質へのコミットメントは、組織的な取り組みであるべきです。ソフトウェアやウェブ開発チームは、データを最新の状態に保つため、1年ごとに情報の正確性をチェックするようユーザーに促すプロンプトを作成することができます。営業、カスタマーサービス、マーケティング部門は、関連する洞察を共有することができます。サイロ化を防ぐために、すべてのチームが同じソフトウェアとデータベースを使用することに合意することができます。

3. A/Bテスト

A/Bテストとは、マーケティング・メールやモバイル・バンキングの画面レイアウトなど、2つの形態を試し、その結果の違いを測定することである。ユーザー・エクスペリエンスを最適化する効果的な方法で、マーケティング担当者、ソフトウェア開発者、プロダクト・マネージャーなどが行います。

前述したテクニックをどこから始めればよいかわからない場合は、EメールのA/Bテストからデータを収集し、チャネルの最適化を図りましょう。Tech Reportによると、59%の企業がEメールのA/Bテストを実施しており、件名のバリエーションがパフォーマンスに最も大きな違いをもたらしています。

4. パーソナライゼーション

パーソナライゼーションとは、広告、プロモーション、商品を顧客一人ひとりのニーズに合わせてカスタマイズすることです。収集した顧客データを見ることで、特定のセグメントに何が響くかを知ることができ、適切なチャネルを通じてリーチし、キャンペーンのパフォーマンスKPIを急上昇させることができます。

マッキンゼーのレポートによると、パーソナライゼーションはCACを半減させ、収益を5〜15％、ROIを10〜30％増加させる。同じレポートによると、76％の顧客はパーソナライズされないと不満を感じています。

例えば、ある銀行のデータから、学生口座を持つ顧客が特定の小売店でよく買い物をすることがわかった場合、その小売店での買い物に対してキャッシュバック特典を提供することができます。同様に、海外出張の多い顧客には、海外での出金や購入に対する違約金が低い、または無料のカードを提供することもできます。

5. 収集したデータから継続的に学ぶ

銀行は、より正確なデータを収集するだけでは十分ではありません。

これらのテクニックやベストプラクティスを適用することは、素晴らしいスタートとなります。Matomoは、A/Bテスト、チャネル最適化、顧客セグメンテーション、キャンペーンパフォーマンス解析などに利用できます。他のソースからデータを取り込み、スキルアップに投資すれば、アナリティクス能力を成熟させる道が開けます。データ解析には常に改善の余地があるため、さらに上を目指し続けましょう。

Matomoでアナリティクスデータを深く掘り下げる

卓越したサービスを提供するためには、顧客が何を求めているのか、どこで顧客を見つけ、どのように顧客と話すべきかを特定する必要があります。Matomoを使えば、高度なプライバシー保護で顧客の信頼を得ながら、顧客の行動や嗜好の全体像を把握することができます。

このデータにより、顧客にとって最も重要な場所で、顧客のロイヤルティを維持し、生涯価値を向上させるオファーを提供する、新しい改善方法を見つけることができます。

Matomoは、150カ国以上の100万以上のウェブサイトやアプリで使用され、50以上の言語で利用可能なオープンソースの主要なウェブ解析プラットフォームです。

Matomoを使用すると、次のことが可能になります：

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