2018年02月26日
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ロレアルの成功に学ぶ3つの戦略

 

  • 今日はどの口紅の気分?

ビューティブランドの店頭に並ぶ、いろとりどりの口紅のディスプレイには、消費者についての、ある「真実」が表れています。それは、ニーズは十人十色であるということです。

シャープな印象のレッド系の口紅が好きな人もいれば、優しい雰囲気のピンク系が好きな人もいるでしょうし、今日はラメたっぷりのオレンジ系の気分という日もあれば、控えめなベージュ系にしておこうという日もあるでしょう。つまり、どの口紅を選ぶかは、その日の気分や状況、ファッションによって変わるので、それに応えるべく、各ブランドはさまざまなカラーバリエーションを用意しているのです。

このように、顧客が今求めているもの、今この瞬間に必要としているものを確実に提供するために必要なのが、マーケティングのパーソナライゼーションです。

 

  • 成功のカギは「データ」と「パーソナライゼーション

数あるビューティブランドの中で、マーケティングのパーソナライゼーションに大きな成功を収めているのが、ロレアルです。グローバル市場で圧倒的な存在感を持つロレアル(2016年の売上高250億ユーロ)は、まさにビューティ業界のリーダー的存在であり、同社の傘下にはランコムやビオテルム、キールズなどそうそうたる人気ブランドが名を連ねています。

ロレアルはなぜこんなに長い間、業界のトップを走り続けることができるのでしょうか?

その答えは、同社独自のマーケティング戦略にあります。ロレアルのマーケティング戦略の特徴を表わすキーワードは「データ」と「パーソナライゼーション」。ロレアルは、顧客に関するデータを最大限活用し、いつでもどこでも媒体を選ばずに(オンラインでもオフラインでも)、一人ひとりの顧客にパーソナライズしたアプローチを実現・改善し続けることによって、数々のイノベーションを実現してきたのです。

今回は、マーケターがロレアルの戦略から学ぶべき3つのヒントをご紹介しましょう。

 

ヒント1:「デジタル戦略」という概念を捨てる

ロレアルの西ヨーロッパ地域でマーケティング最高責任者を務めるステファン・ベルベ氏は次のように述べ、これからはオンラインとオフラインのマーケティングを切り離して考えるべきではない、統合すべきだと指摘しています。

「オンラインの消費者とオフラインの消費者を、区別して捉えるべきではありません。これからのマーケティング戦略は、デジタル領域の優先課題に注力するという従来のアプローチから脱却すべきです。もはや、マーケティングはデジタル戦略という概念そのものを捨て去らなければならない段階にきているのです。当社はこれをロレアルの企業文化の変革の一環として、強く推し進めているところです」。

 

ヒント2:広告をパーソナライズする

買物客は、商品を購入したり動画を見たり、さまざまな形でオンラインサービスを利用しますが、その際に一連のデジタルデータをオンライン上に残していきます。これらのパターンや行動から価値あるインサイトを導き出し、マーケティング戦略の策定に役立てることが可能です。逆に消費者の立場からみれば、彼らは自身のデータを企業と共有することによって、自分に必要な、あるいは自分好みの広告やショッピング体験を手に入れることになります。

 

しかし、まだ消費者の多くは自身のデータを企業と共有することについて、良いイメージを持っていません。ベルベ氏はこの点について、次のように指摘しています。

「有意義なコンテンツを提供するために、なぜデータが必要なのかを、業界は消費者にまだ十分説明できていないのが現状です消費者の多くは、データが自分にどのようなメリットをもたらすのかを正しく理解していません。そのため、彼らの多くはデータを共有することに対して否定的なのです」。

消費者にデータ共有のメリットをいかにわかりやすく伝えることができるか。マーケターの腕にかかっています。

 

ヒント3:最新技術を積極的に活用する

ロレアルでは常に顧客と繋がり続けるアプローチを実現するために、さまざまな最新技術を積極的に取り入れています。現在、特に力をいれているのが、「音声検索」です。

ベルベ氏は音声検索について次のように述べています。「消費者の22%がすでに音声検索を利用しています。この割合は2018年末までに40%に拡大する見通しです。つまり、私たちロレアルは音声検索においても、常に検索結果の上位を維持できるよう、自社コンテンツを最適化する必要であるということです」。

このように、ロレアルはデータの有効活用とアプローチのパーソナライズを戦略の基本とし、それを実現するために最新のテクノロジーを駆使しています。

しかし、実際に膨大な数のデータをマーケターが自力で収集・分析・パーソナライズしてアプローチに落とし込むことは、かなり困難で現実的ではありません。そこで注目すべきは、AI(人工知能)の一種である機械学習です。機械学習を活用すれば、人の力では到底処理できない数の顧客一人ひとりに対して、的確かつスピーディに広告をパーソナライズすることが可能です。

膨大な顧客のデータを有効に活用し、ダイナミック広告や有意義なコンテンツを活用してショッピング体験をパーソナライズできるブランドこそが、将来の市場を制することになるでしょう。