ラジブ・シェシュ氏はHCLソフトウェアのチーフレベニューオフィサーであり、プロダクト＆プラットフォーム部門の収益成長と顧客支援を主導している。
今日、マーケティングは根本的に技術を駆使した分野へと進化し、現代のビジネス戦略の中核となっている。B2BおよびB2C分野において、企業はマルチチャネルの顧客体験をマッピングし、意味のあるエンゲージメントと長期的な顧客ロイヤルティを促進する真実の瞬間を理解することに投資している。
しかし、顧客が深く価値を感じる差別化された高付加価値体験の創出に重点が置かれる一方で、顧客体験向上を目的とした技術投資は期待に応えられないことが多い。
例えば、あるレポートによると、マーケティングテクノロジー投資の約49%が意図した成果を上げていないという。マーケティングリーダーたちは一貫して「データ共有の改善」（19.9%）と「信頼とロイヤルティの構築」（18.6%）を主要な課題として強調しており、顧客体験の可能性を真に引き出すには、関連性が高く信頼に基づくアプローチが必要であることを浮き彫りにしている。
では、このギャップはどこから生じるのだろうか？
今日の消費者は購買プロセスに対して大きな主導権を持ち、財布とレビューで投票することが多い。顧客の意図を理解し信頼を構築するために、企業は購買決定を促し、顧客をブランド、その製品、そして最終的には組織に結びつける深い、文脈に基づいたデータ裏付けのある洞察を活用する必要がある。
最近の調査によると、ブランドに感情的に結びついている顧客は、生涯価値が306%高いという。
ノイズから意図へ
取引とアイボールを追求する中で、ブランドはしばしばユーザーに無関係で気を散らす情報を大量に送りつけ、意味のあるエンゲージメントよりもノイズを増やしている。
2025年のオプティムーブ・インサイト消費者マーケティング疲労レポートによると、消費者の70%が過剰なメール疲れにより少なくとも3つのブランドの購読を解除している。これらの要因がアテンションエコノミー（注目経済）の台頭に寄与している。
アテンションエコノミーを理解する
アテンションエコノミーに至った経緯を理解するには、数十年前に遡る必要がある。
1992年、先駆的なマーケティングテクノロジープラットフォームが登場し、後にパーミッションベースマーケティング（現在はオプトアウトマーケティングとして知られる）を導入し、強力なデータアーキテクチャに支えられていた。しかし、マーケティングテクノロジー業界が本格的に勢いを増したのは2000年代に入ってからで、主要なマーケティング自動化と予測分析プラットフォームが登場し、マーケターがリードを育成し、キャンペーンを自動化し、成功を測定する方法を変えた。
そして、これらの画期的なプラットフォームと並行して、顧客データプラットフォーム、ソーシャルメディアチャネル、プログラマティック広告購入プラットフォーム、動画マーケティングやコンテンツマーケティングツールの登場も見られ、常時接続型の取引ベースのアテンションエコノミーへの移行が加速した。
しかし今日、アテンションエコノミーはもはや十分ではない。注意力が散漫な世界でユーザーの視線を奪い合うのではなく、企業は進化し、インテリジェンスエコノミー—量から精度への転換—へと舵を切る必要がある。
この新しいパラダイムは、データインサイトに支えられた文脈的インテリジェンスの活用に焦点を当て、顧客知識を強化し、ビジネスとその顧客にとって意味のあるエンゲージメントを構築するために不可欠である。
データが究極の優位性をもたらす
マーケティングキャンペーンの効果は、その基盤となるデータの品質、精度、信頼性に依存するという事実はよく知られている。しかし、マーケティング実務者は、顧客データプラットフォーム（CDP）、顧客関係管理プラットフォーム（CRM）、小売POSなど、データの発生源に関わらず、データの信頼性、精度、系統、ガバナンスに関する重大な課題に直面している。
これらの課題に取り組むため、マーケティング実務者には「データインテリジェンスファースト」の考え方が必要であり、信頼性が高く、高精度で、安全かつ適切に管理されたデータを優先する—これは正確な顧客インサイトを得て、自信を持って成果重視のマーケティング決定を推進するために不可欠である。この基盤がなければ、マーケティングテクノロジーへの投資はその可能性を十分に発揮できないリスクがある。
したがって、マーケティングテクノロジープラットフォームを評価する際、CMOはその価値が取り込むデータの完全性、豊かさ、精度にあることを理解する必要がある。例えば、ゼロパーティ、ファーストパーティ、セカンドパーティ、サードパーティのデータに加えて、デジタル行動シグナルを捉えることも、時間の経過とともに変化する顧客の意図と行動を理解するための鍵となる。
顧客の意図と行動に関するこの深く詳細な理解により、マーケティング実務者はターゲットを絞ったハイパーパーソナライズされたキャンペーンを提供し、次に最適なアクションを提案することができ、予測分析から処方的分析へと移行することが可能になる。
