来年の戦略を立てる時期になった。去年と同じ延長線上に計画を引いても、市場は変わっている。トレンドの変化を踏まえて、来年の戦略立案に必要な考え方を整理する。
法則1 完璧な計画より、修正可能な計画を立てる
半年先の市場環境を正確に予測することは困難だ。にもかかわらず、年間計画を緻密に作り込み、そのまま実行しようとする企業がある。
来年の戦略は、四半期ごとに見直すことを前提に設計する。年間の方向性は定めるが、具体的な施策は四半期単位で柔軟に調整する。AIを使えば、施策の効果を月次で検証し、データに基づいて翌月の優先順位を組み替えることが容易になる。
法則2 新規獲得と既存維持のバランスを再検討する
広告費の高騰が続く中、新規顧客の獲得コストは上がり続けている。来年の戦略では、新規獲得に使っていた予算の一部を既存顧客の維持とLTV向上に振り向けることを検討する価値がある。
既存顧客の維持コストは、新規獲得コストの5分の1という説もある。この差を活かすために、リテンション施策を強化する。AIを使った離脱予兆の検知、パーソナライズされたフォローアップ、ロイヤルティプログラムの設計。
法則3 コンテンツマーケティングは量から質と独自性へ舵を切る
生成AIで記事を量産する戦略は、短期的にはSEO効果があるかもしれない。しかし、Googleは独自性と専門性を評価する方向に進んでいる。来年の戦略では、コンテンツの量を追うよりも、自社にしか書けない記事を1本ずつ丁寧に作る方向にシフトする。
独自性の源泉は、自社のデータ、顧客の声、業界での実体験だ。AIには構成と下書きを任せ、独自の要素は人間が追加する。この分業が来年のコンテンツ戦略の基本形になる。
コンテンツ戦略を含むマーケティング計画の立て方は、マーケティング計画の記事で整理している。
法則4 データ基盤の整備を後回しにしない
AIを活用したマーケティングの精度は、データの質と量に依存する。来年の戦略でAIの活用を計画しているなら、データ基盤の整備も同時に進める必要がある。
全データを一度に整備しようとすると挫折する。来年はまず、AIに読み込ませたいデータを特定し、そのデータだけを優先して整備する。具体的には、顧客の購買履歴、メール配信の成果データ、Webサイトのアクセスログの3つが優先度の高いデータソースだ。
法則5 組織のAIリテラシーを底上げする
来年のマーケティング戦略にAIを組み込むなら、それを実行するチームのリテラシーも同時に上げる必要がある。一部のメンバーだけがAIを使える状態では、組織全体のパフォーマンスは上がらない。
月に1回、30分のAI活用共有会を実施する。外部の研修よりも、社内の実践事例を共有するほうが定着率が高い。「先週、メールの件名をAIで10パターン出させたら開封率が上がった」。こうした身近な成功体験が、チーム全体のAI活用を加速させる。
DX推進のロードマップとの連携は、DX推進ロードマップの記事で整理している。
来年の戦略は、今年の学びの上に立てる
来年の計画は白紙から描くものではない。今年うまくいったこと、うまくいかなかったことを整理し、その延長線上に来年の仮説を立てる。振り返りと計画をセットで行うことが、再現性のある戦略の基盤になる。