BtoC向けMAツールの選び方と活用ポイント｜Salesforce Marketing Cloud Engagementで成果を最大化する方法

本ホワイトペーパーでは、Marketing Cloud Engagement の機能を解説し、企業がデジタルマーケティングを成功させるために、初期導入と運用時のよくある落とし穴とその回避策、導入の成功事例についてお伝えします。

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マーケティングオートメーション（MA）は、顧客データを活用しながら、企業と顧客の接点を自動化・最適化するテクノロジーです。特にBtoC領域では、膨大な顧客数と複雑な行動データ、多様化するチャネル、そして顧客の期待する高度なパーソナライズが、以前よりもはるかに高度なマーケティング環境を形成しています。

スマートフォンの普及以降、顧客はいつでもどこでもブランドと接するようになりました。SNS、Webサイト、メール、アプリ、オンラインストアや実店舗など、接点は多岐にわたり、それぞれの行動情報が企業のマーケティングに大きな価値を持ちます。特にECやサブスク、小売、アプリビジネスでは、顧客一人ひとりの状況に合わせて最適なタイミングで適切なコミュニケーションを届けることが、売上やLTV（顧客生涯価値）の向上に直結します。

こうした背景から、BtoCマーケティングにおけるMAの役割は年々大きくなっています。従来の「一斉メール配信」ではなく、顧客行動に応じた「1to1コミュニケーション」を自動で展開できるかどうかが、顧客との関係構築、そして企業の成長スピードを左右するようになってきました。特に、MAが得意とする“適切なタイミングでの自動配信”は、顧客の離脱防止やリピート促進に高い効果をもたらします。

つまり BtoCでは、より大量のデータ処理能力と多チャネル対応が重要になります。

Marketing Cloud Engagementはここに強みがあり、
大規模顧客データ × オムニチャネル × 自動化に最も適したMAツールのひとつです。

BtoC領域でMAが導入される理由のひとつに、「顧客行動を元に継続的に成果を積み上げられる点」があります。

まず、顧客データを基にした“個別最適化”が可能になります。たとえば、アパレルECでは閲覧履歴や購買履歴を参考におすすめ商品を出し分けたり、サブスクビジネスでは解約兆候が見える顧客に特別な案内を送ったり、休眠傾向の強い顧客に再訪問を促したりといった工夫ができます。顧客ごとに異なる行動を分析し、それに応じたメッセージを送ることで、反応率も転換率も改善します。

さらに、顧客接点の自動化により、短期的な施策だけでなく長期的なLTV向上にも貢献します。たとえば初回購入から定着までのナーチャリング施策を自動化すると、長期間にわたって売上を生み続けることができます。カート放棄やアプリ未利用など、放置すると機会損失に直結する行動にも即時対応できるため、顧客離脱を最小限に抑えることもできます。

そして、MAを導入すると施策の改善ポイントが明確になります。配信結果や顧客行動データが過去に遡って分析できるため、「どのシナリオが効果的か」「どの顧客セグメントにアプローチすべきか」を迅速に判断できます。特にMarketing Cloud Engagementはデータ処理が高速で、複数チャネルのデータを横断的に分析できるため、施策精度を高めたい企業には非常に適しています。

BtoC企業がMAツールを選ぶ際は、機能の多さより「自社の顧客データやコミュニケーションにフィットするか」を見ることが重要です。

以下では、特に重要となる6つのポイントを、背景を説明しながら整理していきます。

BtoCでは、顧客数が多いほどデータの読み込みやセグメント抽出に時間がかかり、運用効率が大きく左右されます。

チェックポイント：

• 大規模データを想定した処理基盤か

• セグメント抽出が遅くないか

• 行動データをリアルタイムで取り込めるか

• 更新頻度が高くてもパフォーマンスが落ちないか

Marketing Cloud Engagementは、大規模データ処理に強い構造を持っているため、大量データを扱うBtoC企業には特に適しています。

メールだけでなく、LINE、SMS、アプリプッシュ、Webパーソナライズなど、多様なチャネルで接する顧客に対し、一貫したコミュニケーションを提供する必要があります。

確認すべきポイント：

• メール・LINE・SMS・プッシュに対応しているか

• チャネルごとに別システム管理にならないか

• ひとつのジャーニー内で複数チャネルを制御できるか

• チャネルごとの成果を統合的に分析できるか

MCEのJourney Builderはチャネル横断に強く、ブランド体験の一体化に効果的です。

BtoCは顧客一人ひとりの行動・趣味嗜好が異なるため、細かいパーソナライズが売上やLTVに直結します。

見るべきポイント：

• 行動データ・購買データ・閲覧履歴を連携できるか

• 動的コンテンツや個別レコメンドが可能か

• AIによる離脱予測・最適配信時間などが使えるか

• セグメントが柔軟に作成できるか

MCEのEinsteinはAIによる最適化が豊富で、パーソナライズ精度を高めやすい点が特徴です。

MAは、CRMやECカート、アプリ、POSなどのデータと組み合わせて初めて成果が出ます。
データ連携が難しいと、運用の立ち上げに時間がかかったり、施策の幅が制限されたりします。

確認ポイント：

• API連携の柔軟性

• 更新頻度（リアルタイムに近いか）

• SalesforceなどCRMとの相性

• CDP（データ基盤）との接続可否

MCEはSalesforce製品との連携が強力で、Data Cloudを活用した高度なデータ活用も可能です。

MAは導入して終わりではなく、シナリオの改善やデータ活用、クリエイティブ作成など、運用の方が圧倒的に重要です。

見るべきポイント：

• 操作方法のサポートやトレーニングが丁寧か

• シナリオ設計の支援があるか

• データ連携部分まで含めた伴走支援があるか

• BtoCの成功パターンに詳しいか

toBeマーケティングのように「MCE×BtoC」を得意とするベンダーを選ぶと成果が出るスピードが格段に違います。

MAは長期的に運用し続けるものです。
事業成長に合わせてチャネルが増えたり、ブランドが増えたりしても対応できることが重要です。

チェックすべきポイント：

• チャネル追加に柔軟に対応できるか

• CDPとの連携により高度な分析が可能か

• グローバル展開可能か

• ブランド横断のマーケティングができるか

MCEは世界的に多数の企業が利用しているため、この点は非常に優れています。

BtoC向けMAの活用シーンは多岐にわたります。
ここでは、特に成果につながりやすい代表的なユースケースを5つご紹介します。

• 「カートに商品が残っている人」に自動でメールやLINEを送信

• 期限付きクーポンでCVR向上
  MCEのJourney Builderで自動化が容易

• 初回購入後のフォロー

• 商品の使い方レクチャー

• レビュー促進
  → リピート率向上に直結

• 一定期間来訪・購入していない顧客へ特別オファー

• 行動データに合わせた自動ナーチャリング

• 「最近アプリを開いていない顧客」へのPush通知

• 行動に合わせたコンテンツ出し分け

MCEはアプリ行動データにも対応でき、アクティブ維持に強い。

BtoC企業がMAで成果を出すためには、単にツールを導入するだけでなく、適切なデータ活用とシナリオ設計が欠かせません。たとえばあるアパレルEC企業では、カート放棄者へのリマインドを自動化することで回収率が15%向上しました。これは、一度きりの施策ではなく、顧客行動に応じた継続的なアプローチを可能にしたMAの効果です。

また、定期購入型のビジネスを展開するコスメ企業では、初回購入から継続利用までのナーチャリングを自動化することで、定期継続率が20%向上した例もあります。一人ひとりの顧客体験が改善されることで、結果として長期的な売上につながります。

さらに、店舗とECを併用する小売企業では、POSデータとWebデータを統合し、実店舗来訪後にオンライン購買を促すジャーニーを構築したところ、クロスチャネルでの売上が30%以上増加したケースも見られます。Marketing Cloud Engagementはこれらの複数データソースを統合した施策運用が得意なため、企業側はツール側の制約を気にせずマーケティング施策を設計できます。

MA領域は年々進化しており、特にBtoC領域ではいくつかのトレンドが顕著になっています。

特に顕著なトレンドは下記の4つとなります。

• CDP連携で顧客データを統合（Salesforce CDP / Data Cloud）

• AI活用による配信最適化（Einstein）

• プライバシー規制強化に伴うZero-partyデータ活用

• アプリ×Web×店舗をまたぐオムニチャネル化

もう少し具体的にご説明します。
まず第一のトレンドとしては、CDP（Customer Data Platform）との連携が進んでいます。顧客データを一元的に管理し、MAの配信シナリオに組み込むことでより高度なパーソナライズが可能になります。Salesforce Marketing CloudとData Cloud（Salesforce CDP）を連携させることで、Web行動、アプリ行動、購買データなどをひとつの顧客プロファイルとして統合し、より豊かな顧客理解が実現します。

第二のトレンドとしては、AI・機械学習の活用が進んでいます。メールの最適配信時間、顧客の離脱予測、購買予測など、AIによって高度な自動化が可能になり、人間では気づきにくいセグメントやタイミングでの配信ができるようになります。Marketing Cloud EngagementのEinsteinは、これらの予測分析を標準機能として利用できるため、AIを活かした高度なマーケティングが実際に実務の中で実現できます。

そして、第三のトレンドとしてはに、プライバシー規制に伴うZero-partyデータの活用が広がっています。顧客が自ら提供してくれる好みや回答データを中心に施策を設計することで、より信頼性の高いコミュニケーションが可能になります。

特に Salesforce の場合、Marketing Cloud × Sales Cloud × Data Cloudの統合で“真の顧客360°”が実現します。

Marketing Cloud Engagementには、BtoC領域で成果を出すための要素が揃っています。大量の顧客データを扱える処理能力、多チャネルの統合、柔軟なシナリオ設計、AIを用いた自動化など、BtoC企業が必要とする機能が高いレベルで実装されています。

特にJourney Builderは、顧客の行動に応じて複雑な分岐や長期的なジャーニーを容易に設計できる点が強みです。メール、LINE、SMS、プッシュ通知など複数のチャネルをひとつのジャーニーにまとめられるため、顧客がどのチャネルからブランドと接触しても一貫した体験を提供できます。

さらに、Salesforce全体のエコシステムとの連携は他社MAにはない強みです。Sales CloudやService Cloudと顧客データを統合したり、Data Cloudと連携して高度なデータ活用を行ったりすることで、単なる配信ツールではなく企業全体の顧客基盤として機能します。

BtoCマーケティングで成果を出すためには、顧客の行動を理解し、それに合わせたコミュニケーションを適切なタイミングで提供することが重要です。そのためには、データを統合し、多様なチャネルを横断して活用し、シナリオを自動化する仕組みが欠かせません。

Marketing Cloud Engagementは、これらを高いレベルで実現するBtoC向けMAツールの代表格です。大規模データの処理能力、多チャネル統合、AIによるパーソナライズ、Salesforce全体との連携など、BtoC企業に必要とされる要素を網羅しています。

MAは単なるツールではなく、顧客体験を設計し、企業と顧客との関係を長期的に育てていくための仕組みそのものです。Marketing Cloud Engagementを軸に、より豊かな顧客コミュニケーションを設計することで、売上だけでなく顧客満足度やブランド価値の向上にもつながります。

toBeマーケティングでは、導入から活用支援まで一気通貫してご支援させていただきます。「こんな小さなことでも頼めるのだろうか？」と悩む必要はありません。日常的なヘルプデスクのサポートから、Marketing Cloud Engagementをまるごとお任せいただく大規模なBPOまで、貴社のフェーズや課題に合わせた最適なプランをご提案します。

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