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マーケットインテリジェンス（MI ）とは、企業の市場動向、競合他社、顧客（既存顧客、失注顧客、ターゲット顧客）のモニタリングに関連する情報を収集・分析することです。[ 1 ]これは、競合インテリジェンス（CI）の一種であり、競合や顧客の価値観や嗜好など、市場動向に関する継続的な洞察を企業が収集するデータや情報です。 [ 1 ] [ 2 ]
MIは組織のマーケティング能力とともに、リソースとプロセスの配分と実装に関する指針を提供する。[ 3 ]これは、企業が競争優位性を獲得し、目標を最適に達成するために、組織に戦略的なマーケティング計画を継続的に提供し、マーケティング上の位置を評価する目的で使用されます。 [ 4 ] [ 1 ]
組織は、財務能力や望ましい市場セクターに適したMIフレームワークやモデルを開発できますが、それらは主にMIの収集、検証、処理、伝達の4段階のプロセスに基づいています。[ 5 ] MIデータの収集は、定性的、定量的、公式、非公式、公開済み、未公開など、さまざまなカテゴリに分類されます。[ 6 ] MIデータは、内部と外部の両方から収集されます。[ 6 ]
MIがもたらすメリットは、顧客、競合他社、市場に関する洞察を提供し、組織がマーケティング戦略において競争優位性を獲得できることである。[ 1 ] MIがもたらす問題点は、違法または非倫理的な方法でデータや情報を取得すると、金銭的損失や政府の規制違反につながる可能性があることである。[ 7 ]
MIとその広義の用語であるマーケティングインテリジェンスは、ケリーの「トップマネジメントのためのマーケティングインテリジェンス」 [ 8 ]で初めて紹介され、組織がより良い方針を策定し、ビジネス上の意思決定を行うために、分析され、信頼性が高く、一貫性のある情報を提供することを目的としています。[ 8 ]
ケリーに続いて、R. ピンカートンは「マーケティング インテリジェンス システムの開発方法」の中で、技術革命が起こる中でマーケティング インテリジェンスシステムを適用する組織の積極性を示しています。[ 9 ] MI への貢献には、「グローバル インテリジェンス アライアンス」や「競争情報専門家協会」（SCIP）などの専門組織が含まれます。[ 10 ]これらの組織は、MI をさらに定義し理解するために、実証的および理論的な研究の両方に貢献してきました。 [ 10 ]
MIに関する研究は、さまざまなバックグラウンドを持つ学者と非学者によって行われているため、研究は断片的な状態になっています。このため、MIは競合情報、ビジネス情報、戦略情報などの他の市場用語と互換的に使用されるようになりました。[ 10 ] MIは現在に至るまで、組織の要件を満たすために変化し続けています。[ 8 ]
MIの実装方法は、組織がMIをどのように捉えるかによって異なります。 [ 4 ] MIは、主に3つの活動から構成されると定義されています。これらの活動は、情報取得（現在および将来の顧客ニーズに必要なマーケティング情報の収集）、情報分析（収集した情報から得られるインテリジェンス）、および情報活性化（インテリジェンスを使用してマーケティング計画を実行および開発すること）です。[ 6 ]
フレームワークは柔軟であるが、組織がMI をモデル化するために使用する基本は、収集、検証、処理、およびコミュニケーションという 4 つのステップのプロセスを中心に展開されます。 [ 5 ]データマイニング技術は、取得されたデータと情報の収集と分析を支援するために、プロセス全体で使用されます。MIは、組織が戦略的および戦術的なマーケティング計画を改善するために追跡する必要のある継続的なプロセスです。[ 11 ]これらのプロセスは、MI が定義される 3 つのアクティビティを対象としています。[ 6 ]モデルは必要に応じて調整および適応でき、一度にすべてまたはセクションごとに実装できます。[ 4 ]
収集はMIモデルの最初のステップであり、特定の市場セクターのデータと情報の収集を伴います。[ 4 ]このようなデータと情報は、他の組織とその市場戦略、研究機関、ビジネスレポートなどの外部ソースから収集できます。[ 4 ]
内部要因としては、現在の戦略プロセスや個々の顧客の傾向を調べることが挙げられます。[ 4 ]組織の従業員または内部MIネットワークには、70%から80%のインテリジェンスが存在すると推定されています。これは、サプライヤー、顧客、その他の業界関係者とやり取りする際に情報を得るチームであるためです。[ 12 ]従業員をインテリジェンスプログラムに参加させてデータや情報を得るには、次の点を考慮する必要があります。参加を促進するための報酬プログラムの開発、MIの目標、要件、情報提供の期限の設定、電子メールシステムの使用など、従業員とインテリジェンスプログラムを促進するための適切なコミュニケーション方法の作成。[ 13 ] [ 14 ]
検証はMIモデルの2番目のステップであり、データクレンジングとも呼ばれます。[ 4 ] [ 16 ]データと情報はさまざまなソースから取得されるため、良好なデータ品質を維持することが重要です。 [ 16 ]ソースから取得したデータと情報は、不完全、間違っている、不適切、重複しているなど、汚れている可能性があります。 [ 4 ]このステップにより、データと情報を組織に合わせて調整し、理解しやすくすることができ、さらに一貫性とコンプライアンスを確保できます。[ 4 ]データ品質が正しく維持されないと、収益の損失や政府規制違反など、組織の損失につながる可能性があります。[ 7 ]
データクレンジングは、 MI戦略で使用するための良好なデータ品質を得るために、いくつかの段階を含む複雑なプロセスです。 [ 16 ]段階には、組織のデータ品質レベルの定義、収集されたデータからのエラーの検出、およびエラーの修復が含まれます。[ 17 ]データクレンジングの5つの段階は、エラーを特定するためのデータ分析、エラーの除去、エラーの除去が適切に行われたことを確認するチェック、データウェアハウス内のデータの更新、および最後に汚れたデータをクリーンなデータに置き換えることです。[ 18 ]
処理はMIモデルの3番目のステップです。[ 5 ]組織のルール、モデリング、ロジック、分析を使用してクリーンなデータを翻訳し、組織が特定の知識を獲得できる読みやすい情報、レポート、スプレッドシートを作成します。[ 4 ]データの解釈は複雑であるため難しく、適切なテクノロジーと、取得したデータと情報を照合してマーケティング戦略に合わせるための組織のトップレベルからの多大なコミットメントが必要です。[ 19 ]
コミュニケーションはMIモデルの最終段階です。これは、処理段階で得られた情報を、市場戦略に適切に適用する組織内の担当者に共有、伝達、送信することを意味します。[ 20 ] MIは絶えず変化するため、MI戦略のコミュニケーションには、MI戦略の継続的な妥当性と実装 を判断するために、特定の市場業界に関する専門知識を持つマネージャーが必要です。[ 21 ] MI戦略のコミュニケーションを可能な限り成功させるためには、このプロセスは組織のあらゆるレベル、つまりインテリジェンス組織によって実行されなければなりません。[ 9 ]
インテリジェンス組織とは、「市場インテリジェンスプロセスを実現する人々および情報リソース」を指します。[ 1 ]インテリジェンス組織の5つの要素は、MIプロセスを管理および主導するMIリーダーシップ、MIチーム、MIチームによって構築される外部情報源のポートフォリオ、MIユーザーで構成される内部MIネットワーク、およびMIユーザーの個人情報源ネットワークです。[ 1 ]インテリジェンス組織の要素は、継続的なMIプロセスを可能にする外部および内部要因で構成されています。[ 1 ] [ 9 ]
MIデータの収集方法は、組織の財務能力によって異なります。データと情報のソースは、定性的、定量的、公式、非公式、公開済み、未公開に分類されます。これらのソースは、組織の内部と外部の両方から取得されます。[ 9 ]競合他社の戦略を確認するために検索エンジンや企業のWebサイトを使用したり、信頼できる出版物や既存の顧客を通じてビジネストレンドを特定したりすることが含まれます。 [ 22 ]組織はMIを収集するためにさまざまなシステムを使用しており、使用されているシステムの1つはオープンソースインテリジェンスシステムです。[ 23 ]
内部情報収集の情報源には、顧客、製造業者、研究開発(R&D)、従業員(セールスフォースとも呼ばれる)、物的証拠、販売見積もり、販売記録、展示会、新規採用者からのデータ収集が含まれますが、これらに限定されません。[ 24 ]これらのデータソースは、組織によって、非常に重要 (5) から重要でない (1) までの尺度でランク付けされました。顧客、製造業者、R&D が組織にとって最も重要であることが判明し、組織の 100% がこれらのデータソースを 4 以上とランク付けしました[ 25 ]。これは、MIデータと情報の収集プロセスにおいて、これらのデータソースが組織に最も価値をもたらしたことを示しています。
外部情報収集の情報源には、顧客とのミーティング、ディーラー/販売代理店、顧客、ビジネスパートナー、市場調査プロジェクト、サプライヤー、オンラインサービス、定期刊行物、政府刊行物からのデータ収集が含まれますが、これらに限定されません。 [ 24 ]これらのデータソースは、内部情報収集の情報源と同じ尺度で比較され、顧客とのミーティングを通じて収集された情報が組織にとって最も重要であることが示され、組織の100%がこのデータソースを4以上の番号でランク付けしました。[ 25 ]
マーケティング情報システムは、組織が外部および内部情報を継続的に取得、生成、維持することを可能にします。[ 26 ]これらは、MIの戦略的および戦術的なマーケティング戦略の計画を支援するために人工知能（AI）技術を使用するシステムであり、マーケティングの専門知識も共有します。[ 26 ]
オープンソースインテリジェンスは、組織が採用する主要なMI収集形態です。OSINTは、機密指定されていない非機密文書やグレー文献から入手可能な印刷物やデジタル/電子データをスキャン、発見、収集、活用、検証、分析し、情報収集を目的とする顧客と共有することと定義されています。[ 27 ] OSINTは、システムがユーザーフレンドリーで、安価であり、さらに処理できる大量の原材料を処理できるため、頻繁に使用されています。[ 23 ]
MI の利用は、MI の取得、維持、実装方法によって、組織にメリットと課題の両方をもたらす可能性があります。MI がもたらすメリットには、マーケティング戦略における競争優位性の獲得などが含まれますが、これらに限定されません。[ 1 ] MI がもたらす課題には、財務上の損失や政府規制の失敗などが含まれますが、これらに限定されません。[ 4 ]
MIデータや情報の取得、組織のマーケティング戦略の実施の過程では、いくつかの問題が生じます。非倫理的かつ違法な方法で情報を取得すると、政府の規制に違反する可能性があり、また、汚れたデータが適切にクレンジングされず、問題が軽減または解決されない場合、組織に金銭的損失や評判の低下といったさまざまな悪影響が生じる可能性があります。[ 4 ] [ 7 ]
問題となる可能性があるのは、非倫理的かつ違法なデータおよび情報の収集です。組織は、競争上の優位性を得ようとして、違法または非倫理的な方法でMIデータを収集することがあります。これは産業スパイとして知られています。[ 29 ]違法なMI収集行為の例として、ブリティッシュ・エアウェイズがヴァージンの機密フライト詳細にアクセスすることで1984年データ保護法に違反したことが挙げられます。[ 30 ] [ 4 ]
非営利団体である競争情報専門家協会によって行動規範が策定され、市場情報を収集する際に組織が遵守できる倫理規定が作成され、違法かつ非倫理的なデータおよび情報の収集が防止されるようになった。[ 4 ]
収集された汚れたデータは、良好なデータ品質を維持するためにクレンジングする必要があります。データクレンジングで発生する課題は、受信されるデータ量が膨大であるため、組織が処理される汚れたデータの検出に失敗するリスクに直面することです。 [ 31 ]データ品質が適切に管理されない場合、財務上の損失、MI戦略の非効率的な実装、および政府規制の不遵守につながる可能性があります。[ 32 ]財務上の損失の理由の1つは、汚れたデータの特定と修正に費やすリソースと時間が増加するため、運用コストが増加することです。[ 7 ]
MIプロセスは多くの組織の戦略的市場計画で使用されてきましたが、組織にとってMIプロセスを使用することによるハード面とソフト面のメリットが何であるかについては、依然として困難があります。[ 1 ]成功したMIプロセスのメリットは、より良く迅速な意思決定、時間とコストの節約、組織学習と新しいアイデアの3つのカテゴリに分類できますが、全体として、組織の収益性と競争力を向上させることができます。[ 1 ]組織の競争力は、より多くのMIが収集されるにつれて、組織が現在の方法を改善し、新しい製品を見つけて作成する能力を高めることによって革新する方法を提供するため、向上します。[ 33 ]
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