The Modern Marketing Data Stack Report

Modern Marketing Data Stack

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の登場、アドテクとマーテクの融合、プライバシー問題への関心の高まりなど、マーケターが大きなトレンドに適応していく中で、優れたマーケティングには適切なテクノロジー・スタック（＝テクノロジーの組み合わせ）が欠かせません。

Snowflakeは、マーケティングデータ分析を強化し、パフォーマンスとROIをより正確に測定するために、顧客が最も頻繁に使用するツールやアプリケーション・プラットフォームを分析しました。

レポート「The Modern Marketing Data Stack」の第2版では、今日のマーケティング・データ・スタックを構成する10の機能について、リーダーと「注目すべき人物」を特定し、収益を高めるためにデータをどのように統合し、分析し、活性化させるかに影響を与える戦略的必須事項を取り上げています。

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マーケティング戦略を形成する力
とテクノロジーへの投資

最初のレポートを発表してから1年、「現代のマーケティング・データ・スタック」は、絶え間ない変化のペースを反映し、進化を遂げました。

本レポートでは、以下のような主要テクノロジーについて調査している。 8,100以上の顧客がSnowflake Data Cloudを導入し、マーケティングスタックを強化している。今年のレポートでは、マーケティングに特化したツールから、AIを含む基礎的なデータテクノロジーを取り出しています。また、アドテクとマーテクの急速な融合（下記参照）、データ測定（およびアクティベーション）の重要性の高まり、プライバシーに関する課題などのトレンドを反映した調査結果となっています。

AIと機械学習:
LLM（大規模言語モデル）の登場

LLMの影響は、控えめに言っても広範に及ぶだろうし、マーケティングへの最も明白な影響は生産性だろう。今年のレポートによると、Snowflakeの顧客によるAIおよびMLツールの採用は15.5% 増加している。だが、それはほんの始まりに過ぎない。

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アドテクとマーテクの融合:
4つの要因

広告とマーケティングをサポートするテクノロジーは、それぞれ独立して確立されていたが、データのサイロが崩壊するにつれて、それらのアドテクとマーテクのツールはひとつになり始めた。全体として、融合はマーケティングと広告に対する、より統合されたデータ主導のアプローチへと向かっていることを示している。次の4つの要因が、このシフトを大きく後押ししている。:

1. メディアの状況は熱狂的で断片的。

2. マーケティング担当者がその状況をナビゲートするためのテクノロジー・ソリューションも同様である。

3. 非効率なものにはコストがかかる。

4. ビジネスリーダーは経費削減に躍起になっている。

データのプライバシー:
課題を克服するために

マーケティング担当者は、複数のソースからのデータを統合して顧客の全体像を把握し、カスタマージャーニー全体を通じて効果的なマーケティングを行いたいと考えている。しかし、消費者の懸念が高まり、プライバシーをめぐる政府の規則や規制は、責任あるアプローチを求めている。

特に、同意やアクセス許可を考慮したガバナンス・ポリシーを適用しながら、データを安全かつプライバシーを保護した方法で共有できるデータ・クリーンルームの利用など、新しい技術やテクノロジーが登場している。

調査手法
この調査の目的は、Snowflake内で重要かつアクティブな顧客ベースを構築している技術を特定することでした。分析は、2022年4月4日から2023年4月3日までの12ヶ月間にわたって行われ、8,100以上のSnowflakeの顧客について調べました。そのプロセスは以下の通りです：

マーケティング・データ・スタックの全てのテクノロジー・リストを確認する:
- 分析期間中のSnowflakeのアクティブ顧客のマーケティング・テクノロジーの利用状況を調査しました。アクティブ顧客とは、以下のように定義されます。:
  - キャパシティ契約またはオンデマンド／セルフサービス契約のいずれかを結んでおり、契約終了日が経過していない顧客。
  - 過去1年間にスノーフレークに収益をもたらした顧客。
- データスタック基盤ツール（Data Stack Foundational Tools）の4つのカテゴリの一部として考慮されるテクノロジーは、Snowflake Partner Network（SPN）のアクティブメンバーであるか、Snowflakeと同等の契約を締結している必要があります。マーケティングおよび広告ドメイン固有のツールおよびプラットフォームの10カテゴリーのテクノロジーは、SPNのアクティブメンバーであるか、マーケットプレイスの利用規約に同意したSnowflake Marketplaceパートナーである必要があります。
- 成長率には、2022年4月4日時点で有効なキャパシティおよびセルフサービスの顧客で、2023年4月3日までの1年間にSnowflakeの収益がプラスとなった顧客を含みます。パーセンテージは、2022年4月と比較して、2023年4月における各カテゴリーの各ツールの顧客消費量の増加を反映しています。
Snowflakeの使用タイプに基づいてテクノロジーを分割：Snowflakeには複数のワークロードが存在し、Snowflakeで利用可能なさまざまなアプリケーション展開モデルのオプションが組み合わされているため、ベンダーはさまざまな方法や目的でデータクラウドと統合することになります。市場でのリーダーシップと採用レベルを正確に評価するために、Snowflakeの利用タイプに基づいてプロバイダに特定の指標を適用しました。具体的には、テクノロジープロバイダーを2つのカテゴリーに分類して分析しました：データ統合、変換、分析のために Snowflake のワークロードを使用するテクノロジーと、Snowflake のコラボレーション・ワークロードを使用するテクノロジーです。両側で動作するツールの重複は 0.5%未満でした。

カテゴリーごとに異なるマーケティングツールの成功を測定するために必要な主要指標を特定する。
- データ統合、分析、および変換にSnowflakeのコアワークロードを使用するテクノロジーに対するメトリクスは次のとおりです:
  - Snowflake上でそのテクノロジーを使用しているアクティブな顧客の総数
  - Snowflake上でこのテクノロジーが使用しているクレジット消費量の合計
  - Snowflakeのコラボレーション機能を使用するテクノロジー向け：
    - その技術を含む安定したエッジの総数。安定したエッジとは、データのプロバイダーと消費者間の継続的な関係である。安定したエッジとは、コンピュート・リソースが消費されたトランザクションが 20 件以上あり、その消費により製品収益が認識されたデータ共有が、連続する 3 週間の 2 つの期間（各期間においてトランザクションが 20 件以上）にわたって存在するものと定義される。
    - テクノロジーがSnowflake上で使用しているデータシェアによって駆動される総クレジット消費量。
    - データ共有はないものの、顧客に提供しているマネージド・アプリケーションとツールを評価する方法として、消費ドルとしてSnowflakeに費やされた総費用。
  Snowflakeの利用形態に基づいてランキングを作成し、その技術がどの程度市場に浸透しているかを示し、その利用がどの程度深いかを補足する。計算は以下の加重基準に基づいています：
  - データ統合、分析、変換のためにSnowflakeのコアワークロードを使用する技術：
    - 広さ（50％）：アクティブ顧客数
    - 深度（50％）：クレジット消費総額
  - Snowflakeのコラボレーション機能を利用したテクノロジー：
    - 幅（40％）：安定したエッジの数
    - 深度（40％）：株式からのクレジット消費総額
    - 支出（20％）：データ共有の用途以外に、マネージド・アプリケーションの採用の幅を示す消費ドル。
  - データ・エンリッチメントのカテゴリー：
    - 幅（100%）：安定したエッジの数。異なる組織のデータセットのサイズよりも、エンリッチメントを目的としたコラボレーションの測定を優先するため。
  マーケティング技術を1からNまでランク付け／選択し、数字（ランキング）が小さいほど有利とする。両グループのテクノロジーの全リストを組み合わせ、このランキングを0～100の間で正規化します。(スコアが100の場合、すべての指標で1位の技術となる)。
  - リーダーは、各カテゴリーで指数が最も高い上位のテクノロジーを表している。
  - Ones to Watchは、必ずしもその地位のリーダーを追随するものではなく、市場における最近の強い勢い、Snowflakeによる革新的な技術やアプローチ、あるいは最近強力な顧客能力を実証したなど、複数の要因に基づいて選出された。