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公開: 2024-08-27

電気自動車 (EV) の出現は、急速な成長と頑固な障害の両方をもたらしました。実際、デトロイトに拠点を置く自動車コンサルティングおよび技術会社であるアーバンサイエンスによると、プラグインハイブリッド EV (PHEV) とハイブリッド電気自動車 (HEV) の合計売上高は、2023 年から 2024 年の間に 31% 増加しました。アーバンサイエンスによると、2023 年末までに販売された車両 6 台に 1 台に電動パワートレインが搭載されています。 2024 年 4 月 30 日までに、その数字は約 5 人に 1 人に増加しました。

当然のことながら、自動車メーカーは EV に対する消費者の関心の高まりに対応しています。かつてはテスラが独占していた分野でしたが、従来型および新興の相手先ブランド供給メーカー (OEM) は、販売する EV の種類と多様性を劇的に拡大しています。しかし、このような進歩にもかかわらず、EVの販売は、ガソリン車に比べて伝統的に高額なステッカー価格から、高速公共充電インフラの可用性と品質に関する懸念まで、さまざまな要因によって課題にさらされています。

視聴者の不確実性がマーケティング ROI を低下させる

OEM、自動車ディーラー、そのデマンドサイドプラットフォーム（DSP）、代理店は、成長しつつも競争が激化するEV市場において、自動車やトラックを購入する可能性のある消費者にピンポイントでマーケティングを行う方法という別のハードルに直面している。 OEM、ディーラー、およびそのマーケティングパートナーにとっての問題の核心は、質の高い視聴者データの欠如です。

「現代のEVが登場してからまだそれほど時間が経っていません。これはマーケティング担当者にとって非常に新しい消費者向け製品であり、商品化するのに最適です」と、OEM、ディーラー、およびそれらをサポートする広告技術会社にサービスを提供するアーバンサイエンスの製品開発ディレクターのスコットクラーク氏は述べています。「広告主は、アドテックのサプライチェーンにおいてEVの利用希望者をどのように特定するかという課題に直面しているが、それは時には有益というよりもノイズとなる可能性がある。」

適切なデータが存在しない場合、OEM、ディーラーネットワーク、DSP およびその代理店は、プロキシデータと方法論に依存する必要があります。アプローチの 1 つは、単純に、EV が多く販売されているニューヨークやカリフォルニアなどの地域にマーケティング予算を集中させることです。しかし、これは潜在的な顧客を特定し、広告費用の収益を最大化するための正確な戦略とは言えません。

EV に関心のある世帯を特定するためのもう 1 つの現状維持戦略は、デジタルマーケティングイニシアチブをターゲットにするために使用できる購入者のプロファイルを作成することです。しかし、プロファイルの構築に使用されるソースデータは不完全であり、EV 固有ではないため、この戦略には本質的に限界があります。 EV データがなければ、優れた EV モデルを作成することは困難です。アーバン・サイエンスのアドテック・パフォーマンス担当ディレクター、カール・マター氏は、「不適切なモデリングが数多く行われている」と述べ、「例えば、人口の一部だけを観察したデータプロバイダーは推論統計を使って最大100パーセントをモデル化し、次のような主張をするだろう」と述べた。国民全体が。」あるいは、簡単に言うと、データプロバイダーが包括的な EV 販売データを持っていないという事実を補うために推論統計が使用されます。

ターゲットを絞ったマーケティングの基盤としての販売データ

残念ながら、プロキシデータのみに基づくターゲティングでは、データが不十分であることと、大規模なデータセットの傾向と機会を正確に特定できる分析が欠如していることの両方により、EV 市場にいる人々を特定する能力が限られています。人口統計や地理データ、推論統計には間違いなく価値があります。過去の購入データを活用すると、より予測力が高まり、視聴者を微妙に理解できるようになります。例えば、アーバン・サイエンス誌の『マター』は、販売データを徹底的に調査したところ、トラック所有者のEVへの関心についての先入観がまったく間違っていたことが明らかになったと指摘している。

「EVを追加するトラック所有者が大幅に増加しています。彼らはトラックを手放すつもりはなく、依然としてトラックに忠実ですが、EVも追加します」とマター氏は語った。「それは多くの人にとって常識ではないでしょう。確かにそれは私には当てはまりません。データが非常に重要である理由の 1 つは、リソースが貴重なこの分野にお金を費やすのであれば、視聴者を正しく理解する必要があるからです。」

効果的な短期および長期のマーケティングキャンペーンに情報を提供するための、詳細かつローカライズされた購入量データと高度な分析の組み合わせの重要性を過大評価することは不可能です。たとえば、アーバンサイエンスは、OEM との数十年にわたる関係から作成されたデータを活用して、特定の EV モデルまたはブランドを購入する可能性が最も高い全国の世帯を特定します。すべては高品質のデータから始まります。

「過去の販売データが将来の販売を最も予測する力があることはわかっています」とマター氏は語った。「それが我々の利点だ。私たちは、誰が、何を、いつ、どこで購入したかを詳細に把握しています。販売量があること個人レベルまでデータを収集することは、精度とパーソナライゼーションを高めるための効率的なターゲティング戦略の不可欠な要素です。」

優れたデータを最大限に活用する

この種のオーディエンスデータは、それ自体でもマーケティング担当者にとって役立ちますが、インテリジェンスを追加するとさらに価値が高まります。たとえば、Urban Science のアルゴリズムはデータを分析して購入者の傾向スコアを導き出します。

「データには、あなたや私が肉眼では見ることができないが、細かく調整されたアルゴリズムによって検出できるパターンがあります」とクラーク氏は言いました。「Netflix が過去の視聴習慣に基づいて次に視聴する可能性のあるものを予測する方法と同様に、当社の機械学習技術は、過去の購入行動に基づいて、世帯が特定の自動車セグメント、ブランド、さらにはモデルを購入する可能性を予測します。たとえば、EV 購入市場に参入すると予測した世帯は、その可能性が低いと考えた世帯に比べて 5 倍の割合で購入しました。 EV の広告主は、今日のキャンペーンでこれらの分析機能の恩恵を受けることができます。」

堅牢で継続的に更新されるデータは、 EV のマーケティング資金が影響を及ぼしている正確性、効率性、説明責任を促進します。たとえば、Urban Science は毎日の販売データを受信するため、予測モデルのパフォーマンスを継続的に更新、検証、改善できます。それでも、ターゲティングが意図した目標を達成しているかどうかを測定することは依然として重要です。

Urban Science は、メディア露出と売上を 1 対 1 で決定的に照合できる測定製品を提供しています。「販売コンバージョンに対する広告費の影響を測定することは、一か八かの賭けです」とクラーク氏は言います。「適切なデータおよび分析パートナーがあれば、EV 利用意向者にアプローチし、彼らがいつコンバージョンしたかを測定することでパフォーマンスを検証できます。」

EV市場は大きな変化、不確実性、そしてチャンスの時期にあります。この状況を効率的かつ成功させるには、受容的な消費者をターゲットとした賢明なマーケティングが必要です。これらの取り組みの基盤となるのは、包括的かつ詳細な販売データです。

EV マーケティング戦略を支援するパートナーをお探しの場合は、Urban Science にお問い合わせください。