バイラルマーケティングとは、ソーシャルネットワークを活用してブランド認知度を高めたり、その他のマーケティング目標(製品販売など)を達成したりする戦略です。その原理は生物学におけるウイルスの拡散に似ており、自己複製するウイルスプロセスによって実現されます。この手法は口コミで広がり、インターネットとソーシャルメディアのネットワーク効果によって増幅されます。最近のデータによると、バイラルマーケティングは顧客獲得コストを大幅に削減できることが示されており、場合によっては最大50%削減されることもあります。ALSアイスバケツチャレンジはバイラルマーケティングの成功例です。ALSへの認知度を高めただけでなく、2014年だけで1億1,500万ドル以上の寄付金を集めました。このキャンペーンはソーシャルメディアを利用して人々にコンテンツの共有と交流を促し、バイラルマーケティングと強力で共感できるメッセージの強力な組み合わせを実証しました。歴史的背景と発展 バイラルマーケティングの概念は、無料メールサービスであるHotmailに端を発すると考えられています。Hotmailには、各メールの下部に「Hotmailで無料メールをゲット」というシンプルなプロモーションラベルが付いていました。この戦略により、Hotmailは1996年のサービス開始直後から数百万のユーザーを魅了することができました。長年にわたり、技術の進歩とソーシャルメディアプラットフォームの統合の増加に伴い、これらの戦略は進化し、マーケティングメッセージをより迅速かつ広範囲に配信できるようになりました。 応用事例と市場への影響 バイラルマーケティングは、映画やテレビ番組が予告編キャンペーンを通じて期待感を喚起できるエンターテイメント業界など、幅広い用途に使用されています。 テクノロジー業界では、新しいアプリやゲームはその目新しさや独自の価値提案により、目立ち、急速に人気を博すことがよくあります。たとえば、Pokémon GOは、当時はまったく新しい独自の拡張現実機能により、リリース後すぐに人気を博しました。 金融セクターでは、紹介報酬は、銀行やフィンテック企業が新規顧客を獲得するために使用する一般的なバイラルマーケティング戦略です。 技術の進歩とトレンド ビッグデータと高度な分析の台頭により、バイラルマーケティングは変革し、マーケティング担当者はデータインサイトに基づいて戦略を最適化できるようになりました。人工知能と機械学習は、コンテンツのバイラル拡散を予測するためにも活用されており、より共有しやすい最適化されたコンテンツの作成を可能にしています。動画コンテンツは、その高いインタラクティブ性から、バイラルマーケティングの好まれる媒体となっています。TikTok、YouTube、Instagramなどのプラットフォームが先導し、すぐにバイラル化できる短くて魅力的な動画コンテンツのトレンドを牽引しています。
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