役立つ情報丨マーケターが知っておくべき7つの技術的法則。これを知らずにマーケティング業界で生き残れるでしょうか!

すべてのマーケティング担当者が技術に精通している必要はありません。しかし、現代のマーケティングとテクノロジーは密接な関係にあるため、すべてのマーケティング担当者は、戦略や業務にも影響を与えるこれらの重要なテクノロジーの法則に精通している必要があります。ここでは、すべてのマーケティング担当者が知っておくべき 7 つのテクノロジーの法則を紹介します。

また、IT 部門の同僚とチャットするときに役立つ、貴重な技術文化の知識もここにあります。

現在最も有名な法則: ハードウェアのパフォーマンスは 2 年ごとに 2 倍になります。この法則は、1860年代にこの傾向を初めて予測したインテルの共同創設者ゴードン・ムーアにちなんで名付けられました。コンピューティング能力の指数関数的な成長が 50 年近くも衰えることなく続いているのは驚くべきことです。 30 年前の Osborne コンピュータと 2009 年頃に作られた iPhone を比べてみると、iPhone の方が 100 倍高速で、サイズはほぼ 500 倍小さいことがわかります。 （写真：ケイシー・フレーザー）

ムーアの当初の予測は、集積回路上のトランジスタの数に関するものでした。しかし、この指数関数的な成長傾向は、ハードドライブ容量の増加、ネットワーク容量の増加、バイオテクノロジーの進歩、デジタルカメラや LCD 画面のピクセル数の増加 (価格に対する相対値) など、他の分野でも発生しています。未来学者レイ・カーツワイルは実際にこの傾向を一般化し、それを収穫加速の法則と表現しました。

なぜ知っておく必要があるのか

ムーアの法則は、製品とマーケティングの開発の可能性を推進します。この法則の重要な点は、開発の可能性の限界が常に急速に拡大しているということです。 「企業の CEO で、これらのテクノロジーがどこに向かっているのかを知らなければ、一瞬で倒産してしまう可能性があります」と、X Prize Foundation の代表であるピーター・ディアマンディス氏は、最近の VentureBeat とのインタビューで語った。「あるいは、これらのテクノロジーを活用して競合他社を飛び越えることもできます。」

ムーアの法則の皮肉な帰結であるヴィルトの法則は、 「ソフトウェアの速度は、ハードウェアの速度向上やアップグレードよりも大幅に低下する」と述べています。 1995 年、コンピュータ科学者の Niklaus Wirth は、論文「リーン ソフトウェアの嘆願」でこの結論を提唱しました。これは、ゲイツの法則（マイクロソフトのビル・ゲイツにちなんで）やペイジの法則（グーグルのラリー・ペイジにちなんで）としても知られています。2人とも、この力学を自身のビジネスで発見しました。

そのため、最新バージョンの Microsoft Office は、古いマシン上の古いバージョンとほぼ同じ速度で新しいコンピューター上で実行されます。このムーアの法則の逆転は、しばしば、機能の追加が際限なく続くこと、コーディングが怠惰でわかりにくいこと、あるいはエンジニアリング管理が不十分なことなどによって引き起こされる「ソフトウェアの肥大化」のせいだと非難されます。しかし、もっと広い意味では、これはパーキンソンの法則の単なるバリエーションに過ぎません。つまり、作業量は利用可能な時間をすべて埋め尽くすまで拡大し続けるということです。

なぜ知っておく必要があるのか

注:テクノロジーによってもたらされる期待は常に高まっています。特定のパフォーマンス レベルでより安価なハードウェアを入手してもコストは削減されません。多くの企業は、同じ価格でより大きな機能ニーズを満たすために追加のパフォーマンスを適用するか、投資を最大限に活用するために別のテクノロジを見つけることを選択します。クラウド コンピューティングは、この絶え間ない「アップグレードと置き換え」現象によってもたらされる抵抗を大幅に軽減します。経済学では、これはジェヴォンズのパラドックスとして知られています。また、この製品/プロジェクト管理のモットーを覚えておいてください。機能要求は常に無限ですが、リソースは常に限られています。賢明な選択をしてください。

数十年にわたって管理者を悩ませてきたブルックスの法則は、遅れているプロジェクトに人員を追加すると、プロジェクト期間が長くなるというものです。この法則は、「9 人の女性が 1 か月で子供を産むことはできない」というコメントでユーモラスに要約されています。

Fred Brooks は、ソフトウェア エンジニアリング管理に関する古典的な著書「The Mythical Man-Month」でこの法則を提唱し、この法則が普遍的に真実である理由は 2 つあると述べています。

ブルックス氏らの経験は、最終的にソフトウェアを開発する新しい方法、アジャイル手法へとつながりました。このアプローチでは、大規模で固定された作業仕様を放棄し、より小規模なチームやより短い固定時間枠など、より柔軟で「反復的な」実装を採用します。アジャイル チームは通常 5 ～ 9 人で構成され、チーム内のコミュニケーションと協力を簡素化します。

なぜ知っておく必要があるのか

マーケティング業界は、テクノロジーの領域にさらに深く進出し、独自のソフトウェア、特に Web およびモバイル アプリケーションの開発、およびマーケティング自動化ソフトウェアなどの既存のプラットフォームの技術的な構成とカスタマイズを行っています。言い換えれば、マーケティングには現在、エンジニアリング管理が関わっているため、盲目的に実践してこれらの法則を苦労して「再発見」するよりも、この分野で学んだ深い教訓を理解する価値があります。

ボーナスのヒント: 技術系の人材を採用する場合は、ブルックスの常に役立つもう 1 つの洞察を思い出してください。「優秀な」プログラマーは、平凡なプログラマーよりも 5 ～ 10 倍生産性が高いということです。

ホフスタッターの法則には、ブルックスの法則に関連する興味深いパラドックスがあります。それは、ホフスタッターの法則を考慮した後でも、何かを行うのに予想よりも常に時間がかかるということです。これは、複雑なタスクを完了するために必要な時間を見積もることの難しさについての再帰的な記述です。

認知科学者のダグラス・ホフスタッターは、ピューリッツァー賞を受賞した著書『ゲーデル、エッシャー、バッハ』（通称「GEB」）の中でこの法則を明確に述べています。この法律の定義における自己言及的な循環性も、GEB で繰り返し取り上げられるテーマです。再帰へのこの言及と、それを使用した気の利いたフレーズは、再帰的略語のように、テクノロジー文化の基礎の 1 つです。

注: GEB は論理学者ゲーデル、芸術家エッシャー、作曲家バッハの英語名の頭文字です。本書では主に、この 3 人の創造的な業績がどのように絡み合っているかを説明しています。

なぜ知っておく必要があるのか

ホフスタッターの法則はいくぶん皮肉めいたものですが、重要な意味合いを持っています。複雑な結果を正確に予測することは困難であり、マーケティング テクノロジーの状況はこの法則を適用できるほど複雑です。解決策は、予期せぬ展開を受け入れ、この不確実性に耐えられる管理アプローチを採用することです。アジャイルソフトウェア開発の原則に基づいたアジャイルマーケティングや、継続的な実験的研究を取り入れたアプローチであるテストベースのマーケティングなど、優れた例がいくつかあります。

シーガルの法則はシンプルで、マーケティング パフォーマンスの測定に携わるすべての人 (つまりマーケティング業界のすべての人) に当てはまります。時計を 1 つしか持っていない人は時間を知ることができますが、時計を 2 つ持っている人は時間を正確に知ることができません。

2 つの異なる Web 分析方法を使用して同じデータを取得しようとしたことがあるなら、この法則を深く理解するはずです。マーケティングの世界では、さまざまなシステム間でデータが重複しているため、すべての数字を揃えて完全に対応させるのは、終わりのない苦労となる可能性があります。

なぜ知っておく必要があるのか

マーケティングの世界には測定基準や指標が溢れていますが、それは概して良いことです。しかし、誤差の精度にこだわるのではなく、これらの数字が示す意味のあるシグナルや傾向に焦点を当てることが重要です。おそらく世界的にビジネス分析の第一人者であるトム・ダベンポート氏は、「分析は数学に関するものであってはならない」と述べています。分析は、ストーリーを伝え、意思決定を行い、次に何が起こるかに立ち向かう勇気を見つけることであるべきだと。 ”

言い換えれば、「今何時か」と「次の 1 時間で何を生産的に行うか」の違いはそれほど重要ではありません。

コンウェイの法則で私が気に入っている部分は、「すべてのソフトウェアは、それを設計および開発したチームの組織構造を反映している」という部分です。この社会学的観察は、1968 年にメルビン・コンウェイによってなされ、その後すぐにハーバード・ビジネス・スクールの研究によって確認されたもので、ユーモアを意図したものではなかった (委員会の設計を意図せず風刺したものではあったが)。

実際、私はこの法則のより広い解釈に同意します。つまり、ソフトウェア、そして Web ページやマーケティング業務などの他の複雑なシステムは、それらを設計および開発するチームの構造と文化の両方を反映しているということです。

だからこそ、競争の激しい市場であっても、革新的な製品やサービスで差別化を図る機会はたくさんあるのです。たとえば、Mint.com が 2007 年に立ち上げられたとき、個人金融はすでに非常に成熟した製品カテゴリでした。しかし、斬新なアイデア、直感的な UX デザイン、シンプルなワークフローにより、何千人ものユーザーを獲得しました。巨大企業 Intuit は Mint のスタイルを真似しようとしたが失敗し、最終的には Mint を買収した。

なぜ知っておく必要があるのか

競合他社がリバースエンジニアリングによって製品をコピーすることについて、あまり心配する必要はありません。しかし、チームの構造と文化には細心の注意を払う必要があります。マーケティング部門は、市場を席巻するような革新的な製品、マーケティング キャンペーン、顧客体験を生み出し、提供できるでしょうか?この点を詳しく説明するつもりはありませんが、これはより機敏な管理手法を採用するもう一つの十分な理由です。

これが、マーケティング技術者が IT 部門ではなくマーケティング部門に配属されることを私が提唱する主な理由の 1 つです。両部門の創造性と技術協力が分離されると、それは必然的に製造される製品に反映されます。

最も重要なことは最後に残しておきますが、メトカーフの法則によれば、ネットワークの価値は、それに接続されているユーザー数の二乗に比例します。

イーサネットの発明者であるロバート・メトカーフは、もともとこの法則を、コンピュータ ネットワークやファックス機などの互換性のある通信デバイスをより多くの人々が使用することによる利点を説明するために考案しました。

この指数関数的な価値の増加は、N 人のグループをペアにする方法の数が (N)(N-1)/2、つまりおよそ N の 2 乗に等しいために発生します。もっと簡単に言えば、ネットワークの価値は指数関数的に増大します。少なくとも、これらのつながりを最大限に活用することは、人間の限界の問題です。

ソーシャルメディアの台頭により、この法則はソーシャル ネットワークのダイナミクスにおいて頻繁に引用されるようになりました。その背後にある力の 1 つは、いわゆる「利点の交換」です。みんなが使っているから、あなたも Twitter や Facebook を使うのです。リード法則はこの法則のバリエーションであり、ソーシャル ネットワークの規模から得られる効用という問題に特に対処します。

なぜ知っておく必要があるのか

現代のマーケティングにはソーシャル ネットワークがあふれているため、Facebook、Google+、LinkedIn、Twitter でのコミュニティと、独自のプライベート顧客ネットワークを拡大するというモデルを念頭に置いておく必要があります。ネットワークの強力な指数関数的パワーを活用するために、参加者があなただけでなく、お互いのつながりから利益を得られる方法を見つけましょう。