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マーケティング手法の中で最近、注目されるデータドリブンマーケティング。
データドリブンマーケティングとは、データの活用に重点を置いたマーケティング手法のことで、ビッグデータの蓄積などの点から注目が集まっています。
顧客の行動が複雑になっている現在、効果のある施策を打つには、データドリブンマーケティングを行うことが大切です。
目次
データドリブンマーケティングとは
データドリブンマーケティングとは、データの活用に重点を置いたマーケティング手法を指します。
以前より、データに基づいて判断するということは行われてきましたが、近年再び注目されています。
その理由としては以下の2点が考えられます。
- ビッグデータの蓄積
- 顧客行動の複雑化
企業は、ビッグデータなどから顧客の複雑な消費行動を分析し、施策を打つことが求められています。
その流れの中で、データドリブンマーケティングが注目を集めているのです。
ただ、データドリブンマーケティングでは、データの可視化が肝要です。
なぜなら、データ単体では意味を持たないからです。
効果的な施策を打つために活かしてこそ、初めて意味を持ちます。
そのためには、データを可視化し、その施策を打つ必要性を上司などにアピールする必要があります。
ここからは、データドリブンマーケティングの必要性や方法、必要なツールとよくある失敗事例まで、詳しく解説していきたいと思います。
データドリブンマーケティングの必要性
前述した内容と重複する部分もありますが、データドリブンマーケティングが必要とされている理由として、主なものは以下の2点です。
- 顧客の行動が複雑になっているから
- 無駄なマーケティング施策を防げるから
顧客の行動が複雑になっているから
現在の世の中では、企業も個人もウェブとリアルを行き来しながら、購買に至ります。
消費者の購買決定プロセスを説明するモデルとして、「AIDMA」や「AISAS」などがありますが、ウェブとリアルを行き来することで、そのモデルが複雑になっているのです。
つまり、集客、見込み客化、顧客化、優良顧客化という一連の過程を俯瞰した際、それぞれの段階で無数の選択肢を想定することができます。
よって、データを用いたマーケティングが重要視されるようになっているのです。
無駄なマーケティング施策を防げるから
データを活用、及び視覚化することで、有効なマーケティング施策を行いやすくなります。
マーケティングには金銭的、あるいは時間的コストがかかってしまうものです。
さらに、他社で成功したマーケティング施策を自社に導入しても、顧客の特徴、行動パターンが違うことで、必ずしもうまくいかない懸念があります。
しかし、データを参照してマーケティング施策を検討することで、自社独自の顧客の特徴、行動パターンを把握することで、自社に合わない無駄なマーケティング施策を実行することを防ぐことができます。
データドリブンマーケティングのやり方
さて、データドリブンマーケティングを行うには、一体どのような能力、組織体制が必要なのでしょうか。
更には、データドリブンマーケティングはどのようなステップで行えば良いでしょうか。
求められる知識・能力
データドリブンマーケティングで求められる主な知識・能力は以下の6点です。
- ビジネスに関する知識
- マーケティングの知識
- ロジカルシンキング
- データ分析手法の知識
- 統計学の知識
- データベース及びデータ処理の知識
1や2に関しては当然ですが、自社のビジネス及びマーケティング手法を深く理解していなければ、有効な施策を策定することができません。
またデータドリブンマーケティングはデータの活用に重点を置いたマーケティングであるため、論理的に思考すること、データを分析すること、統計学を理解できることが必要です。
さらに、データベースやデータ処理のテクノロジーへの知見があると、より有効な施策を提案しやすくなるでしょう。
組織に求められる体制
データドリブンマーケティングを行うためには、組織としてもデータドリブンマーケティングを活用できる体制が求められます。
データを分析しても、それに基づいて策定されたプランを実行できなくては意味がないからです。
そのために必要なことは、以下の3点です。
- 決定権を持つ立場の方にデータの意味を理解してもらう
- 事業目標から落とし込んだKPIを策定する
- PDCAを回せる体制を用意しておく
決定権を持つ立場の方にデータの意味を理解してもらう
まずは決定権のある方にデータの意味を理解してもらえなければ、策定したプランを実行に移すことは難しいでしょう。
そこで、まずは日々のレポートを送る、決定権のある方向けのマーケティングセミナーを開催するなどが有効でしょう。
事業目標から落とし込んだKPIを策定する
事業目標から落とし込んだKPIを策定することも欠かせません。
データを単に提示するだけでは、どのデータに基づいてどのような施策を打つのが適切かの判断ができません。
「Xという指標を改善することで、Yという結果が得られ、事業目標に貢献できる」という共通認識があれば、スムーズにプランを策定できるでしょう。
PDCAを回せる体制を用意しておく
データドリブンマーケティングでは、データを参照し、改善案を策定及び実施、そして評価を行い、施策を強化または修正、といったサイクルを回し続けることが大前提となります。
しかし、様々な案件が飛び交っている企業の場合、改善の類の施策は優先順位が下がってしまう可能性があります。
そこで、データドリブンマーケティング専任の担当者を立て、確実にサイクルを回し続けることができる体制を作ることが望ましいでしょう。
データドリブンマーケティングの基本ステップ
ここからは、実際にデータドリブンマーケティングを行う際の基本ステップをご紹介します。
基本ステップは大きく4つに分かれます。
- データ収集
- データ可視化
- データ分析
- アクションプランの策定及び実行
データ収集
当然ですが、データドリブンマーケティングを行うには、まずデータを収集する必要があります。
多くの場合は、社内の中でデータが散在してしまっていることでしょう。
まずはデータを一元管理できるデータウェアハウス(DWH)を導入するなどして、
散在しているデータを収集及び管理することが求められます。
データ可視化
次に収集したデータを可視化します。
データを可視化する仕組みが整っていなければ、データの加工に時間を要してしまいます。
データを可視化するツールに関しては、この次のトピックでご紹介致します。
データ分析及びアクションプランの策定
データを分析し、適切なアクションプランを策定するには、上記で述べた知識・能力を持っている人材が必要です。
これらは、データサイエンティストやデータアナリストと呼ばれます。
彼らは、企業が抱える課題に対し、解決に向けた仮説を立てて膨大な規模のデータを解析し、具体的な解決案を提案するのが仕事です。
経営層ではなく、より現場に近い場所から具体的な方針を示します。
アクションプランの実行
最後は、策定したアクションプランの実行です。
このアクションプランは、費用がかかるもの、かからないものがありますが、一番の懸念は組織としてそのアクションプランを実行できるかです。
組織の上の人間がデジタルマーケティングの重要性を理解しておらず、実行が許可されないというケースは少なからず存在します。
そのため、デジタルマーケティングやデータ分析に知見があり、組織を統率できる人材が求められます。
データドリブンマーケティングを支援するツール
さて、ここまでデータドリブンマーケティングを解説してきましたが、データの収集、分析、可視化が難しいと感じた方もいるのではないでしょうか。
ここからは、データドリブンマーケティングを行う上で有効なツールをご紹介しますので、ぜひ活用を検討してください。
データマネジメントプラットフォーム
データマネジメントプラットフォーム(DMP)とは、自社の顧客データや外部の一般データ、自社のWebサイトのアクセス状況などと紐づけすることで、広告の配信や施策立案の策定につなげることを目的としたツールです。
主にはWebを活用した集客や、新規顧客の開拓に使用されています。
Web解析ツール
Web解析ツールは、Webページに埋め込まれたタグをもとに、PV(ページビュー)やUU(ユニークユーザー数)、セッション数、インプレッション数(表示回数)、CTR(クリックスルー率)、Bounce Rate(直帰率)などを定量的に集計するためのツールです。
比較的簡単に実装できることもあり、多くのWebページで利用されています。
Googleアナリティクスが代表的です。
Googleアナリティクスに関しては、下記をご覧ください。
マーケティングオートメーション
マーケティングオートメーション(MA)は、マーケティングの作業およびワークフローを合理化・自動化・測定するツールです。
Webページのアクセス状況や顧客のデータから、営業面談をどのように行うべきかの判断をサポートしてくれます。
近年、マーケティング活動を効率化するためのツールとして、多くの注目を集めています。
マーケティングオートメーションに関しては、下記をご覧ください。
カスタマーリレーションシップマネジメント
カスタマーリレーションシップマネジメント(CRM)とは、顧客の基本情報や購買履歴・クレームなど、顧客に紐づく様々な情報を管理するツールです。
カスタマーリレーションシップマネジメントに関しては、下記をご覧ください。
セルフサービスBI
セルフサービスBIは、消費者自身がその時々のニーズにあわせてデータ抽出やレポート作成、データ分析を行うことができるツールです。
従来は定型レポートが中心でしたが、セルフサービスBIは、非定型レポートやグラフィカルなUI、インタラクティブなデータ分析機能など、多くの機能を備えています。
よくある失敗例
さてここからは、データドリブンマーケティングを行う際のよくある失敗例をご紹介します。よくある失敗事例としてあげられる要因はは以下の3点です。
- データを可視化できない
- データの活用ができない
- 改善の施策が打てない
データを可視化できない
当然ですが、企業は組織です。
組織で動いているということは、データの意味が伝わらなければプランの策定、実行はできません。
データが何を意味するかを周囲に理解してもらう努力は常に必要でしょう。
データの活用ができない
データドリブンマーケティングでありがちなケースが、データを集めるだけ集めて、結局活用せず終わるというものです。
データは施策に活かされてはじめて意味を成します。
とはいっても、データにも様々なデータがあり、それらを全て活用しようとするのは無理があるでしょう。
そのため、まずは課題に対する仮説を立て、その仮説を立証するにはどのようなデータが必要か、という流れで考えると、データを抽出及び活用のフローで無駄な作業が削減されるでしょう。
改善の施策が打てない
業務において、何かを改善するという仕事は何かを生み出すということに比べて優先度が下がってしまいがちです。
こういった状況では、データドリブンマーケティングを行なっても結果に表れず、徒労に終わってしまう可能性が高いでしょう。
まずは組織の中で、データドリブンマーケティング専任の担当者を立てることが必要でしょう。
担当者を立てることで、データドリブンマーケティングの業務が他の仕事より優先度が下がってしまうのを防ぐことができるでしょう。
まとめ
今回はデータドリブンマーケティングを解説してきました。
データドリブンマーケティングは顧客の行動が複雑になっている現代において
有効な施策を実行するために重要な手法です。ぜひ導入を検討してみてください。
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