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事例詳細

データドリブンマーケティングの活用方法データに振り回されない方法とは

1.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は、数あるマーケティング手法のなかでも、データの活用に重点をおいたマーケティング手法です。マーケティング施策を考案する際には、データによる根拠をもとに施策を決めることで、より施策の効果を高めることを目指します。

しかし、ただデータを集めればいいわけではなく、データドリブンマーケティングを実現するためには、データをいかに見える化し明確にした上で、そのデータをもとに効果的な施策を打つことが必要になります。

そして、こういったデータを基にアクションを起こすことを「データドリブン」といいます。

2.データドリブンマーケティングの必要性

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。

1.顧客の行動が複雑になっているから
2.無駄なマーケティング施策を防げるから

2-1.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。

2-2.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。

3.データドリブンマーケティングに必要な能力

データドリブンマーケティングを効果的に行うには、一体どのような能力、組織体制が必要なのでしょうか。また、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。

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

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、統計学を理解することが必要となります。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。

4.データドリブンマーケティングの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。

・決済者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

4-1.決済者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。

4-2.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を策定することも必要です。
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。

4-3.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。

5.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。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。

5-1.step1データの可視化

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、データの修正に時間を要してしまいます。また、最初にデータの可視化を行わなければ元も子もありません。

5-2.step2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データアナリティストが必要になります。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必要です。

5-3.step3アクションプランの実行

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。

他にもデータドリブンマーケティングを支援するツールが必要ではありますが、それは別記事で紹介していきます。

6.データドリブンマーケティングのよくある失敗例

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

6-1.データを可視化できない

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。

6-2.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。

6-3.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。

7.データドリブンマーケティングのまとめ

ここまでデータドリブンマーケティングの説明をしてきましたがいかがだったでしょうか。
複雑なデータを解析していくには時間がかかりますが、これからの時代には必要不可欠なものです。ぜひ、データで物事を見るということを行っていってくださいね。

この記事が参考になれば幸いです。


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