コラム

データドリブンマーケティングとは?実施ステップや失敗しやすいポイントを解説

データドリブンマーケティングとは、データを判断基準に置いたマーケティング手法のことです。的確な分析ができることから取り入れる企業も増えていますが、実施が難しいと思われる部分もあるでしょう。この記事では、データドリブンマーケティングをこれから始めたい企業の担当者に向けて、事前準備や実施ステップ、失敗しがちなポイントなどを解説します。ぜひ役立ててください。

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、データをもとにさまざまなことを判断するマーケティング手法のことをいいます。集めたデータを基準にマーケティング施策を立案し、また結果を検証して改善を繰り返すことで大きな効果を挙げる手法です。

正確なデータがあれば適切なマーケティングができる可能性も高まるため、成果の出やすい方法として注目されています。

データドリブン経営とは

データドリブン経営とは、データを活用して企業経営の意思決定をすること、あるいはその経営手法のことです。データドリブン経営では、蓄積・分析したデータをもとに成果の獲得を求められます。データという根拠があることで、より的確に業績の向上が見込める手法です。

データドリブンマーケティングが注目される理由

それでは、現在データドリブンマーケティングが注目される理由について掘り下げてみましょう。

技術が日々進歩している

データドリブンをめぐる技術は日々進歩を続けています。とりわけ技術の進歩により、データ収集が以前より容易になりました。またAIの進化でビッグデータの解析ができるようになり、施策立案も可能になったため、これらの技術を利用したデータドリブンマーケティングが幅広い企業で利用できるものとして注目されています。

ユーザーのニーズが多様化している

ユーザーニーズの多様化も、データドリブンマーケティングが利用されるようになっている理由の一つです。

インターネットの発達などにより、ユーザーによる情報収集や購入方法も多様化しています。従来のマーケティング手法では、的確な対応や顧客の要望の分析が難しくなっているため、要望をとらえて顧客満足度を高めるためには、データの活用が欠かせなくなっているのです。

失敗するリスクを抑えられる

従来の担当者の勘や経験に基づいて立案された施策やトレンド重視の施策では、成果が出るとは限らない部分があります。

これに対して、データに基づいたデータドリブンマーケティングならば、「何をすれば成果が出て、何をしたら成果が出ない」という過去の情報が凝縮しているため、大きく失敗するリスクを抑えられることがメリットです。

データドリブンマーケティングを進める前に必要なこと

データドリブンマーケティングを進める前に、準備として必要なことをいくつか紹介します。

経営層にデータの重要性を理解してもらう

まずは経営層に、データの重要性を理解してもらうことから始めましょう。

経営層がデータ活用に理解がない、関心が低いなどの場合、せっかくデータドリブンマーケティングを推し進めても、成果の出るデータ活用に結びつかないことがあります。この場合は、データドリブンマーケティングの有用性をわかりやすくし、経営陣も含めて社内で共有するなど工夫が必要です。

KPIツリーを定める

KPIとは、Key Performance Indicatorの略で、重要目的達成指数と訳されます。KPIツリーとは目標達成のために必要な要素をツリー状に並べて段階的に可視化したもので、目的を明確化するときに必要です。

KPIを適切に意識して初めて、データドリブンマーケティングが機能します。そのため実際にデータドリブンマーケティングを始める前に、自社におけるKPIツリーを定めましょう。

PDCAサイクルを回せる環境を整備する

PDCAサイクルを回せる環境を整備することも大切です。PDCAサイクルは計画から実行、効果測定、改善までのサイクルのことで、既に馴染みになった人も多いでしょう。

せっかくデータドリブンマーケティングをおこない、施策を実行しても、PDCAサイクルを回せなければ、KPI達成につながりません。マーケティングを始める前に、PDCAを回せるような環境整備を行いましょう。

データドリブンマーケティングの4ステップ

準備が整ったら、順を追ってデータドリブンマーケティングを開始します。ここではデータドリブンマーケティングのつのステップを解説します。

1.データを収集する

最初のステップに必要なことはデータ収集です。マーケティングを通して実現したいことを明確にすると、必要なデータの種類がわかるため、ここから収集するデータの内容(購入履歴など)を決めます。

さらにデータを収集する方法を決めて、実際にデータの収集を行いましょう。データ収集はPOSシステムや顧客管理システムなどさまざまシステムが役立ちます。

2.収集したデータを整理する

収集したデータは膨大な量になるため、データ分析を行い、利用できるデータとして可視化する作業が必要です。バラバラになっているフォーマットの統一や膨大なデータの中から必要なデータだけを抽出する必要もあるでしょう。ここではデータに適した解析ツールを活用することで、スムーズなデータの整理が可能です。

3.データを分析する

データの整理が完了したら、これらのデータを分析し、解析処理を行います。前段階で整理したデータからは、顧客が何を求めているか、今後の需要の動向など、さまざまな傾向が読み取れます。

ただし、機械によるデータ分析には限度があるため、データから情報を読み取れる人材も必要です。自社で人材を育成するか、ノウハウがなければ外部委託も検討しましょう。

4.データを活用する

前段階で解析されたデータをもとに、マーケティング施策を立案し、実行することでデータを活用します。

マーケティング施策の立案は、データ分析と同じくデータサイエンティストやデータアナリストといった専門的な人材が担当するのが望ましいでしょう。専門知識のある人材ならば、データと解決すべき課題を結びつけて適切な施策を提案できます。

データドリブンマーケティングの主な支援ツール

データドリブンマーケティングを支援する支援ツールのなかで、主要なものをいくつか紹介します。

Web解析

Web解析は、Webサイトに訪問してきたユーザー層の属性や、ユーザーの動き、滞在時間、流入ワードやページビュー、クリック率などを解析するツールです。

ユーザーの行動データが可視化できるため、どのような情報や製品が求められているのか、ユーザー層にはどのような人が多いのかがわかります。より多数派の相手に対して、効果を発揮するような施策を行うことで成果が期待できるでしょう。

MA(マーケティングオートメーション)

MA(マーケティングオートメーション)とは、マーケティングの自動化、効率化ツールです。

分析したデータから顧客層を割り出し、より効果的に見込み客を育成したり、獲得したりするような施策を打ち出して、自動的にマーケティングを行います。例えば事前に設定したシナリオに応じて、一定条件を満たす顧客にのみメールマガジンや広告を配信するなど、マーケティングにかかるコストを節約できます。

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)もまた、顧客データの一元管理を行うシステムの一つです。ただしCRMが管理するものは、単なる顧客データではなく、自社と顧客との関係性であることに注目すべきでしょう。

顧客が使うチャネルなど顧客との接点、これまでの顧客の消費行動など、顧客が求めるものを的確に分析します。より望まれる商品やサービス、あるいは適切な広告や営業活動を提供することで、成果につなげます。

SFA(セールスフォースオートメーション)

SFA(セールスフォースオートメーション)は、営業支援システムとも呼ばれています。営業活動に関連した成約や売上などのデータを管理・可視化することで、より効果的な営業活動に活かせます。

案件の進捗、商談活動から売上までの流れなど、さまざまなデータを分析して成約につなげるのが目的ですが、マネージャーが営業活動を把握するためにも役立つでしょう。

DMP(データマネジメントプラットフォーム)

DMP(データマネジメントプラットフォーム)は、顧客データを中心とした自社のデータを一元管理することのできる、データ蓄積システムです。

顧客データがしっかりと管理されていることで、顧客ごとに適した施策の実行や実施した施策の効果測定など、正確な対応が可能になります。自社のデータを使うプライベートDMPのほかに、他社が提供するデータを使えるパブリックDMPがあります。

ビジネス・インテリジェンス(Business Intelligence)

ビジネス・インテリジェンスは、BIと略されることもあります。収集した膨大なデータを自動で分析して、重要な経営に関わる意志決定を補助してくれるツールです。

BIが行うデータ分析の範囲はさまざまで、データ収集から分析までのすべてを担うツールもあれば、レポーティングを重視したツールもあります。いずれも、専門的な知識が少なくてもデータ分析や利用が可能になるという点で注目度は高いでしょう。

データドリブンマーケティングの失敗しやすいポイント

最後に、データドリブンマーケティングの失敗しやすいポイントについて解説します。

データの可視化ができない

データドリブンマーケティングにおいて、データを表・グラフといった形で可視化するのは欠かせないプロセスです。しかし企業によっては、データをうまく整理できず、ツールを導入しても処理しきれずに、データの可視化ができないことがあります。

これには、データが一元化されていない、データの前処理が適切でないなどの理由があるはずです。結果的にデータの活用ができない、経営層にデータの重要性が理解されないといったデメリットにつながります。

PDCAサイクルを回せない

データドリブンマーケティングを実現するためには、データ分析によって実行したマーケティングについて評価をおこない、さらに改善を加えて次の実践に導くというサイクルが必要です。

ところが、PDCAを回すノウハウがない、業務が多忙で対応できないといった理由で、検証や改善がないままになってしまうケースがあります。これではデータドリブンマーケティングが実現できません。

集めたデータを活用できていない

データの活用目的が明確になっていないまま、とりあえずデータを集めているだけでは、データの活用はできません。

また、社内にデータ活用に必要な専門的スキルを持つ人材がいない場合も、集めたデータが無駄になってしまう可能性が高いでしょう。この場合、外部サービスを利用してデータの分析や利用を委託する方法もあります。

まとめ

大量のデータを分析し、確実性の高い施策につなげることのできるデータドリブンマーケティングは、顧客の多様化が進む現代にぜひ利用したいマーケティング手法です。準備を整え、ステップを踏んで、企業経営に取り入れてみてください。

ノウハウに不安がある場合や、既存の業務に押されてデータ利用ができない場合は、SCSKのCXソリューション「altcircle(オルトサークル)」のマーケティング戦略策定サービスやデータプラットフォームサービスをおすすめします。日々、進化を続ける市場に対応し、経験豊富なチーム体制でビジネスの目標達成をサポートしますので、お客様のビジネスに合わせた柔軟なサービスで、データ活用による課題の解決が可能です。まずはお気軽にお問い合わせください!

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