テクノロジーの進化により、マーケティングの分野においてもデータ活用に取り組む企業が増えてきました。しかし、早く成果に繋げるためのデータの活用方法やツールの選び方に苦労している企業も多いのではないでしょうか。そこで、今回はデータマーケティング(データドリブンマーケティング)で、効率良く成果を出す方法を解説します。

データマーケティング(データドリブンマーケティング)とは?

データマーケティングとは、顧客の行動履歴・情報から取得できるあらゆるデータを活用して、ターゲットとなる顧客に対して最適化されたマーケティングを行うことです。データマーケティングでは、既存の顧客だけでなく、見込み顧客も対象となります。分析するデータには、年齢・性別・職業などの属性データの他、購買履歴や位置情報などの行動履歴があります。

また、データマーケティングはデータドリブンマーケティングとも言われており、収集した顧客データを可視化してマーケティング施策を行います。その際、顧客にどのような価値を提供するかを、顧客の視点に立ち、データを用いてロジカルに意思決定していきます。

データドリブンとは

データドリブンとは、経営の意思決定をデータをもとに判断して実行するという考え方です。マーケティングを経営ごととして捉える機運が高まる今、経営者がマーケティングを学ぶだけでなく、マーケターが経営の知識を活かす必要性も問われています。

デジタル化が進むマーケティングの分野では、多くのデータが収集され施策の効果検証やプランニングに活用されています。データドリブンなマーケティング組織では、プロモーションやブランディングなどの施策を組み立てるために、集めたデータを分析する一連の作業が業務に組み込まれています。

データマーケティングの必要性

消費者の行動が複雑化かつ多様化してきたことにより、データ収集・データ分析により自社商品の購入や、サービス利用に結びつけるためのデータマーケティングの必要性が高まってきました。企業のマーケティングにおいてデータ活用が盛んになる背景に、テクノロジーの進歩があげられます。消費者と企業とのコミュニケーションにオンライン上での接点が浸透たことにより、広告媒体としてのオンラインチャネルの価値が高まったことによりマーケティングの手法が多様化しました。

特に、消費者が情報を自分で検索するようになったことで、比較サイトやSNS上での口コミ・評判も重要になっています。企業には、顧客が感じている自社の商品やサービスへの不満などを早期に解決できる能力が求められます。こういった顧客にアプローチする有力な手法の1つが、データマーケティングなのです。

データマーケティングを始める前に考えるべき2つのポイント

ポイント1:どんなデータを取得すべきかを設計する

消費者の理解を深めるために、取得すべきデータを定義します。取得、分析したデータを基に消費者や顧客のニーズを推察します。これにより、データマーケティングの基盤を整えることが重要です。

ポイント2:どのように顧客体験に還元するかを計画する

データマーケティングにより、市場で優位なポジションを確立することが狙えます。そのためにデータを基に顧客体験を創出します。方法としては、取得したデータを元に顧客ごとに最適化されたコミュニケーションを行う「1to1コミュニケーション」、取得したデータを元に新機能開発や新店舗開発、新料金プランを提供する「マキシマイズ」、顧客フェーズごとのファネル分析と離脱ポイントの改良を行う「ゼロナイズ」が、主なパターンとして挙げられます。

データマーケティングの実行手順

①目的を明確にする
データマーケティングを成功させるためにまず行うことは、目的を明確化することです。新規の契約数を増やすのか、LTVを向上させるのか、目的によって実行する施策も変わってくるため、最初に目的を決定し、共有することが大切です。

②データを収集する
目的が決定したら、データの収集を行います。ここで注意したいのが、データ収集をゼロから行わないことです。データは膨大にあり、収集しようと思うときりがないため、データを収集する際には、企業内で各所に所有しているデータを統合する仕組みを作ることが多いです。

また、個人情報のデータを取り扱う際には、同意を得たりパスワードを徹底したりするなどして、情報管理やセキュリティ管理に注意が必要です。

③データを分析する
次に、収集したデータの分析を行います。仮説を立てて必要なデータを抽出し、名寄せやクレンジング処理を行うなどして、データを解析していきます。顧客セグメントごとの購買行動の違いや特徴を分析していきます。また、分析したデータをわかりやすくレポーティングすることも重要です。

④行動計画及び実行
分析したデータを基に、施策を決めて行動計画を立てます。仮説とKPIを設定し、必要な施策をアクションプランを策定します。具体的なアクションプランが決まったら、いよいよ実行です。

⑤評価
データマーケティングの最後の手順は、検証結果の評価と改善です。検証結果の数値や顧客からの評価を用いて次の施策やプランに活かします。長期に渡る施策に関しては、PDCAを回しながら実行と改善を繰り返し行います。また、施策に対する顧客からの評価を収集する際は、アンケートやSNS、顧客インタビューなどを実施します。

データマーケティングがもたらすメリット

データマーケティングを行うと、顧客のニーズを発見できたり、最適な施策を考えやすくなります。それにより、以下のようなメリットが挙げられます。

・長期的に顧客と良い関係性が築ける
これまで属人的だった顧客の情報が、データにより管理・可視化されることですべての人が同じ情報を共有できます。誰もが顧客それぞれに適切なアプローチができるようになるため、顧客と継続的に関係性を高めていくことができます。

・効率よく販促活動ができる
社内に分散されていたデータを一元管理できるようになるため、施策立案の際の工数の削減ができます。また、データは収集すればするほど施策精度が上がるため、より適切なアプローチが可能になり、販促活動の業務効率が上がります。

データマーケティングを行う際に注意すべきこと

データの可視化
データを収集するだけでは、データを活用することが難しくなります。何のためにデータを集めていて、どのような分析をするのか、目的がはっきりしていることが必要です。その為に、目的となるデータを収集し、分かりやすく可視化することが求められます。分析したデータが意味していること、そのデータから推察できる課題や思い浮かぶアイディアを、理解しやすいように可視化することは必要です。

データマーケティングのプランと施策の改善
データマーケティングにおいては、PCDAサイクルを回すことも必要です。1つの施策を実行し、成果がでたことに満足するのではなく、結果をさらに分析し、施策の改善策を提示していくことが大切となります。データマーケティングに沿った体制を整えて、効率よく施策や課題を改善していきましょう。

得られたデータを基にしたシミュレーション
コンピュータ上に仮想環境を作り出し、数理モデルや統計手法をもとに予測値を計算します。データの名寄せやパラメータ調整により、シミュレーションの精度が高まるため、丁寧な作業が必要になります。データ整理と分類が終わったら、そこから得られる情報を読み解きます。データの整備やデータのクレンジングを丁寧に行うことで、データマーケティングにおける現状把握や目標、目標達成の重要な指標を発見できます。

データマーケターに必要なスキル

今や、マーケティング組織の中に別に専任のデータマーケターをおく企業も増えてきました。マーケティング戦略の基盤となるデータマーケティングには、多くの人の力が必要です。データマーケターやPM、ディレクター、エンジニアやデザイナーなど、多様な職種と連携を取る必要があります。特に、データマーケティングの重要な役割を担うデータマーケターには、多岐にわたるスキルが求められます。

例えば、深い顧客理解。顧客情報や行動履歴から顧客のインサイトを掴み、仮設を立てて適切なデータを抽出・分析・運用することが大切です。データを扱うという仕事の性質上、ロジカルシンキングも必要不可欠です。また、データの分析に必要な統計学やデータエンジニアリング力なども習得しておく必要があります。

データの種類

データマーケティングを行う際、定量データと定性データの両方を扱うことが重要です。以下、データマーケティングでよく活用されるデータの種類です。

・顧客の属性データ
顧客(既存客/見込み顧客)の氏名・年齢・性別・職業・住所・家族構成のような顧客の個人情報のことを指します。マーケティングにおいては、顧客の属性情報が企業が保有するデータの中で最も大切なデータに位置づけられます。顧客の属性データはサービス利用時やサイト・会員登録時に取得できます。顧客の属性情報の保存や取り扱いには、細心の注意を払う必要があります。

・顧客の購買行動データ
顧客の自社製品の購入履歴やサービス利用履歴のことです。顧客の購入行動やサービス利用行動を分析し、顧客に提供する情報や配信する広告に活かすことで、商品やサービスの購買・利用を促すことができます。また、購買データを活用する際は、マーケティング支援ツールや営業支援ツールを活用して、コンタクト履歴を記録したり、顧客を分類したりすることで、継続的な購買行動につなげることができます。

・顧客の定性データ
アンケートやユーザーインタビューなどで、顧客の感想をメインに取得したデータのことです。マーケティングを行う上で、顧客を知ることは必要不可欠です。顧客との接触が必要であり、時間と労力がかかるため取得ハードルが高くなりますが、顧客理解を深めるためには最も貴重なデータになります。

ツールを活用してデータの収集・活用を効果的に行う

データマーケティングは効率化や精度向上を実現できますが、一方でデータマーケティングのプロセスすべてを自社で行うにはかなりの労力やスキルが必要になります。データマーケティングを行う際、外部ツールを活用することで、データ収集や分析の正確性と効率性を高めることができます。データマーケティングを支援してくれる代表的なツールを紹介します。

DMP
DMP(Data Management Platform)は、インターネット上の様々なサーバーに蓄積されるビッグデータや自社サイトのログデータなどを一元管理、分析できるツールです。DMPは、広告配信先のデータセラーとしての機能を果たすタイプの「オープンDMP」と、企業が自社で蓄積したWebログや顧客DBなどの蓄積したデータを利用するタイプの「プライベートDMP」の大きく2種類に分類されます。このような複数のデータを管理・分析し、マーケティング施策に紐づけるのがDMPの役割です。

MA
MA(Marketing Automation)は、マーケティングに必要な業務の一部を自動化してくれるツールです。見込み顧客の獲得に使われることが多く、顧客情報を一元管理し、顧客に応じたマーケティング施策を自動的に実施することができます。

SFA
SFA(Sales Force Automation)は、営業活動全般に関わる情報の蓄積・分析をすることで売上や利益向上を促進するツールです。顧客情報の管理や営業プロセスの可視化、売上の予実の見通しができます。主に営業業務のサポートをしてくれますが、営業に関連するデータはデータマーケティングに非常に重要になデータになります。

CRM
CRM(Customer Relationship Management)は、顧客管理をサポートするツールです。SFAとよく一緒に語られますが、CRMは顧客の情報管理を中心とし、顧客満足度と顧客ロイヤルティの向上を通して、売上の拡大と収益性の向上を目指すものです。顧客ごとの情報を管理・分析できるため、それぞれに合ったマーケティング施策を考えることに適しています。

『ONE』のデータ連携を活用したデータマーケティング

マーケティングや営業ツールの他に、外部のデータ連携により、効果的にデータマーケティングが行えます。例えば、レシート買取アプリ『ONE』では、年齢/性別/地域といった顧客の属性データのみならず、自社・競合製品の購入履歴/利用した店舗/公共料金の金額などの購買行動データの連携により、企業のマーケティング活動を支援しています。『ONE』で取得できるデータと連携することで、データマーケティングにおける必要なデータを活用することができます。レシート買取枚数累計7,000万枚以上を誇る『ONE』で取得できる消費者データには以下の3つの特徴があります。

①アクティブなユーザーが多く、十分なデータが担保出来る。
アクティブユーザーの6割以上が1日1枚以上データをアップロードしており、アクティブ率が非常に高いサービスです。そのため、『ONE』のアプリ内でキャンペーンを実施していただいた際にも高い参加率が見込めます。

②偏りのないユーザー層で、正確なデータが取得できる。
幅広い属性のユーザーに利用いただいているため、偏りがない消費者データとして多くのクライアント様のマーケティングデータに活用いただいています。

③リアルタイム性の高い消費データが見られる
アプリ内でのレシートの買取については、1日の買取枚数や買取期限を設けており、集めたレシートを一気にアップロードできないようにしています。また、これまでのデータを見ても、当日中もしくはその場で画像のアップロードをするユーザーが多いため、リアルタイム性の高い消費データが得られています。

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データマーケティングで効率的に売上・利益の向上

データマーケティングを行うことで、効率の良い新規顧客の獲得や既存顧客との良好な関係構築ができます。しかし、データドリブンのマーケティングや経営の意思決定を行うためには、意思決定にデータを活用する企業文化や組織体制をつくる必要があります。そのためには、自社の保有するデータを閲覧して業務に利用できる環境整備や、スキルを習得し、データをモニタリングしながらマーケティング施策の改善を行う必要があります。「データドリブンでマーケティングを行いたいけど自社でできるリソースがない」など、データマーケティングにお困りのマーケティング担当の方は以下よりお気軽にお問い合わせください!

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