データドリブンってなんだろう？マーケティングとの関係も徹底解説！
今回はのテーマは「データドリブン」です。
「データドリブン」とは一体何なのでしょうか。
最近では、データドリブンの考えをマーケティングに活かした「データドリブンマーケティング」も注目されていますので、是非知っておきたいですよね。
「データドリブン」と「データドリブンマーケティング」について解説していきます。
1．データドリブンってなに？
データドリブンとは、多種多様なデータを収集・分析し、それにもとづいて意思決定やアクションを起こすことです。
ビジネスで用いられる場合は企業運営に必要な意思決定を、仕事上で得られるデータをもとに判断し、プランの考案と実行を行うことを意味します。
特に近年のビジネス業界において、「データにもとづいた意思決定」は非常に重要とされています。
2．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、データの分析結果をもとにマーケティング施策を考案していく手法のことを指します。
データドリブンの考え方自体がマーケティングの手法として捉えられることもあります。
マーケティングを行う上で、市場調査や顧客ニーズの把握はとても重要です。
集めたデータを多角的に分析することができれば、顧客のニーズをより正確に把握し、ニーズを満たした商品開発やより満足度の高いサービスの提供に活かしていくことができます。
このように、データの分析結果をもとにマーケティングを行うことで、多様な価値観を持つ顧客のニーズの把握に役立つことはもちろん、感覚や経験などの曖昧な指標ではなく、データにもとづいた根拠あるマーケティング施策を打ち出すことができるのです。
3．データドリブンマーケティングを行うためには
データドリブンマーケティングについては理解できたけど、具体的に何をすればいいのか困ってしまいますよね。
ここではデータドリブンマーケティングの流れを説明していきます。
① 必要なデータを集める
データドリブンマーケティングを行うためには、基盤となるデータが必要となります。
したがって、データを効率よく収集し、管理できる仕組みやシステムを
構築することから始めます。
IT化が進んでいる企業では、社内に複数のシステムが存在していることが多いですが、自社に分散しているデータを一か所に集約し、集中管理できるような環境や、仕組みの構築が重要となります。
② データの可視化・分析をする
データ収集を終えたら次は分析作業を行います。
集めたデータから最適なデータを抽出し、可視化する必要があります。
このデータ処理を行うためには、Web解析ツールやBIツールなどのシステムの活用をおすすめします。
これらを活用することで、ストレスなく膨大なデータから必要な情報を抽出し、分析してレポーティングすることができます。
データの可視化ができれば、次は分析作業に移ります。
分析には以下のような指標が用いられます。
・CAP(コンバージョン単価)
※訪問者がホームページの目標としているアクションを起こしてくれた状態と、それによって得られる効果
・ROI(マーケティング投資に対する利益率)
・LTV(顧客が企業にもたらす単価の総量)
・NPS(顧客のブランドへの愛着・信頼度合い)
これらの指標をもとに可視化されたデータをさらに分析することで、課題の設定や具体的なマーケティングプランを考案できます。
③ アクションプランを立て、実行する
データ分析を行い、施策やマーケティング計画を設定したら、それにもとづいたプランを実行します。
デジタルマーケティング技術の発展にともない、多様なプロモーションを選択することができるようになりました。
しかし、費用の発生や手配など実行へのハードルが高くなりますので、「設定したプランを実行できるのか」についても、検討する必要があります。
ここで注意すべき点は、プランの実行後には必ず効果検証を行い、さらなる発展と改善へ活かしていかなければならないという点です。
実行後には効果の程度を確認し、効果が出なかった場合はその都度プランの修正を検討していくことが重要です。
そして、データドリブンマーケティングにおいて最も重要なのは、この一連の流れを繰り返し行うことです。
「データを集めて分析し、計画を実行して評価する」このサイクルを回し続けることで、常に最適なマーケティングを行うことができるのです。
4．マーケティングにおけるデータドリブンの活用事例
では、実際にデータドリブンマーケティングを行うと、どのようなメリットが生まれるのでしょうか。
ここでは導入の経緯と効果、活用方法についてお伝えいたします。
★ゲストの行動を見える化し、より具体的な行動パターンを把握
A社が運営するテーマパークでのゲストの行動のデータは曖昧なものが多く、解明することが困難でした。
例えば、チケットの購入では、窓口での販売がほとんどであったため、
匿名の人数情報しか入手することができません。
また、テーマパーク内での飲食や物販の購買データも同様で、単純な人数情報とスタッフの曖昧な判断(「20代後半~30代くらいの女性」)で集められたデータは、ゲストの具体的な行動パターンを解析する上では、ほとんど意味を持たないものでした。
そこでA社は、必要なゲストの情報を効率よく入手するために、「QRマーケティング」を推し進めました。
Webサイトなどからチケットを購入するオンラインチケットの販売数を増やし、購入したチケットのQRコードを読み取って入園する形を導入しました。
QRコードには、チケット購入時に登録したゲスト情報が記載されていますので、年齢、性別はもちろん、誰と何人で来場したのかなど、より明確なゲスト情報が得られるようになりました。
また、具体的な行動パターンをデータ化するために、GPSなどを適所で活用し、パーク内での顧客の追跡を行います。
これにより、顧客のデータと行動パターンが紐づけられ、曖昧な感覚ではなく、データにもとづいた最適なマーケティング施策を打ち出すことができました。
★データ分析リテラシー教育に尽力し、社内共通指標を設定
B社では、近年特に注目されている「CtoC」のサービスを展開しています。
CtoCでは、顧客は、「提供者」と「購入者」であり、一般の消費者同士で商品やサービスの取引を行います。
企業にとっては、一般消費者は「提供者」にも「購入者」にもなるわけですから、多くの行動パターンや消費行動を分析する必要があります。
しかし、ここで問題となるのが「データを分析できる人材」の不足です。
B社では、設立当初から、データドリブンによる意思決定を社内共通認識として行っています。
これにより、経営陣やデータアナリストはもちろん、一般の社員にも「データドリブン」による意思決定を浸透させることで、トップダウンをスムーズに行うことができ、マーケティングプランの実行力が高まります。
データドリブンマーケティングでは、「データにもとづいた意思決定」が前提となりますが、データ分析には変化や不確実性がともない、現場やチームで早急な判断を求められた場合には社員1人1人のデータリテラシー能力が重要となります。
そこで、B社では展開する事業ごとにデータ分析チームを構成し、徹底的にデータ分析に強い人材を育成したり、そのチームで得られたノウハウや分析データを定期的に社内周知したりしています。
その結果、データにもとづいてどのようなマーケティングをし実行すべきなのかが意思統一され、新プロジェクトにもスムーズに着手できるようになりました。
5. さいごに
いかがでしたでしょうか。
データドリブンマーケティングを行うことで、今まで把握していなかった顧客のニーズや、市場の変化をいち早く察知できるため、より効果的なマーケティング施策を立てることができます。
また、マーケティング施策を実行することがゴールではなく、施策を実行した後の評価と定期的なレビューを繰り返し行うことで施策をより良く改良していくためのサイクルが生まれます。
これこそがデータドリブンマーケティングの真の目的でもあり、企業にとっては、大きな課題でもあるのです。
顧客行動が複雑化する現代において、データドリブンマーケティングは最も注目されているマーケティング手法です。
今後データドリブンマーケティングを効果的に実行していくためにも、データ分析へのリテラシーやスキルを高めていくことが大切ですね。
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