これからの時代に必須のマーケティング手法とは？！

あなたに謝らないといけません！　汗

2つ前の記事ですが、
データドリブン
と書くところを、なんとデータドンブリ
と誤字になっていました。

ある方から、「ドンブリ」ですか？
というメッセージを頂きました。

関西人だからギャグですかね？
と温かく見守ってくれました。

すいません！
私の単純なミスです。

ドリブン
です。

ドリブン
は、driven（ドリブン）はdrive（ドライブ）
の過去分詞です。

さて、前置きはここまでにして
データドリブン
のキーワードについてお話しを致します。

データドリブンとは、簡単にいえば
収集したデータを分析し、
意思決定や企画の立案に役立てていく方法論のことです。

ビッグデータの活用する際にも使いますし、
経営やマーケティングを進めていくうえでも
使用します。

データの分析と活用は重要です。

根拠のあるマーケティング企画は、
数値データに基づきます。

また、企画の実施後の検証にも不可欠です。
データドリブンを習得して、
効果的・効率的な経営や
マーケティングを行うポイントをお伝えします。

そもそも、データドリブンとは？
ですね！

意思決定や企画の立案において、
データの活用は不可欠であることは
前述の通りです。

ITの発展に伴い、消費者行動に
関する情報収集が安易となりました。

ビッグデータの活用方法が
安易になり、企業にも多くの情報を
集めるようになりました。

近年はデータの分析と
活用がますます重要視されています。

消費者が持つ価値観の多様化とともに、
これまでのような一元的な
アプローチでは難しいのです。

データを基にお客様が求める
商品やサービスを生み出すのに
数値に基づいた企画が
意思決定としてなることも
多いです。
こういったデータを
基にアクションを起こすことを
データドリブンと呼んでいます。

科学的に行動すると同義語に
なります。

データドリブンを
インターネットを活用していこう
という試みは実は自然の流れともいえます。

データドリブンそのものが、
マーケティング手法の
ひとつとして捉えられています。

しかし、本来はデータをもとに
マーケティングを組み立てていくことを

データドリブンマーケティング
＝データ×マーケティング

になります。

お客様の価値観は多様化しているため、
きめ細かくニーズを捉えるための
データ分析ということになります。

データを活用することで、
感覚や経験といった
KPIの数値にできない
あいまいな指標を排除する
という考え方です。

より具体的なマーケティングの
施策を検討することができるかと
思います。

データドリブンマーケティング

ステップ１
データを収集する

ステップ２
データを分析する

ステップ３
マーケティング施策を組み立てる

といったシンプルなやり方ですが、
実践するのは容易ではありません。

ステップ１の
データの収集する箇所からスタート
する訳ですが、
全方位的にデータを集めていては
膨大な時間がかかります。

よって、事前にフォーカスすべき
データを選択し、仮説を立てて状態で収集します。

最終的にどのような情報が得たいのか
といった分析後のゴールイメージを
持たないと全く意味をなしません。

データを収集したものの
活用されていないといった
運用ケースは、まさにお勉強のための
データ収集になっているケースが多いです。

分析の目的を明確することです。
目的を明確にしないまま
データを収集しても意味がありません。

ステップ２
のデータ分析ですが、
データを整理と分類する
というパーツにわけていきます。

集めたデータは、多くの情報が
混在しています。

目的に合わせて、整理＆分類が
とても重要ですしスキルがいります。

求めるセグメントのデータを
分析してみてください。

データの整理ができたら、
それを丁寧に読み込んで、
データの意味するところを抽出します。

最後のステップ３
マーケティング施策を組み立てる
は、別の言い方をすると
アクションプランの策定になります。
（立案になります）

データの分析が終わったら、
いよいよアクションプランの
計画に移ります。

データドリブンマーケティングを
進めるにあたっては、ITツールが必須です。

特に、ビッグデータのように大量＆多様＆独自性がある
データを扱う場合は、ツールなしにデータドリブンを
実行するのは現実的ではありません。
目的にあわせて、ITツールを有効に活用してください。
ちなみに、統計分析フリーソフトは「R」を使用して
講義をしています。