データドリブンがマーケティングを導く時がきた

2021年4月9日 09:02

消費者行動の多様化が進む昨今、データドリブン・マーケティングがより大きく、より顧客体験に結び付けられるようになって来ています。
データドリブン・マーケターには、顧客に期待通りの行動を喚起させるために、適切な顧客の目の前に、適切な時に、適切なメッセージを届ける事が重要だと考えられています。

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、データの活用に重点をおいたマーケティング手法です。
自社のマーケティング施策を検討する際に、今まで蓄積してきた自社のデータを根拠として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。

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するか、また、収集したデータをどのような切り口で分析し、活用するかが重要です。

データを梃子（てこ）に結果を出す

InfoTrendsが『データが導く：印刷が続く＝Lead with Data; Follow with Print』と題する最新の顧客調査を完成させました。

この調査の目的は、マーケターに対するデータの活用と浸透度合、さらにはデータをどのように活用して売上の向上、マーケティング活動の結果を導いているかを紐解くことにあります。250名以上のマーケティング部門管理職と50の広告代理店管理職が調査に回答し、2017年において重要であろう下記のポイントに脚光を当てました。

● 購買への道程を理解することが極めて重要である。
どのチャネルがどの顧客に対して最も効果的で、どのようにナビゲーションして辿りついたかは、あらゆるキャンペーンを通じて監視しなければならない。
● 顧客向けのメッセージは、あらゆるチャネルに渡って一貫し、かつパーソナライズされる必要がある。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　● マーケティング部門は、データ品質管理、データ拡充、データマイニング、分析そして予測モデルといった一連のデータ関連サービスに費用を投入している。

マーケターがデータドリブン・マーケティングを実践したいと思っていても、多くの場合においてデータの収集段階であり、データによるアクションがとれるようになるまでには時間がかかります。
多くのマーケターが、機能面でも実働面でも経験不足であるというのも問題点の一つです。

InfoTrendsは調査の結果、マーケターのうち70%以上が、データ品質関連、データソースの分別、そしてそれらを分析するスキルに関しての技術、熟練度合について課題があると強調しています。
彼らが今後能力を高めねばならないと考えられる分野は、「ソーシャルメディア戦略」、「モバイル戦略」、「アドエクスチェンジ（各媒体の広告枠を交換できる仕組）と検索エンジンにおける購買行動の最適化」、「ダイレクトメールの効果測定」、「複数の情報ソースからのデータの統合」、「データの管理」、「パーソナライズされ関連付けられた顧客体験の構築」など多岐に渡ります。いずれにせよ鍵となるのはデータであり、「どのようにデータの課題を解決するか？」が重要となります。

データの課題

データドリブン・マーケティングが簡単なものであれば、誰もが行っているはずです。しかし、先にも挙げた通り、プロセスが複雑かつマーケターたちの経験不足も相まって、なかなか実施は難しいものとなっているのが現状です。

ただし、中にはデータドリブン・マーケティングを行い、成功している企業もあります。
実際にどのようにデータドリブン・マーケティングを行ったのかをご紹介します。

ー顧客のビジネスと戦略を理解する
私たちはビジネスに対する洞察力と現状の課題を理解することが必要です。そのためにはまず、キャンペーンの目的を明確にし、何を達成をすべきかを定義しなくてはなりません。新しい顧客を獲得する、あるいは既存の顧客を引き留め、財布の中の取り分を増やさねばなりません。

ー顧客のデータ関連の資産を知る
まずは自分たちが顧客についてどのようなデータべースを持っているのかを知りましょう。顧客の状況を知ることができれば、最も関連したキャンペーンを打ち出すことができます。例えば、あなたが新車のディーラーであれば、どの顧客のリースが、いつ切れてしまうのかを知ることによって、適切なタイミングで、適切なメッセージを届けることができます。

ーデータに基づいてゴールを決める
データ（コンバージョン率、会員数、購入履歴、資料ダウンロード等）に基づいて、具体的なゴールを設定しましょう。

ー仮説をたて、テストする
ゴールの達成のために仮説を立てます。例えば「この施策によって、コンバージョン率が6%向上します」等、具体的にすることで、何をすべきなのかをイメージしやすいものにしましょう。ある施策が特定の地域で結果を出したとしても、他の地域では効果が出ず、異なった施策を考える必要があるかもしれません。そういった地域差などを見つけ、適切な施策を考えるためにも、仮説を立て、テストをすることはとても重要なのです。

ー計測し結果をモニターする
テストをした結果の効果測定はしっかり行いましょう。顧客の反応を測定するツールは数多く存在するので毎回施策を打った後には、どんな顧客に響いたのか、また反応が悪かった場合には施策の何が悪かったのか、データを見ながら振り返り、把握することが大切です。

結論

私たちは、自分たちがどんなデータを持っていて、どの接点を用いれば、適切にユーザーとのエンゲージメントを高めることができるのかを考える必要があるでしょう。優秀なマーケターはビジネスで結果を出すためには、ターゲットを絞った、パーソナライズされたコミュニケーションが必要不可欠ということを理解しています。今後、よりデータを活用し、データドリブン・マーケティングの波に乗り遅れないようにするためにも、今こそ自分自身のデータ分析スキルを見直す時期なのかもしれません。

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LTV-Labを活用したデータ分析

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