データドリブンマーケティングとは？？

こんにちは、ナウビレッジのタカです。

『データドリブンマーケティング』
少し前から聞くようになったこの言葉、
なんかデータ使ってマーケ施策打っていくんでしょ？
といったような何となくの認識で終わらしていませんか？

今回は、データドリブンマーケティングとは何なのか、基本的な部分を解説していきます！

１．データドリブンとは？

いや、そもそもデータドリブン（Data Driven）って何？ってなりますよね。データドリブンとは、経験や勘などによらず、データの分析結果をもとに、課題解決のための施策立案やビジネスの意思決定を行うことを意味しています。
情報化技術の発展に伴うビックデータの可視化や顧客の価値観／行動の多様化、によりデータの価値が高まっており、データドリブンの重要性は今後ますます高まっていきます。

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、マーケティング手法の中で、特にデータ活用に注力したマーケティング手法になります。
従来の勘や経験に基づいた意思決定をできるだけ排除し、データによる根拠を基にマーケティング戦略や施策を決定します。
そのため、より正確に施策の効果を高めることが可能になります。

最近注目されている背景としては、以下の2点が考えられます。
・データの収集～分析が容易に行えるようになった
・顧客行動の複雑化

今、企業には、複雑化している顧客行動を把握／分析し、適切な施策を打ち出すことが求められています。データドリブンマーケティングを実施するためには、データの可視化が必要になります。なぜなら、データだけでは意味を持たないからです。そのデータを活用し、効果的な施策を打つことで初めて意味を持ちます。

３．データドリブンマーケティングの必要性

データドリブンマーケティングが必要とされている理由は、主に以下の3点になります。

①顧客行動の複雑化
②技術の発展
③効率的／効果的なマーケティング施策を打ち出せるから

①顧客行動の複雑化
企業も個人もオンラインとオフラインを行き来しながら、購買に至るといったように複雑化しています。消費者の購買決定プロセスを説明するモデルには「AIDMA」や「AISAS」などがあり、どんどん複雑になっていきます。
このように複雑化した顧客行動を紐解き、どのようなマーケティング戦略を打ち出すのか判断するために、データを活用したマーケティングが重要視されています。

②技術の発展
年々技術が進歩し、得られるデータの量や質が向上していっています。Webサイトやモバイルサイト、SNSなどのコンテンツが増加して広告媒体としてもデジタルの価値が高まり、バナー広告のほかに動画や音声などのフォーマットも誕生しました。また、クラウド上のDWHやデータレイクなどにデータを統合して、BIやダッシュボードで表示するなども容易になっています。

③効率的／効果的なマーケティング施策を打ち出せるから
マーケティング施策を打ち出すためには、人／費用／時間などのコストがかかります。また、マーケティング施策はトレンドや競合の成功事例などについつい流されがちですが、自社で同様の施策を実施したとしても必ずしも同じような効果が出るとは限りません。

そこで、データを使ってマーケティング施策を検討することにより、自社独自の顧客の特徴、行動パターンを把握することができます。その結果、自社に合わない無駄なマーケティング施策を実行することを防ぐことができます。マーケティング施策はデータ分析による効果測定とセットで行うことで初めて意味があると考えるべきかもしれません。

４．データドリブンマーケティングは難しいのか？

データドリブンマーケティングを難しいと感じる障壁は様々ですが主には以下の5点です。

①何から手を付けていいのかわからない
②因果関係が不明
③十分なデータを収集できない
④経営資源やツール不足
⑤組織や人の問題

では、どのように取り組めばいいのでしょうか？？

５．データドリブンマーケティングを始めるには？

効果測定の重要性をご説明しましたが、データの取り扱いにも注意が必要になります。せっかく収集したデータを活用できず、水の泡になりかねないどころか、間違ったマーケティング施策を打ち出してしまうことになります。
そのため、以下の3点がデータドリブンマーケティングを始める上で、意識しておくべき重要なポイントになります。

①意思決定者にデータの意味と重要性を理解してもらう
②事業目標からブレイクダウンしたKPIを設定する
③PDCAサイクルを回す体制をつくる

それぞれ解説していきまっす！

①意思決定者にデータの意味と重要性を理解してもらう
現場の担当者がデータの重要性を理解していても、
意思決定者（経営者や事業責任者）がデータ活用に対して
理解がなければ、施策を実行に移すことができません。

業界によっては、意思決定者のデータへの関心が低い場合もあります。
データを分かりやすい形で示してプレゼンすることや、勉強会／セミナーを開催する／参加するといたったアクションが必要になります。

②事業目標からブレイクダウンしたKPIを設定する
よくある誤った理解なのですが、データドリブンマーケティングは、ただデータを収集して数値を改善していくものであると捉えられがちです。
また、収集したデータをただ闇雲に示すだけでは改善するためにどうアクションを行えばよいのかわからなくなります。

この問題を解決するために、事業目標からブレイクダウンしたKPIを事前に事業関係者と握っておく必要があります。

③PDCAサイクルを回す体制をつくる
データドリブンマーケティングでは、集めたデータをもとに改善案を考え、改善行動を実施、そして評価を行い、次の施策につなげていくというプロセスがマストになります。

しかしながら、日々の忙しい業務をこなしながら上記のアクションを行うのは中々難しく、後回しになる、、といったことも珍しくありません。

社内でデータドリブンマーケティング専任の担当者を立て、確実にサイクルを回し続けることができる体制を作ることができることが理想的です。

６．データドリブンマーケティングを行う方法

データドリブンマーケティングの基本ステップ
社内全体でスタートラインに立てたら、いよいよデータドリブンです。
データドリブンマーケティングを実施するための基本ステップを紹介します。基本ステップは4つです。

１．データ収集
２．データの可視化
３．データ分析
４．改善行動

７．データドリブンマーケティングに活用できるツール

ここまでデジタルマーケティングをご説明してきましたが、実際にどのよなツールを使えばできるのだろうと感じる方もいるかと思います。
以下では、データドリブンマーケティングを実施するために有効なツールをいくつかご紹介しています。

・DMP（データマネジメントプラットフォーム）
DMPとは、自社の顧客データや外部の一般データ、自社のWebサイトのアクセス状況などと紐づけることで、広告の配信や施策立案の策定につなげることを目的としたツールです。
主にはWebを活用した集客や、新規顧客の開拓に使用されています。

・web解析ツール
Web解析ツールは、Webページに埋め込まれたタグをもとに、Webページへのアクセス状況を定量的に集計するためのツールです。比較的簡単に実装でき、多くのWebページで利用されています。Googleアナリティクスが代表的なツールになります。

・MA（マーケティングオートメーション）
MAは、マーケティングの作業およびワークフローを合理化／自動化／測定するツールです。Webページのアクセス状況や顧客のデータから、営業面談をおこなうべきか、どのようにおこなうべきかの判断を助けてくれます。

・SFA（セールスフォースオートメーション）
SFAは、商談活動や売り上げ実績などの営業活動を可視化することで、営業活動の効率化を図るツールです。

・CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）
CRMツールも、SFAと同様に営業活動を可視化して営業活動を支援するツールですが、購買目的やニーズなども含めた定量的な情報も管理することで、顧客そのものも可視化することに試みているツールです。

・セルフサービスBI
まず、BIとは、事業活動によって得られるデータを事業改善に活用しようとする試みのひとつです。セルフサービスBIツールは、こうしたBIを、データ分析やデータ処理の専門家でない人でも実現することをサポートするツールになります。非定型レポートやグラフィカルなUI、インタラクティブなデータ分析機能など、多くの機能を備えています。

８．よくある失敗

データ分析に終始してしまう
データドリブンマーケティングを始めたばかりのときに陥りがちなのが、データを集めるだけ集めて、結局活用しないまま終わってしまうということです。データは抽出しても、何らかの施策に活用されなければ意味をなしません。もちろん、抽出したすべてのデータを活用しようとするのは無理がありますが、無駄なデータ抽出作業はできるだけ削減することが望ましいと考えられます。そのためには、いきなりデータ抽出に取り掛かるのではなく、どんなデータを抽出すればその仮説が立証できるかというように、課題に対する仮説を考案し、抽出するべきデータのアタリをつけることが効果的です。

データを活用できない
データを集めたがいいが、どのようにデータを加工／分析し可視化するのがいいのだろうか、ということもよくあります。このように悩む時間は時間と人的コストの無駄になりかねないので、あらかじめデータの加工方法やアウトプットの形式まで決定しておくことが望ましいです。

PDCAサイクルを回す体制がない
日々の業務の中で、改善するものは生産するものを比較すると優先が低くなりがちです。なので、一度取り組むと決定した場合は、その業務を実行に移せる体制を作ることがマストになります。

９．最後に

ここまでいかがだったでしょうか。
データドリブンマーケティングは決して難しいものではありませんが、
現場一人でも、意思決定者一人でもできません。
社内外で協力し、計画と体制を整え、実施し、事業を加速させていきましょう。

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