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Z世代むけプロモーションの効果を最大化!「0次分析とは?」初期段階のデータ分析と期待される効果

こんにちは! D2C ID CX推進室です。

今回は、「0次分析」をテーマにお話ししたいと思います。
0次分析は、最近のプロモーションにおいて不可欠な分析手法となっています。

特にZ世代向けのプロモーションでは、Z世代特有の特徴なども加味したうえで、施策に落とし込む必要性があり、プロモーション実施前の「0次分析」は、効果を最大化するために欠かせない作業となっています。


0次分析:初期段階のデータ分析手法と期待される効果

0次分析は、マーケティングキャンペーンやプロジェクトの初期段階で行われるデータ分析です。
キャンペーンのターゲットとする顧客のニーズやトレンドといった情報を収集・把握し、施策の企画検討に活用します。

Z世代(1990年代半ばから2010年代序盤に生まれた世代)をターゲットとする場合、0次分析はその重要性が一層高まります。

なぜ、Z世代では0次分析が重要となってくるのか?

順を追って、0次分析の手法とその期待される効果について説明します。

Z世代の特徴

Z世代については、以前こちらの記事でも特徴を分析して、ご紹介しました。

これらの記事でもご紹介したように、Z世代は、デジタルネイティブとして知られ、インターネットやスマートフォンとともに成長してきました。
具体的に以下の特徴があると言われています。

  1. デジタルコンテンツへの親和性

    • インターネット、ソーシャルメディア、動画配信サービスなど、デジタルコンテンツを日常的に利用しています。

    • TikTokやInstagramなど、短尺動画やビジュアル重視のプラットフォームが特に人気です。

  2. 即時性とスピードを意識した、効率を大切にする思考

    • 情報の即時性を重視し、迅速なレスポンスやフィードバックを求める傾向があります。

    • 長文のコンテンツよりも、簡潔で視覚的に魅力的な「効率的に得られる情報」を好みます。

  3. 価値観の多様性や社会的意識など「ストーリー」を重視する

    • 企業やブランドの持つストーリーやバックグラウンドの情報を大事にする傾向があります。

    • 自分自身の価値観に共鳴するストーリーやバックグラウンドに対して強い支持を示します。

  4. エンゲージメントとコミュニティ

    • コミュニティとのエンゲージメントを重視し、オンライン上での交流を積極的に行います。

    • 一般ユーザーによって投稿されたSNSの投稿やレビューといったコンテンツ(UGC)やインフルエンサーの意見を重視する傾向があります。

0次分析の必要性

それではZ世代をターゲットとした施策に0次分析を活用すると、どのような効果を得られるのでしょうか?

  1. 正確なターゲティング

    • Z世代の多様な価値観や行動パターンを正確に理解するために、詳細なデータ収集と分析が必要です。これにより、マーケティングメッセージを最適化し、効果的なターゲティングが可能になります。

  2. エンゲージメントの向上

    • Z世代は、ブランドやプロジェクトとのエンゲージメントを重視します。0次分析により、彼らが興味を持つコンテンツやコミュニケーション方法を特定し、エンゲージメントを高めることができます。

  3. 迅速な対応

    • 即時性を重視するZ世代に対して、迅速な対応が求められます。0次分析を通じて、リアルタイムのデータを活用し、迅速な意思決定が可能になります。

  4. ブランドの信頼性向上

    • 社会的意識が高いZ世代に対して、ブランドの信頼性や透明性を示すことが重要です。0次分析により、ブランドの社会的責任や持続可能性に関するデータを収集し、信頼性を高めることができます。

0次分析の方法

0次分析ではデータの収集方法からその後の分析までさまざまな手法があります。収集したいデータや、仮説検証したい内容により最適な手法を選択することがポイントです。

以下に、いくつかの方法をご紹介します。

  1. データ収集

    • アンケート調査:Z世代のニーズや期待について、ソーシャルメディアやメールを通じてフィードバックを収集します。

    • ソーシャルメディア分析:TikTokやInstagramなどでのトレンドやハッシュタグ分析を行い、Z世代の関心事を把握します。

    • 市場調査レポート:Z世代に特化した市場調査データやレポートを参照し、彼らの消費行動や価値観を理解します。

  2. データ整理と初期分析

    • データクレンジング:収集したデータを整理し、不足している情報やノイズを除去します。

    • 基本統計分析:データの平均値、中央値、標準偏差などの基本統計量を計算し、データの全体像を把握します。

    • トレンド分析:時系列データを用いて、過去のトレンドやパターンを特定します。

  3. 仮説設定と検証

    • 仮説の設定:データに基づいて、いくつかの仮説を立てます。例えば、特定のコンテンツ形式やメッセージがZ世代に響くかどうか。

    • 初期検証:設定した仮説を簡易な統計手法やモデルを用いて検証します。

参考事例:#うちのじいじばあば最強説(オロナミンC)

若年層が祖父母からオロナミンCを知るきっかけとなる施策を展開- TikTokerを起用し、じいじ・ばあばのエピソード動画を投稿- 元プロレスラー・長州力さんと実孫・由真くんの共演動画も話題に。

まとめ

いかがでしたでしょうか?

0次分析を行う重要性は日頃の業務で感じられていたかもしれませんが、そのなかでも「Z世代」を対象とした場合、よりその効果が発揮されることを本記事でご紹介しました。D2C IDでは他にも0次分析やZ世代向けの施策をこれまでご支援してきました。

Z世代をターゲットとした施策を検討している、0次分析から施策のご相談をしたいなどなど、お気軽にご連絡ください!


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