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データドリブンマーケティングとは?メリットと活用のポイント

近年、企業の競争力を高めるために、データドリブン(データをもとに意思決定を行う)マーケティングが注目を集めています。データを基に判断を行うことで、的確な分析を期待させ、多くの企業で取り入れる動きが広まっています。データドリブンマーケティングのメリットや活用方法について紹介します。


データドリブンマーケティングとは

「データドリブン」とは「データ駆動」という意味です。データドリブンマーケティングは、売上やWeb解析などのさまざまなデータ分析を基に戦略を立案し、実行・評価・修正を行っていく手法です。経験やいわゆる「カン」に基づく予測とは異なり、「データ主導」で意思決定を行います。

対して、要求に基づいて行われる意思決定は「デマンドドリブン(要求駆動)」と呼ばれ、アイデアや経験が主導していました。

データドリブンマーケティングでは、収集したデータを基に施策を計画・実施し、その結果をデータで検証し改善を繰り返します。「PDCAサイクル(計画・実行・評価・改善)」などを用いて業務を継続的に改善し、施策の成功率を高めていきます。

データドリブンマーケティングが注目される背景には、企業が意思決定に利用できるデータが増加したことあります。特にWeb上でのユーザー行動は、アクセス解析やマーケティング効果測定ツールの普及により、収集・分析が容易に可能になっています。また、オフラインでもPOSシステム(販売時点情報管理)等による販売時の情報、位置情報の活用により顧客行動のデータ化も可能になっています。これらのシステムやツールの普及が、企業のデータドリブンマーケティング導入を促進しています。

データドリブンマーケティングのメリット

データドリブンマーケティングを取り入れるメリットは以下の通りです。

販売行動や需要の予測: インターネットやSNSの普及により、購買行動やニーズが多様化しています。データドリブンマーケティングでは、具体的な数値による比較・検証が可能で、顧客の行動・ニーズに合った戦略が立てやすくなります。

効率的な施策実行: 客観的なデータ分析により、施策の効果や課題が明らかになり、効率的な実行が可能です。また、データに基づいて予測・実施の計画をたてることで、施策の実施に対する合意形成が容易になります。

業務改善・効率化: データドリブンマーケティングは、データを指標にして意思決定するため、特定の担当者に偏った業務を他の従業員に引き継ぎやすくなり、業務効率が向上します。

データドリブンマーケティングを始めるポイントと注意点

データドリブンマーケティングを始めるための主な手順は以下の通りです。

組織での理解: まずは経営層がデータの価値や重要性を理解し、組織で活用できる体制を整えることが必要です。場合によっては経営層の理解を促し、説得するための資料を用意する必要があるでしょう。

目標の選定: 重要目標達成指標(KGI)を達成するための要素をKPIとして設定し、KGIを達成するための項目と指標を明確にすることが大切です。

データの収集設計: 施策の実施にあたりKGI・KPIを計測するデータをどのように取得・収集するかを設計します。施策への反応だけでなく、顧客へのアンケート、ヘルプデスクの情報、Webサイトのアクセス数など様々な角度から取得方法を検討します。個人情報の取得を行う際は、自社のプライバシーポリシーに反していないかにも留意する必要があります。

データの分析と可視化: 収集したデータを整理し、必要なデータを抽出して分析します。分析結果を表やグラフにして可視化します。KGIの数値や達成度合いの他に、KPIの指標が一括で可視化できると、目標に対してどの指標の改善が必要化を判断しやすくなります。

データの活用と反映: 分析結果を基に課題を明確にし、施策の改善の反映します。繰り返し行うことで施策は改良され、目標達成に近づきます。

データをたくさん集めれば良いというわけではない

データドリブンマーケティングを実践するためには、データの収集が必要不可欠ではありますが、とにかくデータを集めれば良いわけではなく「どんなデータを」「どの経路で」「どの形式で」収集するかの設計を予め行っておく必要があります。

とくに、データのフォーマットが異なる複数のシステムからデータを取得する場合に、データの取り込み形式など、活用できないデータが発生する可能性があります。

大量のデータを効果的に整理し、データドリブンマーケティングに活用するためには、専門家のサポートや知見のある外部企業へ依頼することも有効です。

まとめ

データドリブンマーケティングの実施には、適切なデータ処理と管理が成功の鍵です。多様なデータが必要な場合、専門パートナーの支援を求めることで、スムーズなデータ処理と効率的なマーケティング活動が可能になります。


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