誰でも簡単に3C分析できるツール「Dockpit」を活用した、最新マーケティングデータ分析手法とは｜MarkeMedia Daysレポート

株式会社ヴァリューズ　川西里穂子（以下、川西）：「「Dockpit」は3C分析をたった1つのツールで行うことのできるマーケティングダッシュボードサービスです。

一般的なアクセスログ解析ですと自社のみのデータにとどまるかと思いますが、この「Dockpit」を使うことで、競合の分析や、自社にも競合のWebサイトにも訪れていないけれども市場には存在している消費者のニーズをも知ることができる、ということが大きなポイントです。」

川西：「まずは「Dockpit」に実装されているデータについてご説明します。ヴァリューズでは250万人規模のモニターを有しており、利用許諾を得たインターネット行動ログデータを実装しております。」

＜ログデータの内容例＞

⚫︎一人ひとりのモニター会員が
⚫︎どんな検索ワードで
⚫︎どんなWebサイトを
⚫︎どれくらい見たか

＜データ詳細　〜3つの観点から〜＞

①　どういった流入経路でどのWebサイトに入ってきたかURL単位でのデータ取得が可能
②　詳細な属性情報を保持
③　拡大推計処理（インターネット人口構成比に則し、居住地域と性年代で調整し算出）

川西：「Dockpit」のご活用方法については企業様によって様々です。

リサーチとして市場・競合環境の把握に用いられたり、マーケティングとして検索集客の強化や施策の効果測定などに使用するなど、多岐にわたってご活用いただいています。」

川西：「ここからは、「Dockpit」の利用方法をよりイメージして頂くために、分析事例をご紹介します。

今回は3つの「C」のうち、「競合（Competitor）」と「市場・顧客（Customer）」の「C」についての分析例をご用意しました。」

川西：「まずは「競合ECサイトのCV分析」のケースです。

左から「トップページ」「カートページ」「サンクスページ」を設定し、それぞれの地点の分析結果を横並びに算出、比較した表が下図になります。これにより、ユーザーのカート遷移率、購入割合を確認することができます。

やはり自社のECサイトをお持ちの方は、どこをCV目標にするか悩まれることも多いかと思います。このような形で「Dockpit」を用いて競合他社のCV率を算出し、その数字を参考に自社を評価していくといった使い方もできるかと思います。」

川西：「続いて、「市場・顧客分析例」のご紹介となります。

一つ目は特定業界の市場動向を知りたいというテーマで、「旅行業界の市場動向がどのように変化しているのか、全体感を把握したい」というニーズに対しての分析となっています。このような場合は全体のユーザー推移をまず確認するのが良いでしょう。

下図上段のグラフは、「旅行」検索者の推移を表しています。GOTOトラベルに東京が追加になった20年10月のタイミングをピークに下降、以降は横ばいであるという市場全体の動きが見て取れます。

また、下段のグラフは業界内の各プレイヤーのパワーバランスを表した図です。
「Dockpit」ではプレイヤーのシェア推移も知ることが可能です。」

川西：「続いての分析は不動産業界における「商材別ターゲットユーザーを把握したい」というケースの分析となります。こちらは業界全体という規模からさらにブレイクダウンして、各種商材を属性別に分析し、どのユーザー層にどのようなニーズがあるのかを見ていきます。

今回は「戸建て」「土地」「リフォーム」の3つのキーワードを用いて、それに対して「ユーザー数推移」「性年代別」「居住地域」といった属性別の分析をおこないました。

結果、「土地」は男性比率が多く、「戸建て」には30代、「リフォーム」は40代以上といった性年代別のボリュームゾーンが異なることが現れました。

このように、業界一括りとしてみるのではなく、商材別にも分析を行うことで、当該ユーザー層の違いが現れてきます。このデータを把握することで、それぞれの商材への有効な施策に繋げられるのではないでしょうか。」

川西：「さらに「属性別の検討行動の違いを把握したい」というケースでの分析をみてみましょう。属性別に訴求軸が違うということは多々あることかと思います。

今回は「移住」というテーマで検討行動の違いを把握するために、キーワード分析の属性別マップを活用しました。「移住」と同時に検索されたワードに基づき、縦軸が性別、横軸を年代としてマッピングした結果、やはり性年代別で様々な違いがあるのが見て取れます。

まとめてみると女性は海外関連の検索が多く、高齢層は地方の検索が多いのが特徴的です。

このようにして性年代別に分け、誰に対してどのような訴求が有効かということを確認することも、有効な施策策定の判断材料の一つになると考えます。」

川西：「最後に、「消費者の各ファネルにおける検討行動の違い」の分析例をみてみましょう。下図は不動産投資を例にした分析例です。こちらはキーワード分析のワードネットワークを用いています。

「不動産投資」と同時に検索されている「初心者」というワードにフォーカスし、この繋がりをエントリー層と仮定します。そのエントリー層とした下図右側のネットワーク図を見てみると、「始め方」「本」「ブログ」と言ったワードとの繋がりが見えます。このことから、エントリー層は「不動産投資の始め方」に関心が高い様子が見て取れます。

このような結果を参考にすることが、「ブログ」を通じて情報提供をする、「初心者向け」セミナーを行いアプローチするといった、エントリー層を有効に取り込む施策案にも役立てられるのではないでしょうか。

訴求ポイントを可視化するようなデータも提供できるのが、「Dockpit」の大きなメリットの一つだと自負しております。」

本セミナーでは実際にデモンストレーションを行い、参加者の皆様に「Dockpit」の操作性もご確認いただきました。この「Dockpit」は無償版のご提供が可能です。実際にお使いいただくことで多くの発見やデータの利便性にご納得頂けるかと思います。

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