データマーケティングとは?メリットや手順、 効率化のポイントを解説

データマーケティングとは?メリットや手順、 効率化のポイントを解説

データマーケティング(データドリブンマーケティング)とは、顧客データをもとに戦略を立案するマーケティング施策。近年では活用が進み一般化しています。しかしデータマーケティングが何を指しているのか、どのようなメリットがあるのか、認知されていない方もいるでしょう。この記事では、データマーケティングの詳細やメリットについて詳しく解説します。


データマーケティングとは

データマーケティングとは、データ分析を顧客へのアプローチに活かす手法の総称です。データを根拠に意思決定するため、データドリブンマーケティングとも呼ばれます。分析するデータの範囲は、年齢・性別・職業・収入などの「顧客属性」から、来店履歴やWeb上のアクセスログ、購買履歴などの「行動」まで多岐にわたります。

データマーケティングの目的には、新規顧客の獲得のみならず、既存顧客の継続的な管理、LTVの向上などを設定します。なお、LTV(Life Time Value)とは「顧客生涯価値」の意味であり、顧客が生涯を通して企業にもたらす価値を示す指標です。

デジタルマーケティングとの違い

データマーケティングと混同されやすい用語が「デジタルマーケティング」です。データマーケティングでは「データ」を重視するのに対し、デジタルマーケティングでは「デジタル(技術)」を重視し、マーケティング施策を立案します。

デジタルマーケティングにおけるデジタルとは、インターネット、スマートフォンやタブレット、アプリケーションやAIなど広い領域の技術を指します。

ただし、データとデジタルは近い領域のため、デジタルマーケティングとデータマーケティングを併用した施策を立案することもあるでしょう。

データマーケティングが必要とされる背景

なぜデータマーケティングに注目が集まっているのか、その理由を解説します。

顧客ニーズの多様化

顧客のニーズは多様化しており、顧客の情報収集のあり方も変わりました。従来のオフライン(電車の吊りポップや雑誌、看板など)に加えて、オンライン(検索エンジンやSNS、動画広告など)での情報が一般化しています。顧客が問い合わせや購買に至るまでには、多様なプロセスをたどるようになっており、それぞれのフェーズで顧客の状態を管理できるデータマーケティングが求められています。

また「顧客が商品・サービスの存在を知り、購買してから実際に利用する」というCX(カスタマーエクスペリエンス/顧客体験)の観点でも、顧客は企業を評価するようになっています。例えばアマゾンは商品の注文から最短即日に届けることで、他社よりも高い付加価値を提供しています。高付加価値のCXを提供するためにもデータマーケティングは欠かせません。

技術革新によりビッグデータの扱いが容易に

昨今では顧客に関するビッグデータを収集する、さまざまなオンラインツールが登場しています。WebサイトやSNS、アプリを介して、顧客の属性や行動データを集めることが可能です。

BtoBの領域では、

・メールマガジンの開封率
・ウェビナーへの参加回数
・資料のダウンロード数


など、細かな行動データをもとに見込み顧客の管理を行うことが一般化しています。

目まぐるしく変化する市場環境

2020年以前はオンライン展開を重視する業種・業態は限られていましたが、新型コロナウイルスの感染拡大をきっかけとしてBtoB、BtoCどちらでもオンラインシフトが進みました。最近では、企業の営業担当者と一度も対面せずに契約に至るケースも珍しくはありません。

今後も市場環境の変化に対応するためには、データマーケティングの活用が必須です。

データマーケティングのメリット

データマーケティングには3点のメリットがあります。

効率のよい販売促進が可能

データマーケティングでは、例えば「どこに、どれだけの顧客がいるか」を可視化できます。オンラインのなかでもSNS経由での集客が多いビジネスの場合、「インフルエンサーを用いた販売促進」を実施することで、効率的に集客できます。データマーケティングでは、SNSやWebサイトなどで「どの媒体に、どれだけの顧客がいるか」を可視化できるでしょう。

また顧客のデータ収集を社内スタッフが担当するのではなく、オンラインツールで自動化することにより、集客に関わるスタッフの人数や担当する業務領域を最適化できます。

顧客データの属人化を防止

それぞれの担当者が管理していた顧客情報にCRM(顧客情報管理システム)を用いることで、顧客情報の一元管理ができます。

これまで、各担当者が個別に顧客情報を管理していたため、担当者が変わると再度、情報収集する必要がありました。CRM(顧客情報管理システム)を活用すれば、社内の誰もが同じ情報を共有できます。

情報を共有することにより顧客に対して継続性のあるアプローチができるため、パーソナライズされたサポートをしやすくなり顧客との関係性を強められます。

マーケティング業務の効率化

マーケティング業務の内容は、市場調査から新商品・サービスの企画開発、営業戦略やプロモーションの検討・実施など、多岐にわたります。そのため、マーケティング業務の担当者にかかる負担は大きく、生産性の低下にも悪影響を及ぼしていました。しかし、データマーケティングの導入により、マーケティング業務自体を効率化することが可能です。

以下では、花王株式会社の例を紹介します。

花王株式会社では、マーケティング業務において、顕在化している課題ではなく潜在的な課題の発見や、マーケティング施策の成功率向上のためにデータ分析や効果検証に取り組みます。社内にマーケティング領域専門のデータ分析組織を立ち上げ、チーム一丸となってデータ分析に取り組んだことで、マーケティング業務自体の効率化に成功しました。

データマーケティングの流れ・手順

具体的なデータマーケティングの流れ・手順について解説します。

データ収集

前提として、分析の素材となるデータを集めなければ、データマーケティングに着手できません。年齢・性別・職業・収入などの「顧客属性」や、来店履歴やWeb上のアクセスログ、購買履歴などの「行動」に関するデータを集めましょう。

自社のWebサイトがあれば、解析ツールを用いたデータの収集は可能です。一方で、自社サイトに訪れる前、あるいは訪れた後のWeb行動を知りたい場合や、「まだWebサイトに十分な数のユーザー流入を獲得できていない」などの理由でデータ収集が困難な場合は、市場調査会社やリサーチャーがまとめたデータを活用してもいいでしょう。

データの見える化

データを分析する前には、分かりやすい形式にデータを整理することが重要です。収集したビッグデータは、課題解決にすぐつなげられるような形式とは限りません。「どのデータを、どのような形式で用意したらいいか」を検討し、加工する必要があるでしょう。

データを整理するためには、手動やWeb解析ツール、BIツールなどの手段があげられます。ただし、手動ではあまりに労力がかかりすぎるため、現実的とは言えません。

なお、BI(Business Intelligence)ツールとは、ビッグデータをレポーティングして、経営の意思決定に役立てるもの。マーケティングに限らず、営業や人事、残業などさまざまな領域で活用されています。

データ分析

データマーケティングの要となるステップです。可視化されたデータを用いて、分析を行います。その結果から、課題や仮説、施策を考えて、マーケティング施策での立案・計画につなげましょう。

より精度高くスピーディーなデータ分析を行うためには、データサイエンティストやデータアナリストといった専門家に依頼することも手段の一つです。外注のコストは発生しますが、自社内の負担を減らすことができ、他社の事例も踏まえた上での効率的な分析設計が可能です。

データマーケティング実施時の注意点

データマーケティングを実行する際の注意点について解説します。

データを効率的に収集できない

そもそもデータマーケティングの土台となるデータがなければ、分析すらできません。

データを集められたとしても、「数百名のデータしか集まらなかった」「データを集めるのに1年以上かかる」などと、量や時間に課題のある企業は注意が必要です。顧客が多様化し、市場環境が変化しやすい現代では、タイムリーに多量のデータを用意し、分析できなければ効果的なデータマーケティングにつながりません。

データを効率的に収集できる環境を整えておく必要があります。しかし、自社でそのような環境を整えるには、時間・人手もかかりがちです。Web解析ツールやマーケティングリサーチ企業が提供するパネルデータに頼ることがおすすめでしょう。

データをうまく活用できていない

データを用いれば、基本的にマーケティング活動での課題を発見することが可能です。しかし、「その課題が起こっている原因は何か」を追求したり、「そもそも課題の定義は正しいのか」を仮説検証するといったアプローチをしてこそ、データマーケティングの効力を発揮します。

例えば、「商品ページからの離脱率が高い」とのデータがあったとしても、その原因が「商品ページの分かりにくさ、使いにくさ」とは限らず、「Webサイトへの流入から購買までのステップが長すぎる」というCX(顧客体験)にあるかもしれません。この場合は、商品ページではなくWebサイト全体の設計から考え直す必要があります。

データ分析のステップを誤ると、課題解決に直結しないアプローチをしてしまうかもしれません。花王株式会社の例にあったように、個人ではなくチームで多角的に分析することが重要でしょう。

下記の記事でも、課題設定の重要性とデータ分析業務のフレームワークについて解説しています。ぜひ参考にしてみてください。

効率的なデータマーケティングには「Dockpit」

データの収集や可視化、分析を効率的に進めるために役立つツールが「Dockpit」です。Dockpitは消費者のWeb行動ログデータから顧客の理解や市場調査ができるマーケティングダッシュボードサービスです。
本人の許諾を得ている国内250万人規模のモニターパネルから、Web上の行動ログデータ(検索ワード・閲覧ページ・滞在時間など)やアンケート結果を収集できます。

直感的な操作でデータの整理、可視化ができるため、手動でデータを加工する必要はありません。誰もが簡単に使えるプラットフォームとなっています。

Dockpitは特にWebサイトや検索キーワードの分析に効果を発揮し、競合サイトの分析や市場動向・トレンドの把握もできます。Googleアナリティクスとの連携も可能で、より分かりやすい形式で表示してくれます。

Web解析ツール、BIツールとして役立つDockpitを活用して、効率的なデータマーケティングを行なってはいかがでしょうか。

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まとめ

データマーケティングとは、データ分析を顧客へのアプローチに活かす手法の総称です。データマーケティングの目的には、新規顧客の獲得のみならず、既存顧客の継続的な管理、LTVの向上などを掲げます。顧客の多様化や、ビッグデータの扱いが容易になったことから近年、重視されるようになりました。

データマーケティングを用いれば、マーケティング業務自体の効率化や、顧客情報の一元管理を実現することが可能です。しかし、情報収集をうまくできなかったり、分析後の施策を考えられなかったりする場合もあるため、手動ではなくWeb解析ツールやBIツールの導入をおすすめします。

Dockpitのように、すでに消費者のビッグデータが用意されているツールを利用し、最適なマーケティング施策を検討、実施してはいかがでしょうか。一度、マーケティング施策を検討・実施して終わりではなく、検証を繰り返して、最適化することが重要です。

この記事のライター

大学では経営学部 事業創造学科を専攻。ITベンチャー等を経て、ライターとして活動を開始した。B2Bライティングに特化し、SEO上位表示を量産。89名のライター育成に携わった他、制作ディレクションやライター採用にも取り組む。得意領域はマーケティング、IT、経営。

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