ビッグデータを活用したデータマーケティング事例

ビッグデータとは大量かつ複雑なデータのことで、一般的なデータ管理のソフトウェアでは容易に処理できないものを指します。

現在では属性や購入情報に加え、SNSや位置情報、アクセスログからの行動履歴など大量かつ複雑な「行動データ」が取れるようになり、これらのビッグデータをマーケティングに活用するニーズが出てきています。

一方でビッグデータを扱う際の注意点として、大量のデータのうち着目するデータがわからないことや、データ分析の方法がわからない、工数とビジネス上の成果のバランスが取りづらいなどの課題が挙げられます。

データマーケティングの活用イメージとしては、「One to One マーケティング」「マーケティングオートメーション（MA）」「オムニチャネル」などが挙げられます。

「One to One マーケティング」とは顧客の属性や嗜好、行動履歴から顧客ごとにパーソナライズする手法です。行動履歴に基づくリターゲティング広告やレコメンデーション広告、メールやDMの送付などがあります。

個人ごとにパーソナライズする「One to One マーケティング」を大規模に行うには自動化が欠かせません。これが「マーケティングオートメーション（MA）」です。

最後に「オムニチャネル」とは複数の販売チャネルを活用する「マルチチャネル」の進化系で、リアル（実店舗）とネットなどあらゆるチャネルで顧客と接点を持とうとするマーケティング手法です。そのためには店舗とネットの在庫や顧客情報を統合して一元管理するなど、インフラ整備が必要になります。

このようにデータマーケティングでは顧客情報に在庫や売上データ、最近では膨大なWEBのアクセスログなど様々なデータを活用しますが、ツールの導入がゴールとなってしまわないよう、目的や活用方法を明確化することが大事です。

資生堂ジャパンのデータ活用例では、例えば広告出稿してリーチが100人、態度変容が起きるのがだいたい30%、実際に購入するのが10%とした場合、これらの目標値をデジタル上の何らかのアクション地点で計測できるようにします。アクション地点とは例えば購入完了ページに到達した、などを指します。

計測可能にした後は、ターゲットにどんな知覚刺激を与えると態度変更が起きるかのパターンを複数用意し、それらのパターンを同一環境でA/Bテストします。2018年のセミナー発言によると、こうしたアプローチで理論上172%効率化できた、という実績も出ています。

JALでは月2億ほどあるWebアクセスログデータの解析を元に、見込み顧客に対する適切なレコメンドやアプローチを行っています。

航空券は高額商材で、ほとんどの人は複数回Webを訪れ比較検討するため、購入に至っていない人の行動履歴の解析が有効です。

ダイワロイヤルホテルは大和リゾート株式会社が提供するリゾートホテルで、全国28箇所で展開されています。

予約状況データがじゃらんなどOTA（Online Travel Agent）ごとに異なっていたり、Google Analyticsデータがホテル毎に異なるなど、データが様々な場所にある状況でマーケティング施策を検討するにもデータ集計が大変な状況でした。

データコンサルティングサービスを提供するヴァリューズでは、まずGoogle Analyticsデータを統合して一元管理するためのダッシュボードの導入を支援し、データ集計作業にかかっていた工数を削減しました。

データマーケティングではデータ集計の効率化など、スモールスタートさせる方法もあります。

従来の属性データに加え、Web時代のマーケティングではアクセスログから発生する行動データが大量かつ複雑な「ビッグデータ」が発生しています。例えばWEB行動ログ分析サービス「eMark+」を使えば競合サイトのアクセス解析もできます。

ビッグデータの活用方法としては「One to One マーケティング」「マーケティングオートメーション（MA）」「オムニチャネル」などがあります。これから始める企業の場合、データを整理して一元管理するフェーズが必要も必要になってきます。