今日から始めるデータマーケティング！ツールや組織づくりの事例まとめ

「データマーケティング（＝データドリブンマーケティング）」の基本概念は、データ分析を顧客へのアプローチに活かすマーケティング手法です。この手法が重んじられるようになった背景に、Webの発達があります。

Webが発達することで、顧客はリアルとWebを往来しながら、購買を決めるようになりました。いわば、購買決定までのプロセスが複雑化している、と言えます。そのため、データにもとづいたマーケティング施策で、購買の的確性を高める必要があるのです。

データマーケティングの「データ」には、自社で収集・管理しているデータはもちろんのこと、他社保有のデータ、行政が公開しているデータと、対象となる商品、サービスに関するデータ全般を指します。

データを統合・連携して分析するデータマーケティングの目的を掘り下げます。

データマーケティングの第一の目的は、まず、多くのデータから顧客行動を可視化し、顧客のニーズを読み取ります。それをきめ細やかなサービスの提供の背景とし、新規顧客獲得、既存顧客のつなぎとめ、単価増加などといった売上向上に必要な行動に転換することになります。

つまり、データ活用によって顧客を理解し、その後に関係性を向上させ、最終的に売上増につなげる、ということです。

データマーケティングによって、単に売上という数字を伸ばすだけではなく、顧客満足度の向上、ひいては企業価値の高まりにも結びつくという別のゴールも意識しておく必要があります。

データマーケティングのメリットを大別すると、主に2つあります。

まず、効率のよい販売促進が可能になります。

データを管理して運用＝業務効率向上です。具体例としては、社内で散在し、人手で集めていたデータを、ツールによって管理することで工数を削減できます。

データを集めていくほど、施策の精度を向上させられるので、顧客への適切にアプローチできます。つまり、販売促進活動の効率が高まります。

続いて、顧客との関係性向上です。

これまでは、それぞれの担当者が顧客情報を持っていることが多く、担当者が変わるとデータを再収集する必要がありました。しかし、データマーケティングでは一元管理されたデータを活用できるので、社内の誰もが同じ情報を共有できます。

情報の共有は、顧客に対して継続性を持ったアプローチや相手に合わせたサポートをしやすくします。結果として顧客との関係性を強める接し方ができる、というわけです。

データマーケティングを行う際の手順は、以下の8つのステップに分けられます。

1.目的を明確化する
2.仮説を立てる
3.データを俯瞰し全体像をとらえる
4.データ分析し特徴を捉える
5.その特徴を深堀りする
6.深堀りした結果から戦略を立てる
7.施策を実行する
8.施策の効果を検証する

各ステップの詳細は以下の記事で紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

ここでは、データの収集と分析という基本について、もう一歩踏み込んで解説します。

収集すべき基本的にはデータは、顧客属性となる顧客の年齢、住所、また性別といった「顧客属性データ」と買った物や金額などを集めた「購買データ」です。これらは自社のサービスや商品を購入した履歴をデータとして保存することにより蓄積されます。

こうしたデータが社内の各部署に散在している場合、これらを一元管理できるシステムなどを活用し、データ管理からスタートします。

収集して活用できるデータとして業界の市場動向、アンケート結果があります。マーケティングの対象に収集するデータを選別します。

収集したデータは、ダッシュボードなどを作成して可視化できるようにし、次のステップ「分析」に備えます。

膨大になったデータは、BI（Business Intelligence）ツールを活用すると、見やすく仕分けられます。

データ分析によって、具体的な課題や解決策を見つける……これが着地点になります。仮説を立てられたら、仮説を元にして行動を起こしましょう。

分析できても、実際に解決策を実行するのには、判断を行える立場の人がデータマーケティングを理解している必要もあります。分かりやすく解説できるようにデータを分析し、レポート化するのも大切なポイントです。

データの収集、分析を効率よく行えば、そのぶん本来の目的であるプランの実行速度、回数を増やせます。そのためにはツールによる分析がベストです。

また、データの整理・集計や広告の最適化をツールで自動化できれば、専門知識がない人でもデータマーケティングができます。以下、おすすめのツールを紹介します。

データの集計、分析やグラフの作成、レポート作成などの機能を備えています。
Tableauについては、こちらの記事も参考になります。

膨大な量のオーディエンスデータ(属性情報とWeb上での行動ログ）を利用し、様々なマーケティング施策を打ち出す手助けをしてくれます。

分析の専門知識が無くても短期間でデータ活用スキルをマスターできるツールです。

ツール導入を足踏みしたり、導入自体をゴールにしてしまい、手段が目的化してしまう状況が多く見受けられます。そうしないためにはどうすべきか？　ツールを導入し、データドリブンなマーケティング文化を浸透させているサントリーの事例をチェックしてみてください。

データマーケティングにおいては取り扱う情報の量が桁違いに多くなるため、ツールで自動的に最適化する「マーケティングオートメーション」が必要になります。

ツールの選定、導入する際には以下の3項目をチェックしておく必要があります。

1.BtoB向けなのかBtoC向けか？
組み合わせによって使うべきツールは異なる点を留意しておく必要があります。

2.使いたい機能が搭載されているか？
必要な機能を明確化し、無駄なコストになる使わない機能が多いものを省きます。

3.誰でもデータを使えるか？
プログラミングなどの専門的なスキルがない人でも、使えるツールを選定し、ツール導入の最大のメリットであるヒューマンリソースの無駄をなくす、を重視します。

Webトラッキング、エントリーフォーム制作といった基本的な機能はもちろん、マーケティング結果を遂次レポーティングできるのが最大の特徴です。

自社サイトを閲覧中の見込み客にポップアップを表示し、コンバージョンを促すなどの機能のほか、見込み客の属性に合わせて最適化したコンテンツの表示も可能です。

CMSとの連携でリードジェネレーションを効率的に獲得し、そこからニーズを詳細に解析して成約に結び付けます。

蓄積された、リードに関する膨大なデータソースを独自のDMP(データ管理プラットフォーム)で一元的に管理し、リードナーチャリングを有効に行います。

マーケティング戦略の仮説を立てて調査し、実行後検証するサイクルを高速に回さなければ、データマーケティングをおこなう意味がありません。そのためには社内のデータを使いやすく整理し、データを扱える人材を増やす必要があります。

したがって、概念やツールだけではなく、社内の組織変革にも取り組む必要が出てきます。

以下の記事ではデータを扱える人材を数百人規模で育成した日経新聞社の事例を紹介しています。どこから手をつければよいのか、人材、組織づくりの際の参考になります。

また、2004年から先駆けてデータ分析の部署を内製していた花王では、データ処理の基盤構築とデータをマネジメントする部隊がセットになって機能しており、「データ分析はひとりでやるものではなくてチームでやるものという意識」が根づいているそうです。以下の記事で詳しく紹介しています。

事例をみることで、自社におけるデータマーケティングをどこで活用するのかというヒントを得られます。ここでは3つの事例を紹介します。

資生堂ジャパンのデータ活用例のひとつは、広告を出稿してリーチが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（例・購入完了ページに到達）で計測。

その後、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テストを重ねた結果、マーケティングに関して理論上172%効率化できた、という実績を上げています。

月2億ほどあるJALの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になります。

全国28箇所で展開しているダイワロイヤルホテルでは、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、マーケティング施策を検討しようにも、データが様々な場所にあり、集計が大変な状況にありました。

これを改めるため、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。その結果、データ集計作業にかかっていた工数削減に成功しています。

データの収集、分析の目的を明確にしておく。そして、そのデータを扱うための組織づくりを考慮する、といったことが肝心です。

データマーケティングによる施策を行った後は、目標を達成できたのかを分析し、PDCAサイクルを回し、データの収集、分析だけでは終わらせないという意識が重要です。