データ・ドリブン・マーケティング

データ・ドリブン・マーケティング~デジタル時代のデータ活用マーケティングとは?~【概要編】

はじめに

インターネット化・デジタル化が進んだことにより、消費の行動に関する様々なデータやマーケティング活動に関するデータが簡単に、潤沢に収集・蓄積できるようになりました。いわゆる「ビッグデータ時代」の到来です。

同時に、ビッグデータを相対的に安価に蓄積できるデータベースや、高速に分析できるBI系のツール、マーケティング活動やセールス活動を効率化するMA、SFA、CRMツール等の高度化も進展しています。

マーケティング活動において活用できるデータは多種多量に…

このため、デジタル化が進展した現代のマーケティングにおいては、”データを効果的に活用できるかどうかが、企業の盛衰を決定する”といっても過言ではありません。マーケティングにおいて多くの企業の最大関心事は「データ・ドリブン・マーケティング」、わかりやすく言い換えると「データ活用のマーケティング」だと言えるでしょう。

今後、弊社が得意とする「データ活用のマーケティング」について深く掘り下げていく予定ですが、今回はその概要についてお話ししたいと思います。

データ・ドリブン・マーケティング~データ活用のマーケティングとは?

データ活用のマーケティングとは、マーケティング活動を「データ」に基づいて企画・実行、施策展開後は、データに基づいて検証し、軌道修正やレビューを行う取り組みのことです。具体的には次のような活動が含まれます。

・データに基づき、ターゲット顧客の特徴、嗜好や関心、ニーズを理解する
・データに基づき、ターゲット顧客を適切なセグメントへと分割する
・データに基づき、顧客の今後の心理や行動の変化を予測する
・データに基づき、適切な検索キーワードやコンテンツテーマを選択する
・データに基づき、最適なランディングページのレイアウトやサイト遷移を設計する
・データに基づき、ターゲット顧客に対して適切な広告を露出する
・データに基づき、顧客の心理・行動変化に沿った最適なコミュニケーションシナリオを設計・実行する
・データに基づき、一人ひとりの顧客に適切なレコメンデーションを行う
・データに基づき、マーケティング施策の効果検証を行い、改善策を立案する

冒頭で述べたように、多種多様なデータを収集・蓄積することが手軽に、かつ比較的低コストで可能となり、また各種ツールもクラウドサービスで安価に導入できるようになったことから、上記の活動のすべてとは言わないまでも、すでに着手、あるいは実施されている活動も多いのではないでしょうか。

データ活用のマーケティングのゴール(到達点)

ゴールを目指して段階的に取り組むデータ活用

マーケティング活動に関して様々なデータが捕捉できるようになったことから、思い込みや勘などではなく、客観的なデータ=数字によってマーケティング活動のPDCA、すなわちPlan-Do-Check-Actonを回すことができ、マーケティング施策の成果や効率を改善することが以前より容易になりました。

ただし、部分的なデータ活用だけでは、マーケティング成果を最大化することはできません。マーケティング活動全般を通して、関連するデータを統合・連携して分析を行い、マーケティング全体をデータに基づいて推進できるようになることが「データ活用のマーケティング」のゴール(到達点)です。

もちろん、いきなりマーケティング活動全般に統合されたデータを活用することは困難ですので、ゴールをみすえつつ、段階的に取り組んでいくことになります。

データ活用のマーケティング戦略

では、データ活用のマーケティング戦略の立案のための枠組み(フレームワーク)を簡単にご紹介しましょう。以下の5要素になります。

  • 1. データ活用戦略
  • 2. データベース構築
  • 3. データ分析&データモデリング
  • 4. データ活用のマーケティング施策
  • 5. 効果検証

1. データ活用戦略

データ活用戦略の策定のためには、貴社のマーケティング戦略においてどんな目的を設定しているか、またその目的達成のためにどのような施策を展開しているのか(しようとしているのか)を把握することが出発点になります。

まずマーケティング目的は、新規の顧客獲得なのか、それとも既存客の維持なのか、また、離反客の再顧客化なのか。目的はひとつではなく、複数の目的を立てて、それに対してさまざまなマーケティング施策を立案・展開していることでしょう。
重要なのは、マーケティング目的や展開する施策によって、分析や活用のために必要なデータを明確化することです。

データ活用のマーケティングに本腰を入れようとして、闇雲にあらゆるデータの統合から始めようとする企業が少なくはありませんが、現実のマーケティング戦略・施策を踏まえると、ごく一部のデータを統合するだけで良い場合もあります。

データ活用は部署を超えた横断的なプロジェクトとして取り組もう

データの統合が最終目的ではなく、データを活用してマーケティングのレベルを引き上げることが目的なのですから、マーケティングの実態に即したデータ活用戦略を立案し、早めの着手を目指すべきです。

さて、データ活用戦略においては、データに基づいてどのようなコミュニケーションが可能になるのかを関連部署の担当メンバーで議論した上で、データをどのように収集、蓄積、分析し、また、MA、SFA、CRMなどのツールと連携させてどのように展開するかの方針決めを行います。

この際、有効な手法として「カスタマージャーニー」の作成(データ分析に基づくことが望ましい)を行いますが、ポイントは、「現状のカスタマージャーニー」と、企業として望ましいコミュニケーションを行った場合の「理想のカスタマージャーニー」の2種類を作成し、この2つのギャップ分析を通じて、新たな施策や必要となるデータを洗い出すことです。

2. データベース構築

ここでのデータベースは、販売管理、経理処理などの運用系のデータベースではなく、マーケティングのために用いるデータベースであり、現在は「DMP:Data Management Platform」と呼ばれるのが一般的になりつつあります。(以前は、「DWH( Data Ware House)」、あるいは、特定部署専用のものは、「Data Mart」と呼ばれていました)

DMPとしてのデータベース構築には、社内あちこちに分散している運用系DB(CRMデータ、購買データ)や、Webサーバに溜まっているアクセスログデータ、コールセンターの問い合わせデータ、エクセルファイルなどで保管されている調査結果データをかき集め、統合する作業が発生します。

最初からすべてのデータを統合しようとしてはいけない

前項で述べたように、マーケティング戦略・施策ありきでまず統合すべきデータを見極めることが望ましく、最初から全部統合しようとするのは極めて大きな労力と費用がかかりますのでお勧めいたしません。

また、データとして古すぎたり、データの抜け漏れがあったり、品番コードが統一されていないなど、簡単にはデータ統合できないケースが頻発します。そのため、まずはスモールスタートで必要なデータについてデータ整備を行い、順次統合する形でDMP構築を進めるべきでしょう。

3. データ分析&モデリング(セグメンテーションモデル、行動予測モデル等)

データ分析&モデリングは、ある程度データベース構築と並行して行うことが可能です。
マーケティング施策に活用するデータ、例えば顧客のCRMデータ(顧客属性データなどが含まれる)、購買履歴データ、Webのアクセスログデータをひとまず統合して分析することにより、全体的なデータ分布・傾向を把握することから始め、次に、マーケティング施策に組み込むための様々な分析モデルを開発します。

分析モデルには以下のようなものがあります。

カスタマープロファイルモデル
顧客がどのような属性や行動特性を持っているのか、顧客理解を深めるためのモデルです。ペルソナ開発の際の参考モデルとしても活用できます。
カスタマーセグメンテーションモデル
カスタマープロファイルモデルと関連したモデルです。コミュニケーション施策において、異なるコミュニケーションを行ったほうがよい顧客セグメントの軸を発見します。
カスタマージャーニーモデル
顧客が、自社製品・サービスを認知してから、購買、また消費・利用に至る顧客の一連の行動を「カスタマージャーニー」として把握するためのモデルです。
カスタマー予測モデル
Aという商品を買った顧客は、BやCといった商品も購入する可能性が高い、といったレコメンデーションを行うモデルや、一定期間における利用回数が減少すると、3カ月以内に退会する可能性が高い、といったアラートを出す退会防止用予測モデルなどのことです。
カスタマーレスポンスモデル
どのような顧客にどのような提案をするとどのような反応が得られ、その次にはどんなオファーを出すか、といったコミュニケーションシナリオ開発に用いるものです。

これら分析モデルの開発は、”データ活用マーケティングの要”とも言える作業であり、モデルの巧拙がマーケティング施策の成果にも直結しますので、日々モデルの精度を高めるための効果検証を行う必要があります。

4. データ活用のマーケティング施策(マーケティングキャンペーン)

前項の分析モデルを組み込んで、具体的なコミュニケーション施策を企画・設計、実行に移します。いわゆる「マーケティングキャンペーン」です。この業務には、コミュニケーションシナリオの設計とMAへの実装や、コンテンツの企画・制作、ランディングページの制作、CMSを採用したWebサイトの構築なども含まれます。

5. 効果検証

マーケティング施策の効果検証は、以前は3カ月などのキャンペーン終了後にワンショット的に行ったものです。しかし、現在のデータ活用のマーケティングでは、1年を通じて様々な施策が連携を持ちながら実施され、顧客・見込客データも継続的に更新されますので、継続実施を前提として効果検証の仕組みを構築する必要があります。

マーケティング施策を検証し効果的な施策の実施を!

効果検証において重要になってくるのが、KPI(Key Peformance Indicator)、すなわち「重要業績評価指標」です。メールマーケティングで言えば、KPIは、メールの開封数(率)、メール記載URLのクリック数(率)などが代表的です。KPIとしてどんなデータを用いるかは、1.でもお伝えしたデータ活用戦略を検討する際に決定しておきます。

なお、マーケティングの効果検証の結果をわかりやすいグラフで確認したり、また経営陣や他部門にも共有したい場合には、「マーケティングダッシュボード」と呼ばれる集計・分析ツールの導入をお勧めします。

終わりに

以上、データ活用マーケティングについての全体像を概説いたしました。
今後は、具体事例もご紹介しながら、個々の事項について詳細に解説いたします。

皆さまのデータ活用マーケティング取り組みの一助となれば幸いです。

ジェネシスコミュニケーションでは、データ活用のマーケティングを通じて貴社が成果を出すための様々な支援サービスを手今日しております。データ活用に関してなんらかのマーケティング課題をお持ちでしたら、ぜひご相談ください!

 


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松尾順
執筆者:松尾順

株式会社ジェネシスコミュニケーション
マーケティングインテリジェンス部
執行役員/マーケティングコンサルタント

 


 

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