「データドリブン」という言葉も聞かれるようになり、データにもとづいて経営を行うことが当たり前の世の中になりつつあります。データを活用して経営を行うためには、データにもとづいてマーケティングも行っていく必要があります。

ではどのようにマーケティングにおいてデータ分析・活用をしていかなければならないのでしょうか。ここではマーケティングにおけるデータ分析・活用について説明するだけでなく、データ分析・活用において注意すべき点についても説明します。

1stパーティーデータの重要性と0パーティーデータの登場

1stパーティーデータとは自社で収集したデータです。メールアドレスや、誕生日、購入履歴などです。メールでお得情報や新製品情報を流す際に活用できます。一方、0パーティーデータとは、お客様自らが提供するデータです。

0パーティーデータを知らない人もいるかもしれませんが、3rdパーティーデータがcookie規制などで利用しづらくなっているため、大変注目されています。お客様が自ら好みなどを提供してくれるため、従来のデータではわからなかった顧客心理まで読み取ることが可能です。

顧客それぞれに合わせた体験が重要な時代に

価値観が多様化した現代、顧客それぞれの好みも別れるようになってきました。そうした中で、それぞれの顧客に合わせた体験をいかに提供するかが重要です。こうした個々の顧客にあった体験を提供するためには、顧客情報を収集・分析し、それぞれの顧客にあったものを提示します。

たとえばECサイトでよく見かけるオススメ商品は、それぞれの顧客の購入履歴に合わせて表示されます。広告でも同様のことが可能です。こうしたそれぞれの顧客に適した体験を提供するためにも、多くのデータを収集・管理・分析して、活用していく必要があるのです。

マーケティングにおけるデータ分析・活用までの流れ

データ活用の流れはマーケティングにおいても、マーケティング以外でも基本的には同じです。データを集めて分析し、活用するという流れになります。

1.データをひとつのところに集める

データを活用するためには、バラバラになっているデータを一か所に集める必要があります。データを一か所に集めなければ分析もできませんし、活用もできません。マーケティングのためにデータを活用するために、データを一か所に集める仕組みづくりをしましょう。

データの集め方としてはシステム同士で連携する方法とひとつのシステムに置き換える方法があります。すでにデータを各部署で持っている場合は、データ連携を視野に、システムを導入していくのがよいかもしれません。

2.データを分析する

データを集めた後はデータを分析しなければなりません。分析ツールとしてはBIツールが用いられます。最近のBIツールはさまざまなシステムと連携でき、分析もプログラムを書かずに実行できるのです。

こうしたツールを利用して、マーケティングに必要なデータ分析を行います。今まで正しいと思っていたことが間違っていたということも、データ分析からわかることもあります。

3.データを活用する

データを活用する際にマーケティングの場合は、ツールを使うことが多いです。たとえば広告配信についていうと、せっかく分析まで自動で行ったのに、広告配信だけ手動では効率が悪いです。2で得られた分析結果にもとづいて、広告配信も最適化された方が効率的でしょう。

そこでKARTEのようなツールを導入して、それぞれの顧客に合わせた体験を提供している企業が増えています。

マーケティングでデータ分析・活用をする際に注意すべきこと

マーケティングにおいてデータ活用は必須だということはわかったと思います。ではデータ活用をする際に注意すべきことはなんでしょうか。ここでは4つ紹介します。

・人材の確保

データ活用を行うためには、データ活用をするためのシステムを管理する担当者が必要です。最近ではプログラムを書かなくても分析ができるようになっています。そのため必ずしもプログマーである必要はありませんが、システムに関する知識は必要です。

またデータを活用するためには社内の事情にも詳しくなければなりません。ただデータを管理して分析結果を出力するだけなら、担当者はいらないでしょう。それぞれの部署の担当者に対してデータ分析の結果を説明する仕事も出てくるはずです。

さらにデータ分析の結果をどう生かして、自社の課題を解決するかを考える人材も必要です。どこまで担当者を増やすかはそれぞれの企業の事情にもよります。ただシステムを導入して終わりではないことは理解しておきましょう。

・目的から考える

データ活用で多いのは、とりあえずシステムを導入してデータ分析しようという考え方です。DXをはじめ、データ活用をする企業が増えてきているので、自分たちも導入しなければならないと考えるわけです。

まずは自社にどのような課題があり、その課題を解決するためになぜデータが必要なのか考えてみましょう。目的がはっきりしていないと、システムを導入しても使わないで終わってしまいます。

・データ分析・活用しやすい体制を考える

データ活用においてはデータを一か所に集めて分析する必要があります。またその分析結果を各部署で活用しなければなりません。そのためにはデータを集め、分析結果を活用できる体制でなければなりません。

技術的には可能でも、各部署で連携がとれていないとうまくいかないことが多いです。システムの導入と同時に運用の仕方と社内の体制の見直しも同時に行いましょう。

・PDCAを繰り返す

データ活用で重要なのはPDCAを繰り返すことです。データ分析の結果を活用してうまくいかなかったらもうやらないではうまくいきません。データ活用のよいところは、うまく行かなかったときにも、その原因が見えやすいところです。

何が原因でうまくいかなかったのか、その原因もデータを分析して考えます。その上で、修正してまたデータを活用するPDCAのサイクルを繰り返します。PDCAサイクルを前提に行うマーケティングであることを理解しておきましょう。

自社の課題を洗いだそう！

データ分析・活用をするためには、そもそも何のためにデータ分析・活用が必要なのか、その目的を考えることが極めて重要です。まずは自社にどのような課題があり、その課題をデータ分析・活用をしたマーケティングでどのように解決できるのか考えてみましょう。

自社の課題を考えることで、どのようなシステムを導入し、どのような人員配置にすればいいのかもわかるはずです。ぜひ考えてみてください。